우리의 삶과 환경에 많은 영향을 주는 냄새들을 해석하고 이들을 감지하는 후각기관에 대한 이해는 많은 연구자들의 오랜 소망 이였다. 최근 전자 공학 및 컴퓨터 기술의 눈부신 발전에 힘입어 인간의 감각을 모방하는 전자코 시스템의 개발이 활발하게 추진되고 있다. 특히 인공지능 연구와 맞물린 센서기술의 비약적인 발전은 냄새를 인간의 후각기관과 비슷하게 감지하고 분석할 수 있는 인공 후각인식시스템의 개발을 가능하게 하고 있다. 하지만 현재 전자코 시스템은 습도와 온도에 민감하고 시료를 분석하기 위해 긴 응답시간이 필요하므로 연구소와 같이 제한적인 환경에서 사용되고 잇다. 이에 본 연구는 10초 내외의 짧은 시간에 인식이 가능한 전자코 시스템을 제작하고자 하였다.
Consumers are increasingly concerned about the origin of foods, so the geographical origin of foods has been a major topic of debate and extensive research. Various instrumental methods (e.g. high performance liquid chromatography (HPLC), gas chromatography (GC), capillary electrophoresis (CE), electronic nose, near-infrared spectroscopy (NIRS), nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR), DNA analysis, multi-isotope analysis) in conjunction with statistical analysis, were developed and applied in attempt to provide reliable answers to their geographical origin. This study reviews current developments in the application of various methods for a clear geographical origin of foods. The limitation of discrimination analysis for geographical origin was also discussed.
It has been known that 1/f noise of MOSFET is generated by superposition of random telelgraph signals (RTS). In this study, jitters and phase noise caused by 1/f noise of MOSFET are analysed with RTS supplied to all of the nodes of the CMOS ring oscillator under investigation. Through the analysis of jitters and jitter ratios with varying values of the amplitude of RTS, it is found that the jitters and the jitter ratios are proportional to the amplitude of RTS. And the analysis of FFT of the output of the ring oscillator reveals that the jitters are closely related to the phase noise of the high order harmonics of the ring oscillator outputs.
To protect a satellite and electronic equipment from the acoustic loads generated by rocket propulsion system, many launch vehicle use acoustic blanket. Most high frequency region of the acoustic loads is reduced by nose fairing skins and acoustic barrier, but low frequency region is not. In order to control low frequency acoustic mode, we designed away resonator panel which was made of composite materials. This paper shows the absorption coefficient measurement result of resonator and SPL(Sound Pressure Level) reduction by using resonators in a rectangular cavity for experiment. Proper arrangement of acoustic resonators at each mode reduce effectively SPL around the satellite through changing boundary condition.
We have been developed an intelligent mobile robot with an artificial olfactory function to recognize odours and to track odour source location. This mobile robot also has been installed an engine for speech recognition and synthesis, and is controlled by wireless communication. An artificial olfactory system based on array of 7 gas sensors has been installed in the mobile robot for odour recognition, and 11 gas sensors also are located in the bottom of robot to track odour sources. 3 optical sensors are also included in the intelligent mobile robot, which is driven by 2 D.C. motors, for clash avoidance in a way of direction toward an odour source. Throughout the experimental trails, it is confirmed that the intelligent mobile robot is capable of not only the odour recognition using artificial neural network algorithm, but also the tracking odour source using the step-by-step approach method ...
국민소득의 증대와 함께 소비자의 고품질 농축산물에 대한 수요와 관심이 날로 증가하고 있다 이에 따라 안전하며 고품질인 농축산물을 소비자에게 공급하기 위하여 안전한 농축산물의 생산, 신선도 유지를 위한 유통구조의 개혁, 품질 및 안전성 평가기술개발을 위한 노력이 보다 더 요구되고 있다. 소비자가 믿고 구매하기 위해서는 농축산물에 대한 품질보증이 필수적이며 이를 위해서는 신속하고 정확한 품질 및 유해물질의 판정기술 개발이 필요하다. 많은 농축산물에 있어서 주요 품질인자인 숙도 및 신선도의 변화는 휘발성 화학물질로 이루어진 냄새의 변화로 나타나므로 이를 측정하여 품질 및 안전성을 간접적으로 판정할 수 있다 기존의 냄새에 의한 품질 판정은 판별전문가에 의한 관능평가법 또는 GC(Gas Chromatography)나 GC/MS(Gas chromatograph mass spectrometer)에 의하여 주로 이루어져 왔다. 하지만, 관능평가법의 경우 판별전문가의 개인적인 차이, 피로, 건강상태 등에 따라 판정의 객관성이 떨어질 우려가 있고, GC나 GC/MS를 이용할 경우 냄새분석에 많은 시간과 노력이 소요되는 문제점이 있다. (중략)
We designed the artificial olfactory sensing system (Electronic Nose) using MOS type sensor array fur recognizing and analyzing odour. The response of individual sensors of sensor array, each processing a slightly different response towards the sample volatiles, can provide enough information to discriminate between sample odours. In this paper, we applied clustering algorithm for dimension reduction, such as linear projection mapping (PCA method), nonlinear mapping (Sammon mapping method) and the combination of PCA and Sammon mapping having a better discriminating ability. The odours used are VOC (Volatile chemical compound) and Toxic gases.
본 연구는 재래흑돼지와 개량종 돼지 가열육의 SPME-GC/MS와 전자코를 이용한 휘발성 향기 성분 및 향기 패턴 비교를 구명하고자 실시하였으며, 평균 생시 체중이 70 kg인 재래흑돼지(거세돈) 5두와 103 kg인 개량종 돼지($Landrace{\times}Yorkshire$,거세돈) 5두를 도축후 뒷다리 부위를 시료로 이용하였다. SPME-GC/MS를 이용한 휘발성 향기 성분에서 6-mehtyl-1-heptanol이 재래흑돼지육에서만 검출되었고, 1-octen-3-ol과 benzaldehyde가 재래흑돼지육이 개량종 돼지육보다 유의적으로 높았다(p<0.05). 전자코의 PCA에 의한 향기 패턴은 두 품종간에 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 재래흑돼지 가열육이 개량종 돼지 가열육보다 높은 6-mehtyl-1-heptanol, 1-octen-3-ol, benzaldehyde를 가졌으며, SPME-GC/MS와 전자코에 의해 품종이 다른 가열 돈육의 휘발성 향기 성분과 패턴을 성공적으로 분별하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권4호
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pp.59-65
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1997
In this paper, a general fuzzy syntactic method for recognition of flaw patterns and for the measurement of flaw characteristic parameters for a non-destructive inspections signal, called eddy-current, is presented. Solutions are given to the subtasks of primitive pattern selection, signal to symbol transformation, pattern grammar formulation, and event-synchronous flaw pattern extraction based on the grammars. Fuzzy attribute grammars are used as the model for the pattern grammar because of their descriptive power in the face of uncertain constraints caused by nose or distortion in the signal waveform, due to their ability to handle syntactic as well as semantic information. This approach has been implemented and the performance of eh resultant system has been evaluated using a library of law patterns obtained from steam generator tubes in nuclear power plants by an eddy current-based non-destructive inspection method.
Neural networks are increasingly being used to enhance the classification and recognition powers of data collected from sensor array. This papers reports the effectiveness of multilayer perceptron network based on back-propagation algorithm combined with the outputs from "Electronic Nose" using electrically conducting polymers as sensor materials. Robust performance and classification results are produced with preprocessing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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