• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권7호
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• pp.23-29
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• 2010

할로우 코어 포토닉 밴드갭 광섬유(hollow core photonic bandgap fiber, HC-PBGF)와 광섬유 브래그 격자(fiber Bragg grating, FBG)를 이용하여 새로운 형태의 가스 검출 방식을 제안하였다. 제안하는 가스 측정 방식에서는 할로우 코어 포토닉밴드갭 광섬유에 채워진 가스의 흡수 스펙트럼을 우선 측정하고, 광섬유 브래그 격자를 파장 변조함으로써 얻어진 신호로부터 가스 농도에 대한 정보를 얻을 수 있다. 가스 측정 실험에서는 2m의 할로우 코어 포토닉 밴드갭 광섬유와 중심 파장이 1539.02nm인 광섬유 브래그 격자를 사용하였으며, 광섬유 브래그 격자의 반사파장을 1539.3nm에서 1539.6nm까지 2Hz의 주기로 가변하였다. 제안하는 가스센서는 2.5%, 5%의 아세틸렌가스를 선별적으로 잘 검출할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제28권4호
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• pp.166-171
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• 2017

수소 가스는 연소과정에서 오염물질의 배출이 없는 친환경 에너지원이다. 그러나 연소 및 폭발성이 매우 강해 매우 위험한 특징을 갖고 있다. 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 핵연료의 산화 과정에서 다량의 수소 가스가 발생하며 원전 격납 건물의 2차 사고의 원인으로 작용함으로 원전의 안전을 확보하기 위하여 수소 가스의 검출 기술은 매우 중요하다. 본 논문은 수소 가스의 원격 계측을 위한 라만 라이다 시스템의 개발에 관한 것이다. 소형의 이동 가능한 라만 라이다 시스템을 설계 및 개발하였으며, 수소 가스의 농도를 정량적으로 계측하기 위한 계측 알고리즘을 개발하였다. 개발된 수소 가스 계측을 위한 라만 라이다 시스템의 수소 가스 검출 능력을 검증하기 위하여 수소 가스의 농도를 조절할 수 있는 가스 챔버를 이용하여 낮에 야외 환경에서 수소 가스 검출 실험을 실시하였다. 그 결과 20미터 거리에서 최소 0.67 Vol.%의 수소 가스 농도의 검출이 가능하였다.

• 정보처리학회지
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• 제26권1호
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• pp.26-32
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• 2019

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.541-547
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• 2015

현재 반도체 제조 공정에서 집적회로의 소자 크기가 점점 작아짐에 따라 플라즈마 식각 공정에서의 식각 종료점 검출이 더 어려워지고 있다. 식각 종료점 검출은 위해서는 반도체 장비에 다양한 종류의 센서를 설치하고 이 센서를 통해 데이터를 얻고 분석해야 한다. 기존의 식각 종료점 검출 방식은 주로 By-product의 OES 데이터를 분석하여 진행되었는데 본 연구에서는 By-product 와 Etchant gas 의 OES 데이터를 함께 분석하여 식각 종료점 검출 결과에 신뢰성을 더 높이고자 하였다. 또한, 데이터 분석을 위해 OES-SNR, PCA, Polynomial Regression, eHMM 등의 기법들을 사용하여 진행하였다.

• 한국광학회지
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• 제30권3호
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• pp.114-119
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• 2019

본 논문은 원격으로 수소 가스의 계측이 가능한 광 계수 방식의 소형 라만 라이다 시스템 개발에 관한 것이다. 수소 가스에 의한 라만 신호는 매우 미약한 신호로서, 신호 대 잡음비가 매우 낮다. 광 계수기는 광 판별기를 갖고 있어, 레이저에 의하여 발생한 배경 신호의 전기적 잡음을 제거할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 출력이 낮은 레이저와 광 계수기를 이용하여 소형의 라만 라이다 시스템을 개발하였다. 개발된 광 계수 방식의 라만 라이다 시스템의 원격 수소 가스 검출 능력을 증명하기 위하여 수소 가스 농도를 조절할 수 있는 가스 챔버를 이용하여 수소 가스 농도 측정 실험을 수행하였다. 그 결과 10 m 거리에서 최소 0.65 vol.%의 수소 가스 농도 검출이 가능하였다.

• 센서학회지
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• 제27권2호
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• pp.132-136
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• 2018

We report the development of a room-temperature hydrogen ($H_2$) gas sensor based on carbon nanotubes (CNT) yarn. To detect $H_2$ gas in room temperature, a highly ordered CNT yarn was placed on a substrate from a spin-capable CNT forest, followed by the deposition of a platinum (Pt) layer on surface of the CNT yarn. To examine the effect of the Pt-layer on the response of the CNT sensor, a comparative sensing performance was characterized on both the Pt deposited and non-deposited CNT yarn at room temperature. The Pt-CNT yarn yielded high response, whereas the non-deposited CNT yarn showed negligible response for $H_2$ detection at room temperature. Pt is a reliable and efficient catalyst that can substantially improve the detection of $H_2$ gas by chemical sensitization via a "spillover" effect. It can be efficiently utilized to increase the sensitivity and selectivity as well as to obtain fast response and recovery times.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제10권3호
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• pp.233-238
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• 1997

We have investigated gas-detection characteristics of CuTBP (Copper-tetra-tert-butylphthalocyanine) chemiresistor devices exposed to air/200ppm N $O_{2}$ gases. The CuTBP films were made by Langmuir-Blodgett (LB) techniques. Sensitivity, response time, recovery time, and reproducibility of the devices were measured by current voltage characteristics. Interdigital electrode was used to improve the sensitivity. It was observed that a conductance G increases monotonically as the number of interdigital electrode finger pairs increases. As the number of interdigital electrode finger pairs increases, the sensitivity S( $G_{gas}$/ $G_{air}$) increases more than 50 times and stable. But the response time was delayed. The average recovery time of the CuTBP chemiresistor devices turned out to be about 100 second. We have also investigated applicability of the CuTBP chemiresistor device for a gas sensor.sor.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.617-626
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• 2019

본 연구는 가스추진 174K급 LNG 운반선의 가스 압축기실에서 발생하는 가스누출 모사를 통해 가스탐지기의 최적 위치를 분석하였으며, 새로 개정된 IGC 코드에 명시된 안전규정을 만족하는 합리적인 방법도 함께 제안하였다. 가스압축기실에서의 LNG 가스누출 수치해석을 위해, 실제 ME-GI 엔진이 장착된 174K급 LNG 운반선의 압축기실 형상과 장비, 배관의 배치와 같은 치수로 3D 설계되었다. 가스누설에 대한 시나리오는 305 bar의 높은 압력과 1 bar의 낮은 압력을 적용하여 진행하였다. 고압용 핀홀의 크기는 4.5, 5.0, 5.6 mm이고 저압용은 100, 140 mm이다. 해석 결과, 5.6 mm 핀홀(고압)과 100, 140 mm 핀홀(저압) 상태의 누출에 대한 환기평가에서 가연성 가스농도는 심각한 위험이 없음을 확인하였다. 그러나 개정된 IGC 코드에 따라 설치된 압축기실의 가스 감지 센서의 실제 위치는 다른 지점으로 이동해야 하고, 측정 지점이 현 규정에서 요구하는 것보다 더 추가되어야 함을 확인하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제5권1호
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• pp.58-60
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• 1978

This experiment was carried out to determine the amount of organophosphorous pesticides accumulated in farmer's blood during the farming season. The Blood had been collected for about 5ml from farmer's, and extraction was purified on a Avicel/Darco G-Co (1:10) column and determined by Gas Chromatography using AFID supported on 2% EGA. The Gas chromatographic detection yielded recoveries from the blood of 88% for smithion 94% for malathion. The amount of average contamination shows 0.045ppm for smithion. 0.054ppm for malathion.

• 센서학회지
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• 제33권5호
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• pp.298-304
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• 2024

In Korea, fires are the second most common type of disaster, causing large-scale damages. The installation of fire detectors is legislated to prevent fires and minimize damage. Conventional fire detectors have limitations in initial suppression of failures because they detect fires when large amounts of smoke and heat are generated. Additionally, frequent malfunctions in fire detectors may cause users to turn them off. To address these issues, recent studies focus on accurately detecting even small-scale fires using multi-sensor and deep-learning technologies. They also aim at quick fire detection and thermal decomposition using gas. However, these studies are not practical because they overlook the heavy computations involved. Therefore, we propose a fast and accurate fire detection system based on multi-sensor and deep-learning technologies. In addition, we propose a computation-reduction method for selecting sensors suitable for detection using the Pearson correlation coefficient. Specifically, we use a moving average to handle outliers and two-stage labeling to reduce false detections during preprocessing. Subsequently, a deep-learning model is selected as LSTM for analyzing the temporal sequence. Then, we analyze the data using a correlation analysis. Consequently, the model using a small data group with low correlation achieves an accuracy of 99.88% and a false detection rate of 0.12%.