KR102456291B1 - 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법에 관한 것이다. 본 발명의 목적은 광활성식 가스센서에 광조사 시 주기적으로 광량을 바꾸어 조사함으로써 단일 화학저항식 가스센서만으로도 선택성 난제를 겪지 않고 원활하게 가스종을 구별할 수 있도록 하는, 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법을 제공함에 있다.
Description
본 발명은 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 광활성 가스센서에 광을 조사하는 방법을 변경함으로써 최소 하나의 광활성 가스센서로 다양한 가스종을 식별할 수 있게 하는 방법에 관한 것이다.
현재 대기오염이 심각해짐에 따라 인체와 생태계가 받는 피해가 나날이 커지고 있어, 보다 효과적으로 대기환경을 모니터링하기 위한 노력이 지속되고 있다. 특히 최근에는, 지정된 고정장소에서만 대기오염을 측정하는 것이 아니라 다양한 장소에서 대기오염을 측정할 수 있도록 해 주는 모바일 대기 모니터링 장치에 대한 연구 및 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 배터리 또는 태양전지 등과 같이 저전력전원으로 구동되는 모바일기기의 특성상, 이러한 모바일 대기 모니터링 장치에 장착되는 가스센서는 소모전력 및 크기가 작아야 함은 당연하다. 한편 모니터링 데이터의 정확성을 확보하기 위해서는 노이즈 대비 감도가 높은 것이 좋으며, 정확성 향상을 위해 보다 대규모의 데이터를 모을 수 있기 위해서는 모바일기기 자체의 수가 많아야 하는바 저렴한 가격으로 대량생산이 가능하여야 한다.
가스센서는 가스종을 식별하는 원리나 장치 구성 등에 따라 가스 크로마토그래피 기반 가스센서, 광학식 가스센서, 전기화학식 가스센서, 화학저항식 가스센서 등 다양한 종류가 있다. 이 중에서 화학저항식 가스센서가, 상술한 바와 같은 저전력, 소형화, 고감도, 저비용, 생산성 등 모바일기기용으로서의 여러 조건들에 상당히 부합한다. 화학저항식 가스센서는 금속산화물 반도체, 실리콘, 전도성 폴리머, 그래핀, 탄소나노튜브 등을 감지소재로 사용하며, 감지하고자 하는 대상가스에 노출되었을 때 감지소재의 전기저항이 변화하는 특성을 이용하여 가스를 감지한다. 화학저항식 가스센서에서의 화학반응을 활성화시킴으로써 높은 감도 및 빠른 응답을 보이게 하기 위하여, 화학저항식 가스센서에서는 감지소재를 고온으로 가열하거나 광조사를 해주는 등과 같이 에너지를 지속적으로 공급하는 장치가 구비되기도 한다. 한국특허공개 제2018-0064112호("반도체 소자 및 감지 장치, 2018.06.14.)에는 발광부로부터 방출된 광에 의해 저항이 변화되는 감지재가 구비되는 반도체를 포함하는 화학저항식 가스센서의 실시예가 개시된다.
그런데 화학저항식 가스센서는 대부분의 반응성 또는 독성을 가지는 가스에 응답을 보이기 때문에, 단일 센서신호만으로는 어떤 가스가 감지되었는지를 구별할 수 없다는 한계가 있으며, 이를 선택성 난제라고 한다. 도 1은 화학저항식 가스센서의 선택성 난제를 예시적으로 보여주고 있다. 도 1 상측도면에 도시된 바와 같이, 가스센서가 가스에 노출되면 가스센서의 감지소재 저항의 변화로 인하여 센서신호가 발생하게 된다. 그런데 이 센서신호의 응답도는 가스종 뿐만 아니라 가스농도에도 관련되며, 도 1 하측도면에 도시된 바와 같이 가스종이 달라지면 가스농도-응답도 간의 관계도 변하게 된다. 예를 들어 실험실과 같이 완전히 제어가 가능한 환경에서 [가스센서가 가스A에 노출된다]라는 실험을 하고 있다면, 가스A를 투입하고 나오는 도 1 상측도면과 같은 센서신호를 확인하고 이로부터 응답도를 구할 수 있으며, 도 1 하측도면의 가스A 그래프를 사용하여 가스농도를 구할 수 있을 것이다. 그러나 어떤 가스가 투입되었는지를 모르는 상태에서라면, 센서신호로부터 응답도를 구한다고 해도 가스A 그래프에 적용할지 가스B 그래프에 적용할지를 알 수 없어 가스농도를 결정하는 것이 불가능하게 되는 것이다.
이러한 선택성 난제 문제를 해결하기 위하여 종래에 가장 널리 활용된 방법은, 가스별로 응답도가 조금씩 다른 다종의 센서어레이를 사용하여 2종 이상의 가스를 동시측정하고 신호처리를 통해 가스종을 구별하는 것이다. 한국특허등록 제1852074호("가스 분류를 위한 전자코 시스템 및 방법", 2018.04.19.)에 바로 이처럼 가스종에 따라 다른 반응을 나타내는 다종의 센서어레이를 사용하는 시스템에 관한 것으로, 센서어레이에 포함되는 인터디지테이티드 전극, 미세발열체, 머신 멤브레인을 가진 다종의 폴리머 혼합물 센서를 이용하여 센서신호 데이터를 수집하고, 학습 기반의 행렬 연산을 통해 왜곡 데이터를 재구성하여 가스종을 구별하는 기술이 개시된다. 그러나 이러한 다종 센서어레이 방식은 어레이를 구성하는 센서의 수가 증가할수록 전체 소모전력, 비용, 시스템 크기 등이 비례하여 상승한다는 문제가 있어, 모바일 가스센서에 적용하기에는 한계가 있다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 광활성식 가스센서에 광조사 시 주기적으로 광량을 바꾸어 조사함으로써 단일 화학저항식 가스센서만으로도 선택성 난제를 겪지 않고 원활하게 가스종을 구별할 수 있도록 하는, 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법을 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법은, 광조사에 의하여 대상가스와의 화학반응이 활성화되어 전기저항이 변화하는 광활성의 감지재, 상기 감지재에서 발생되는 응답 센서신호를 취득하여 분석하는 분석부, 광을 조사하는 광조사부를 포함하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법에 있어서, 상기 광조사부가 상기 감지재에 시간에 따라 광조사량이 가변되도록 기결정된 광조사신호의 파형으로 광을 조사하는 가변광조사단계; 상기 감지재가 가변광조사에 의하여 상기 대상가스와의 화학반응이 활성화됨으로써 응답 센서신호가 발생되는 가스감지단계; 상기 분석부가 상기 센서신호의 파형을 기저장된 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별하는 가스종식별단계; 를 포함할 수 있다.
이 때 상기 가변광조사단계는, 사각파, 삼각파, 사인파, 증가형사각파, 난수형사각파, 다중주파수사인파 중 선택되는 적어도 하나의 파형으로 광을 조사할 수 있다.
또한 상기 가스종식별단계는, 상기 감지재 표면에서의 화학반응 속도가 가스종에 따라 서로 다르므로 광조사량이 가변됨에 따라 가스종별로 상기 센서신호의 천이(transient)양상이 다르게 나타나는 원리를 이용하여, 기선정된 광조사신호의 파형으로 기선정된 샘플가스에 가변광조사함으로써 상기 샘플가스에 대한 센서신호의 파형 샘플을 취합하여 데이터베이스화하고, 상기 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별할 수 있다.
또한 상기 가스종식별단계는, 시간에 따른 함수로 측정되는 상기 센서신호를 푸리에변환을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고, 상기 주파수 스펙트럼을 사용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별할 수 있다.
또한 상기 가스종식별단계는, 주성분분석(principal component analysis, PCA), 서포트벡터머신(support vector machine, SVM), 인공신경망(artificial neural network, ANN), 심층신경망(deep neural network, DNN) 중 선택되는 적어도 하나의 방법을 사용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별할 수 있다.
본 발명에 의하면, 광을 조사하여 가스반응을 활성화하는 광활성 방식을 사용하는 화학저항식 센서에 광을 조사함에 있어서, 일반적으로 하는 바와 같이 광원을 일정한 조사량으로 구동하는 것과는 달리, 주기적으로 광량을 바꾸어 광을 조사하는 가변광조사를 통해, 단일 화학저항식 가스센서만으로도 선택성 난제를 겪지 않고 원활하게 가스종을 구별할 수 있게 해 주는 큰 효과가 있다.
특히 본 발명에 의하면, 저전력, 소형화, 고감도, 저비용, 생산성 등 모바일기기용으로서의 여러 조건에 부합하는 화학저항식 가스센서를 단일 개만 사용하면서도 복수 개의 가스종을 원활하게 구별할 수 있으므로, 다양한 장소에서 대기오염을 측정할 수 있도록 해 주는 모바일 대기 모니터링 장치에 적용하기 매우 적합하다는 큰 장점이 있다. 더불어 본 발명에 의하면, 기존의 센서 장치 구성을 특별히 변경하지 않고도 광조사 방법만을 변경해 줌으로써 활용이 가능하므로, 활용성 및 호환성이 매우 뛰어나다는 장점이 있다.
도 1은 화학저항식 가스센서의 선택성 난제.
도 2는 본 발명의 다양한 가변광조사의 형태.
도 3은 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 가스센서의 신호처리과정.
도 4a~c는 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 에탄올 및 황화수소 구분.
도 5a~c는 본 발명의 심층신경망을 이용한 서로 다른 가스종의 주파수 스펙트럼 분류.
도 2는 본 발명의 다양한 가변광조사의 형태.
도 3은 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 가스센서의 신호처리과정.
도 4a~c는 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 에탄올 및 황화수소 구분.
도 5a~c는 본 발명의 심층신경망을 이용한 서로 다른 가스종의 주파수 스펙트럼 분류.
이하, 상기한 바와 같은 구성을 가지는 본 발명에 의한 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
[1] 본 발명의 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법
본 발명에서는 화학저항식 가스센서 중에서도 광활성 가스센서를 이용한다. 광활성 가스센서란 광조사에 의하여 대상가스와의 화학반응이 활성화됨에 따라 저항이 변화하여 센서신호가 변화하는 것을 이용하여 대상가스를 감지하는 센서이다. 보다 구체적으로는, 광활성 가스센서는 기본적으로 감지재, 분석부, 광조사부를 포함한다.
상기 감지재는 광조사에 의하여 대상가스와의 화학반응이 활성화되어 전기저항이 변화하는 물질을 말하는 것으로, 광활성 가스센서에 널리 사용되는 잘 알려진 물질인 바 본 명세서에서는 특별히 한정하지 않는다.
상기 분석부는 상기 감지재에서 발생되는 응답 센서신호를 취득하여 분석하는 역할을 한다. 상기 감지재가 상기 대상가스에 노출되면 상기 감지재 및 상기 대상가스 간에 화학반응이 일어나며, 특히 광을 조사해 줌에 따라 이러한 화학반응이 더욱 활성화된다. 센서신호는 상기 감지재의 전기저항으로서, 이처럼 상기 감지재가 화학적으로 변화함에 따라 전기저항 즉 센서신호도 변화하게 된다. 즉 센서신호의 변화여부로 상기 대상가스의 감지여부를 알 수 있으며, 센서신호가 얼마나 변화했는지를 이용하여 상기 대상가스의 농도 등도 알 수 있게 된다.
상기 광조사부는 광을 조사해 줄 수 있기만 하다면 어떤 장치이든 상관없으나, 원하는 파장의 광을 적절히 조사해 줄 수 있어야 하므로, 일반적으로 250~450nm 사이의 특정한 방출파장을 가지는 발광다이오드(LED), 램프, 전기발광(electroluminescence)소자 등이 사용된다. 상기 가스센서는 기본적으로 상기 감지재 및 상기 분석부는 반드시 일체형의 장치로 구성되어야 하나, 상기 광조사부는 상기 감지재 및 상기 분석부의 조립체와 일체형이어도 되고(내부광원방식), 또는 상기 광조사부가 상기 조립체와 반드시 일체형으로 이루어지지 않고 별도의 장치로 형성되어도 무방하다(외부광원방식).
이러한 광활성 가스센서는 이미 다양한 선행문헌을 통해 활발히 연구되고 있음이 잘 알려져 있으므로, 상기 감지재로서 사용되는 물질이나 상기 분석부의 회로 구성, 상기 광조사부의 구조 등에 대한 설명은 본 명세서에서는 생략한다.
이와 같은 광활성 가스센서는 저전력, 소형화, 고감도, 저비용, 생산성 등 모바일기기용으로서의 여러 조건에 매우 잘 부합하기 때문에 모바일용 대기 모니터링 장치에 활용되기에 매우 적합하나, 앞서 설명한 바와 같이 다양한 종류의 가스에 모두 응답을 보이기 때문에, 단일 센서신호만으로는 어떤 가스가 감지되었는지를 구별할 수 없는 선택성 난제가 있는 한계가 있었다.
본 발명에서는, 일반적으로 하는 바와 같이 광원을 일정한 조사량으로 구동하는 것과는 달리, 주기적으로 광량을 바꾸어 광을 조사하는 가변광조사를 이용하여 광활성 센서를 구동한다. 앞서 설명한 바와 같이 상기 감지재는 광조사에 의하여 상기 대상가스와의 화학반응이 활성화되며 이에 따라 전기저항이 변화하여 센서신호가 발생되게 된다. 이 때 상기 감지재 표면에서의 화학반응 속도가 가스종에 따라 서로 다르므로 광조사량이 가변됨에 따라 가스종별로 상기 센서신호의 천이(transient)양상이 다르게 나타나게 된다. 본 발명은 바로 이 원리를 이용하여 단일 개의 센서신호만으로도 가스종을 구별해낼 수 있다.
본 발명의 광활성 가스센서의 가스종 식별방법을 단계적으로 설명하면, 본 발명은 가변광조사단계, 가스감지단계, 가스종식별단계를 포함할 수 있다. 각 단계에 대해 이하에서 구체적으로 설명한다.
상기 가변광조사단계에서는, 상기 광조사부가 상기 감지재에 시간에 따라 광조사량이 가변되도록 기결정된 광조사신호의 파형으로 광을 조사한다. 앞서 설명한 바와 같이 종래의 광활성 가스센서는 일정한 광조사량을 유지하는 방식을 사용하였으나, 본 발명에서는 시간에 따라 광조사량이 다양하게 변화하게 한다. 도 2는 본 발명의 다양한 가변광조사의 형태의 여러 예시들을 도시한 것으로, 사각파, 삼각파, 사인파, 증가형사각파, 난수형사각파, 다중주파수사인파가 도시되어 있다. 물론 가스종에 따른 센서신호의 천이양상을 보다 잘 알아볼 수 있게 하는 파형이기만 하다면 상기 광조사신호의 파형으로서 어떠한 형태를 사용하여도 무방하며, 도 2로써 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 도 3은 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 가스센서의 신호처리과정을 나타내며, 도 3(A)에는 광조사신호가 사각파 형태인 경우의 예시를 도시하고 있다.
상기 가스감지단계에서는, 상기 감지재가 가변광조사에 의하여 상기 대상가스와의 화학반응이 활성화됨으로써 응답 센서신호가 발생한다. 앞서 설명한 바와 같이 상기 센서신호는 상기 감지재의 전기저항 값으로 얻을 수 있는데, 광조사량이 커지면 광전류의 생성으로 인하여 상기 센서신호가 감소하고, 광조사량이 작아지면 광전류의 감소로 인하여 상기 센서신호가 증가하는 양상을 보인다. 이 때 특정 가스 분위기에서 상기 센서신호 증감의 정도 및 속도가 달라지게 된다. 도 3(B)에는, 똑간이 도 3(A)와 같은 광조사신호에 따른 가변광조사가 이루어지더라도, 가스A, 가스B, 가스C의 파형이 모두 다르게 나타나는 예시가 잘 나타나 있다. 즉 상기 감지재 표면에서의 화학반응 속도가 가스종에 따라 서로 다르므로 광조사량이 가변됨에 따라 가스종별로 상기 센서신호의 천이(transient)양상이 다르게 나타나는 것으로, 앞서 설명한 바와 같이 본 발명에서는 바로 이 원리를 이용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별한다.
상기 가스종식별단계에서는, 상기 분석부가 상기 센서신호의 파형을 기저장된 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별한다. 상술한 바와 같이 가스종별로 센서신호의 천이양상이 다르게 나타나는 원리를 이용하여, 기선정된 광조사신호의 파형으로 기선정된 샘플가스에 가변광조사함으로써 샘플가스에 대한 센서신호의 파형 샘플을 얻을 수 있으며, 새롭게 감지된 미확인 대상가스의 센서신호의 파형을 상술한 샘플과 비교함으로써 미확인 대상가스가 어떤 가스인지 식별할 수 있는 것이다.
도 3을 참조하여 보다 구체적으로 설명하자면 다음과 같다. 예를 들어 모든 조건을 알고 있고 모든 환경을 제어가능한 실험실에서, 도 3(A)에 도시된 바와 같은 사각파 형태의 광조사신호에 따른 가변광조사가 이루어질 때, 도 3(B)에 도시된 바와 같이 가스A, 가스B, 가스C 각각에 대하여 서로 다른 센서신호의 파형이 나오게 된다. 이 때 광조사신호가 "사각파"라는 것, 이 때 "가스A", "가스B", "가스C"의 센서신호 파형이 어떻게 나온다는 것 등을 모두 알 수 있으며, 원하는 다양한 가스에 대하여 이러한 센서신호의 파형 샘플을 취합하여 데이터베이스화할 수 있다. 이처럼 다양한 가스에 대하여 원하는 대로의 광조사신호로 실험을 수행해서 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 구축하고 나면, 실제 현장에서 알 수 없는 가스를 감지하였을 때 이러한 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별할 수 있게 된다.
이 때 시간에 따른 함수로 측정되는 상기 센서신호를 그대로 사용하여 비교분석을 하게 될 경우 좀더 비교가 오래 걸리고 정확성이 떨어질 우려가 있다. 이러한 문제를 해소하기 위하여, 상기 가스종식별단계에서는, 시간에 따른 함수로 측정되는 상기 센서신호를 푸리에변환을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고, 상기 주파수 스펙트럼을 사용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별하도록 하는 것이 바람직하다. 도 3(C)는 도 3(B)와 나타난 가스A, 가스B, 가스C 각각의 시간에 따른 함수로 측정되는 상기 센서신호를 푸리에변환을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환한 것이다. 이와 같이 주파수 스펙트럼으로 변환하면 보다 비교분석이 용이해지며, 따라서 식별속도 및 정확도를 더욱 향상할 수 있다.
[2] 본 발명의 가스종 식별방법 실시예
이하에서는 실제로 본 발명의 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법을 사용하여 가스종을 식별한 실험 실시예를 소개한다.
도 4a~c는 본 발명의 가변광조사 방법에 의한 에탄올 및 황화수소 구분을 보여주는 실험 실시예이다. 이는 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 구축하는 과정으로서, 먼저 에탄올(8ppm) 및 황화수소(4ppm) 분위기에 배치된 광활성 가스센서에 도 4a와 같은 10초를 1주기로 증가형 사각파 형태인 광조사신호를 조사하였다. 그러면 도 4a의 광조사신호에 대한 응답으로 센서신호가 나타나게 되는데, 에탄올 및 황화수소 각각에서의 센서신호 그래프를 도 4b와 같이 얻었다. 도 4c는 도 4b에 나타난, 시간에 따른 함수 형태인 센서신호를 푸리에변환을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환한 것이다. 도 4b 및 도 4c로부터, 직관적으로도 에탄올 및 황화수소 각각에서 센서신호 및 주파수 스펙트럼의 형태가 서로 매우 상이함을 알 수 있다. 도 4에서는 에탄올 및 황화수소의 예시만 보이고 있지만, 이와 같은 방식으로 원하는 대로의 다양한 가스종에 대한 센서신호 샘플을 만들어 데이터베이스를 구축할 수 있다.
이와 같은 방식으로 데이터베이스가 구축되면, 이제 미확인 대상가스에 대해서도 센서신호 및 주파수 스펙트럼을 얻은 후 데이터베이스의 샘플과 비교분석함으로써 미확인 대상가스가 어떤 가스인지(즉 미확인 대상가스의 가스종을) 식별할 수 있다. 이 때 미확인 대상가스의 센서신호 및 주파수 스펙트럼과 데이터베이스의 샘플을 비교분석할 때에는, 주성분분석(principal component analysis, PCA), 서포트벡터머신(support vector machine, SVM), 인공신경망(artificial neural network, ANN), 심층신경망(deep neural network, DNN) 등과 같은 다양한 기계학습(Machine Learning) 기법이 사용될 수 있다.
도 5a의 상측도면에 있는 것이 바로 이러한 데이터베이스 구축 및 기계학습 기법을 이용한 패턴 학습 과정을 나타낸 것으로, 도 5a의 상측도면에서는 예시적으로 심층신경망을 사용하고 있다. 도 a의 상측도면에 도시된 바와 같이 가스A, 가스B, 가스C와 같은 다양한 가스 각각에 대한 센서신호의 주파수 스펙트럼들을 취합하여 데이터베이스화하고, 심층신경망을 이용하여 패턴을 학습한 이후에는, 이제 미확인 대상가스의 가스종을 식별할 수 있다.
도 5a의 하측도면은 상술한 바와 같이 데이터베이스 구축 및 패턴 학습이 된 상태에서 미확인 대상가스를 비교분석하여 가스종을 실시간 예측하여 식별하는 과정을 도시한 것이다. 도시된 바와 같이, 대상가스가 어떤 가스인지 모르는 상태에서 그 센서신호의 주파수 스펙트럼을 시스템에 입력하면, 기계학습 패턴 인식을 통해 미확인 대상가스가 어떤 가스인지 식별할 수 있다. 도 5A의 하측도면에서는 이해하기 쉽도록 상측도면에서 "가스A"의 주파수 스펙트럼을 그대로 미확인 상태인 "대상가스"의 주파수 스펙트럼으로 사용하였으며, 패턴 인식을 통해 이것이 "가스A"의 주파수 스펙트럼임을 식별해 내고 있음을 보여주고 있다.
도 5b는 앞서 도 4a~c 과정을 통해 구축된 데이터베이스를 이용하여 에탄올, 황화수소, 공기 이 3종의 가스에 대하여 식별을 수행한 실시예이다. 상세히 설명하자면, 도 5b는 실시간 예측을 통해 예측해낸 예측가스종 및 실제로 미확인 대상가스로서 사용된 실제가스종 간의 컨퓨전행렬을 나타내고 있다. 도 5b에 나타난 바와 같이, 본 발명의 가스종 식별방법을 사용함으로써 단일 화학저항식(광활성) 가스센서만을 사용하더라도, 에탄올의 경우 96%, 황화수소의 경우 93%, 공기의 경우 85%로서 평균 91%의 매우 우수한 판정 정확도를 보임을 확인할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 가변광조사를 이용한 광활성 가스센서의 가스종 식별방법은, 하나의 광활성 가스센서만으로도 선택성 난제를 겪지 않고 원활하게 가스종을 구별할 수 있다. 실제로 센서장치를 구현하는 경우, 모바일 모니터링 기기로서 저전력 및 소형화에 가장 중요도를 둔다면 본 발명의 방법을 적용하여 단일 개의 가스센서만을 구비하게 하여도 훌륭하게 가스종 식별 기능을 구현할 수 있다. 한편 앞에서는 일관적으로 단일 개의 가스센서만을 사용하여 가스종을 식별하는 방법에 대하여 설명하였으나, 실제 센서장치 구현 시 본 발명을 적용하고자 할 때 반드시 단일 개의 가스센서만을 구비하도록 한정할 필요는 없다. 즉 복수 개의 가스센서를 구비하게 할 수도 있으며, 이렇게 할 경우 복수 개의 가스센서 각각의 가스종 식별 결과를 취합하여 더 분석함으로써 더욱 다양한 가스종 식별을 보다 정확하게 할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
Claims (5)
- 광조사에 의하여 대상가스와의 화학반응이 활성화되어 전기저항이 변화하는 광활성의 감지재, 상기 감지재에서 발생되는 응답 센서신호를 취득하여 분석하는 분석부, 광을 조사하는 광조사부를 포함하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법에 있어서,
상기 광조사부가 상기 감지재에 시간에 따라 광조사량이 가변되도록 기결정된 광조사신호의 파형으로 광을 조사하는 가변광조사단계;
상기 감지재가 가변광조사에 의하여 상기 대상가스와의 화학반응이 활성화됨으로써 응답 센서신호가 발생되는 가스감지단계;
상기 분석부가, 상기 감지재 표면에서의 화학반응 속도가 가스종에 따라 서로 다르므로 광조사량이 가변됨에 따라 가스종별로 상기 센서신호의 천이(transient)양상이 다르게 나타나는 원리를 이용하여, 상기 센서신호의 파형을 기저장된 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별하는 가스종식별단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 가변광조사단계는,
사각파, 삼각파, 사인파, 증가형사각파, 난수형사각파, 다중주파수사인파 중 선택되는 적어도 하나의 파형으로 광을 조사하는 것을 특징으로 하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 가스종식별단계는,
기선정된 광조사신호의 파형으로 기선정된 샘플가스에 가변광조사함으로써 상기 샘플가스에 대한 센서신호의 파형 샘플을 취합하여 데이터베이스화하고,
상기 가스종에 따른 센서신호의 파형 샘플 데이터베이스를 기반으로 상기 대상가스의 가스종을 식별하는 것을 특징으로 하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 가스종식별단계는,
시간에 따른 함수로 측정되는 상기 센서신호를 푸리에변환을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고,
상기 주파수 스펙트럼을 사용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별하는 것을 특징으로 하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 가스종식별단계는,
주성분분석(principal component analysis, PCA), 서포트벡터머신(support vector machine, SVM), 인공신경망(artificial neural network, ANN), 심층신경망(deep neural network, DNN) 중 선택되는 적어도 하나의 방법을 사용하여 상기 대상가스의 가스종을 식별하는 것을 특징으로 하는 광활성 가스센서의 가스종 식별방법.
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