KR20150010138A

KR20150010138A - 적외선 센서를 이용한 가스 농도 검출기 및 가스 검출 방법

Info

Publication number: KR20150010138A
Application number: KR20130084696A
Authority: KR
Inventors: 박규태; 유근준; 조영도; 안상국; 김영규
Original assignee: 한국가스안전공사
Priority date: 2013-07-18
Filing date: 2013-07-18
Publication date: 2015-01-28

Abstract

본 발명은 적외선 센서로 감지한 가스 농도를 비례적분, 신경망 제어기로 인한 보상 및 라그랑지 보간법을 이용하여 보다 정밀하게 검출하는 가스 농도 검출기 및 가스 검출 방법에 관한 것이다.
본 발명의 가스 농도 검출기는 응답속도가 빨라서 가스누출을 조기에 검출할 수 있고, 가스농도의 검지정확도가 우수하다. 또한 본 발명의 가스 농도 검출기는 기존의 전기화학식, 반도체식, 촉매산화식 가스 센서에 비해 수명 5년 이상으로 내구성이 우수하고 및 센서의 내압방폭구조(Ex d)와 회로의 본질안전방폭구조(Ex ib ⅡC T4) 적용한 성능을 가진다.
본 발명의 가스 농도 검출기 및 방법은 3차에 걸쳐 농도를 보정하여 종래 검지기에 비해 매우 높은 가스 측정의 정확도를 갖는다

Description

적외선 센서를 이용한 가스 농도 검출기 및 가스 검출 방법{Gas Detector using infrared Sensors and method for gas detection}

본 발명은 적외선 센서를 이용한 가스 농도 검출기 및 가스 검출 방법에 관한 것으로, 적외선 센서를 이용하여 가스를 감지하는 방법과 감지한 가스 농도를 비례적분, 신경망(Neural Network) 및 라그랑지 보간법을 이용하여 보다 정밀하게 검출하는 가스 농도 검출기 및 가스 검출 방법에 관한 것이다.

가스누출검지기는 가스의 농도가 폭발 한계에 이르기 전에 가스를 보다 신속 정확하게 가스를 검지하고 계측하여 가스안전사고를 예방관리에 필수적인 장비이다.

광학센서를 이용한 가스누출검지기술은 더욱 선진화되고 있으며 유해가스 검출 등에도 활용되고 있는 추세이다.

종래부터, 가스에 의해 특정 파장의 적외선이 흡수되는 것을 이용하여 가스의 계측을 행하는 적외선방식 가스검출 장치가 알려져 있다. 적외선방식 가스 검출 장치는, 계측 가스의 분자 구조에 따라 결정되는 흡수 파장의 적외선(적외광)의 흡광도(吸光度)를 계측함으로써, 측정 가스의 농도를 계측한다(일본공개특허 1995-72078호공보, 일본공개특허 1991-205521호 공보, 일본공개특허 1998-281866호 공보 참조).

이러한 가스검출기에서 정확한 농도측정을 위한 다양한 시도가 활발해지고 있다. 일본공개특허 2012-103231호에는 교류 성분에 직류 성분이 중첩된 센서 출력 신호에 대해서 소정의 신호 처리를 실시하여 가스농도의 정확성을 높이고 있다.

하지만, 종래 적외선 가스 검출기는 검지속도나 정밀도 등에서 여전히 많은 개선이 요구되고 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 종래의 반도체식, 전기화학식, 촉매산화식 가스 검지기 보다 검지 성능이 우수하고, 내구성과 빠른 응답을 갖춘 가연성 가스검지기를 제공하는 것이다.

본 발명은 높은 신뢰성을 갖는 가스 농도 측정 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 하나의 양상은

가스를 흡입하는 흡입 펌프 ;

흡입된 가스의 농도를 감지하는 적외선 센서 ;

상기 적외선 센서로부터 출력되는 신호로부터 농도를 산출하는 제어부 ;

상기 제어부에서 산출된 농도를 저장하는 메모리부 ; 및

상기 제어부에서 산출된 농도를 디스플레이하는 표시부를 포함하되, 상기 제어부는 상기 적외선 센서로부터 출력된 신호에 근거하여 1차 농도 데이터를 산출하는 1차 농도 산출부, 상기 1차 농도 데이터에 대해 비례 적분 제어를 수행하여 2차 농도를 산출하는 PI(Proportional Integral) 제어기, 신경망(Neural Network)제어기를 이용한 관측기 및 라그랑지 보간법(Lagrange Interpolation)을 이용하여 상기 2차 농도로부터 3차로 농도를 산출하는 라그랑지 산출부를 포함하는 가스 농도 검출기에 관계한다.

본 발명의 가스 농도 검출기는 응답속도가 빨라서 가스누출을 조기에 검출할 수 있고, 가스농도 검지정확도가 우수하다. 또한 본 발명의 가스 농도 검출기는 기존의 전기화학식, 반도체식, 촉매산화식 가스 센서에 비해 수명이 5년 이상이 되어 우수한 내구성과 방폭성능을 가진다.

본 발명의 가스 농도 검출기 및 방법은 3차에 걸쳐 농도를 보정하여 종래 검지기에 비해 매우 높은 가스 측정의 정확도를 갖는다.

도 1은 본 발명에 사용되는 적외선 센서의 내부 회로를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 가스 농도 검출기의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 2에 도시된 가스농도 검출기 의 상세 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 2에 도시된 가스농도 검출기의 온도 보상 과정을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 1에 도시된 IR 센서의 상세 구성을 나타낸다.
도 6는 본 발명의 가스 농도 검출기에 적용된 PI제어기와 AI보상부를 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가스농도 검출기의 출력 결과를 다른 가스 검지 제품과 비교한 그래프를 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 발명에서 검사 대상으로 사용될 가스는 가연성 가스일수 있으며, 일예로서 메탄가스 일 수 있다. 각 가스는 아래의 표와 같은 전자파 흡수파장대역을 가진다.

Gas	Absorption Lines	G as	Absorption Lines	G as	Absorption Lines
CH₄	3.2～3.45㎛	HCl	3.33～3.7㎛	H₂O	2.5～2.8㎛ 1.8～1.9㎛
C₂H₂	2.99～3.09㎛	HOCl	2.6～2.9㎛	CO₂	4.2～4.3㎛
C₂H₄	3.1～3.4㎛	HBr	3.7 ～4.0㎛	OH-	2.38～2.63㎛
C₂H₆	3.3㎛	HI	2.27～2.3㎛	H₂CO	3.38～3.7㎛
CH₃Cl	3.22～3.38㎛	H2S	3.7～4.4㎛ 2.5～2.8㎛	CO	4.4～4.8㎛
OCS	3.45～4.87㎛	HCN	2.94～3.1㎛	HO₂	2.73～3.1㎛
N₂	4.0～4.54㎛	NO+	4.08～4.44㎛	NO₂	3.4㎛
NH₃	2.27～2.94㎛	HNO₃	5.74～5.98㎛	SO₂	4.0㎛

위의 표에서 알 수 있듯이, 메탄가스는 약 3.2㎛~ 3.45㎛의 흡수파장대역을 가진 가스이므로, 가스의 검지를 위해서는 해당 파장을 가진 광선으로 투과여부를 검사해야 함을 알 수 있다.

도 1은 본 발명에 사용되는 적외선 센서의 내부 회로를 나타내는 블록도이다 도 1을 참고하면, 본 발명에서는 적외선의 메탄가스 흡수 스펙트럼을 파악하여 메탄가스가 존재할 때 IR 다이오드 광원을 기준 광 공동구(Reference Cell) 와 활성 광 공동구 (Active Cell)에 동시에 방사시켜서 가스가 주입되는 활성 셀과 가스가 주입되지 아니하는 기준 셀의 광도의 차이, 즉 가스가 주입되면 광도가 감소되는 원리를 이용하여 메탄가스를 검지하며, 빛의 세기의 감소에 따라 그 초전 효과에 의하여 셀의 저항이 감소(R1)하고, 그 저항(R1)에 걸리는 전압(V1) 또한 감소하므로 전압 V1과V2전압의 차이를 선형화하여 가스의 농도를 표시할 수 있다.

본 발명에서 사용하게 될 IR 센서의 중적외선은 근적외선과 원적외선 사이의 파장을 지칭하며, 특별한 언급이 없으면 3.4㎛ 파장 부근을 의미한다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 가스 농도 검출기의 구성을 도시한 블록도이다. 본 발명의 가스 농도 검출기는 가스를 흡입하는 흡입 펌프(10), 흡입된 가스의 농도를 감지하는 적외선 센서(11), 상기 적외선 센서로부터 출력되는 신호로부터 농도를 산출하는 제어부(13), 상기 제어부에서 산출된 농도를 저장하는 메모리부(16) 및 상기 제어부에서 산출된 농도를 디스플레이하는 표시부(12)를 포함한다.

좀 더 구체적으로 살펴보면, 본 발명의 가스농도 검출기는 흡입펌프(10), 적외선 센서(11), 표시부(12), 제어부(13), 키패드(14), 배터리(15), 메모리(16), PC 인터페이스(17)를 포함할 수 있다.

가스가 존재하는 곳에서 가스검지로 측정할 경우, 사용자가 동작 버튼을 누르면 흡입펌프(10)가 가동되고, 혼합가스를 흡입시킨다. 상기 흡입된 혼합가스는 센서(11)로 전달된다. 상기 센서(11)는 램프를 가동하여 혼합가스의 농도를 측정한다. LNG인지 LPG인지 검사하여 농도 신호를 제어부(13)로 보낸다. 상기 흡입된 혼합 가스는 배출구를 통하여 배출된다.

상기 제어부(13)는 본 발명에서 제안하는 농도 보상 알고리즘을 이용하여 농도를 계산하고, 이를 표시부(12)에 표시하고, 이러한 계산된 농도 데이터를 메모리(16)에 저장한다.

상기 흡입펌프(10)는 모터가 장착되어 있으며 측정할 가스 시료를 센서로 주입하는 역할을 하고, 측정이 지속적으로 수행되기 위해 배출구를 통해 가스를 배출함으로써 새로운 가스가 일정한 속도로 센서로 주입하는 역할을 하고 있다.

키패드(14)는 검지기를 On/Off 하고, 기능을 선택하며, 측정한 데이터를 메모리(16)에 저장하는 등 검지기를 동작시키는 역할을 한다.

배터리(15)는 리튬 이온 배터리를 채용함으로써 보다 안정적이고, 오랜 시간 검지기를 동작시키며, 빠른 충전으로 사용이 용이하다.

PC인터페이스(17)는 PC에서 각종 설정을 할 수 있고, 측정한 데이터를 수신하여 확인할 수 있으며, 펌 웨어(Firmware) 업그레이드를 수행할 수 있다.

IR센서로서 메탄(CH4)이 주성분인 LNG, 프로판과 부탄이 주성분인 LPG를 측정할 수 있으며 LNG는 0-5% Vol(LEL 100%), LPG는 0-2.2% Vol(LEL 100%) 측정에 적합하도록 조절된(calibrated) 센서이다. 동일 센서로 다른 가스를 측정하고자 할 때는 가스 별 가중치를 주어 표현하거나, 해당 가스에 대하여 가중치를 곱해주어 측정하면 된다.

흡입펌프는(10)는 소형 모터와 에어펌프로 구동전압 3V일 때 분당 500cc의 가스를 펌프 할 수 있다. 41mmX33mmX22mm 사이즈로 소형 경량이며, 전류소모 또한 50mA정도로 비교적 적다. 모터는 노이즈 발생이 심하기 때문에 센서에 영향이 적도록 보호회로 및 노이즈 감쇠 대책이 필요하다.

제어부(13)는 32비트 Cortex칩을 사용함으로 처리속도가 빠르고, 소비전력이 적다. 또한 RTC가 내장되어 있어 정확한 시간을 제공하여 측정한 데이터가 시간정보와 함께 저장 될 수 있다.

표시부(12)는 해상도(240X320)가 높은 칼라 그래픽 LCD를 사용함으로서 보다 많은 정보와 다양한 기능을 선택할 수 있다. LED 백라이트 사용으로 LCD크기를 줄이고, 전력소모를 최소화 하였다.

키패드(14)는 키구성을 최소화 하여 사용이 간단하다. 하지만, 다양한 기능이 수행되도록 LCD와 연동하여 많은 기능을 구현하였다. 전원 버튼을 따로 두지 않고 한 개의 키로 전원을 On/Off 할 수 있도록 하고, 모든 키를 크게 배치하여 조작이 편하도록 하였다.

메모리(16)는 측정한 데이터를 바로 저장하고, PC에서 다운로딩하여 한눈에 볼 수 있도록 하였다.

PC 인터페이스(17)는 USB형 PC 인터페이스를 두어 PC로 각종 설정을 한꺼번에 할 수 있으며, 측정한 데이터를 로딩하여 가공 및 저장 할 수 있고, 펌웨어를 업그레이드 하여 수시로 기능 향상을 기할 수 있다.

도 6은 본 발명의 가스 농도 검출기에 적용된 PI제어기와 AI보상부를 도시한 블록도이다.

도 6을 참고하면, 상기 제어부(13)는 상기 적외선 센서로부터 출력된 신호에 근거하여 1차 농도 데이터를 산출하는 1차 농도 산출부(60), 상기 1차 농도 데이터에 대해 비례 적분 제어를 수행하여 2차 농도를 산출하는 PI(Proportional Integral) 제어기(61)와 신경망(Neural Network) 제어기 사용하여 측정결과를 관측하여 비례적분 값을 보상하고, 그 이후 라그랑지 보간법(Lagrange Interpolation)을 이용하여 상기 2차 농도로부터 3차로 농도를 산출하는 라그랑지 산출부(미도시)를 포함한다.

상기 제어부(13)는 IR 센서(11)로부터 패킷이 정상적으로 수신되면 패킷을 분석하고 그 패킷에 적합한 기능을 수행한다. 상기 IR 센서(11)로부터 출력된 신호는 차동 증폭기에 의해 그 크기가 증폭되고, 노이즈가 제거되며, 디지털 데이터로 변환된다. 이후, 비례적분 제어와 신경망 이론을 적용하여 농도를 보상한다. 또한, 라그랑지 보간법을 사용하여 농도를 보다 정확하게 산출할 수 있다.

보다 상세하게는, 상기 디지털화된 농도 산출 데이터에 상수를 곱하거나 더하여 농도를 보상하는 알고리즘을 추가하여 정확도를 높이는 것이다. 즉, 비례상수를 곱한 값과 적분상수를 적분한 값에 곱한 값을 더하여 (비례상수*데이터 + 적분상수*적분(데이터)) + 지능 이론(신경망이론의 역전파 오류 알고리즘 적용)을 사용하여 데이터의 추가 보상을 실시하였고, 라그랑지 보간법(Lagrange Interpolation)을 적용하여 농도의 정확도를 보다 높였다.

신경망은 한마디로 인간의 두뇌구조를 모방한 지도학습법이다. 신경망의 기본적인 작동원리는 여러 개의 뉴런들을 상호 연결하여 입력값에 대한 최적의 출력값을 예측하는 것이다. 통계적인 관점에서 보면 신경망은 입력변수의 선형결합에 비선형 함수를 취하는 사영추적회귀로 볼 수 있다. 신경망은 예측력이 매우 좋은데 비해 그 해석이 어렵기 때문에 신용평가나 생물정보학과 같이 해석이 중요한 분야에서는 잘 사용되지 않는다. 신경망에서 일반적인 다층신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hid-den layer), 출력층(output layer)으로 구성된다. 단층신경망은 은닉층이 없이 입력층과 출력층만으로 구성된다. 상기 입력층은 각 입력변수에 대응되는 노드로 구성되며 노드의 수는 입력 변수의 개수와 같다. 상기 은닉층은 입력층으로부터 전달되는 변수값들의 선형결합을 비선형함수로 처리하여 출력층 또는 다른 은닉층에 전달하는 역할을 하며, 상기 출력층은 출력변수에 대응되는 노드로서 분류모형에서는 클래스의 수만큼의 출력노드가 생성된다.

신경망은 의사결정나무처럼 회귀와 분류문제를 모두 다룰 수 있는데, 우선 클래스의 수가 K인 분류 문제를 생각해 보자. 출력노드 k(= 1; : : : ;K)는 클래스 k에 속할 확률을 모형화하며 출력변수는 자료가 k번째 클래스에 속하는 경우 k번째 좌표는 1이고 나머지 좌표는 0으로 코딩된다. 사실 회귀문제는 K = 1인 경우에 해당된다. 은닉노드값 z_m은 입력노드 값들의 선형결합이고 출력값은 z_m들의 선형결합 tk들의 함수로 다음과 같이 모형화한다.

[수학식 1]

여기서 δ()는 활성함수(activation function)라 부르며 흔히 시그모이드 (sigmoid) 함수를 사용한다. 시그모이드 함수는 단극성과 양극성의 두 종류가 있다. 단극성 시그모이드 함수는

로 정의되며 증가함수로서 그 출력값이 0과 1사이의 값을 갖는다. 양극성 시그모이드 함수는

로 정의되며 증가함수로 그 출력값이 -1과 1사이의 값을 갖으며 δ(0) = 0이다.

g_k(t)는 출력함수(output function)라 부르고 출력값 t에 대하여 최종적인 비선형 변환을 해주는 역할을 한다. 회귀에서는 g_k(t) = t_k인 항등함수(identity function)이 사용되고 K-클래스 분류에서는 softmax 함수

사용된다. softmax 함수는 양수값을 가지며 합이 1이 된다는 특징이 있고 다범주 로지스틱회귀에서도 사용된다.

미지의 모수 α_0m; α_m;m = 1; : : : ;M 과 β_0k; β_k; k = 1; : : : ;K의 벡터를 θ로 나타낸디. 회귀문제에서는 오차제곱합

을 비용함수로서 사용하며, 분류문제에서는 오차제곱합 또는 deviance

를 비용함수로 사용하며 G(x) = arg max_k f_k(x)를 이용하여 분류한다. 예를 들어 활성함수로서 softmax를 사용하고 목적함수로는 deviance를 사용하는 신경망모형은 은닉노드에 대한 선형 로지스틱회귀로 볼 수 있으며 모수들은 최대우도법으로 추정할 수 있다.

신경망에서는 R(θ)를 최소화하기 위하여 역전파라 불리는 기울기 강하(gradient descent) 알고리즘을 적용한다. 다음은 오차제곱합을 비용함수로 사용하는 경우에 대한 역전파 알고리즘이다.

z_mi = δ(α_0m + α^T _mx_i)와 z_i = (a_1i; : : : ; z_Mi)^T 라 하자. 그러면

이고, 편도함수는

로 주어진다.

r번째 반복의 값이 주어지면 다음과 같이 (r + 1)번째 업데이트 값을 조정한다.

여기서 r은 학습률이라 부른다.

라 하면, δ_ki와 s_mi는 각각 출력층과 은닉층에

서의 현재 모형의 오차로 볼 수 있다. 이러한 오차들은 역전파 등식

을 만족한다. 이러한 알고리즘이 역전파 알고리즘 또는 델타 규칙(delta rule)이다.

도 2를 다시 참고하면, 시작버튼이 눌러지면 흡입 펌프(10)를 구동하고, 센서(11)로부터 데이터를 읽어와 LCD(12)에 디스플레이 한다. 검지기가 동작 중에 시작버튼이 눌러지면 동작을 멈춘다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 2에 도시된 가스농도 검출기 의 상세 구성을 도시한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 입력되는 가스의 농도를 1차적으로 검출하기 위한 IR 센서(20), 상기 IR 센서에 방사되는 적외선을 생성하기 위한 IR 센서 램프 드라이브(21), 가스 감지 시작을 위한 푸쉬 버튼(24), 상기 IR 센서(20)로부터 출력된 신호의 크기를 증폭하는 증폭기(25), 상기 증폭된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(23), 상기 변환된 디지털 신호로부터 1차로 농도를 검출하고, 상기 1차 농도의 비례 적분 제어를 사용하여 2차 농도를 산출하고, 신경망 제어기를 사용하여 에러 및 가중치를 반영하여 상기 2차 농도를 보상하고, 라그랑지 보간법을 이용하여 상기 보상된 2차 농도로부터 3차로 농도를 검출하는 제어부(22), 상기 3차로 검출된 최종 가스 농도를 아날로그 신호로 변환하는 DAC(28), 상기 3차로 검출된 최종 가스 농도를 표시하는 표시부(27)를 포함하여 구성된다.

상기 제어부(22)는 신경망 회로 이론에 근거하여 농도 에러 및 가중치를 반영하는 것을 생략하고, 상기 산출된 2차 농도를 라그랑지 보간법을 이용하여 최종 가스 농도를 검출할 수도 있다.

이외에도 PSU(26), 전류 제한기(29), RS232 인터페이스(31)를 추가로 포함하여 구성된다.

상기 제어부(22)는 측정된 데이터(이진데이터)를 D/A 컨버터(28) 및 출력부(30)를 통해 아날로그 전류 4~20mA를 출력할 수 있고, 또한 RS232 인터페이스(31)를 통해 센서 외부로 전달할 수 있다.

사용자는 디지털 신호로부터 변환된 아날로그 신호를 가지고 가스의 검출 정도를 판단 할 수 있다. 또한 RS232 통신 단자를 통해 센서의 상태와 데이터를 확인할 수도 있다.

센서는 초기 전원이 인가되고, 15초 동안 "warm-up" 시간을 통해 센서내부를 초기화 하고, 그 이후 1분 후에 정상적인 가스농도를 출력하게 된다. 준비된 표준가스를 센서에 주입 후 표준가스의 농도가 출력되기 까지 약 30초의 시간이 소요된다. 이는 센서 내부적으로 가스가 흡수하는 IR량을 보다 정확하게 측정하기 위해서 반복적인 측정과 프로세싱하여 값을 내 보내기 때문이다.

센서는 시간과 환경의 영향으로 주기(1년)적으로 calibration 해야 한다. calibration은 측정할 가스에 대해 수행되어야 하고 안정된 장소와 정확히 측정된 표준가스로 수행해야만 한다. 메탄가스로 calibration된 센서가 다른 가스(프로판/에탄올 등)를 측정할 때는 가스 별 가중치를 적용하면 되지만, 오차가 발생할 수 있어 정확한 측정을 위해서는 측정할 가스에 대해 calibration을 수행한 다음 측정하는 것이 바람직하다.

측정가스를 센서로 주입할 때 분당 600cc 이하로 해야 하며, 다른 오염물질이 유입되지 않도록 주의해야 한다.

아래 표 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 가스 검지기 사양서 및 구성품을 도시한 것이다.

검지가스	LNG/LPG
센서방식	비분산적외선(NDIR) 흡수분광법
가스주입방식	자동강제흡입식
가스흡입강도	500cc/분
감지표시	칼라 그래픽 LCD(240X320)
경보방식	경보음
측정범위	0 - 100 %LEL (L:0-10%,H:0-100%)
해상도	0.5%(@ 0-10%), 1%(@ 0-100%)
전원	리튬이온 배터리(3.7V/2000mA)
소비전류	최고 250mA
사용시간	최고8시간 연속사용 (백라이트 최대밝기)
사용온습도	-20? - +50? 0% - 95%RH
무게	290g(배터리 포함)
재질/크기	ABS/60(W)x146(L)x34(H)
구성품	가스 검지기, 충전 아답터, USB케이블, PC소프트웨어 CD
부가기능	RTC(실시간) 표시기능, 측정 데이터 저장기능, 자동 OFF기능
주의사항	배터리 충전단자에 제공된 DC5V 아답터외 다른 전원공급장치 사용을 금함.

상기 표 2에서 LEL이란 가연성가스 폭발 하한계 농도를 100으로 보았을 때 가연성 가스의 농도를 100분의 1단위로 표시한 것이다. CH의 폭발 하한계 농도는 5%인데, 측정된 CH4농도가 2.5%라고 하면 LEL단위로 농도는 50 %LEL가 된다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 2에 도시된 가스농도 검출기의 온도 보상 과정을 도시한 블록도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 IR 센서는 저대역 통과 필터(40)를 거쳐 10%/(0~%50 FSD)가 보상되도록 저항과 기준전압을 가하여 온도가 보상된다.

온도가 올라가면 저항이 증가함으로 회로에서 온도에 대한 방정식(이하 수학식 2)을 계산하여 저항을 회로에 추가하여 구성하였다.

[수학식 2]

R = R1×(1+α(T-20)) [Ω]

α : 온도계수(재질이 은 0.0038, 금 0.00393 등)

R : 변화된 저항, R1 : 초기저항

T: 온도 {℃}

Temperature (℃) = 77.595 - 126.9×v + 73.193×v^2 - 17.681×v^3

아래 표는 적외선 센서에 서 온도에 대한 저항 값을 계산함

TEMPERATURE - °C RESISTANCE - kΩ

-40 100.950

-30 53.100

-20 29.121

-10 16.599

0 9.795

+10 5.970

+20 3.747

+25 3.000

+30 2.417

+40 1.598

+50 1.081

+60 0.746

예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이 기준전압이 2.5V일때, 센서의 열저항소자(Thermistor)와 0V 사이에 걸리는 전압을 측정해서 전압에 1승, 전압제곱, 전압의 세제곱에 각각의 상수를 곱해서 온도를 계산한다. 그 계산된 온도에 따라 전압이 변동되며, 그에 따라 전압을 구해서 보정된 저항값을 계산하고, 온도에 따라 조절할 수 있는 가변저항을 회로에 추가한다. 여기서 보정된 저항값은 도 1의 새로운 R1이되고, R1에 의해 새로운 전압 V1값이 산출된다. 이러한 온도 보정에 따른 전압 V1과 reference 전압 V2의 차이를 선형화하여 가스의 농도를 표시할 수 있다

도 4에서는 10k ohm 저항을 적용한 증폭 및 밴드패스회로(40)를 구현하였으며, 섭씨온도 약 0℃임을 가정한다. 온도가 변경될 경우 온도 테이블에 따라 가변저항의 값을 변경시킨다.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 도 1에 도시된 IR 센서의 상세 구성을 도시한 블록도이다.

도 5를 참조하면, 농도를 측정하는 센서 내부구조로서 주입된 가스에 방사할 빛을 발생시키는 램프(50), 상기 방사된 빛으로부터 상기 가스에 통과시킬 적외선 빛을 통과시키는 제1 광학필터(렌즈, 51), 상기 가스가 주입되고, 상기 제1 광학필터(51)로부터 통과된 빛을 상기 주입된 가스를 통과시키는 광경로(52), 상기 주입된 가스를 통과한 빛을 통과시키는 제2 광학필터(53), 상기 제2 광학필터(53)를 통과한 빛으로부터 감쇠한 빛의 양을 측정하고, 이로부터 가스 농도를 검출하여 제어부(22)에 제공하는 포토 다이오드(54)를 포함하여 구성된다.

[수학식 3]

상기 수학식은 아래의 식으로 유도된다.

상기 수학식 3에서 I는 x만큼 떨어진 거리에서 빛의 세기를 나타낸다.

Ir은 검출기로부터의 기준 신호를 나타낸다.

I는 거리 x가 0일 때, I₀와 동일한 값을 갖는다.

b는 흡수 계수이다.

S는 비흡수 파장 길이에 의해 발생하는 세기를 나타낸다.

C는 몰 농도를 나타낸다.

δ는 질량 흡수도 계수를 나타낸다.

l은 빛의 통과 길이를 나타낸다.

α는 비어스 법칙(Beer's law)과 관련된 δl의 상수이다.

β는 스펙트럼 상수를 의미한다.

X는 타겟 가스의 농도를 나타낸다.

Z=(I/Ir)는 가스가 없는 제로 레벨에서 I/Ir의 값을 갖는다.

도 6을 참조하면, 농도 데이터를 비례 적분 제어하여 신경회로망으로 보상하는 도식을 나타낸 것이다.

최종 보상된 농도는 y(t) = Kp*x(t)+Ki*∫x(t) + c(t) 이다. x(t)는 수학식2에서 도출된 비례적분 제어기 보상 전 농도신호, c(t) 신경 회로망을 통한 보상을 통한 농도 데이터이다. 농도 측정을 위해 가스 센서로부터 출력되어 신호 측정기, 신호 증폭기, 노이즈 필터 회로를 거친 아날로그 신호는 디지털 신호로 변환된 뒤 농도산출을 위해서 비례적분제어기(61, proportional integral controller)와 AI 보상부(62)에 입력된다. 상기 AI 보상부(62)는 신경회로망(Neural Network)이론에 의해 상기 비례 적분 제어기(61)를 통과한 농도를 보상한다. 아울러, 라그랑지 보간법(Lagrange Interpolation)을 적용한 라그랑지 검출부(미도시)는 제약조건을 포함한 고차원의 가스농도 함수의 값을 구하는 방법을 이용하여 미지의 농도를 보다 정확하게 측정할 수 있다.

상기 비례 제어는 목표치(농도 표준 값)를 벗어나는 편차가 발생할 경우, 그 편차에 비례하는 크기(비례상수)를 곱하여 측정농도를 산출하는 것이다.

상기 적분 동작은 이 경우 제어량(측정농도)과 목표치(표준농도)와의 편차의 적분 값에 적분 상수를 곱하여 측정농도의 값을 산출시킨다.

즉, 비례 제어를 할 경우 목표 값에 어느 정도의 오차를 가지고 안정 상태에 도달하게 되는데, 이러한 비례 동작의 필연적인 약점, 이것을 옵셋(off-set)이라고 한다. 이 옵셋을 줄이려면 편차에 대해 조작량(측정 농도)을 아주 민감하게 움직이도록 조치를 취해야 하는데 너무 민감하면 목표 값(표준농도)의 아래위로 심하게 조작량(측정농도)이 벗어나게 된다. 이것을 헌팅이라고 하며, 안정상태를 갖지 못하는 경우를 일컫는다. 이 옵셋을 없애기 위해 적분 제어를 실시하는 것이다. 상기 조작 량을 시간에 따라 서서히 증가하면(편차의 양만큼) 옵셋이 없어지는 것이다. 하기 수학식 6은 농도 데이터를 비례 적분 제어하여 신경회로망으로 보상하는 도식을 나타낸 것이다.

최종 보상된 농도는 y(t) = Kp×x(t)+Ki×∫x(t) + c(t)이다.

[수학식 4]

여기서, c(t) = S1×f(g1×nk(t))=ok(t)

f(net)는 Sigmoid 함수이다

S1 = 3.0, g1 = 1.5

nk(t)= wk(t)×oj(t)

wk(t)=wk(t-1)+η×δ1×oj(t-1), wk(0) = 0

δ1 = D×e(t)×0.5×(1-ok^2(t-1)), D = 2.0

oj(t)=S2×f(g2×nj(t)), S2 = 2.0, g2 = 1.2

nj(t) = wj(t)×x(t)

wj(t)=wj(t-1) + η×δ2×x(t), wj(0) = 0

= 0.5×(1 - oj^2(t-1))

η = 0.9, e(t)= y(t)-y'(t)

y'(t)는 표준농도 값을 가진 시료이다.

wk(t), wj(t)는 반복 학습에 의한 가중치 함수이다.

e(t)는 농도에 대한 오차 함수이다.

Kp는 비례제어 상수이고, K_I는 적분제어상수이다.

라그랑지 보간법(Lagrange Interpolation)을 이용하여 상기 2차 농도로부터 3차로 농도를 산출하는 라그랑지 산출식을 다음과 같이 나타낼 수 있다.

만일 8종의 표준농도를 가진 시료가스를 가지고 농도를 측정하였을 때, 농도 값을 X, Y 좌표 평면에 도시하였을 때, X축은 시료번호(1~8), Y축은 1에서 8개의 시료의 농도 값을 표시할 수 있다. 이 좌표에서 미지의 농도 값을 측정하기 위하여 수학식 5를 이용하여 8종 이외의 사이 값들을 보상하여 농도 값을 측정하면 오차의 범위를 줄일 수 있다.

[수학식 5]

수학식 5는 첫 번째와 두 번째 사이의 미지의 시료의 농도 값을 측정하기 위하여 1차 Lagrange 보간 다항식을 이용하여 것을 나타내고 있다.

x: 미지의 가스 농도

x0 : 첫 번째 시료 번호, y0 : 첫 번째 시료의 농도 값

x1 : 두 번째 시료 번호, y1 : 두 번째 시료의 농도 값

표3의 개발제품의 데이터를 이용하여 1번과 2번의 사이의 농도 값을 구할 때, x의 값을 1.5라 할 수 있으므로 다음과 같이 계산할 수 있다.

P1(1.5) = 0.42*(1.5-2)/(1-2) + 0.8*(1.5-1)/(2-1) = 0.61

1번과 2번의 사이의 농도 값을 0.61%로 표 3에서의 0.42와 0.80의 약 중간 값으로 계산됨으로 미지의 값을 보간하여 구할 수 있다.

고차 라그랑지 다항식은 다음과 같이 표현할 수 있으며, 실시 예는 지면상 생략하겠다.

n+1 개의 점을 지나는 n차 Lagrange 보간 다항식은 n+1 개의 (x0,0),…(xn, 0)을 지나는 n차 다항식은

이 다항식은 다음을 만족함으로

n차 Lagrange 다항식을 다음과 같이 나타낼 수 있으며, 보다 미세하고 정확하게 농도를 측정할 수 있다.

이와 같이 본 발명의 바람직한 실시 예에 따라 구현된 IR 센서의 출력 결과는 아래 표 3과 같다.

시료 No	1	2	3	4	5	6	7	8
표준가스(% VOL)	0.50	0.75	1.00	1.25	1.50	1.75	2.00	2.25
실시 예 (개발제품)	0.42	0.80	1.05	1.37	1.50	1.75	2.15	2.35
비교 예1(H사)	0.65	0.95	1.30	1.65	1.85	2.20	2.50	3.00
오차	0.08	-0.05	-0.05	-0.12	0.00	0.00	-0.15	-0.10

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가스농도 검출기의 출력 결과를 다른 가스 검지 제품과 비교한 그래프를 도시한 도면이다.

도 7에서와 같이 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 가스농도 검출기의 출력은 비교적 적은 오차를 가지고, 가스의 농도를 센싱하여 출력하는 것을 확인할 수 있다.

도 7에서와 같이 본 발명에 따른 가스농도 검출기의 출력은 비교예 1에 비해 표준가스 %VOL에 매우 근접하므로 검지 정확도가 우수함을 알 수가 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시 예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.

20 : IR 센서
21 : IR 센서 램프 드라이브(21)
24 : 푸쉬 버튼
25 : 증폭기
23 : ADC
22 : 제어부
28 : DAC
27 : 표시부
26 : PSU,
29 : 전류 제한기,
31 : RS232 인터페이스

Claims

가스를 흡입하는 흡입 펌프 ;
흡입된 가스의 농도를 감지하는 적외선 센서 ;
상기 적외선 센서로부터 출력되는 신호로부터 농도를 산출하는 제어부 ;
상기 제어부에서 산출된 농도를 저장하는 메모리부 ; 및
상기 제어부에서 산출된 농도를 디스플레이하는 표시부를 포함하되, 상기 제어부는 상기 적외선 센서로부터 출력된 신호에 근거하여 1차 농도 데이터를 산출하는 1차 농도 산출부, 상기 1차 농도 데이터에 대해 비례 적분 제어를 수행하여 2차 농도를 산출하는 PI(Proportional Integral) 제어기 및 라그랑지 보간법을 이용하여 상기 2차 농도로부터 3차로 농도를 산출하는 라그랑지 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출기.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는 신경망 회로 이론에 근거한 농도 에러 및 가중치를 반영하여 상기 2차 농도를 보상하는 AI (Artificial Intelligence) 보상부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출기.
제 1항에 있어서, 상기 가스 농도 검출기는 주위의 온도변화에 따라 열저항소자(Thermistor)의 전압값이 변동됨으로, 가변저항을 사용하여 값을 변경시켜줌으로써 온도에 따른 농도의 편차를 수학식 2에 따라 보정하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출기.
[수학식 2]
R = R1×(1+α(T-20)) [Ω]
α : 온도계수(재질이 은 0.0038, 금 0.00393 등)
R : 변화된 저항, R1 : 초기저항
T: 온도 {℃}
Temperature (℃) = 77.595 - 126.9×V + 73.193×V^2 - 17.681×V^3
여기서, V는 센서의 열저항소자(Thermistor)와 0V 사이에 걸리는 전압임.
제 1항에 있어서, 가스 농도 검출기는 적외선 센서로부터 출력되는 신호의 크기를 증폭하는 증폭기 및 증폭된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC부를 구비하고, 상기 1차 농도 산출부는 상기 변환된 디지털 신호로부터 1차 농도 데이터를 수학식 2에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출기.
적외선 센서로 흡입된 가스를 감지하는 단계 ;
상기 적외선 센서로부터 출력된 신호에 근거하여 1차 농도 데이터를 산출하는 단계 ;
상기 1차 농도 데이터에 대해 비례 적분 제어를 수행하여 2차 농도를 산출하는 단계 ; 및
라그랑지 보간법을 이용하여 상기 2차 농도로부터 3차 농도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출 방법.
제 1항에 있어서, 상기 방법은 신경망 회로 이론에 근거한 농도 에러 및 가중치를 반영하여 상기 2차 농도를 보상하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 농도 신호를 농도/16진수 값으로 테이블로 데이터화하여 저장하는 단계; 및
상기 3차로 검출된 농도에 상응하는 데이터를 상기 테이블로부터 읽어와서 표시하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 신경망 회로 이론은 역전파 오류 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 가스 농도 검출 방법.