KR20180062011A - 초기화 단계에서 측정값을 보상할 수 있는 후각 정보 생성 장치 및 생성 방법 - Google Patents

Abstract

가상현실 시스템에서 전자 코 장비의 능력 표현과 인식된 냄새의 전달을 위한 표현 방법에 관한 것으로 후각정보 생성 장치 및 생성 방법이 제공된다. 본원 발명의 일 실시예는 전자코(Electronic Nose)에서 감지되는 화학물질의 농도(Gas Density)를 측정하고, 측정 시간을 고려하여 필요한 경우에 측정 데이터를 캘리브레이션한다. 본원 발명의 일 실시예는 현실 세계의 냄새를 인식하는 가스 센서 장치, 센서 장치를 가열하는 가열 장치, 센서 장치를 시동하고, 센서 장치의 시동 후 초기화 가열 시간 동안 센서 장치가 목표 온도까지 가열되도록 가열 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 초기와 가열 시간 이후의 안정화 시간을 고려하여 측정 시간과 관련된 미리 설정된 캘리브레이션 모델을 이용하여 측정 데이터를 캘리브레이션한다.

Description

초기화 단계에서 측정값을 보상할 수 있는 후각 정보 생성 장치 및 생성 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR GENERATION OF OLFACTORY INFORMATION CAPABLE OF CALIBRATION OF DETECTED VALUE UNDER INITIALIZING STAGE}

본 발명은 가스 센서를 포함하여 구성된 후각 정보 생성 장치 및 그 동작 방법에 관한 것으로, 특히 초기 시동 단계에서 측정값을 보상하여 정확한 값을 얻도록 하는 측정 값 보상 기술에 관한 것이다.

본 발명은 MPEG-V를 기반으로 하는 가상현실 시스템에서 전자 코 장비의 능력 표현과 인식된 냄새의 전달을 위한 표현 방법에 관한 것으로, 특히 가상현실 시스템에서 가상세계와 현실세계상의 상호 호환성을 제공하기 위한 MPEG-V(Media Context and Control)기술에 관한 것이다.

현실세계에서 냄새를 유발하는 입자 또는 가스를 감지하는 센서로서 전자 코(Electronic Nose, E-Nose)라는 개념이 이용되고 있다. 현실세계에서 냄새는 물리적, 화학적 또는 생물학적 방법으로 가스의 농도 또는 냄새를 유발하는 입자의 농도에 기반하여 감지된다.

이러한 전자 코 센서에서 감지된 후각 정보를 가상 세계 또는 다른 현실 세계 상에서 재현하고자 표현하는 방법에 관한 시도가 MPEG-V 표준화 회의를 통하여 이루어져 왔다.

이처럼 MPEG-V 표준화 회의를 통하여 고도화되고 표준화되는 가상 세계와 현실 세계 간의 후각 정보 공유를 위한 데이터 타입의 개발이 요구되고 있는 시점이다.

본 발명은, MPEG-V 의 범위 내에서 현실 세계에 존재하는 냄새를 인식하여, 상기 현실 세계의 냄새를 가상 세계에 전달함으로써 가상 세계와 현실 세계와의 상호 호환성을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 현실 세계의 냄새를 가상 세계에 전달하는 과정에서 상세한(detailed) 정보를 생성하고 전달하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 후각 정보를 생성하기 위하여 포함되는 각각의 가스 센서 장치를 가열하여 초기화하는 초기화 가열 시간 직후, 각각의 가스 센서 장치가 안정화되지 않은 경우에 측정되는 데이터의 오류를 보상하고 정확한 측정값을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 각각의 가스 센서 장치의 측정 데이터로부터 안정화 시간 이전의 초기 측정 데이터의 보상을 위한 캘리브레이션 모델을 제공하는 것을 목적으로 한다. 캘리브레이션 모델은 통계적 데이터를 이용한 파라미트릭 모델(parametric model)과 학습에 의한 논-파라미트릭 모델(non-parametric model)일 수 있다.

본 발명은 각각의 가스 센서 장치의 초기 안정화를 위한 캘리브레이션 모델에 대한 표현형 데이터를 제공함으로써, 후각 정보 장치의 측정 데이터의 신뢰성을 나타내는 정보를 제공하고, 후각 정보 장치의 측정 데이터의 캘리브레이션 기법에 대하여 공유할 수 있는 표준화된 포맷을 제안하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 초기화 가열 직후의 안정화 시간 경과 이전에 가스 센서의 측정 데이터를 보상하는 캘리브레이션 모델을 이용하는 후각 정보 생성 장치와 방법에 관하여 기술한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 방법은 현실 세계와 적어도 하나 이상의 가상 세계 간에 공유될 수 있는 후각 정보를 생성한다. 후각 정보 생성 방법은 상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치를 시동하는 단계; 상기 센서 장치의 시동 후 상기 센서 장치를 목표 온도까지 가열하는 초기화 단계(typically 1분 이내, 최장 5분 정도의 초기 가열 시간임); 상기 초기화 단계 이후에 상기 센서 장치의 측정 데이터 및 상기 측정 데이터의 측정 시간을 획득하는 단계; 및 상기 측정 데이터의 상기 측정 시간이 상기 센서 장치의 상기 초기화 단계 이후의 안정화 시간(실제로 안정화되기 위하여 초기화 가열 단계 이후 경과해야 하는 시간, typically 48-72 시간) 이전이면, 상기 측정 시간과 관련된 미리 설정된 캘리브레이션 모델을 이용하여 상기 측정 데이터를 캘리브레이션하는 단계를 포함한다.

캘리브레이션 모델은 상기 센서 장치에 제로 가스 농도가 인가된 상태의 제로 가스 파라미터 모델, 및 상기 센서 장치에 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 레퍼런스 가스 파라미터 모델에 기초하여 얻어질 수 있다.

제로 가스 파라미터 모델과 레퍼런스 가스 모델은 특정 가스 농도가 인가된 가스 센서 장치의 실제 측정값을 모아 curve fitting 방식으로 구현된 모델일 수 있다. 이들 중 가장 간단한 모델의 예시로는 선형 근사화에 의하여 얻어지는 모델을 제로 가스 파라미터 모델 또는 레퍼런스 가스 모델로 이용할 수 있다.

캘리브레이션 모델은 상기 초기화 단계 직후의 초기 측정값과 상기 센서 장치의 상기 안정화 시간 이후의 안정화된 측정값, 상기 안정화 시간 및 상기 측정 시간에 기초하여 얻어질 수 있다.

제로 가스 파라미터 모델은 상기 제로 가스 농도가 인가된 상태의 초기 제로 가스 측정값과 안정화된 제로 가스 측정값, 및 상기 안정화 시간에 기초하여 얻어질 수 있다.

레퍼런스 가스 파라미터 모델은 상기 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 초기 레퍼런스 가스 측정값과 안정화된 레퍼런스 가스 측정값, 및 상기 안정화 시간에 기초하여 얻어질 수 있다.

후각 정보 생성 방법은 상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치를 기술하는 제1 표현형 데이터(센서 장치를 기술하는 일반적인 표현형 데이터)를 생성하는 단계; 상기 센서 장치에서 상기 측정 시간과 상기 캘리브레이션 모델을 이용하여 상기 안정화 시간 이전의 상기 측정 데이터를 캘리브레이션할 수 있음을 나타내는 제2 표현형 데이터(가열 직후의 초기에 캘리브레이션이 가능함을 나타내는 표현형 데이터)를 생성하는 단계; 및 상기 제1 표현형 데이터 및 상기 제2 표현형 데이터를 포함하는 상기 센서 장치의 특성을 기술하는 표현형 데이터(기존의 표현형 데이터에 캘리브레이션이 가능함을 나타내는 필드가 추가된 종합적인 표현형 데이터)를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이처럼 표현형 데이터를 측정 데이터에 포함시켜 제공함으로써 정보를 공유하는 측에서 후각 정보 생성 과정에 대한 정보를 추가로 얻을 수 있고, 후각 정보의 신뢰성에 대한 정보도 공유될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치는 현실 세계와 적어도 하나 이상의 가상 세계 간에 공유될 수 있는 후각 정보를 생성하는 후각 정보 생성 장치로서, 상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치; 상기 센서 장치를 가열하는 가열 장치; 및 상기 센서 장치를 시동하고, 상기 센서 장치의 시동 후 초기화 가열 시간 동안 상기 센서 장치가 목표 온도까지 가열되도록 상기 가열 장치를 제어하는 프로세서를 포함한다.

프로세서는 상기 초기화 가열 시간 이후에 상기 센서 장치의 측정 데이터 및 상기 측정 데이터의 측정 시간을 획득하고, 상기 측정 데이터의 상기 측정 시간이 상기 센서 장치의 상기 초기화 가열 시간 이후의 안정화 시간 이전이면, 상기 측정 시간과 관련된 미리 설정된 캘리브레이션 모델을 이용하여 상기 측정 데이터를 캘리브레이션한다.

프로세서는 센서 장치를 기술하는 제1 표현형 데이터와, 센서 장치가 캘리브레이션 모델을 이용하여 안정화 시간 이전의 측정 데이터를 캘리브레이션할 수 있음을 나타내는 제2 표현형 데이터를 생성할 수 있다.

본 발명에 따르면, MPEG-V 의 범위 내에서 현실 세계에 존재하는 냄새를 인식하여, 상기 현실 세계의 냄새를 가상 세계에 전달함으로써 가상 세계와 현실 세계와의 상호 호환성을 제공할 수 있다.

본 발명은 실제 후각으로 감지하는 냄새의 종류, 감지하는데 필요한 시간 및 신체의 후각기관의 피로도 등을 디지털화하여 실제 인체 후각기관의 작용에 대응하도록 디지털화하여 표현하는 구성이다. 이를 통해 가상현실(Virtual Reality), Scent Display 등의 사람의 오감을 디지털화하는 연구의 상용화에 기여할 수 있다.

본 발명에 따르면 현실 세계의 냄새를 가상 세계에 전달하는 과정에서 상세한(detailed) 정보를 생성하고 전달할 수 있다. 본 발명에 따르면 후각 정보를 생성하기 위하여 포함되는 각각의 가스 센서 장치를 가열하여 초기화하는 초기화 가열 시간 직후, 각각의 가스 센서 장치가 안정화되지 않은 경우에 측정되는 데이터의 오류를 보상하고 정확한 측정값을 제공할 수 있다.

본 발명에 따르면 각각의 가스 센서 장치의 측정 데이터로부터 안정화 시간 이전의 초기 측정 데이터의 보상을 위한 캘리브레이션 모델을 제공할 수 있다. 캘리브레이션 모델은 통계적 데이터를 이용한 파라미트릭 모델(parametric model)과 학습에 의한 논-파라미트릭 모델(non-parametric model)일 수 있다.

본 발명에 따르면 각각의 가스 센서 장치의 초기 안정화를 위한 캘리브레이션 모델에 대한 표현형 데이터를 제공함으로써, 후각 정보 장치의 측정 데이터의 신뢰성을 나타내는 정보를 제공하고, 후각 정보 장치의 측정 데이터의 캘리브레이션 기법에 대하여 공유할 수 있는 표준화된 포맷을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 제로 가스 농도가 인가된 가스 센서에 대한 캘리브레이션을 위한 제로 가스 파라미터 모델의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 레퍼런스 가스 농도가 인가된 가스 센서에 대한 캘리브레이션을 위한 레퍼런스 가스 파라미터 모델의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 임의의 가스 농도가 인가된 가스 센서의 측정값에 캘리브레이션 모델을 적용하여 측정값을 캘리브레이션하는 과정의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 방법을 도시하는 동작 흐름도이다.

상기 목적 외에 본 발명의 다른 목적 및 특징들은 첨부 도면을 참조한 실시 예에 대한 설명을 통하여 명백히 드러나게 될 것이다.

본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한 설명의 편의를 위하여 도면에 도시된 실시예들은 일부가 과장된 채로 도시되었을 수 있다.

그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

본 발명의 구성의 일부로서 포함되는 일반적인 가상 세계 처리 시스템은 엔진, 가상세계, 및 현실세계에 대응할 수 있다. 현실 세계에서는 현실 세계에 대한 정보를 감지하는 전자 코 장비 또는 가상세계에 대한 정보를 현실 세계에서 구현하는 발향장치를 포함한다. 또한, 가상 세계는 프로그램에 의해서 구현되는 가상 세계 그 자체 또는 현실 세계에서 구현될 수 있는 발향 정보를 포함하는 컨텐츠를 재생하는 발향 미디어 재생 장치를 포함할 수 있다.

예를 들어 전자 코 장비는 현실 세계의 냄새, 상기 전자 코 장비의 능력 및 제원 등에 관한 정보를 감지하여 엔진으로 전송할 수 있다. 또는 전자 코 장비는 상기 전자 코 장비의 능력과 제원을 엔진에게 전달하는 부분인 이노우즈 캐퍼빌리티 타입(Enose Capability Type), 상기 이노우즈 캐퍼빌리티 타입의 정의를 위해 필요한 센서의 종류를 기술하는 부분인 향기센서 기술 씨에스(Odor Sensor Technology CS), 상기 전자 코 장비에 의해 인식된 정보를 엔진에게 전달하는 부분인 이노우즈 센스드 인포 타입(Enose Sensed Info Type)을 포함할 수 있다.

엔진은 Sensed Information을 가상 세계로 전송할 수 있다. 이 때, 상기 Sensed Information 가상 세계가 적용되어 상기 현실의 세계의 냄새에 해당하는 상기 이노우즈 센스드 인포 타입에 대응하는 효과가 가상 세계에서 구현 될 수 있다.

가상 세계에서 발생한 효과 이벤트가 현실 세계의 발향장치에 의해서 구동될 수 있다. 가상 세계에서 발생한 효과 이벤트에 대한 정보인 가상 정보(Sensory Effect)를 엔진에 전송할 수 있다. 또한, 가상 세계 특성(VW Object Characteristics)은 가상 세계와 엔진에서 상호 전송 할 수 있다.

MPEG-V 의 범위 내에서 현실 세계에 존재하는 발향장치와 사용자의 선호도 제공에 대하여 살핀다. 발향장치는 현실 세계에 존재하며, 사용자에게 향을 발향함으로써, 가상세계의 콘텐츠와 동기화하고 실감을 느끼는 것이 가능하도록 하는 역할을 한다. 이를 위해 상기 발향장치의 능력과 제원을 엔진에게 전달하는 부분을 Scent Capability Type로 정의한다. 또한, 상기 발향장치에 의해 제공된 향의 특성과 사용자가 느끼는 향의 특성 차이를 보완하기 위하여 사용자의 선호도를 제공하는 부분을 Scent Preference Type으로 정의한다. 또한, 상기 발향장치가 향을 발향하게 하기 위한 명령 부분을 Scent Effect라고 정의한다.

본 발명의 구성의 일부로서 포함되는 일반화된 가상 세계 처리 방법은 가상 세계와 현실 세계 또는 상기 가상 세계와 다른 가상 세계 간에 상기 가상 세계, 상기 현실 세계 및 상기 다른 가상 세계에 관한 후각 정보를 상호 전송하여, 발향 장치를 통한 상기 후각 정보를 표현함으로써 이루어질 수 있다. 일반화된 가상 세계 처리 방법은 가상 세계의 후각 정보인 가상 정보를 획득하고, 냄새를 인식하는 장치인 현실 인식부를 통하여 상기 현실 세계의 후각 정보인 현실 정보를 획득하고, 가상 정보를 현실 세계 또는 다른 가상 세계에 제공하고, 현실 정보를 가상 세계 또는 다른 가상 세계에 제공하고, 가상 정보 및 현실 정보를 기반으로 발향 장치를 통하여 사용자에게 발향할 수 있다.

상기 현실 정보는 상기 현실 인식부인 전자 코 장비의 능력, 제원을 엔진에게 전달하는 부분인 이노우즈 캐퍼빌리티 타입 및 상기 이노우즈 캐퍼빌리티 타입의 정의를 위해 필요한 센서의 종류, 향기센서기술씨에스, 상기 전자 코에 의해

인식된 정보 및 상기 전자코에 의해 인식된 정보를 전달하는 부분인 이노우즈 센스드 인포 타입을 포함한다.

또한, 냄새를 발향하는 발향 장치의 능력과 제원을 엔진에게 전달하는 부분인 Scent Capability Type 을 정의하는 단계, 발향장치에 의해 제공된 향의 특성과 사용자가 느끼는 향의 특성 차이를 보완하기 위하여 사용자의 선호도를 제공하는 부분인 Scent Preference Type 을 정의하는 단계 및 발향장치가 향을 발향하게 하기 위한 명령 부분인 Scent Effect 정의하는 단계가 포함된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 제로 가스 농도가 인가된 가스 센서에 대한 캘리브레이션을 위한 제로 가스 파라미터 모델의 일 예를 도시하는 도면이다.

센서에서 측정되는 아날로그 디지털 변환기 회로의 신호 값을 S라 하기로 한다. 이때 제로 가스 농도가 인가된 상태에서 가스 센서의 측정값은 S_0[t]로 주어진다. 도 1에서 도시된 것처럼 시간 t가 [0, T_Heating] 구간일 때에는 가스 센서의 기능(function)을 초기화하기 위하여 가스 센서를 가열하는 초기화 가열 구간(110)이 존재한다. 초기화 가열 구간(110) 동안에는 가스 센서는 목표 온도까지 가열되어 냄새를 포함한 가스 입자를 검출할 준비 과정을 수행한다. 종래 기술에서는 초기화 가열 구간(110) 동안 검출된 가스 농도의 측정값을 보정하는 방안이 다수의 선행기술에 의하여 공개된 바 있다. 이 경우에는 주로 가스 센서의 온도 변화를 고려하여 측정값이 얻어진 순간의 가스 센서의 온도값을 추정하여 가스 농도의 측정값을 보상하는 선행기술이 다수를 이룬다. 과거에는 가스 센서가 가열에 의한 목표 온도까지 도달하는 시간이 5분 이상으로 길었기 때문에 이 같은 기술은 상당한 의미를 가졌다. 그러나 최근에는 가스 센서가 가열에 의하여 목표 온도까지 도달하는 시간이 typically 1분 전후로 단축되었기 때문에 초기화 가열 구간(110) 동안의 측정값을 보상하는 기술이 가지는 의미가 퇴색하고 있다.

한편, 종래 기술들은 초기화 가열 구간(110) 동안 목표 온도까지 가스 센서의 온도를 높이고 나면 곧바로 가스 센서들이 정상적인 기능을 수행한다는 전제 하에 온도의 변화만을 고려하여 가스 센서들의 측정값을 보상하는 방식을 제안하였으나, 실제 실험 결과에 따르면 목표 온도까지 가스 센서가 가열된 이후에도 정확한 가스 농도의 측정을 위해서는 가스 센서의 안정화 시간이 필요하다. 본 발명은 목표 온도까지 가스 센서가 가열된 이후에 가스 농도의 측정값이 정상화되기까지 안정화 시간 동안 가스 센서의 측정값의 오류를 보상하고 정확한 측정값을 얻을 수 있도록 하는 발명으로서, 본 발명의 구체적인 특징들은 초기화 가열 시간(110) 이후의 안정화 단계에서 기능적으로 구현된다.

도 1에서 초기화 가열 시간(110) 이후, 가스 센서에 대하여 권장되는 권장 안정화 시간 T_spec과 실제로 가스 센서의 측정값이 안정화되는 T_stable이 도시된다. 설명의 편의상 초기화 가열 시간(110) 직후 제로 가스 농도에서 가스 센서의 측정값을 S_0[0]이라 표시한다. 제로 가스 농도에서 충분히 긴 시간이 경과한 후에 가스 센서가 안정화된 이후의 가스 센서의 측정값은 S_0[ST]로 표시한다.

거시적으로 제로 가스 농도에서 가스 센서의 측정값이 안정화된 측정값 S_0[ST]에 가까워진 시점을 안정화 시간 T_Stable이라 한다. 안정화 시간은 가스 센서의 실제 측정값과 안정화된 측정값 S_0[ST] 간의 차이가 3 dB 이내가 되는 시간으로 선택할 수 있다.

제로 가스 농도 하에서 가스 센서의 시간 별 실제 측정값의 변화를 그래프(120)로 나타낸다. 실제 측정값의 변화에 기초하여 선형 근사화된 제로 가스 파라미터 모델(130) 또한 도 1에 도시된다.

실시예에 따라서는 제로 가스 파라미터 모델(130)에 의하여 안정화된 제로 가스 측정값 S_0[ST]가 얻어지는 시간을 역으로 추적하여 안정화 시간 T_Stable을 구할 수도 있다.

제로 가스 파라미터 모델(130)은 제로 가스 농도 하에서 가스 센서에 의하여 측정된 값으로부터 Curve Fitting 등의 기법을 적용하여 얻어질 수 있으며, 선형 근사화 또는 다항식(polynomial)으로 근사화할 수도 있다. 이때 제로 가스 파라미터 모델(130)의 일부 구간은 샘플 포인트의 측정값들을 보간(interpolation)하여 얻어질 수 있다.

이때 제로 가스 파라미터 모델(130)에 의하여 얻어지는 캘리브레이션된 제로 가스 농도 하의 측정값을 S_CAL_0이라 하면, 다음의 수학식 1에 의하여 선형 근사화된 경우의 제로 가스 파라미터 모델(130)을 기술할 수 있다.

[수학식 1]

이때 t는 측정 시간을 의미하고, S_0[0]는 초기화 가열 시간(110) 직후의 제로 가스 농도 하에서 센서의 측정값, S_0[ST]는 제로 가스 농도 하에서 안정화된 센서의 측정값, T_Stable은 제로 가스 파라미터 모델(130)에 의하여 얻어지는 안정화 시간을 의미한다. T_Stable은 typically 48-72 시간 범위에 속하나, 이러한 범위가 본 발명의 권리범위를 제한하지는 않는다. 또한 권장되는 안정화 시간 T_spec은 T_stable의 2배 이상으로 설정하여 가스 센서가 충분히 안정된 이후에 사용자가 가스 센서를 사용할 수 있도록 유도할 수 있다.

도 1에서 제로 가스 농도 하에서 실제 가스 센서의 측정값의 변화를 나타낸 그래프(120)가 초기화 직후에 더 높고 안정화된 이후에 더 낮은 값을 가지는 것으로 도시되었는데(S_0[0] > S_0[ST]), 이는 발명의 일 실시예를 나타낸 것일 뿐, 이로 인하여 본 발명의 권리범위가 제한되어서는 아니 된다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 레퍼런스 가스 농도가 인가된 가스 센서에 대한 캘리브레이션을 위한 레퍼런스 가스 파라미터 모델의 일 예를 도시하는 도면이다.

레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태에서 가스 센서의 측정값은 S_R[t]로 주어진다. 도 2에서도 도 1에서와 마찬가지로 시간 t가 [0, T_Heating] 구간일 때에는 가스 센서의 기능(function)을 초기화하기 위하여 가스 센서를 가열하는 초기화 가열 구간(210)이 존재한다. 초기화 가열 구간(210) 동안에는 가스 센서는 목표 온도까지 가열되어 냄새를 포함한 가스 입자를 검출할 준비 과정을 수행한다.

도 2에서도 초기화 가열 시간(210) 이후, 가스 센서에 대하여 권장되는 권장 안정화 시간 T_spec과 실제로 가스 센서의 측정값이 안정화되는 T_stable이 도시된다. 설명의 편의상 초기화 가열 시간(110) 직후 레퍼런스 가스 농도에서 가스 센서의 측정값을 S_R[0]이라 표시한다. 레퍼런스 가스 농도에서 충분히 긴 시간이 경과한 후에 가스 센서가 안정화된 이후의 가스 센서의 측정값은 S_R[ST]로 표시한다.

거시적으로 레퍼런스 가스 농도에서 가스 센서의 측정값이 안정화된 측정값 S_R[ST]에 가까워진 시점을 안정화 시간 T_Stable이라 한다. 안정화 시간은 가스 센서의 실제 측정값과 안정화된 측정값 S_R[ST] 간의 차이가 3 dB 이내가 되는 시간으로 선택할 수 있다.

레퍼런스 가스 농도 하에서 가스 센서의 시간 별 실제 측정값의 변화를 그래프(220)로 나타낸다. 실제 측정값의 변화에 기초하여 선형 근사화된 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230) 또한 도 2에 도시된다.

실시예에 따라서는 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)에 의하여 안정화된 레퍼런스 가스 측정값 S_R[ST]가 얻어지는 시간을 역으로 추적하여 안정화 시간 T_Stable을 구할 수도 있다.

레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)은 레퍼런스 가스 농도 하에서 가스 센서에 의하여 측정된 값으로부터 Curve Fitting 등의 기법을 적용하여 얻어질 수 있으며, 선형 근사화 또는 다항식(polynomial)으로 근사화할 수도 있다.

이때 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)에 의하여 얻어지는 캘리브레이션된 레퍼런스 가스 농도 하의 측정값을 S_CAL_R이라 하면, 다음의 수학식 2에 의하여 선형 근사화된 경우의 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)을 기술할 수 있다.

[수학식 2]

이때 t는 측정 시간을 의미하고, S_R[0]는 초기화 가열 시간(210) 직후의 레퍼런스 가스 농도 하에서 센서의 측정값, S_R[ST]는 레퍼런스 가스 농도 하에서 안정화된 센서의 측정값, T_Stable은 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)에 의하여 얻어지는 안정화 시간을 의미한다.

도 2에서 레퍼런스 가스 농도 하에서 실제 가스 센서의 측정값의 변화를 나타낸 그래프(220)가 초기화 직후에 더 낮고 안정화된 이후에 더 높은 값을 가지는 것으로 도시되었는데(S_R[0] < S_R[ST]), 이는 발명의 일 실시예를 나타낸 것일 뿐, 이로 인하여 본 발명의 권리범위가 제한되어서는 아니 된다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치에서 임의의 가스 농도가 인가된 가스 센서의 측정값에 캘리브레이션 모델을 적용하여 측정값을 캘리브레이션하는 과정의 일 예를 도시하는 도면이다.

도 3에 도시된 그래프(321)는 제로 가스 농도 하에서 가스 센서의 실제 측정값 S_0[t]를 나타내고, 그래프(322)는 레퍼런스 가스 농도 하에서 가스 센서의 실제 측정값 S_R[t]를 나타낸다. 이때 미지의 가스 농도 G에 노출된 가스 센서의 시간 t1에서 측정값 S_X[t1]이 얻어진다. 본 발명에서는 그래프(321) 및 그래프(322)를 이용한 캘리브레이션 모델을 소개하고, 실제 측정값 S_X[t1]을 캘리브레이션 모델에 적용하여 가스 농도 G를 구하는 과정을 설명한다.

가스 센서의 측정값은 가스 농도에 선형적으로 비례한다고 가정하면, 레퍼런스 가스 농도를 R이라 하였을 때, 미지의 가스 농도 G와 레퍼런스 가스 농도 R 사이에는 다음의 수학식 3과 같은 비례관계가 성립한다.

[수학식 3]

S_X[t1] - S_0[t1] : S_R[t1] - S_0[t1] = G : R

이때 S_X[t1]은 시간 t1에서 미지의 가스 농도 G에 의한 가스 센서의 측정값을, S_0[t1]은 시간 t1에서 제로 가스 농도에 의한 가스 센서의 측정값을, S_R[t1]은 시간 t1에서 레퍼런스 가스 농도에 의한 가스 센서의 측정값을 각각 나타낸다. 제로 가스 농도 하에서 측정값 S_0[t1]을 가스 센서의 오프셋으로 가정하면, 가스 농도와 가스 센서의 측정값은 선형 관계를 가진다고 가정하였으므로 상기 수학식 3이 성립한다.

상기 수학식 3을 변형하면 미지의 가스 농도 G는 레퍼런스 가스 농도 R과 상기 측정값들, 그래프(321) 및 그래프(322)에 의하여 다음의 수학식 4를 이용하여 얻어질 수 있다.

[수학식 4]

이때 그래프(321) 및 그래프(322)는 시간 t에 따라 측정된 실제 가스 센서의 측정값일 수도 있고, 복수개의 샘플 포인트에 대하여 측정된 가스 센서의 측정값들에 대한 curve fitting 또는 보간(interpolation)의 결과로 얻어질 수도 있다.

한편, 수학식 4의 S_0[t1] 및 S_R[t1] 각각은 도 1의 제로 가스 파라미터 모델(130) 및 도 2의 레퍼런스 가스 파라미터 모델(230)로 대체하여 근사화한 값으로 가스 농도 G를 구할 수도 있다. 수학식 4에서 정의된 실제 측정값 S_X[t1]과 가스 농도 G 간의 관계는 캘리브레이션 모델로 간주할 수도 있다.

실제 측정값으로부터 가스 농도 G를 구하는 캘리브레이션 모델은 일정한 계수를 가지는 parametric model일 수도 있고, 머신 러닝에 의하여 결정되는 non-parametric model일 수도 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 4의 후각 정보 생성 장치(400)는 전자코(Electronic Nose)의 형태로 구현될 수 있다. 후각 정보 생성 장치(400) 내에는 복수개의 가스 센서 장치(420)가 포함될 수 있다. 일반적으로 전자코는 내부에 헤드 스페이스, 가스 챔버, 센서 어레이, 공압펌프를 구비하여 개별적으로 공기를 흡입하고 배출하며, 흡입한 공기의 냄새를 일으키는 가스 분자의 농도를 탐지한다. 이때의 센서 어레이가 도 4의 가스 센서 장치(420)에 해당할 수 있다.

프로세서(410)는 복수개의 가스 센서 장치(420)가 가스 농도를 탐지하도록 제어 명령을 가스 센서 장치(420)로 전달하고, 가스 센서 장치(420)의 측정값 S를 수신할 수 있다.

프로세서(410)는 가열 장치(430)를 제어하여 가스 센서 장치(420)의 시동 직후에 초기화 시간 구간 동안 목표 온도까지 가스 센서 장치(420)의 온도를 높이도록 제어 명령을 전달할 수 있다. 가스 센서 장치(420)의 온도는 온도 측정 장치(440)에 의하여 측정되어 프로세서(410)로 피드백된다. 가열 장치(430)의 가열 동작을 계속할 지 여부는 온도 측정 장치(440)의 온도 측정 값을 피드백받아 프로세서(410)에 의하여 결정될 수 있다.

도 4에 명백히 도시되지는 않았지만 후각 정보 생성 장치(110)에는 외부에서 전원의 ON/OFF 명령을 입력할 수 있는 버튼 또는 스위치 등의 사용자 인터페이스가 추가로 포함될 수 있으며, 이 외에도 간단한 동작 명령을 입력받을 수 있는 키패드, 터치 스크린, 마이크 등의 사용자 인터페이스가 추가될 수 있다.

가스 센서 장치(420)는 현실 세계의 냄새를 인식한다. 현실 세계의 냄새를 구성하는 가스 입자들의 흐름이 가스 센서 장치(420)에 의하여 감지된다. 이때 가스 센서 장치(420)는 특정 종류의 가스를 감지하는 복수개의 센서 어레이의 집합으로 구현될 수 있다. 센서 어레이를 구성하는 복수개의 단위 가스 센서는 서로 다른 종류의 가스를 감지할 수 있고, 동일한 종류에 대해서도 서로 다른 농도 범위에 대응하는 복수개의 단위 가스 센서가 포함될 수 있다. 필요에 따라 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)에 유입되는 공기의 흐름을 제어할 수 있다.

초기화 가열 과정에서, 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)의 시동 후 가스 센서 장치(420)의 온도를 목표 온도까지 가열하도록 제어 명령을 가열 장치(430)로 전달한다. 온도 측정 장치(440)에 의하여 가스 센서 장치(420)의 온도가 목표 온도에 도달하였음이 알려지면 프로세서(410)는 가열 장치(430)에 가열 동작을 중지하도록 제어 명령을 전달한다.

초기화 가열 과정이 종료된 이후에도 안정화 시간이 경과하기 전까지는 프로세서(410)는 캘리브레이션 모델에 의하여 측정값을 캘리브레이션한 후 농도 값을 산출한다. 이때 캘리브레이션이 필요한 지 여부를 결정하기 위하여 프로세서(410)는 가스 농도의 측정 시간을 이용한다. 가스 센서 장치(420)의 측정값이 얻어진 시간이 가스 센서 장치(420)가 시동되고 초기화 가열 시간 도중이면 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)의 온도 및 경과 시간을 고려하여 가스 센서 장치(420)의 측정값을 캘리브레이션할 수 있다. 초기화 가열 시간 동안의 캘리브레이션에 대해서는 본 발명의 출원 전 공지 기술을 참고할 수 있다. 가스 센서 장치(420)의 측정값이 얻어진 시간이 초기화 가열 시간이 경과한 후이지만 안정화 시간은 아직 경과하기 전이면 프로세서(410)는 캘리브레이션 모델을 적용하여 측정값을 캘리브레이션한다. 가스 센서 장치(420)의 측정값이 얻어진 시간이 안정화 시간이 경과한 이후이면 프로세서(410)는 캘리브레이션 없이 측정값을 수용한다.

캘리브레이션 모델은 측정값이 얻어진 시간, 즉 측정 시간과 관련된다. 특히 측정 시간이 초기화 가열 시간 이후인지, 안정화 시간이 경과하기 전인지가 중요한 특징으로 평가될 수 있다.

캘리브레이션 모델은 가스 센서 장치(420)에 가스가 유입되지 않은 상태의 제로 가스 상태에서 얻어지는 측정값의 프로파일에 기초한 제로 가스 파라미터 모델과, 레퍼런스 가스 농도가 가스 센서 장치(420)에 유입된 상태에서 얻어지는 측정값의 프로파일에 기초한 레퍼런스 가스 파라미터 모델을 이용하여 얻어질 수 있다.

캘리브레이션 모델은 가스 센서 장치(420)의 초기화 가열 시간 직후의 초기 측정값과 가스 센서 장치(420)의 안정화 시간 이후의 안정화된 측정값 간의 차이에 기초하여 얻어질 수도 있다. 또한 캘리브레이션 모델은 안정화 시간과 측정 시간의 차이 또는 비율에 기초하여 얻어질 수도 있다.

제로 가스 파라미터 모델은 제로 가스 상태의 초기 제로 가스 측정값과 안정화된 이후의 안정화된 제로 가스 측정값, 및 안정화 시간에 기초하여 얻어질 수 있다. 레퍼런스 가스 파라미터 모델은 레퍼런스 가스 상태의 초기 레퍼런스 가스 측정값과 안정화된 이후의 안정화된 레퍼런스 가스 측정값, 및 안정화 시간에 기초하여 얻어질 수 있다.

또는 제로 가스 파라미터 모델과 레퍼런스 가스 파라미터 모델은 초기화 가열 시간 직후부터 안정화 시간이 경과할 때까지의 시간 구간 동안 수집된 제로 가스 측정값들과 레퍼런스 가스 측정값들의 데이터 그룹으로부터 얻어질 수도 있다.

프로세서(410)는 캘리브레이션된 측정값으로부터 얻어진 가스 농도 정보를 다른 후각 정보 생성 장치 또는 적어도 하나 이상의 가상 세계에서 가상 후각을 구현하는 장치에서 공유할 수 있도록 표현형 데이터로 변환할 수 있다. 표현형 데이터에는 가스 센서 장치(420)의 동작 특성을 기술하는 정보도 포함될 수 있다. 또한 가스 센서 장치(420)가 초기화 가열 직후부터 안정화 시간까지의 측정값을 캘리브레이션할 수 있음을 나타내는 정보를 표현형 데이터에 포함시킬 수 있다. 또한 프로세서(410)는 캘리브레이션 모델이 선형 근사화 모델인지, 머신 러닝에 기초한 non-parametric model인지에 관한 정보를 가스 센서 장치(420)의 동작 특성을 기술하는 표현형 데이터에 추가할 수 있다.

표현형 데이터는 표준화된 문서 포맷으로 표현되어 다른 후각 정보 생성 장치 또는 가상 후각 구현 장치로 공유될 수 있다. 예를 들어 xml 문서 포맷이 표현형 데이터를 기술하는 데에 이용될 수 있다. 프로세서(410)는 별도의 메모리(도시되지 않음)에 캘리브레이션 모델을 저장하고, 각 시간에 대한 측정값과 측정 데이터를 캘리브레이션 모델과 비교하여 보상된 가스 농도 값을 얻을 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 후각 정보 생성 방법을 도시하는 동작 흐름도이다. 후각 정보 생성 방법은 프로세서(410) 또는 그 일부를 구성하는 서브 모듈에 의하여 실행될 수 있다.

도 5를 참조하면, 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)를 시동할 수 있다(S510).

프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)를 가열 초기화할 수 있다(S520). 이때 온도 측정 장치(440)의 피드백을 이용하여 가열 장치(430)의 동작을 정지해야 할 때를 판단할 수 있다.

프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)의 측정 데이터 및 측정 시간(t)을 획득할 수 있다(S530).

프로세서(410)는 측정 시간(t)와 안정화 시간 T_Stable을 비교할 수 있다(S540). 측정 시간(t)이 안정화 시간 T_stable을 경과하였으면 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)의 측정값을 수용할 수 있다(S560). 이때 프로세서(410)는 수용된 측정값으로부터 가스 농도 G를 산출한다. 측정 시간(t)이 안정화 시간 T_stable을 경과하지 않으면 프로세서(410)는 가스 센서 장치(420)의 측정값을 캘리브레이션하고(S550), 캘리브레이션된 측정값으로부터 가스 농도 G를 산출한다.

단계 S550의 캘리브레이션 과정에서는 도 1 내지 도 3에서 도시된 캘리브레이션 모델이 적용될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 프로그램 인스트럭션, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

400 : 후각 정보 생성 장치(전자코)
410 : 프로세서 420 : 가스 센서 장치
430 : 가열 장치 440 : 온도 측정 장치

Claims (11)

1. 현실 세계와 적어도 하나 이상의 가상 세계 간에 공유될 수 있는 후각 정보를 생성하는 후각 정보 생성 방법에 있어서,
   상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치를 시동하는 단계;
   상기 센서 장치의 시동 후 상기 센서 장치를 목표 온도까지 가열하는 초기화 단계;
   상기 초기화 단계 이후에 상기 센서 장치의 측정 데이터 및 상기 측정 데이터의 측정 시간을 획득하는 단계; 및
   상기 측정 데이터의 상기 측정 시간이 상기 센서 장치의 상기 초기화 단계 이후의 안정화 시간이전이면, 상기 측정 시간과 관련된 미리 설정된 캘리브레이션 모델을 이용하여 상기 측정 데이터를 캘리브레이션하는 단계;
   를 포함하는 후각 정보 생성 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 미리 설정된 캘리브레이션 모델은 상기 센서 장치에 제로 가스 농도가 인가된 상태의 제로 가스 파라미터 모델, 및 상기 센서 장치에 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 레퍼런스 가스 파라미터 모델에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 미리 설정된 캘리브레이션 모델은 상기 센서 장치의 상기 초기화 단계 직후의 초기 측정값과 상기 센서 장치의 상기 안정화 시간 이후의 안정화된 측정값, 상기 안정화 시간 및 상기 측정 시간에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 제로 가스 파라미터 모델은 상기 제로 가스 농도가 인가된 상태의 초기 제로 가스 측정값과 안정화된 제로 가스 측정값, 및 상기 안정화 시간에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
5. 제2항에 있어서,
   상기 제로 가스 파라미터 모델은 상기 제로 가스 농도가 인가된 상태의 상기 초기화 단계 이후에 상기 안정화 시간까지의 시간 구간 동안 측정된 값들에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
6. 제2항에 있어서,
   상기 레퍼런스 가스 파라미터 모델은 상기 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 초기 레퍼런스 가스 측정값과 안정화된 레퍼런스 가스 측정값, 및 상기 안정화 시간에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
7. 제2항에 있어서,
   상기 레퍼런스 가스 파라미터 모델은 상기 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 상기 초기화 단계 이후에 상기 안정화 시간까지의 시간 구간 동안 측정된 값들에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치를 기술하는 제1 표현형 데이터를 생성하는 단계;
   상기 센서 장치에서 상기 측정 시간과 상기 캘리브레이션 모델을 이용하여 상기 안정화 시간 이전의 상기 측정 데이터를 캘리브레이션할 수 있음을 나타내는 제2 표현형 데이터를 생성하는 단계;
   를 더 포함하는 후각 정보 생성 방법.
9. 현실 세계와 적어도 하나 이상의 가상 세계 간에 공유될 수 있는 후각 정보를 생성하는 후각 정보 생성 장치에 있어서,
   상기 현실 세계의 냄새를 인식하는 센서 장치;
   상기 센서 장치를 가열하는 가열 장치; 및
   상기 센서 장치를 시동하고, 상기 센서 장치의 시동 후 초기화 가열 시간
10. 제9항에 있어서,
    상기 미리 설정된 캘리브레이션 모델은 상기 센서 장치에 제로 가스 농도가 인가된 상태의 제로 가스 파라미터 모델, 및 상기 센서 장치에 레퍼런스 가스 농도가 인가된 상태의 레퍼런스 가스 파라미터 모델에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 장치.
11. 제9항에 있어서,
    상기 미리 설정된 캘리브레이션 모델은 상기 센서 장치의 상기 초기화 단계 직후의 초기 측정값과 상기 센서 장치의 상기 안정화 시간 이후의 안정화된 측정값, 상기 안정화 시간 및 상기 측정 시간에 기초하여 얻어지는 후각 정보 생성 장치.
    
    
    
    
    

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