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이상우 (강원대학교) 김병희 (강원대학교) 서영호 (강원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
465 - 465 (1page)

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본 연구에서는 다수의 가스센서 어레이와 머신러닝을 활용한 화학물질 분류시스템을 제작하고 그 성능을 평가하였다. 시스템은 선택성이 다른 반도체식 가스센서 3종을 각각 10개씩 사용하여 구성하였고, NI 사의 DAQ를 통해데이터를 수집하였다. 제작된 시스템의 성능을 평가하기 위해 시중에서 판매되는 동일한 도수의 희석식 소주 3종을 분류 샘플로 선정하였다. 희석식 소주를 선정한 이유는 주성분인 알코올 성분이 가스센서 반응에 지배적으로 작용하기 때문에 미량의 첨가물에 의한 맛과 향의 차이를 구별하기 어려운 문제가 있기 때문이다. 실험은 미량의 샘플을 분사하는 자동 스프레이 실험장치를 통해 각 샘플 당 560개 수집하 ... 전체 초록 보기
#Electronic nose #Gas sensor #Odor classification #Machine learning

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