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이상우 (강원대학교) 김병희 (강원대학교) 서영호 (강원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
416 - 416 (1page)

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본 연구에서는 가스센서 어레이로 구성된 머신러닝 기반의 화학물질 분류 시스템에서, 계단응답 형태의 가스센서 원시데이터 전처리 방식에 따른 머신러닝 모델의 화학물질 분류 성능 및 그 특성을 평가하였다. 머신러닝에 학습에 사용될 데이터는, 화학물질 감지 특성이 서로 다른 저가의 반도체식 가스센서 6 종으로 구성된 가스센서 어레이를 동일한 구성으로 총 5 그룹을 시스템으로 구성하여 데이터를 측정하였다. 시스템의 화학물질 분류 성능을 평가하기 위해 시판된 희석식 소주 3 종을 활용하여 각각 1,000 회씩 샘플을 측정하였다. 전처리 방법별로 학습된 머신러닝 모델의 특성을 평가하기 위해 센서 값의 시계열 값과 시계열 값의 ... 전체 초록 보기
#Electronic nose #Gas sensor #Odor classification #Machine learning #Multilayer perceptron

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