주성분 분석 및 역전달 인공 신경망의 패턴 인식 기법과 산화물 반도체 가스센서 어레이를 사용한 소형 전자코 시스템을 제작하여 그 특성을 평가하였다. 센서 어레이로서 Pd가 첨가된 $WO_{3}$, Pt가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 후 Pd 코팅층이 형성된 $SnO_{2}$, $Al_{2}O_{3}$가 첨가된 ZnO 및 $PdCl_{2}$가 첨가된 $SnO_{2}$ 등의 6가지 조성의 감지재료가 사용되었다. 전자코 시스템 하드웨어는 CPU로서 16bit의 Intel 80c196kc, 시스템 동작 프로그램의 저장을 위한 EPROM, 인공 신경망의 최적화된 가중치의 다운로딩을 위한 EEPROM, 가스농도의 결과 표시를 위한 LCD 등으로 구성하였다. 시스템의 성능 평가를 위해 자동차에서 배출되는 환경오염 물질인 CO/HC 가스(CO 0%/HC 0 ppm 에서 CO 7.6%/HC 400 ppm 까지 범위의 26가지 CO/HC 혼합가스 패턴)에 대한 인식 실험 결과 우수한 특성을 얻을 수 있었다.
A portable electronic nose system has been fabricated and characterized using an oxide semiconductor gas sensor array and pattern recognition techniques such as principal component analysis and back-propagation artificial neural network. The sensor array consists of six thick-film gas sensors whose sensing layers are Pd-doped $WO_{3}$, Pt-doped $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$-doped $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$-doped $SnO_{2}$ + Pd coated layer, $Al_{2}O_{3}$-doped ZnO and $PdCl_{2}$-doped $SnO_{2}$. The portable electronic nose system consists of an 16bit Intel 80c196kc as CPU, an EPROM for storing system main program, an EEPROM for containing optimized connection weights of artificial neural network, an LCD for displaying gas concentrations. As an application the system has been used to identify 26 carbon monoxide/hydrocarbon (CO/HC) car exhausting gases in the concentration range of CO 0%/HC 0 ppm to CO 7.6%/HC 400 ppm and the identification has been successfully demonstrated.
