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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Detection of trace gases through olfactory AI deep learning

Manager
Jae Hun Choi
Participants
Kim Do Hyeun, Seunghwan Kim, Noh Hyung Wook, Hwin Dol Park, Chang-Geun Ahn, Jang Yongwon, Chung Kwang Hyo, Jae Hun Choi
Transaction Count
1
Year
2024
Project Code
23HR3800, Intelligent e-nose development for gas detection to sub-ppb level, Chang-Geun Ahn
22HR3800, Intelligent e-nose development for gas detection to sub-ppb level, Seunghwan Kim
21HR3800, Intelligent e-nose development for gas detection to sub-ppb level, Seunghwan Kim
20HR5500, Intelligent e-nose development for gas detection to sub-ppb level, Seunghwan Kim
- 세관분야의 마약류 탐지, 농축산분야의 불법반입 육가공품 검출, 안전분야의 생화학물 및 폭발물 탐지, 환경분야의 유해가스 정밀 감지, 의료분야의 호기가스 기반 질병진단 등 가스 센서를 활용한 복합적 대응이 가능한 핵심 기술임
- 가스 센서의 조합으로부터 획득된 다차원 데이터를 인공지능으로 학습하여 Sub-ppb급의 극미량 가스를 감지할 수 있는 후각 인공지능 기술로서, 의료/안전/농축산/물류 등 다양한 분야에 적용 가능
- 가스를 포집하여 전처리하여 고감도 멀티모달 어레이 센서 장치를 통해 시계열 센싱 데이터를 생성하며, 본기술은 이 데이터를 기반으로 극미량 목표가스 탐색이 가능한 후각 인공지능 딥러닝을 수행함
­ - 본 기술은 혼합가스 내에 있는 극미량의 목표가스를 정밀하게 탐지할 수 있는 인공지능을 딥러닝하기 위한 기술임
­ - 멀티모달 다중 어레이 센서로 측정한 시계열 센싱 데이터를 학습하여, 혼합가스 내에 포함된 극미량 목표가스에 민감하게 반응하는 도미넌트 센서들을 선택할 수 있고, 이 도미넌트 센서 데이터로부터 극미량 목표가스 탐지용 인공지능 학습을 목적으로 함
­ - 본 기술은 샘플이 적은 도메인에서 목표가스를 탐지할 수 있는 인공지능을 딥러닝하기 위한 기술임
­ - 목표가스와 부분적으로 유사한 특성을 가지는 이종의 목표가스 도메인에서 측정된 다양한 환합가스 다중 어레이 센싱 데이터로부터 극소수 목표가스 탐지용 인공지능 학습을 목적으로 함
- 다중 어레이 센싱 데이터로부터 도미넌트 센싱 데이터를 학습하여, 혼합가스에 포함된 극미량 목표가스를 탐지할 수 있음
- 이종 도메인의 다중 어레이 센싱 데이터를 학습하여, 학습 샘플이 적은 도메인의 목표가스를 탐지할 수 있음
A. 다중 조건 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술
● 혼합가스 다중 어레이 시계열 센싱 데이터 전처리 기술
● 극미량 반응 도미넌트 센서 및 목표가스 탐지 지능 딥러닝 기술
● 극미량 목표가스 정밀 탐지 기술
B. 도메인 전이 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술
● 이종 도메인에서 학습된 인공지능로부터 목표 도메인 전이 구조 생성 기술
● 극소수 샘플을 통한 목표 도메인 전이 지능 딥러닝 기술
● 극소수 샘플 도메인 목표가스 탐지 기술
※ 기술 B(도메인 전이 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술)은 반드시 기술 A(다중 조건 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술)를 요구함
A. 다중 조건 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술
● 다중 조건 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 SW 소스코드
● 다중 조건 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 SW 설치 및 사용 설명서
B. 도메인 전이 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 기술
● 도메인 전이 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 SW 소스코드
● 도메인 전이 센싱 데이터 딥러닝을 통한 극미량 목표가스 탐지 SW 사용 설명서
A. 제조/환경 분야
­ 제조 현장 독성 가스 발생 탐지 서비스
­ 환경 오염 가스 탐지 서비스

B. 물류 분야
­ 공항 및 항만에서 수화물에 포함된 마약 탐지 서비스
­ 불법 농/축산물 수입 탐지 서비스
­ 식품 신선도 탐지 서비스