Development of a Deep Learning-based Electronic Nose System for Real-time Gas Identification

M. G. Kang; I. Cho; I. K. Park

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저자정보: M. G. Kang (KAIST) I. Cho (KAIST) I. K. Park (KAIST)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 426 - 426 (1page)

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The demand for gas sensors is increasing because of the growing interest in monitoring indoor/outdoor air pollutions. In particular, small-sized, low-cost, and highly sensitive semiconductor metal oxide (SMO) gas sensors are attracting attention as the next-generation gas sensors. However, there are limitations in the actual applications of SMO gas sensors due to their low selectivity. Although the method of implementing gas identification through multi-sensor-based electronic nose systems is in the limelight, the problems that it is difficult to implement gas identification in real-time, have yet to be resolved. In this study, the sele ... 전체 초록 보기

#Real-time gas identification #Deep learning #Electronic nose

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