[논문]개인 휴대 단말기 (PDA)를 기반으로 한 휴대용 E-Nose의 개발

양윤석; 김용신; 하승철; 김용준; 조성목; 표현봉; 최창억

doi:10.5369/jsst.2005.14.2.069

문제 정의

4. The PDA-based portable e-nose developed in this study. a) miniaturized gas sensing module and PDA are combined, b) the operation of PDA application software dedicated for e-nose system.
독립기기 (stand-alone device) 형태의 상용화된 휴대용 e-nose 장비도 있으나 (Cyranose 320, Cyrano Sciences) 휴대하기에는 상당히 큰 크기를 갖고 있을 뿐 아니라, e-nose 의 다양한 사용 목적에 맞도록 특화된 기능이나 인터페이스 및 서비스를 제공하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 PDA의 풍부한 계산능력과 사용자 인터페이스를 바탕으로 가스 측정 하드웨어 및 소프트웨어를 구성함으로써, 휴대성을 높일 뿐 아니라 개발을 용이하게 하고, 용도에 맞는 e-nose 시스템의 기능 다양화 및 향후 주변기기와의 접속이나 통신을 통한 응용분야의 확대를 꾀하였다. 특히 medical application 에서 새로운 진단 방법이 개발되기 위해서는 반복적인 임상 적용을 통해 일관성 있고 의미 있는 결과를 얻는 것이 중요한 데, 일반화된 휴대기기를 기반으로 하여 휴대성과 사용성을 높일 수 있다는 점은 새로운 기기와 이를 사용한 진단방법의 검증에 필요한 시간과 노력을 절감시킬 수 있으므로 매우 유리하다고 생각된다.
본 연구에서는 개인 정보 단말기 (personal digital assistance, PDA) 를 기반으로 하는 휴대용 전자코 시스템을 개발하였다. 반도체 공정으로 개발된 초소형 가스 센서 어래이^[5][6], 센서 인터페이스 회로, 가스 flow 제어를 위한 모듈 등을 소형화하여 PDA 의 주변기기로 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 최종적으로 초소형 가스 센서 어래이에 센서 인터페이스 희로를 함께 내장한 System on Chip (SoC)의 제작과, 이를 장착한 초소형 e-nose의 개발, 그리고 이를 이용한 의료진단에의 활용을 목표로 하고 있다. 이를 위해 vapor의 자동 인식을 PDA 상에서 직접 수행 할 수 있도록 BPNN을 이용한 PDA 용 패턴 인식 모듈이 그림 9에 나타난 바와 같이 구현되었으며, 다양한 환경에서 보다 신뢰성 있는 가스 인식 성능을 얻기 위해, 기존의 maximum sensitivity 뿐 아니라 추가적인 vapor feature를 활용하는 방법을 개발하였다^[8].

제안 방법

그림 3에 증폭 및 전원 공급 회로의 대략을 나타내었다. ADM660 (Analog devices)과 MAX603 (Maxim)을 사용하여 중폭부를 위한 양방향 전압과 dc 모터구동을 위한 3 V 전압 안정회로를 구성하였다.
사용된 BPNN은 1개의 hidden layer와 7개의 hidden node를 갖는 구조이며, 입출력 노드의 개수는 각각 7, 6개 이다. BPNN의 구조에 따른 패턴인식 성능 평가보다는 PDA e-nose가 측정한 데이터 패턴의 대략적인 구분 가능성을 평가하는 것이 목적이므로, hidden layer 및 hidden node의 개수는 일반적으로 타당하다고 알려진 바에 따라 정하였다. SVM은 internet public domain에 공개된 Vapnik의 SVM routine을 사용하였다.
개발된 PDA 기반 e-nose 시스템의 성능을 검증하기 위해, acetone, benzene, chloroform, cyclohexane, ethanol 및 methanol 6종류의 기본 vapor를 측정하였다. 센서의 특성평가나 vapor 응답의 기본 특성을 파악하기 위한 실험 환경에서는 수백 ppm ~ 수천 ppm의 농도와 약 18~50 °C의 온도 제어하에 측정하는 것이 보통이나, 본 연구에서는 개발목표인 휴대중의 가스 측정 상황을 염두에 두고 이를 모방하기 위해 vapor의 농도를 제어하기 위한 mass flow control (MFC) 등 별도의 메커니즘 없이, 공기 입,출구가 달린 일반 용기에 담아 그림 5와 같이 측정하였다.
개발된 휴대용 e-nose 시스템의 성능과 데이터의 신뢰성을 검증하기 위해 총 6종류의 기본 vapor시료를 상온(20℃)에서 별도의 농도 및 유체 제어 없이 측정하고, 얻어진 데이터로부터 vapor featurem^[7]로서 가장 일반적으로 사용되는 maximum sensitivity를 추출한 후, 방사형 그래프와 principal component analysis (PCA)를 통해 그 패턴의 양상을 관찰하였다^[7]. 또한, 향후 PDA 상에 구현될 자동 vapor 인식의 성능확인을 위해 대표적인 인공신경망 알고리듬인 backpropagation neural network (BPNN)과 support vector machine (SVM)을 적용하여 그 결과를 정리하였다.
. 또한, 향후 PDA 상에 구현될 자동 vapor 인식의 성능확인을 위해 대표적인 인공신경망 알고리듬인 backpropagation neural network (BPNN)과 support vector machine (SVM)을 적용하여 그 결과를 정리하였다.
센서 어래이를 구동하여 가스 감지 신호를 얻기 위해, 본 연구에서 제작하여 가스시료를 측정하는데 사용되던 그림 2-(a)의 기존의 인터페이스용 회로의 크기를 대폭 축소하여 그림 2-(b)와 같이 소형화하였다. 반도체 가스 센서 어래이를 장착하고 가스 감지 반응을 측정하는 sensing chamber와 gas inflow를 유도하기 위한 dc 모터 펌프, 가스 감지신호를 증폭하기 위한 증폭부 및 전원 공급 회로등이 내장되어 있다, 실리콘 기판으로 제작된 센서 어래이칩과 PCB 회로의 연결을 위한 방법으로, 스프링이 내장된 probe pin과 chamber 구조물을 사용하였다. 센서물질의 저항 변화가 감지신호의 역할을 하므로, 흔히 사용되는 zebra connector는 접촉 저항의 큰 변화가 문제가 되어 적당하지 않았다.
본 연구에서는 개인 정보 단말기 (personal digital assistance, PDA) 를 기반으로 하는 휴대용 전자코 시스템을 개발하였다. 반도체 공정으로 개발된 초소형 가스 센서 어래이^[5][6], 센서 인터페이스 회로, 가스 flow 제어를 위한 모듈 등을 소형화하여 PDA 의 주변기기로 활용할 수 있도록 하였다. 독립기기 (stand-alone device) 형태의 상용화된 휴대용 e-nose 장비도 있으나 (Cyranose 320, Cyrano Sciences) 휴대하기에는 상당히 큰 크기를 갖고 있을 뿐 아니라, e-nose 의 다양한 사용 목적에 맞도록 특화된 기능이나 인터페이스 및 서비스를 제공하지 못한다는 단점이 있다.
그림 8. 서로 다른 vapors 들의 패턴양상을 PCA 를 통해 확인하였다. 분석의 편의를 위해 각 점에 측정된 순서를 표시하는 번호를 붙였음
같은 이유로 온도 역시 별도의 제어 장치 없이 실온(약 20°C)에서 각 vapor에 대하여 약 20회의 측정을 반복하였다, 그림 6에 대표적인 감지신호의 그래프를 나타내었다, 센서와 기체시료의 종류에 따라 반응속도가 달라 감지신호의 증가양상에도 차이가 생긴다. 센서어래이 기반의 패턴인식을 위한 최대 응답률 (Maximum sensitivity)를 얻기 위해 모든 센서의 감지신호가 최고치에 이르는, 가스 유입 후 약 1분 경과 후에 측정값을 읽었으며, 매 측정 후에는 센서가 초기 상태로 되돌아갈 수 있도록 시료가 담긴 용기로부터 떼어 공기 (air) 중에 약2분간 노출시킨 후 측정을 반복하였다. 시료 및 공기는 기기에 내장된 펌프를 사용하여 흡입하게 된다.
개발된 PDA 기반 e-nose 시스템의 성능을 검증하기 위해, acetone, benzene, chloroform, cyclohexane, ethanol 및 methanol 6종류의 기본 vapor를 측정하였다. 센서의 특성평가나 vapor 응답의 기본 특성을 파악하기 위한 실험 환경에서는 수백 ppm ~ 수천 ppm의 농도와 약 18~50 °C의 온도 제어하에 측정하는 것이 보통이나, 본 연구에서는 개발목표인 휴대중의 가스 측정 상황을 염두에 두고 이를 모방하기 위해 vapor의 농도를 제어하기 위한 mass flow control (MFC) 등 별도의 메커니즘 없이, 공기 입,출구가 달린 일반 용기에 담아 그림 5와 같이 측정하였다. 그림 5-(a)에서, 측정을 위한 준비단계로 센서 구동회로에 내장된 가변저항을 센서의 초기값에 맞추어 조정한 후, vapor 시료들은 용매 상태로 용기에 담아두었다.
본 연구에서는 최종적으로 초소형 가스 센서 어래이에 센서 인터페이스 희로를 함께 내장한 System on Chip (SoC)의 제작과, 이를 장착한 초소형 e-nose의 개발, 그리고 이를 이용한 의료진단에의 활용을 목표로 하고 있다. 이를 위해 vapor의 자동 인식을 PDA 상에서 직접 수행 할 수 있도록 BPNN을 이용한 PDA 용 패턴 인식 모듈이 그림 9에 나타난 바와 같이 구현되었으며, 다양한 환경에서 보다 신뢰성 있는 가스 인식 성능을 얻기 위해, 기존의 maximum sensitivity 뿐 아니라 추가적인 vapor feature를 활용하는 방법을 개발하였다^[8].
그림 4-(b)는 작성된 e-nose 모듈의 작동 및 인터페이스 화면을 나타낸다. 이전 vapor 측정에서 사용된 노트북 기반의 e-nose 시스템^[5]의 기능들을 최대한 PDA 상에 구현하되, 이전 시스템을 사용하면서 bench-marking 되었던 사항들과 휴대용 장치의 특성을 감안하여 보완하였다. 예를 들면, PC에 비해 입력장치의 사용이 번거로운 휴대 단말기의 특성상, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 파일 이름은 매 측정 시에 자동으로 순차적으로 지정되도록 하고, 샘플링 속도 설정이나 채널의 가변 선택 기능은 자주 필요치 않으므로 생략 하였다.
센서 인터페이스에서 출력되는 신호를 PDA로 입력하기 위해 PCMCIA 타입의 data acquisition board (DAQ6062E, National Instrument)를 사용하였다. 제작된 가스 측정 장치를 PDA (iPAQ5550, COMPAQ)의 PCMCIA 슬롯에 장착한 data acquisition board에 연결하고, PDA에서의 신호의 저장과 그래프 출력 등 가스 측정에 필요한 소프트웨어를 Labview 7.0과 Labview PDA module (National Instrument) 및 이에 내장된 Microsoft Embedded Visual tools를 사용하여 작성하였다, 그림 4-(a)에 PDA와 여기에 연결된 가스 측정 모둘을 함께 나타내었다. 그림 4-(b)는 작성된 e-nose 모듈의 작동 및 인터페이스 화면을 나타낸다.

대상 데이터

. MEMS 공정으로 제작된 구조물 내에 표 1에 나타낸 8종류의 carbon-black (CB) polymer 화합물을 장착하여 가스 센서 어래이를 제작하였다. 센서 어래이를 구동하여 가스 감지 신호를 얻기 위해, 본 연구에서 제작하여 가스시료를 측정하는데 사용되던 그림 2-(a)의 기존의 인터페이스용 회로의 크기를 대폭 축소하여 그림 2-(b)와 같이 소형화하였다.
휴대형 e-nose에서 최종 목표로 하고 있는 자동 vapor 인식이 가능한지를 확인하기 위해 대표적인 패턴인식 알고리즘인 BPNN 과 최근 각광을 받고 있는 SVM을 적용하였다. 사용된 BPNN은 1개의 hidden layer와 7개의 hidden node를 갖는 구조이며, 입출력 노드의 개수는 각각 7, 6개 이다. BPNN의 구조에 따른 패턴인식 성능 평가보다는 PDA e-nose가 측정한 데이터 패턴의 대략적인 구분 가능성을 평가하는 것이 목적이므로, hidden layer 및 hidden node의 개수는 일반적으로 타당하다고 알려진 바에 따라 정하였다.
센서 인터페이스에서 출력되는 신호를 PDA로 입력하기 위해 PCMCIA 타입의 data acquisition board (DAQ6062E, National Instrument)를 사용하였다. 제작된 가스 측정 장치를 PDA (iPAQ5550, COMPAQ)의 PCMCIA 슬롯에 장착한 data acquisition board에 연결하고, PDA에서의 신호의 저장과 그래프 출력 등 가스 측정에 필요한 소프트웨어를 Labview 7.
제작된 센서어래이는 총 16개의 채널이 사용가능하나, 본 연구에서는 7개의 well만을 사용하였다. 그림 6의 측정신호틀 보면 채널마다 약간의 offset과 시간이 지남에 따른 baseline의 변동이 있으나, 이는 감지신호를 센서저항의 변화율인 sensitivity로 환산하는 과정과 각 측정시의 변화폭만을 추출하는 과정에서 최소화 된다.

이론/모형

BPNN의 구조에 따른 패턴인식 성능 평가보다는 PDA e-nose가 측정한 데이터 패턴의 대략적인 구분 가능성을 평가하는 것이 목적이므로, hidden layer 및 hidden node의 개수는 일반적으로 타당하다고 알려진 바에 따라 정하였다. SVM은 internet public domain에 공개된 Vapnik의 SVM routine을 사용하였다. 두 패턴인식 알고리듬 모두 PC에서 Matlab (Mathworks, USA)을 이용해 수행하였다.
SVM은 internet public domain에 공개된 Vapnik의 SVM routine을 사용하였다. 두 패턴인식 알고리듬 모두 PC에서 Matlab (Mathworks, USA)을 이용해 수행하였다. 측정된 데이터를 각 vapor에 대하여 임의로 학습데이터와 테스트 데이터로 나누어 알고리듬을 적용하고, 결과를 표 3에 confusion matrix의 형태로 정리하였다.
두 패턴인식 알고리듬 모두 PC에서 Matlab (Mathworks, USA)을 이용해 수행하였다. 측정된 데이터를 각 vapor에 대하여 임의로 학습데이터와 테스트 데이터로 나누어 알고리듬을 적용하고, 결과를 표 3에 confusion matrix의 형태로 정리하였다.
한편 이러한 pattern을 기반으로 PCA^[7]를 통해 얻은 vapor들의 군집 (grouping or clustering) 양상을 그림 8에 나타내었다. 휴대형 e-nose에서 최종 목표로 하고 있는 자동 vapor 인식이 가능한지를 확인하기 위해 대표적인 패턴인식 알고리즘인 BPNN 과 최근 각광을 받고 있는 SVM을 적용하였다. 사용된 BPNN은 1개의 hidden layer와 7개의 hidden node를 갖는 구조이며, 입출력 노드의 개수는 각각 7, 6개 이다.

성능/효과

본 연구에서 개발된 PDA 기반의 휴대용 e-nose 시스템을 이용해 다양한 vapor를 측정하고 그 결과를 분석한 결과, 재현성 있는 가스 감지 신호 및 vapor 패턴을 얻을 수 있었다. PCA 등을 통해 vapor의 종류별로 구분되는 패턴의 앙상을 확인하고, 대표적인 패턴 인식 알고리듬들을 적용한 결과에서도 높은 수준의 인식률을 보임으로써, PDA 기반의 휴대용 e-nose의 성능 및 자동인식의 가능성을 검증하였다.
여기에 패턴인식 알고리듬을 적용한 표 3의 두 결과 모두 높은 수준의 자동 인식 성능을 보여주고 있다. PDA 상에서 측정 및 저장된 데이터의 분석 결과를 통해 휴대용 e-nose의 성능과 이로써 얻은 데이터의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서 개발된 PDA 기반의 휴대용 e-nose 시스템을 이용해 다양한 vapor를 측정하고 그 결과를 분석한 결과, 재현성 있는 가스 감지 신호 및 vapor 패턴을 얻을 수 있었다. PCA 등을 통해 vapor의 종류별로 구분되는 패턴의 앙상을 확인하고, 대표적인 패턴 인식 알고리듬들을 적용한 결과에서도 높은 수준의 인식률을 보임으로써, PDA 기반의 휴대용 e-nose의 성능 및 자동인식의 가능성을 검증하였다.
휴대시의 편의를 위해 작동에 필요한 전원은 별도로 공급 받지 않고, PDA로부터 직접 공급 받도록 하였다. 전력 소모는 증폭회로에서 대부분 이루어지며, 현재는 사용하지 않는 채널을 포함하여 총 16개의 센서응답채널을 갖고 있어 측정 결과 100mA 내외로 나타났다, PDA 에 연결하여 e-nose 를 작동시키는 경우, 약 25~30분간 연속으로 측정이 가능하였다. 7 채널로만 구성하면 전력소모는 약 60mA, 연속측정 시간은 40분 정도 가능할 것으로 추정된다.

후속연구

앞에서 e-nose를 이용한 진단방법을 몇 가지 언급한 바 있지만, 본 연구를 통해 향상된 e-nose의 사용성과 휴대성은 냄새 분석을 이용한 새로운 의료진단 방법을 개발하고 신속히 검증하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 전망하며, 한편으로 이는 PDA의 활용분야를 넓히는데 또한 기여할 것으로 생각된다. 아울러 본 연구에 사용된 소형 e-nose 모듈은 작은 크기를 힘입어, PDA 뿐 아니라, 최근 각광을 받고 있는 디지털 융합기기 (digital convergence)나 각종 내장형 시스템 (embedded system)에도 장착이 가능하므로, 앞으로는 품질관리나 의료진단 등 전문가적 용도 이외에도 일상 생활에서 e-nose를 볼 수 있는 기회는 더 많아질 것으로 기대된다^[9].
앞에서 e-nose를 이용한 진단방법을 몇 가지 언급한 바 있지만, 본 연구를 통해 향상된 e-nose의 사용성과 휴대성은 냄새 분석을 이용한 새로운 의료진단 방법을 개발하고 신속히 검증하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 전망하며, 한편으로 이는 PDA의 활용분야를 넓히는데 또한 기여할 것으로 생각된다. 아울러 본 연구에 사용된 소형 e-nose 모듈은 작은 크기를 힘입어, PDA 뿐 아니라, 최근 각광을 받고 있는 디지털 융합기기 (digital convergence)나 각종 내장형 시스템 (embedded system)에도 장착이 가능하므로, 앞으로는 품질관리나 의료진단 등 전문가적 용도 이외에도 일상 생활에서 e-nose를 볼 수 있는 기회는 더 많아질 것으로 기대된다^[9].

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