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NTIS 바로가기Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.20 no.6, 2011년, pp.428 - 433
We report on the building of a micro sensor array based on typical semiconductor fabrication processes aimed at monitoring selectively a specific gas in ambient of other gases. Chemical sensors can be applied for an electronic nose and/or robots using this technique. Microsensor array was fabricated...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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PCA 방법이란 무엇인가? | MCM의 선택성을 찾기 위한 방법 중 하나로 주성분 분석(Principal Components Analysis, PCA)을 이용한다[2]. PCA는 KL(Karhunen-Loeve) 변환 또는 호텔링(Hotelling) 변환이라고도 하는데, 다차원의 특징 벡터로 이루어진 데이터에 대해서 최대한 원본의 정보를 유지하면서 낮은 차원으로 차원을 축소시켜 데이터를 처리하는 방법 중 하나이다. 즉 데이터의 특징을 잘 나타내는 고유의 성분들을 추출하고 이 값들 중 특징 성분이 높은 값들만을 취함으로서 차원을 줄이되 원본의 정보과의 차이를 최소화 하는 것이다. | |
마이크로 가스센서 어레이가 가스나 습도 감지 분야에서 많은 관심을 받고 있는 이유는? | 산화물반도체나 질화물반도체를 이용한 마이크로 가스센서 어레이는 가스나 습도 감지 분야에서 많은 관심을 일으키고 있다. 이는 화학센서의 소형화를 위한 필수적인 절차이며, 로봇이나 전자코에 적용 가능성이 높기 때문이다[1-3]. 사람의 오감에 역할을 하는 센서는 후각과 미각을 감지하는 가스센서와 맛 센서를 제외하고는 이미 많은 부분이 인간의 감지능력과 유사하거나 능가하는 수준에 이르렀다. | |
PCA의 목적은? | 즉 데이터의 특징을 잘 나타내는 고유의 성분들을 추출하고 이 값들 중 특징 성분이 높은 값들만을 취함으로서 차원을 줄이되 원본의 정보과의 차이를 최소화 하는 것이다. PCA는 원래 변수들의 선형결합으로 표시되는 새로운 주성분을 찾아서 이를 통해 자료의 요약과 용이한 해석을 목적으로 한다. PCA를 구축하기 위해서는 고유벡터(eigenvector)와 고유값(eigenvalue)을 구함으로서 축을 구할 수 있다. |
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