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센서층이 구비된 반도체형 가스 센서에 있어서,상기 센서층에서의 시간-저항 측정 데이터를 획득하고,상기 시간-저항 측정 데이터는 특성화를 통해 가공되어 사용되며,상기 특성화를 통해 가스 종류를 구분할 수 있는 식별 변수로서, kr 및 τ 이외의 변수가 제외되고, 상기 가스 센서에서 생성되는 특성화된 데이터에서 증가 구간 및 감소 구간 각각에서의 Ro'/Ro 값이 분석되는 것을 특징으로 하는,화학 물질 검출용 반도체 센서
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제 1 항에 있어서,상기 특성화는 2-단계를 포함하는 것으로,상기 특성화의 제1 단계는 하기 식 1로 표현되는 것을 특징으로 하는, 화학 물질 검출용 반도체 센서
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제 2 항에 있어서, 상기 특성화의 제2 단계는 상기 식 1을 로그화 및 미분하여 상기 식별 변수인 kr 및 τ 이외의 변수가 제외된 식을 도출하는 것을 특징으로 하는,화학 물질 검출용 반도체 센서
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제 3 항에 있어서, 상기 제2 단계는 하기 식 2로 표현되는 것을 특징으로 하는, 화학 물질 검출용 반도체 센서
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제 4 항에 있어서,상기 제1 단계 및 제2 단계가 처리되는 특성화 처리부;상기 특성화 처리부로부터의 특성화된 데이터를 분석하는 데이터 분석부; 상기 데이터 분석부로 특성값을 선택하여 화학 물질 식별자를 추출하는 식별자 추출부; 및 상기 식별자 추출부를 기반으로 화학 물질을 판정하여 검출 결과를 출력하는 화학 물질 검출부;를 포함하는,화학 물질 검출용 반도체 센서
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제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 따르는 화학 물질 검출용 반도체 센서를 이용한 검출 방법
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제 6 항에 있어서,상기 화학 물질 검출용 반도체 센서에서 상기 특성화된 데이터가 생성되는 단계;상기 특성화된 데이터가 분석되는 단계;분석 데이터 중 특성값이 선택되어 화학 물질 식별자가 추출되는 단계; 및상기 화학 물질 식별자가 사용되어 화학 물질이 검출되는 단계;를 포함하는,검출 방법
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제 7 항에 있어서,상기 특성화된 데이터가 분석되는 단계는, 상기 특성화된 데이터에서 증가 구간 및 감소 구간 각각에서의 τ값을 분석하는 단계를 더 포함하는,검출 방법
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제 7 항에 있어서,상기 분석 데이터 중 상기 특성값이 선택되어 상기 화학 물질 식별자가 추출되는 단계는,상기 Ro'/Ro값이 안정적으로 유지되는지의 여부가 판단되는 단계;상기 Ro'/Ro값이 안정적으로 유지될 경우, 상기 Ro'/Ro값이 안정적으로 유지되는 구간에서의 상기 Ro'/Ro값이 제1 특성값으로 저장되는 단계;상기 τ값이 안정적으로 유지되는지의 여부가 판단되는 단계;상기 τ값이 안정적으로 유지될 경우, 상기 τ값이 안정적으로 유지되는 구간에서의 상기 τ값이 제2 특성값으로 저장되는 단계;저장된 제1 특성값 및 제2 특성값 중 적어도 한 값이 상기 화학 물질 식별자로 추출되는 단계;를 포함하는, 검출 방법
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제 7 항에 있어서,식별자 데이터베이스에 저장된 상기 화학 물질 식별자 및 검출 결과로 데이터 셋이 준비되는 단계;상기 데이터 셋이 사용되어 화학 물질 식별 모델이 생성되는 단계; 및상기 화학 물질 식별 모델이 활용되어 새로운 화학 물질 식별자가 추출되고 화학 물질 검출이 수행되는 단계;를 더 포함하는,검출 방법
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제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 따르는 화학 물질 검출용 반도체 센서를 포함하는 검출 시스템
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제 11 항에 있어서,서버를 더 포함하고,상기 서버는, 화학 물질 식별자 및 검출 결과가 저장되는 식별자 데이터베이스; 및 상기 식별자 데이터베이스로로부터 준비되는 데이터 셋을 사용하여 화학 물질 식별 모델을 생성하는 기계 학습부;가 구비된,검출 시스템
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