Research on Low-Power Gas Sensing with Signal Acquisition and Gas Identification
연구 내용
센서 소자 특성과 잡음·전력 조건을 고려한 설계 최적화 및 신호 패턴 기반 식별 방법을 통해 가스 분류 성능을 높이는 연구
정규원 연구실은 가스 센서의 저전력 구동을 위해 전력·감도·잡음 및 SNR을 동시에 고려하는 설계 최적화 방법을 연구합니다. 또한 센서 신호를 증폭하고 읽기 조건을 조절해 가스별 확산 및 반응 특성을 반영하는 신호 패턴을 얻는 신호획득 전략을 제안합니다. 더 나아가 in-memory computing 기반 처리 구조와 임베디드 하드웨어 연동을 통해 혼합 가스에서도 높은 식별 정확도를 지향하는 센싱 시스템을 구현합니다. 센서용 마이크로 히터 구조 설계로 열 손실을 억제하여 구동 안정성을 확보하는 접근도 병행하고 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 FET-type 가스 센서에서 소자 특성에 따른 민감도, 잡음, 전력 요구와 신호대잡음비 간의 trade-off를 정리하고, 설계 변수를 체계적으로 최적화하는 연구가 수행되었습니다. 이후 2022~2025년에는 동일 센서에서 가스별 신호 패턴을 추출하기 위한 신호획득/판독 조건 조절 방법을 확장하고, 공정 기반 박막 센서(예: 공침 스퍼터 기반 구조)의 NO2 검출 성능을 개선하는 방향으로 연구가 이어졌습니다. 최근에는 인공지능 기반 또는 in-memory computing 기반 처리를 센서 플랫폼에 통합하여, 식품 부패 모니터링 및 다중 환경변수 알람으로 응용을 확장하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Design optimization of FET-type gas sensor considering device characteristics, sensitivity, power, noise, and SNR
Novel Gas Sensor Signal Acquisition Method: Amplifying Sensor Signals and Enabling Efficient Gas Identification
Optimization of co-sputtered zinc indium tin oxide-based MOSFET-type sensor for effective NO2 gas detection
Energy Efficient Artificial Olfactory System with Integrated Sensing and Computing Capabilities for Food Spoilage Detection
Intelligent Multimodal Sensors Integrating Gas, Barometric Pressure, and Temperature Sensing
관련 특허
구분
제목
마이크로 히터를 갖는 가스 센서