일반기술

어레이 가스센서의 패턴인식방법 및 장치

본 기술은 센서신호의 편차에 의한 신호처리상의 어려움과 판별속도를 개선할 수 있도록 한 어레이 가스 센서의 패턴인식방법 및 장치에 관한 것이다.본 기술은 측정과 동시에 판별이 가능하도록 하며 학습되지 않았거나 미지의 대상가스에 대해서는 기존 카테고리 이외의 별도의 카테고리로 분류함으로써 판별오차를 줄일 수 있도록 하고자 카테고리 데이타를 초기화하며, 입력신호를 읽어 각 카테고리에 포함될 확률을 구하며, 확률이 모두 기준치 이하이면 새로운 카테고리를 형성하며, 확률이 하나라도 기준치 이상이면 가장 높은 확률을 가진 카테고리로 입력 데이타를 분류하며, 서 구해진 분류된 데이타를 포함한 해당 카테고리의 변동계수를 구하며, 변동계수가 기준치 이상이면 새로운 카테고리를 형성하며, 변동계수가 기준치 이하이면 해당 카테고리의 분산을 구하며, 분산이 표준분산보다 크면 새로운 카테고리를 형성하며, 분산이 표준분산보다 작으면 해당 카테고리로 분류를 하며, 모든 데이타에 대해 다른 카테고리에 포함될 확률을 구해 표시한 후 데이타를 재편성함으로써 판별속도를 개선하며, 판별오차를 줄일 수 있도록 한 것이다.본 기술의 목적은 측정과 동시에 판별이 가능하도록 하며 학습되지 않았거나 미지의 대상가스에 대해서는 기존 카테고리 이외의 별도의 카테고리로 분류함으로써 판별오차를 줄일 수 있도록 한 어레이 가스센서의 패턴인식방법 및 장치를 제공함에 있다.이러한 목적을 달성하기 위한 본 기술의 특징은 입력패턴을 학습을 통해 미리 지정한 복수개의 카테고리 중 하나로 분류하여 인식하는 패턴인식방법에 있어서, 카테고리 데이타를 초기화하는 제1단계와, 입력신호를 읽어 각 카테고리에 포함될 확률을 구하는 제2단계와, 확률이 모두 기준치 이하이면 새로운 카테고리를 형성하는 제3단계와, 확률이 하나라도 기준치 이상이면 가장 높은 확률을 가진 카테고리로 입력 데이타를 분류하는 제4단계와, 제4단계에서 분류된 데이타를 포함한 해당 카테고리의 변동계수를 구하는 제5단계와, 변동계수가 기준치 이상이면 새로운 카테고리를 형성하는 제6단계와, 변동계수가 기준치 이하이면 해당 카테고리의 분산을 구하는 제7단계와, 분산이 표준분산보다 크면 새로운 카테고리를 형성하는 제8단계와, 분산이 표준분산보다 작으면 해당 카테고리로 분류를 하는 제9단계와, 모든 데이타에 대해 다른 카테고리에 포함될 확률을 구해 표시한 후 데이타를 재편성하는 제10단계로 이루어지는 어레이 가스센서의 패턴인식방법에 있다.