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    학위논문초록 제목 게시판 내용
    제목(국문) Graphene-DNA 기반 센서 어레이 및 머신러닝 기술을 이용한 가스 분자 판별
    제목(영문) Classification of gas molecules by Graphene-DNA based sensor array and machine learning technique
    저자 Gilho Lee
    초록

    ssDNA에 의해 기능화 그래 핀 (MDFG) 나노 전극 어레이을 기반으로 혼합 가스로부터 개별 가스 분자를 검출하고 구별할 수 있는 기술을 제안하였다. 본 연구는 최적화된 하드웨어 (센서 어레이) 및 소프트웨어 (머신러닝 분석) 기술 로 구성된다. 고습도에 민감하게 반응하며 높은 선택성을 가지고 있는 본 센서를 통해 특정 임상 상태를 나타내는 질병의 조기 진단을 위한 "호흡 화학 증기 핑거 프린팅" 의 초기 단계 연구성과를 제공할 수 있다. 우리의 센서 어레이는 10ppm (parts per million)의 NH3, NO2 및 NO의 개별 가스에 대해 최대 15 %, 12 % 및 10 %의 높은 감도를 가지고 있으며, feature selection 및 서포트 벡터 머신 분석을 통해 혼합 화학 성분에 대한 99 % 이상의 높은 분석 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 MDFG (Multiplexed DNA-functionalized graphene)를 사용하여 습도 및 혼합가스 상황에서 98 % 이상의 인식률을 얻었다. 이 연구는 호흡 분석 응용 분야에서 본 기술의 응용성을 제시한다.

    초록(영문)

    To the best of our knowledge, we present the first-ever technology that can detect and discriminate individual gas molecules from gas mixtures in situ based on a multiplexed DNA-functionalized graphene (MDFG) nano-electrode without requiring any condensation of the original vapor or target dilution. Our innovative technology consists of an optimized combination hardware (arrayed electrodes) and software (advanced feature selection) techniques, with advance sensing capabilities that will be comparable to biological limits in the near future. Highly selective sensors that are tolerant to high humidity levels can provide a target for “breath chemo-vapor fingerprinting,” for early diagnosis for diseases, indicative of a specific clinical condition. Over the last five decades, researchers have made several advancements to achieve a chemical vapor sensing performance that is close to that of an animal’s instinct. Our sensor array has a high sensitivity of up to 15%, 12%, and 10% for individual gases of NH3, NO2, and NO at 10 parts per million (ppm). Through a feature selection and support vector machine analysis, an analysis recognition rate of 99% or more for a mixed chemical composition was obtained. Furthermore, we obtained a recognition rate of 98% or more under humid conditions with multiplexed DNA-functionalized graphene (MDFG). This research provides a basis of the use of this technology in breath analysis applications.

    keyword Machine learning , Support Vector machine , Boruta algorithm , Graphene , single stranded DNA , gas sensor array , mixture gas , humidity condition , breath analysis
    학교 연세대학교
    지도교수 전성찬
    학위구분 석사
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