MPEG-V(ISO/IEC 23005) standardizes normative sensory effects metadata and sensory devices command for adapting the sensory effects between the virtual world and the real world. MPEG-V(Virtual) standardization has been carried out by 3DG(Dimensional Graphics) ad-hoc group inside MPEG Working Group(ISO IEC JTC1/SC29/WG11). For the scent effect, one of the sensory effects within MPEG-V, we proposed an olfactory interaction model including electronic nose and scent display to the ad-hoc group. Recently, we proposed types and elements related to the electronic nose as a sensor defined in MPEG-V standard for olfactory interaction. At the 114th MPEG meeting, the types and elements were consequently reflected on MPEG-V CD(Committee Draft) 4th edition. In this paper, we implement an electronic nose system applicable to MPEG-V standard by using MPEG-V schema, encoder, and decoder in order to assess their adequacy.
Disease discrimination using an electronic nose is achieved by measuring the presence of a specific gas contained in the exhaled breath of patients. Many studies have reported the presence of acetone in the breath of diabetic patients. These studies suggest that acetone can be used as a biomarker of diabetes, enabling diagnoses to be made by measuring acetone levels in exhaled breath. In this study, we perform a chemical sensor array optimization to improve the performance of an electronic nose system using Wilks' lambda, sensor selection based on a principal component (B4), and a stepwise elimination (SE) technique to detect the presence of acetone gas in human breath. By applying five different temperatures to four sensors fabricated from different synthetic materials, a total of 20 sensing combinations are created, and three sensing combinations are selected for the sensor array using optimization techniques. The measurements and analyses of the exhaled breath using the electronic nose system together with the optimized sensor array show that diabetic patients and control groups can be easily differentiated. The results are confirmed using principal component analysis (PCA).
This study was carried out to investigate aroma patterns of Hanwoo (Korean cattle) beef using electronic nose during refrigerated storage, and to compare these results with chemical quality (pH, TBARS). The M. longissimus muscle from Hanwoo carcasses after 24 hrs postmortem was obtained and stored at 5${\pm}$1$^{\circ}C$ for 7 days. Sensitivity (dR/RO) values among electronic nose data were changed differently during refrigerated storage, and showed significant difference on the 7th day of storage (p<0.01). The dR/RO from SY/G, SY/AA, SY/Gh, SY/gCTl, SY/gCT decreased but those from SY/LG, T30/1, P10/1, P10/2, P40/1, T70/2, PA2 increased during storage for 7 days. Mapping these data using PCA (principal component analysis) showed that the 1st day data were present in the middle of the right side, the 3rd day data were present in bottom part of this area and the 7th day data spread out more widely on the left side. In case of DFA (discriminant factor analysis), the flock clustered round and located in different side clearly comparing with PCA plot. In analysis of correlation coefficients among electronic nose data and chemical quality data, there was significant correlation among sensor data (p<0.001). But pH and TBARS were not significantly correlated with electronic nose data. Consequently, PCA and DFA plot by electronic nose data showed difference during refrigerated storage and there were significant correlations among sensors. Therefore it will be possible to detect separate aroma patterns of Hanwoo beef using electronic nose.
Kim Jeong-Do;Kim Dong-Jin;Jung Young-Chang;Jung Woo-Suk;Byun Hyung-Gi
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.1
s.307
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pp.21-30
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2006
The IEEE 1451.4 standards defines an architectural model for interfacing smart transducers for sensors & actuators. This standard allows analogue transducers to communicate their identification and calibration data in a digital format. A digital format is called TEDS(transducer electronic data sheet). However, the standard template of IEEE 1451.4 TEDS do not supports gas sensors to use in electronic nose system such as may sensors. In this paper, a solution to standardize sensors for electronic nose systems is presented.
The electronic nose (e-nose) has been used in food industry and quality controls in plastic packaging. Recently it finds its applications in medical diagnosis, specifically on detection of diabetes, pulmonary or gastrointestinal problem, or infections by examining odors in the breath or tissues with its odor characterizing ability. Moreover, the use of portable e-nose enables the on-site measurements and analysis of vapors without extra gas-sampling units. This is expected to widen the application of the e-nose in various fields including point-of-care-test or e-health. In this study, a PDA-based portable e-nose was developed using micro-machined gas sensor array and miniaturized electronic interfaces. The rich capacities of the PDA in its computing power and various interfaces are expected to provide the rapid and application specific development of the diagnostic devices, and easy connection to other facilities through information technology (IT) infra. For performance verification of the developed portable e-nose system, Six different vapors were measured using the system. Seven different carbon-black polymer composites were used for the sensor array. The results showed the reproducibility of the measured data and the distinguishable patterns between the vapor species. Additionally, the application of two typical pattern recognition algorithms verified the possibility of the automatic vapor recognition from the portable measurements. These validated the portable e-nose based on PDA developed in this study.
In this paper, we proposed a post-processing technique for improving classification performance of electronic nose (E-Nose) system which may be occurred drift signals from sensor array. An adaptive radial basis function network using stochastic gradient (SG) and singular value decomposition (SVD) is applied to process signals from sensor array. Due to drift from sensor's aging and poisoning problems, the final classification results may be showed bias and fluctuations. The predicted classification results with drift are quantized to determine which identification level each class is on. To mitigate sharp fluctuations moving-averaging (MA) technique is applied to quantized identification results. Finally, quantization and some edge correction process are used to decide levels of the fluctuation-smoothed identification results. The proposed technique has been indicated that E-Nose system was shown correct odor identification results even if drift occurred in sensor array. It has been confirmed throughout the experimental works. The enhancements have produced a very robust odor identification capability which can compensate for decision errors induced from drift effects with sensor array in electronic nose system.
An Electronic Nose(E-Nose) and Gas Chromatography/Mass Spectroscopy (GC/MS) are meanwhile conventional technique to analyze volatile materials in many industries (e.g., food, medicine, environment) and have broad acceptance in the analysis of tobacco products. In this study, an experiment where tin oxide gas sensor array responses and GC/MS profiles are used to characterize the volatile compounds of different cigarettes at the same time is performed and the measurements of two instruments are compared for cigarette samples with a known chemical information. E-Nose and GC/MS were employed to differentiate and match flavored cigarettes with commercial tobacco flavoring agents (lavender, vanilla, peppermint, orange, star anise). For verifying reliability of two systems, the analyses were conducted in terms of amount of flavors in each cigarettes using partial least squares (PLS) and with the principal components analysis (PCA). Various chemical sensors and GC/MS data was reduced into two principal factors (PC1, PC2) for being distinguished with visualized regions. Both systems provided adequate results for odor characteristics of cigarettes in this study with each instrument having its own advantages and disadvantages.
The discrimination of the agricultural origin, especially locally produced of imported products such as black rices was investigated by using electronic nose. Volatile components from these products were discriminated by six metal oxide sensors without pretreatment. Pattern recognition was carried out. Principal component analysis showed the differences between imported and locally produced ones. The number of 57 from 69 species of black rices were recognized as locally produced one (83.33%) and 11 from 13 species one (imported black rices) was correctly discriminated. Unknown habitat of black rice could be identified by artificial neural network system whether the imported or not. Also commercial electronic nose (E-nose 5000) that was combined with metal oxide sensor and conducting polymer sensor showed 92.75% (locally produced black rices) and 92.31% (imported one) of discrimination.
Applications of the second generation of electronic nose in various field such as new food product development, slight rancidity during induction period, classification of similar products, discovery of odor, and odor reduction were reviewed. The possibilities of using electronic noses in areas that are difficult to analyze so far would be done in the future. It is believed that the utility value is expanded not only in the food industry but also in other areas.
Chemical characteristics of soybean oil after deep-frying with potato sticks (200 g, 10% w/w of soybean oil) were studied according to the 34 deep-frying times. After consecutive 34 deep-frying, total polyunsaturated FA contents was gradually decreased while the total saturated FA and trans FA were increased. Acid value and peroxide value were increased while iodine value decreased, respectively. The Hunter $L^{\ast}$ value decreased while each $a^{\ast}\;and \;b^{\ast}b$ value were gradually increased. Electronic nose equipped with 12 metal oxide sensors was used for the discrimination of odor pattern of frying oils against the times of deep-trying. The proportions of 1st and 2nd principal component analysis showed 75.97% and 21.23%, respectively. While 6 among total 12 sensors well responded to discrimination of odor in the repented frying oils, suggesting that the odor pattern of each oil after deep-frying would be discriminated against fresh soybean oil, especially after 14 times. From the results, electronic nose could differentiate the degree of quality deterioration of the repeated deep-frying oils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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