인공신경망을 이용한 탄산가스감지시스템 예측 모델

문태용·김종대·유민수

전남대학교 화학공학과

The prediction model of CO2 gas sensing system on neural network

Tae Yong Mun·Jong Dae Kim·Min Su Ryu

Dept. of chemical engineering, Chonnam National University

1.서론

수학적인 모델은 제어 장치에 중요한 역할을 하였다.  그러나 화학 공정의 비선형, 복합성 그리고 불확실성으로 인하여 화학 공정 시스템에 대한  정확한 모델을 얻기가 힘들다. 또 개발된 모델도 시간이 지남에 따라서 정밀도를 잃게 된다.  이러한 원인은 화학 공정의 기초 현상들을 완전히 파악하지 못하고 있고, 실험을 하는데 많은 시간과 비용을 들여야 하기 때문이다. 또한 모델 개발에 사용된 변수들에 대하여 실시간 측정장치를 얻기 힘들 경우도 많이 있다.[1]

최근에 공정의 결함진단, 모델링 그리고 제어를 위해 인공신경망을 이용한 방법이 사용되기 시작하였다. 인공신경망은 시스템의 입력 값과 출력 값으로 시스템을 표현할 수 있다.[2]

본 연구에서 표현하려는 탄산가스 감지 시스템은 탄산가스의 측정을 위하여 감도가 좋고 높은 선택성을 가진 막 전극에 기초를 둔 시스템으로 연속적인 측정이 가능하다. 탄산가스 농도의 측정 원리는 기초 투과막으로 구성된 튜브 벽을 투과하여 튜브 속의 carrier buffer용액에 녹아 들어가서 탄산염이온이 되고, 센서의 역할을 하는 탄산염 선택성 막 전극이 탄산염 이온을 선택적으로 잡아 기준 전극과 전위차로써 이산화탄소의 농도를 측정한다.[3-5]

이때 이산화탄소 기체가 기체 투과막을 통과하여 carrier buffer로 물질이 이동되는 현상이 매우 중요하다. 그러나 여기에 관련되는 변수들이 많고  변수들의 관계가 비선형적이기 때문에 일일이 수학적인 관계를 유도한다는 것은 매우 어렵고,  많은 시간과 노력을 필요로 한다.  따라서 본 연구의 목적은 인공신경망을 이용하여 과거의 출력값을 이용하여 미래의 출력 값을 예측하는 모델을 만들고자 한다.

2.이론

2.1탄산가스감지부

탄산가스가 기체 투과성 튜브를 통해 액체 속으로 확산되어 녹아 들어갈 때 액상의 농도를 신경망을 이용하여 예측하고자 한다.  가스 감지부의 개략도는 Fig. 1과 같다.  큰 관형기 안에 기체 투과성 튜브가 끼워져 있다. Fig. 1에서 보듯이 Gas chamber는 shell side와  tube side로 구분할 수 있는데 shell side의 탄산가스가 Vg의 유속으로 흘러 들어가면서 기체투과성막의 벽을 통해 투과되어 tube내의 액체 속으로 녹아 들어간다.  이때 완충용액도 일정한 유속 VL로 흘러가고, 두 유체의 흐름은 향류이다.   탄산가스는 탄산가스의 농도, 가스흡수부의 온도, 가스흡수부의 길이, 완충용액의 유속, 탄산가스의 유속에 따라 완충용액으로 해리되는 양이 달라져 최종응답에 영향을 미친다.  그러나 이들 변수의 수학적인 관계를 파악하기에는 어려움이 있다.   Fig.1 완충용액에 CO2 가스의 물질전달 플럭스의 개략도

2.2역전파 알고리즘

인공신경망에 관한 다양한 모델들이 많은 문헌들에 소개되었다.[6]  본 논문에서 우리는 역전파 알고리즘을 가진 전통적인 feedforward 다층 구조를 사용하였다.[7] 이 네트워크의 목적은 몇 개의 내부 계산에 의해 입력 값으로부터 출력 값을 계산하는데 있다.  이 모델에서 뉴런은 높은 상호작용을 가지고 있고 층 구조로 연결되어 있다.  역전파 학습 알고리즘의 기본 원리는 다음과 같다. 입력층의 각 유니트에 입력패턴을 주면, 이 신호는 각 유니트에서 변화되어 중간층에 전달되고 최후에 출력층에서 신호를 출력하게 된다. 이 출력값과 기대값을 비교하여 차이를 줄여나가는 방향으로 연결강도를 조절하고, 상위층에서 역전파하여 하위층에서는 이를 근거로 다시 자기층의 연결강도를 조절한다.

지도학습에서는 입력 및 원하는 출력(목표출력) 패턴(벡터)이 네트워크에 제시된다.  네트워크는 입력층에 주어진 입력패턴이 출력층에 전파된면서 변환출력을 목표패턴과 비교한다. 네트워크에서 출력된 패턴이 목표패턴과 일치하는 경우에는 학습이 일어나지 않는다.  그렇지 않은 경우는 얻어진 출력패턴과 목표패턴의 차이를 감소시키는 방향으로 네트워크의 연결강도를 조절하여 학습을 한다.[8]

3.실험

3.1실험장치                     < >안의 숫자는 Fig.2에 표시된 숫자임

탄산가스 감지 시스템의 전체적인 개략도는  Fig. 2에 나타내었다.  완충용액은 peristaltic pump에 의하여 가스감지부의  tube를 통과하여 전극으로 계속 흘러가도록 되어있다.  가스감지부는 관형으로 아크릴 재질로 만들어졌고, 온도조절을 위해 열선을 감고 Pt센서를 부착하였다.  내부의 기체투과성 튜브는 Gas permeable tube로 Teflon PTFE튜브와 연결되어 완충용액이 흐르도록 되어 있다. 탄산염 선택성 전극(CO3-2 ISE)<15>은 탄산염에 선택성이 있는 PVC-TFABB 막은 전극본체에 mounting하여 사용하였다.  기준 전극<14>은 Ag/AgCl wire을 사용하였다.  탄산가스의 농도는 이산화탄소와 질소의 혼합 가스를 IR<10>로 측정하여 결정한다.  탄산 가스는 기체 유량계에 의해 기체의 유속으로 조절한 후 Gas chamber<11>로 보내지고, 기체 투과성 튜브를 통과하여 튜브 속의 완충용액에 용해되어 탄산염이 된다.   감지부는 탄산염 이온 선택성 막 전극과 기준 전극의 전위차로서 가스 농도에 대한 신호를 발생시켜 그 신호를 이용하여 측정한다.

탄산염 선택성 전극에서 나온 아날로그 신호를 signal conditioner에서 증폭시키고, data acquisition board에 의해 디지털 신호로 바뀐 후 컴퓨터에 저장된다.  가스 흡수관의 온도 조절은 Pt센서<13>로 온도를 감지하고 제어 프로그램으로 D/O converter를 통해 온도            Fig.2 탄산가스 감지시스템 개략도

제어신호를 출력하여 가스 흡수관의 열선을 가열시켜 일정한 온도를 유지하였다.

3.2학습데이타

탄산가스감지시스템의 모델을 위하여 학습데이타 6세트와 테스트 데이터를 11세트를 생성하였다.  데이터의 생성조건은 탄산가스농도, 탄산가스의 유속, 완충용액의 유속, 탄산가스감지부의 길이, 탄산가스감지부의 온도 등을 바꾸어 가며 흡·탈착시키면서 데이터 세트를 얻었다.                                                                                                                              Fig. 3 학습훈련에 사용된 데이타

4.결과

공정출력인 전위차값을 예측하기 위해서 5개의 과거 전위차값을 입력값으로 사용하였으며 은닉층은 한 층, 5개의 뉴런만을 사용하여 처리속도를 매우 빠르게 하였다. 전이함수로는 극 한값에도 잘 적응시키기 위해 tan-시그모이드 함수와 선형 전이함수를 사용하였다. Fig.4는 인공신경망으로 10,000번 학습시킨 결과와 실제 실험과의 비교를 나타낸 그래프이다.  학습시 0.28의 오차를 보인다. 점으로 나타낸 것이 인공신경망 모델을 이용한 예측이고 선으로 나타낸 것이 탄산가스 감지 시스템의 실제 응답 곡선이다.  X축은 Real time[sec]을 나타내고 Y축은 센서에서 나타나는 Real potential[mV]이다. Fig.4에 (a)는 가스농도, (b)는 가스감지부의 온도, (c)는 탄산가스 유속, (d)는 완충용액의 유속, (e)는 가스감지부의 길이의 변화에 대한 응답곡선이다.

(a)                                (b)

(c)                (d)                       (e)

Fig.4 인공신경망을 이용한 예측 출력값과 실제 출력값의 비교

5.결론

화학 공정의 비선형, 복합성 그리고 불확실성으로 인하여 화학 공정 시스템에 대한  정확한 모델을 얻기가 힘들고 개발된 모델도 시간이 지남에 따라서 정밀도를 잃게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 조건들에 의한 여러 가지 비선형적인 출력값을 갖는 탄산가스감지시스템의 예측모델을 세움으로써 화학공정 모델링에 대한 방법론을 제시하고자 하였다.

참고문헌

[1]김준석,박선원, "인공신경망을 이용한 화학공정 제어",  제어,자동화,시스템공학회지 제2권 제1호, p46-56, 1996년

[2]Yong Yow and Michael Nikolaou, "Dynamic Process Modeling with Recurrent Neural Network" vol 39, 1993

[3]Isao, Karube and Tuner : "Biosensor-Fundmentals and Applications", Ocford Sciene Pub. p147, 1986

[4]Jiri, Janata : "Principles of Chemical Sensor", Plenum Press., p114, 1989

[5]Isao, Karube : 장상목, 이수미 역 : "바이오센서", 현대과학신서., 1991

[6]L.H.Ungar, B.A.Powell and S.N.Kamens,Comput,Chem.Eng.,14,1990

[7]D.C.Psichogios and L.H.Ungar, Ind. Eng. Chem.Res., 30, 1991 2564

[8]김대수, □신경망이론과 응용(I)□, 하이테크 정보, p97-98, p106-108, 1996