uSmell: Khám Phá Tiềm Năng Của Cảm Biến Khí Để Phân Loại Mùi Hương Trong Các Ứng Dụng Ubicomp Liên Quan Đến Lưu Huỳnh Và Khoảng Cách

Personal Technologies - Tập 19 - Trang 189-202 - 2014
Sen H. Hirano1, Gillian R. Hayes1, Khai N. Truong2
1Department of Informatics, Donald Bren School of Information and Computer Sciences, University of California, Irvine, Irvine, USA
2Department of Software and Information Systems, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA

Tóm tắt

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng các cảm biến khí có thể được sử dụng để phân loại mùi hương khi được sử dụng trong các phòng thí nghiệm kiểm soát chặt chẽ. Tuy nhiên, các ứng dụng ubicomp tiềm năng yêu cầu các cảm biến này phải thực hiện phân tích trong các môi trường ít được kiểm soát hơn, đặc biệt là từ xa. Trong bài báo này, chúng tôi thảo luận về thiết kế của uSmell - một hệ thống cảm biến khí nhằm phát hiện mùi hương trong các môi trường ubicomp - và đánh giá hiệu quả cơ bản của nó, ảnh hưởng của lưu huỳnh và khoảng cách đến độ chính xác phân loại, cũng như trong một ứng dụng ví dụ. Hệ thống của chúng tôi lấy mẫu dấu vết mùi hương từ tám cảm biến khí bán dẫn oxit kim loại (MOS) mỗi giây. Sau đó, nó xử lý dữ liệu chuỗi thời gian để trích xuất ba đặc trưng nổi bật cách mà thời gian và khoảng cách ảnh hưởng đến khả năng phản ứng của tám cảm biến khí MOS với các phân tử khí được phát ra từ một mùi hương cứ mỗi 5 giây; điều này tạo ra tổng cộng 24 đặc trưng, từ đó được sử dụng để huấn luyện một bộ phân loại cây quyết định. Với phương pháp này, hệ thống của chúng tôi có thể phân loại một tập hợp các mùi hương với độ chính xác 88% khi được đặt cả trong một container nhỏ chứa các mẫu và trong không khí mở, cách mẫu mùi hương từ 0,5–2 mét. Chúng tôi cũng trình bày khả năng của nó để phân loại mùi hương trong các môi trường ít được kiểm soát hơn có thể là mục tiêu cho các ứng dụng ubicomp bằng cách triển khai nó trong một phòng tắm trong một tuần. Những kết quả này cho thấy tiềm năng áp dụng cảm biến này vào việc phát triển các hệ thống nhận biết ngữ cảnh, chẳng hạn như các ứng dụng ghi nhật ký cuộc sống hoặc các ứng dụng hướng tới việc nâng cao sự bền vững của tài nguyên thiên nhiên (ví dụ, một bồn cầu tự động có chế độ xả kép luôn sử dụng lượng nước phù hợp dựa trên hoạt động sử dụng của người dùng).

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Abe H, Yoshimura T, Kanaya S, Takahashi Y, Miyashita Y, Sasaki S-I (1987) Automated odor-sensing system based on plural semiconductor gas sensors and computerized pattern recognition techniques. Anal Chim Acta 194:1–9. doi:10.1016/s0003-2670(00)84755-8 Aishima T (1991) Aroma discrimination by pattern recognition analysis of responses from semiconductor gas sensor array. J Agric Food Chem 39:752–756. doi:10.1021/jf00004a027 Aishima T (1991) Discrimination of liquor aromas by pattern recognition analysis of responses from a gas sensor array. Anal Chim Acta 243:293–300. doi:10.1016/s0003-2670(00)82573-8 Alocilja EC, Ritchie NL, Grooms DL (2003) Protocol development using an electronic nose for differentiating E. coli strains. Sensors J IEEE 3:801–805 Arduino (2013) Arduino website. In: Arduino. http://www.arduino.cc/. Accessed 3 Sep 2013 Arroyo E, Bonanni L, Selker T (2005) Waterbot: exploring feedback and persuasive techniques at the sink. ACM 1055059:631–639 Ballantine DS, Rose SL, Grate JW, Wohltjen H (1986) Correlation of surface acoustic wave device coating responses with solubility properties and chemical structure using pattern recognition. Anal Chem 58:3058–3066. doi:10.1021/ac00127a035 Barrett G (2004) Water conservation: the role of price and regulation in residential water consumption. Econ Pap J Appl Econ Policy 23:271–285. doi:10.1111/j.1759-3441.2004.tb00371.x Beckmann C, Consolvo S, LaMarca A (2004) Some assembly required: supporting end-user sensor installation in domestic ubiquitous computing environments. In: Davies N, Mynatt E, Siio I (eds) Proceedings of the 6th international conference on Ubiquitous computing (Ubicomp ’04), Lecture notes in computer science, vol 3205. Springer, Heidelberg, pp 107–124 Bonanni L, Arroyo E, Lee C-H, Selker T (2005) Exploring feedback and persuasive techniques at the sink. Interactions 12:25–28. doi:10.1145/1070960.1070980 Borazio M, Van Laerhoven K (2012) Combining wearable and environmental sensing into an unobtrusive tool for long-term sleep studies. In: proceedings of the. 2nd ACM sight international health informatics symposium. ACM, New York, NY, USA, pp 71–80 Carrasco A, Saby C, Bernadet P (1998) Discrimination of Yves Saint Laurent perfumes by an electronic nose. Flavour Fragr J 13:335–348. doi:10.1002/(sici)1099-1026(1998090)13:5<335:aid-ffj753>3.0.co;2-f Chen S-L, Lee H-Y, Chen C-A, Lin C-C, Luo C-H (2007) A wireless body sensor network system for healthcare monitoring application. In: IEEE Biomedical Circuits Systems Conference 2007 BIOCAS 2007, pp 243–246 Choe EK, Consolvo S, Jung J, Harrison B, Patel SN, Kientz JA (2012) Investigating receptiveness to sensing and inference in the home using sensor proxies. In: proc. 2012 ACM Conf. Ubiquitous Comput. ACM, New York, NY, USA, pp 61–70 Dubowsky S, Genot F, Godding S, Kozono H, Skwersky A, Yu H, Yu LS (2000) PAMM: a robotic aid to the elderly for mobility assistance and monitoring: a ldquo;helping-hand rdquo; for the elderly. In proceedings of the IEEE international conference on robotics and automation ICRA 00, vol 1, pp 570–576 Dutta R, Morgan D, Baker N, Gardner JW, Hines EL (2005) Identification of Staphylococcus aureus infections in hospital environment: electronic nose based approach. Sensors Actuators B Chem 109:355–362. doi:10.1016/j.snb.2005.01.013 Ehrmann S, Jüngst J, Goschnick J (2000) Automated cooking and frying control using a gas sensor microarray. Sensors Actuators B Chem 66:43–45. doi:10.1016/S0925-4005(99)00354-8 EPA (2011) EPA water conservation information page. http://www.epa.gov/oaintrnt/water/index.htm Francesco FD, Lazzerini B, Marcelloni F, Pioggia G (2001) An electronic nose for odour annoyance assessment. Atmos Environ 35:1225–1234. doi:10.1016/s1352-2310(00)00392-7 Galdikas A, Mironas A, Šetkus A, Zelenin D (2000) Response time based output of metal oxide gas sensors applied to evaluation of meat freshness with neural signal analysis. Sensors Actuators B Chem 69:258–265. doi:10.1016/s0925-4005(00)00505-0 Gardner JW (1991) Detection of vapours and odours from a multisensor array using pattern recognition Part 1: principal component and cluster analysis. Sensors Actuators B Chem 4:109–115. doi:10.1016/0925-4005(91)80185-M Gardner JW, Bartlett PN (2000) Electronic noses: principles and applications. Meas Sci Technol 11:1087 Gardner JW, Bartlett PN (1999) Electronic noses: principles and applications. Oxford University Press, Oxford Gendron KB, Hockstein NG, Thaler ER, Vachani A, Hanson CW (2007) In vitro discrimination of tumor cell lines with an electronic nose. Otolaryngol Head Neck Surg 137:269–273. doi:10.1016/j.otohns.2007.02.005 Gil Y, Wu W, Lee J (2012) A synchronous multi-body sensor platform in a Wireless Body Sensor Network: design and implementation. Sensors 12:10381–10394. doi:10.3390/s120810381 Goschnick J, Koerber R (2002) Condition monitoring for intelligent household appliances. Sensors Househ Appl 5:52–68 Harrison B, Consolvo S, Choudhury T (2010) Using multi-modal sensing for human activity modeling in the real world. In: Nakashima H, Aghajan H, Augusto J (eds) Handb Ambient Intell. Smart Environ. Springer, USA, pp 463–478 Hirobayashi S, Kimura H, Oyabu T (1999) Detection of human activities by inverse filtration of gas sensor response. Sensors Actuators B Chem 56:144–150. doi:10.1016/s0925-4005(99)00184-7 Hnat TW, Griffiths E, Dawson R, Whitehouse K (2012) Doorjamb: unobtrusive room-level tracking of people in homes using doorway sensors. In: proceedings of the 10th ACM Conference Embedded Network Sensor System ACM, New York, NY, USA, pp 309–322 Kappel K, Grechenig T (2009) Show-me: water consumption at a glance to promote water conservation in the shower. ACM 1541984:1–6 Kidd CD, Orr R, Abowd GD, Atkeson CG, Essa IA, MacIntyre B, Mynatt E, Starner TE, Newstetter W (1999) The aware home: a living laboratory for ubiquitous computing research. In: Streitz NA, Siegel J, Hartkopf V, Konomi S (eds) Coop. Build. Integrating Inf. Organ. Arch, Springer, pp 191–198 Kim S, Paulos E (2010) In air: sharing indoor air quality measurements and visualizations. ACM 1753605:1861–1870 Kim Y, Schmid T, Charbiwala ZM, Friedman J, Srivastava MB (2008) NAWMS: nonintrusive autonomous water monitoring system. In: proceedings of the 6th ACM Conference Embedded Network Sensor System ACM, New York, NY, USA, pp 309–322 Kinkeldei T, Zysset C, Münzenrieder N, Tröster G (2012) An electronic nose on flexible substrates integrated into a smart textile. Sens Actuators B Chem 174:81–86. doi:10.1016/j.snb.2012.08.023 Kobayashi Y, Terada T, Tsukamoto M (2011) A context aware system based on scent. In: proceedings of the 15th Annu. Int. Symp. Wearable Comput. ISWC, pp 47–50 Labreche S, Bazzo S, Cade S, Chanie E (2005) Shelf life determination by electronic nose: application to milk. Sens Actuators B Chem 106:199–206. doi:10.1016/j.snb.2004.06.027 Larson E, Froehlich J, Campbell T, Haggerty C, Atlas L, Fogarty J, Patel SN (2012) Disaggregated water sensing from a single, pressure-based sensor: an extended analysis of HydroSense using staged experiments. Pervasive Mob Comput 8:82–102. doi:10.1016/j.pmcj.2010.08.008 Lester J, Tan D, Patel S, Brush AJB (2010) Automatic classification of daily fluid intake. In: pervasive comput technol healthc pervasive health 2010 4th Int. Conf. -NO Permis, pp 1–8 Loutfi A, Broxvall M, Coradeschi S, Karlsson L (2005) Object recognition: a new application for smelling robots. Robot Auton Syst 52:272–289. doi:10.1016/j.robot.2005.06.002 Mann S (2003) Intelligent bathroom fixtures and systems: EXISTech corporation’s safebath project. Leonardo 36:207–210. doi:10.1162/002409403321921424 Marques L, De Almeida AT (2000) Electronic nose-based odour source localization. In: Proceedings of the 6th international workshop on advanced motion control. IEEE, pp 36–40 Matsuura S (1993) New developments and applications of gas sensors in Japan. Sens Actuators B Chem 13:7–11. doi:10.1016/0925-4005(93)85311-w Moriizumi T, Nakamoto T, Sakuraba Y (1992) Pattern recognition in electronic noses by Artificial Neural Network models. Sens Sens Syst Electron Nose E212:217–236 Di Natale C, Davide FAM, D’Amico A, Nelli P, Groppelli S, Sberveglieri G (1996) An electronic nose for the recognition of the vineyard of a red wine. Sensors Actuators B Chem 33:83–88. doi:10.1016/0925-4005(96)01918-1 Paolesse R, Alimelli A, Martinelli E, Natale CD, D’Amico A, D’Egidio MG, Aureli G, Ricelli A, Fanelli C (2006) Detection of fungal contamination of cereal grain samples by an electronic nose. Sensors Actuators B Chem 119:425–430. doi:10.1016/j.snb.2005.12.047 Pathange LP, Mallikarjunan P, Marini RP, O’Keefe S, Vaughan D (2006) Non-destructive evaluation of apple maturity using an electronic nose system. J Food Eng 77:1018–1023. doi:10.1016/j.jfoodeng.2005.08.034 Perera A, Pardo T, Sundi T, Gutierrez-Osuna R, Marco S, Nicolas J (2001) IpNose: electronic nose for remote bad odour monitoring system in landfill sites. In: Proceedings of the 8th conference Eurodeur. Paris, France, pp 19–21 Persaud K, Dodd G (1982) Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose. Nature 299:352–355. doi:10.1038/299352a0 Pornpanomchai C, Jurangboon K, Jantarasee K (2010) Instant coffee classification by electronic noses. In: Proceedings of 2010 2nd International Conference on Mechanical and Electronics Engineering (ICMEE), 1–3 Aug 2010, vol 1, pp V1-10–V1-13 Pornpanomchai C, Suthamsmai N (2008) Beer classification by electronic nose. In: Proceedings of the 2008 international conference on wavelet analysis and pattern recognition, 30–31 Aug 2008, vol 1, pp 333–338 Ramalho O (2000) Correspondences between olfactometry, analytical and electronic nose data for 10 indoor paints. Analusis 28:207–215. doi:10.1051/analusis:2000280207 Roberts PJW and W (2002) Turbulent Diffusion. In: H. Shen AC (ed) Environ. Fluid Mech.—Theor. Appl. ASCE Press, Reston, Virginia, pp 7–45 Seong Y, Narumi T, Akagawa T (2008) Automatic data extracting software for retrieval of lifetime photos using scent information. ACM SIGGRAPH ASIA 2008 Posters Shaham O, Carmel L, Harel D (2005) On mappings between electronic noses. Sensors Actuators B Chem 106:76–82. doi:10.1016/j.snb.2004.05.039 Starner T, Auxier J, Ashbrook D, Gandy M (2000) The gesture pendant: a self-illuminating, wearable, infrared computer vision system for home automation control and medical monitoring. In: Fourth Int. Symp. Wearable Comput, pp 87–94 Strengers YAA (2011) Designing eco-feedback systems for everyday life. ACM 1979252:2135–2144 Tanabe T (1982) Cooking utensil controlled by gas sensor output and thermistor output. US Patent 4,316,068, 16 Feb 1982 Tikk K, Haugen J-E, Andersen HJ, Aaslyng MD (2008) Monitoring of warmed-over flavour in pork using the electronic nose—correlation to sensory attributes and secondary lipid oxidation products. Meat Sci 80:1254–1263. doi:10.1016/j.meatsci.2008.05.040 Varshney U (2007) Pervasive healthcare and wireless health monitoring. Mob Netw Appl 12:113–127. doi:10.1007/s11036-007-0017-1 Wilson AD, Baietto M (2009) Applications and advances in electronic-nose technologies. Sensors 9:5099–5148. doi:10.3390/s90705099 Wilson AD, Lester DG, Oberle CS (2005) Application of conductive polymer analysis for wood and woody plant identifications. For Ecol Manag 209:207–224. doi:10.1016/j.foreco.2005.01.030 Witten IH, Hall MA (2011) Data mining practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann, Burlington Zhou T, Wang L, Jionghua T (2008) Pattern recognition of the universal electronic nose. In: Second international symposium on intelligent information technology application, 20–22 Dec 2008, vol 3, pp 249–253