The adsorption-desorption characteristics of some gases on different lipid LB film-coated QCM were examined in addition to the monolayer behaviors and LB film transfer of some phospholipids. From those results the basic olfactory sensing system using a pattern recognition method has been proposed. The multilayers of lipid LB films were deposited on 9 MHz QCMby using $Ba^{2+}$ salt at high pH condition in case of DPPA or by mixing the lipids with film deposition promoter such as Octadecylamin or DPPA.
The adsorption-desorption characteristics of gases on lipid films on QCM were defined by some working parameters from the sensor response curves. The standard gas was generated by bubbling the liquid with $N_2$ gas. Because of the nonspecific physisorption of chemical vapors on lipids film, the adsorption and desorption responses of gases were highly reproducible. It was also observed that the output signals of QCM were varied with the number of LB film layers.
To identify the odorants, a multi(four or six)-channel sensor in which the channels were coated with different mixed lipid films was constructed. With these data we constructed circular profile patterns and two channel plots and some materials are clustered. In the two channel plot, the proper coating material could be selected by observing the clustering within confidence level.
Using the SOFM neural network system, nine kinds of different chemical vapors and three different mixtures of methanol-butanol were identified within 90-95% accuracy.
여러 가지 인지질류의 수면 상에서의 단분자 거동과 LB 막으로의 전이 특성을 살펴보았고 이러한 인지질들을 감응막으로 사용하여 QCM위에 누적시켜 여러 가지 냄새물질들의 흡탈착 특성을 조사하여 이를 바탕으로 인공 신경망을 이용한 후각센서 시스템을 연구하였다.
인지질 LB 막의 다층 막은 DPPA의 경우 높은 pH조건에서 2가염 ($Ba^{2+}$)을 사용하여 이적시켰고 다른 인지질의 경우에는 막이전이 잘 이루어지는 물질(ODA 또는 DPPA)과 혼합막을 형성하여 다층 막을 형성하였다.
인지질 감응막과 냄새물질간의 흡탈착 특성을 살피고 그 냄새물질들을 구별해내기 위하여 센서의 응답 곡선으로부터 몇 가지 특성 변수를 설정하였다. 표준가스는 질소 가스를 냄새물질에 통과시켜 포화시킴으로써 얻는다. 냄새물질과 인지질 감응막간의 비선별적인 물리흡착을 이용하기 때문에 응답은 상당한 재현성을 보였다. 출력되는 응답의 강도는 감응막인 LB 막의 누적 층수를 증가시켜서 조절이 가능하였다.
센서의 냄새물질의 구별 능을 증진시키기 위하여 서로 다른 인지질막이 누적된 다채널 센서를 구성하였다. 응답곡선 으로부터의 특성변수를 이용하여 다채널 원형 패턴과 두개의 채널을 사용하여 각 냄새물질의 특성변수간의 거리를 이용하여 몇 가지 물질들을 그룹 지었으며 특성변수별로 다른 그룹이 형성되었으며 이로부터 특성변수들이 서로 다른 정보를 내포한다는 사실을 알 수 있었다. SOFM 인공신경망을 이용한 9 가지 냄새물질과 메탄올-부탄올 혼합물의 인식실험 결과는 특성변수별로 차이가 거의 없었으며 약 90-96%의 인식률을 보였다.
