위스키를 식별하는 '전자 코'의 정확도는 96%에 달합니다. 네티즌: 마오타이에게도 하나 주세요.

중국의 마오타이와 해외 일부 고급 위스키는 가격이 비싸지만 중요한 위조 대상이기도 합니다.

소믈리에 없이 평범한 사람들이 어떻게 와인의 품질과 진위 여부를 빠르게 판단할 수 있을까요?

최근 한 엔지니어 그룹이 와인 냄새를 맡는 데 특별히 사용되는 NOS.E라는 '전자 코'를 개발했습니다.

4분 이내에 다양한 위스키 스타일, 브랜드 및 원산지의 "냄새"를 맡을 수 있어 와인 감상에 대한 새로운 아이디어를 열어줍니다.

왜 "맛" 대신 "냄새"에 의존하나요?

사실 위스키의 맛, 향, 질감, 색상 등의 특성은 평가에 효과적인 정보를 제공할 수 있습니다.

그 중 냄새는 와인의 맛에 영향을 미치는 주요 요소입니다. 연구진은 이를 NOS.E 디자인의 주요 돌파구로 활용했습니다.

2019년 호주 CEBIT 무역 박람회에서 NOS.E로 6개의 위스키를 테스트했습니다. 그 중 지역 정확도는 100%, 브랜드 이름 정확도는 96.15%, 스타일 정확도는 92.31%였습니다.

전자코라고 하지만 실제로는 코처럼 보이지 않아요!

올해 4월, IEEE 저널인 IEEE Sensors에 연구 논문이 게재되었습니다.

이 소식을 접한 일부 네티즌들은 “드디어 가짜 와인을 식별할 수 있다!”라며 신이 났다.

일부 네티즌들은 마오타이용으로 개발해야 한다고 농담을 하기도 했습니다.

그렇다면 이 깔끔하고 실용적인 와인 시음 도구는 어떻게 작동할까요? 정말 믿을만한가요?

테스트 전 샘플 전처리

이전 CeBIT 무역 박람회에서 NOS.E 개발자들은 이 "전자 코"의 효과를 현장에서 테스트했습니다.

정식 테스트에 앞서 변수를 제어하고 결과에 관련 없는 변수의 간섭을 줄이기 위해 연구자들은 샘플을 전처리했습니다.

실험 대상으로 위스키 샘플 6개(믹스 몰트 위스키 3개, 싱글 몰트 위스키 3개)를 선택했습니다. 위스키를 넣고 동일한 양의 샘플을 개별 고체상 미세추출(SPME) 바이알에 넣습니다.

샘플을 30°C로 가열하고 SPME 섬유를 사용하여 가스 크로마토그래피용 기준으로 클로로벤젠-D5를 샘플링합니다.

그런 다음 클로로벤젠-D5로 수집한 각 SPME 섬유를 각 위스키 샘플 위에 놓고(액체와 접촉하지 않음) 5분 동안 그대로 둡니다.

다음으로 이러한 SPME 섬유를 GC×GC-TOFMS 장비에 순차적으로 배치하고 수집된 정보를 처리하고 분석합니다.

전자코는 6개의 샘플을 대상으로 396번의 테스트를 거쳤습니다

연구진은 인간의 후각 시스템을 모방하기 위해 NOS.E에 총 8개의 냄새 센서를 장착했습니다.

공식 테스트 시작 -

샘플이 담긴 SPME 바이알에 공기를 주입하면 와인에 함유된 휘발성 유기 화합물이 전자코로 더 빨리 배출되도록 촉진할 수 있습니다.

인간의 후각 시스템을 모방하기 위해 연구원들은 NOS.E용 가스 센서 8개를 설계했습니다.

전자 코는 분자가 감지한 각 냄새를 평가한 다음 데이터를 컴퓨터에 입력합니다. 수집된 데이터는 비모수 커널 기반 모델링을 통해 정규화되고 전처리됩니다.

그 중 모델링 과정은 MATLAB에서 진행됩니다.

센서 편향의 영향을 줄이기 위해 다음 정규화 공식이 채택되었습니다.

여기서 y(t)와 ˆy(t)는 각각 정규화 전과 후의 센서 응답을 나타냅니다.

그런 다음 NOS.E의 시스템은 가스 센서의 응답에서 센서 응답의 최대 1차 도함수, 최소 2차 도함수, 최대 2차 도함수, 입력과 응답 피크 사이의 시간 간격 등 9가지 특징을 추출합니다.

특징 추출 후 데이터를 분류합니다. 각 위스키의 데이터 세트를 무작위로 섞은 다음 80:20으로 분할하여 훈련 세트와 테스트 세트를 만듭니다.

훈련 세트의 경우 10겹 교차 검증(10-CV) 방법을 사용하여 10개의 하위 집합으로 나누어 위스키 분류 모델을 학습합니다. 9개의 하위 집합은 훈련에 사용되고 나머지 1개는 검증에 사용됩니다.

선형 판별 방법(LD), 지원 벡터 머신(SVM) 및 부분 공간 판별 방법(SUBD)*을 사용하여 분류기를 훈련하고 새로운 결합 분류기를 구축하기 위한 구성 요소 분류기 세트를 생성합니다.

최종 분석 결과는 새로운 분류기에 의해 단말로 전송되어 사용자에게 제시됩니다.

연구원들은 우발적인 오류를 줄이기 위해 각 위스키 샘플에 대해 여러 번의 실험을 수행했으며 각 샘플을 10번 테스트한 후 동일한 종류의 새 위스키로 교체하여 알코올 휘발이 실험에 미치는 영향을 줄였습니다. .

연구원들은 전후로 총 396번의 테스트를 진행했습니다.

NOS.E는 위스키의 원산지와 스타일을 판단하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.

NOS.E가 수집하고 처리한 데이터의 정확성을 테스트하기 위해 연구진은 또한 가장 진보된 2차원 가스 크로마토그래피-시간-시간 분석법을 사용했습니다. -비행 질량 분석법(GC×GC -ToFMS)을 통해 위스키 샘플을 대조군으로 분석했습니다.

NOS.E 테스트 결과를 3차원으로 테스트했습니다.

첫 번째 측면은 각 위스키 샘플을 서로 분리할 수 있는지 여부입니다. NOS.E의 현장 테스트 결과의 정확도는 다음과 같습니다.

두 번째 측면은 다양한 위스키 샘플의 원산지를 판단하는 측면에서 NOS.E의 테스트 결과의 가장 높은 정확도는 100%에 이릅니다.

세 번째 측면은 다양한 위스키 샘플의 스타일을 판단할 때 NOS.E 테스트 결과의 정확도가 약 82%~94%라는 것입니다.

저자 소개

연구 논문의 첫 번째 저자인 Wentian Zhang은 산둥 제1의과대학과 호주 시드니 공과대학에서 가르치고 있으며, 그의 주요 연구 방향은 제어 공학 계산과 의학 계산입니다. .

Xi'an 전자 과학 기술 대학의 Taoping Liu도 NOS.E 개발에 참여했습니다. 그는 호주 시드니 공과 대학에서 박사 학위를 취득했습니다. 그의 주요 연구 방향은 제어 공학 계산 및 의료 계산입니다. .

시드니 공과대학교의 보고서에 따르면, NOS.E는 위스키를 식별하는 것 외에도 향후 브랜디와 향수를 식별하는 데에도 사용될 수 있습니다.

이 연구가 홍보되고 적용될 수 있다면 가까운 시일 내에 더 많은 주류에 사용될 수도 있습니다. 소비자는 작은 전자 제품만 사용하면 와인의 카테고리와 정품 여부를 쉽게 확인할 수 있습니다.

그럼 중국 술꾼들은 더 이상 짝퉁 모타이(수동 개머리) 구매에 대한 걱정을 하지 않아도 될 것입니다.

논문 주소: https://ieeexplore.ieee.org/document/9701291

참고 링크: [1 ]https://www.smithsonianmag.com/smart-news/a-new-electronic-nose-may-help-sniff-out-counterfeit-whiskey-180979931/

[2]https://wikipedia. org/wiki/Gas_chromatography

위 내용은 위스키를 식별하는 '전자 코'의 정확도는 96%에 달합니다. 네티즌: 마오타이에게도 하나 주세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!