GAS SENSING DEVICE AND METHOD FOR OPERATING A GAS SENSING DEVICEA gas sensing device for sensing one or more gases in a mixture of gases is provided. The gas sensing device comprises: one or more chemo-resistive gas sensors; one or more heating elements for heating each of the gas sensors; an information extraction block configured for receiving the signal samples and for generating representations for the received signal samples; and a decision making block configured for receiving the representations, wherein the decision making block comprises a weighting block and a trained model based algorithm stage, wherein the weighting block is configured for receiving the feature samples of one of the representations and for applying one or more time-variant weighting functions to each of the feature samples of the respective representation in order to calculate for each of the representations a weighted representation comprising weighted feature samples, wherein the algorithm stage comprises an input layer and an output layer, wherein the decision making block comprises one or more trained models for the algorithm stage, wherein the weighted representations for each of the gas sensors are input to the input layer of the algorithm stage, wherein the decision making block creates for each of the gas sensors sensing results for each of the gas sensors, which are created by using at least one of the one or more trained models at the algorithm stage so that the sensing results for each of the gas sensors depend on the weighted representations of each of the gas sensors. [Image]A gas sensing device for sensing one or more gases in a mixture of gases; the gas sensing device (1) comprising: one or more chemo-resistive gas sensors (2), wherein each of the gas sensors (2) is configured for generating signal samples (SIG) corresponding to a concentration of one of the one or more gases in the mixture of gases, wherein the one or more gas sensors (2) are alternately operated in recovery phases (RP) and in sense phases (SP), wherein at least some of the signal samples (SIG) of each of the gas sensors (2) are generated during the sense phases (SP); one or more heating elements (3) for heating the gas sensors (2) according to one or more first temperature profiles (FTP) during the recovery phases (RP) and according to one or more second temperature profiles (STP) during the sense phases (SP), wherein for each of the gas sensors (2) a maximum temperature of the respective first temperature profile (FTP) is higher than a maximum temperature of the respective second temperature profile (STP); an information extraction block (4) configured for receiving the signal samples (SIG) and for generating representations (REP) for the received signal samples (SIG) for each of the gas sensors (2) based on a plurality of features of the received signal samples (SIG) of the respective gas sensor (2), wherein each of the features refers to a variation of dynamic characteristics of the received signal samples (SIG) of the respective gas sensor (2) over time, wherein each of the representations (REP) comprises a plurality of feature samples (FIS), wherein each of the feature samples (FIS) is based on one or more of the features of the respective gas sensor (2); and a decision making block (5) configured for receiving the representations (REP), wherein the decision making block (5) comprises a weighting block (6) and a trained model based algorithm stage (7), wherein the weighting block (6) is configured for receiving the feature samples (FIS) of one of the representations (REP) and for applying one or more time-variant weighting functions to each of the feature samples (FIS) of the respective representation (REP) in order to calculate for each of the representations (REP) a weighted representation (WREP) comprising weighted feature samples (WFIS), wherein the algorithm stage (7) comprises an input layer (8) and an output layer (9), wherein the decision making block (5) comprises one or more trained models (TM) for the algorithm stage (7), wherein the weighted representations (WREP) for each of the gas sensors (2) are input to the input layer (8) of the algorithm stage (7), wherein the decision making block creates (5) for each of the gas sensors (2) sensing results (SR) based on output values (OV) of the output layer (9) of the algorithm stage (7), wherein the output values (OV) for each of the gas sensors (2) are created by using at least one of the one or more trained models (TM) at the algorithm stage (7) so that the output values (OV) for each of the gas sensors (2) depend on the weighted representations (WREP) of each of the gas sensors (2).
가스 감지 디바이스 및 가스 감지 디바이스를 동작시키는 방법가스들의 혼합물에서 하나 이상의 가스들을 감지하기 위한 가스 감지 디바이스가 제공된다. 가스 감지 디바이스는: 하나 이상의 화학 저항성 가스 센서들; 가스 센서들 각각을 가열하기 위한 하나 이상의 가열 요소들; 신호 샘플들을 수신하도록 그리고 수신된 신호 샘플들에 대한 표현들을 생성하도록 구성되는 정보 추출 블록; 및 표현들을 수신하도록 구성되는 의사결정 블록을 포함하고, 여기서 의사결정 블록은, 가중 블록 및 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 스테이지를 포함하고, 여기서 가중 블록은 표현들 중 하나의 표현의 피처 샘플들을 수신하도록 그리고 표현들 각각에 대해, 가중된 피처 샘플들을 포함하는 가중된 표현을 계산하기 위해, 각각의 표현의 피처 샘플들 각각에 하나 이상의 시변 가중 함수들을 적용하도록 구성되고, 여기서 알고리즘 스테이지는 입력 레이어 및 출력 레이어를 포함하고, 여기서 의사결정 블록은 알고리즘 스테이지에 대한 하나 이상의 트레이닝된 모델들을 포함하고, 여기서 가스 센서들 각각에 대한 가중된 표현들은 알고리즘 스테이지의 입력 레이어에 입력되고, 여기서 의사결정 블록은 가스 센서들 각각에 대해 가스 센서들 각각에 대한 감지 결과들을 생성하고, 가스 센서들 각각에 대한 감지 결과들은 알고리즘 스테이지에서 하나 이상의 트레이닝된 모델들 중 적어도 하나를 사용함으로써 생성되어 가스 센서들 각각에 대한 감지 결과들이 가스 센서들 각각의 가중된 표현들에 의존하도록 한다.가스들의 혼합물에서 하나 이상의 가스들을 감지하기 위한 가스 감지 디바이스로서,상기 가스 감지 디바이스(1)는:하나 이상의 화학 저항성 가스 센서(chemo-resistive gas sensor)들(2)  상기 가스 센서들(2) 각각은 상기 가스들의 혼합물에서 상기 하나 이상의 가스들 중 하나의 가스의 농도에 대응하는 신호 샘플들(SIG)을 생성하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 가스 센서들(2)은 리커버리 페이즈(recovery phase)들(RP)에서 그리고 감지 페이즈들(SP)에서 교호로 동작되고, 상기 가스 센서들(2) 각각의 신호 샘플들(SIG) 중 적어도 일부는 상기 감지 페이즈들(SP) 동안 생성됨 -;상기 리커버리 페이즈들(RP) 동안에는 하나 이상의 제1 온도 프로파일들(FTP)에 따라 그리고 상기 감지 페이즈들(SP) 동안에는 하나 이상의 제2 온도 프로파일들(STP)에 따라 상기 가스 센서들(2)을 가열하기 위한 하나 이상의 가열 요소들(3) - 상기 가스 센서들(2) 각각에 대해, 각각의 제1 온도 프로파일(FTP)의 최대 온도가 각각의 제2 온도 프로파일(STP)의 최대 온도보다 더 높음 -;상기 신호 샘플들(SIG)을 수신하도록 그리고 각각의 가스 센서(2)의 수신된 신호 샘플들(SIG)의 복수의 피처(feature)들에 기초하여 상기 가스 센서들(2) 각각에 대한 수신된 신호 샘플들(SIG)에 대한 표현들(REP)을 생성하도록 구성되는 정보 추출 블록(4) - 상기 피처들 각각은, 시간이 지남에 따른, 상기 각각의 가스 센서(2)의 수신된 신호 샘플들(SIG)의 동적 특성들의 변화에 관련되고, 상기 표현들(REP) 각각은 복수의 피처 샘플들(FIS)을 포함하고, 상기 피처 샘플들(FIS) 각각은 상기 각각의 가스 센서(2)의 피처들 중 하나 이상에 기초함 -; 및상기 표현들(REP)을 수신하도록 구성되는 의사결정 블록(decision making block)(5)을 포함하고,상기 의사결정 블록(5)은, 가중 블록(weighting block)(6) 및 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 스테이지(trained model based algorithm stage)(7)를 포함하고, 상기 가중 블록(6)은 상기 표현들(REP) 중 하나의 표현의 피처 샘플들(FIS)을 수신하도록 그리고 상기 표현들(REP) 각각에 대해, 가중된 피처 샘플들(WFIS)을 포함하는 가중된 표현(WREP)을 계산하기 위해, 각각의 표현(REP)의 피처 샘플들(FIS) 각각에 하나 이상의 시변 가중 함수(time-variant weighting function)들을 적용하도록 구성되고, 상기 알고리즘 스테이지(7)는 입력 레이어(input layer)(8) 및 출력 레이어(9)를 포함하고, 상기 의사결정 블록(5)은 상기 알고리즘 스테이지(7)에 대한 하나 이상의 트레이닝된 모델들(TM)을 포함하고, 상기 가스 센서들(2) 각각에 대한 가중된 표현들(WREP)은 상기 알고리즘 스테이지(7)의 상기 입력 레이어(8)에 입력되고, 상기 의사결정 블록(5)은 상기 알고리즘 스테이지(7)의 상기 출력 레이어(9)의 출력 값들(OV)에 기초하여 상기 가스 센서들(2) 각각에 대해 감지 결과들(SR)을 생성하고, 상기 가스 센서들(2) 각각에 대한 출력 값들(OV)은 상기 알고리즘 스테이지(7)에서 상기 하나 이상의 트레이닝된 모델들(TM) 중 적어도 하나를 사용함으로써 생성되어 상기 가스 센서들(2) 각각에 대한 출력 값들(OV)이 상기 가스 센서들(2) 각각의 가중된 표현들(WREP)에 의존하도록 하는, 가스 감지 디바이스.