시간영역반사계(time domain reflectometry, TDR)는 한 쌍의 도선에 입력한 파동의 진행 및 반사 현상을 분석하여 도선의 상태를 감시하는 기술이다. 이를 이용하여 본 논문에서는 파이프 연결부의 누수 감지 시스템을 개발하였다. 파이프 표면에 설치된 도선을 통해 TDR 신호를 송신하면, 누수에 의해 도선의 특성 임피던스가 달라지는 지점에서는 반사가 일어나게 되고 이를 기반으로 누수의 발생지점을 추론할 수 있다. 이를 위해, 유한차분 시간영역법(finite difference time domain, FDTD)을 이용한 전진 모델을 만들고, 이의 역문제를 풀어 누수 위치를 추론하였다.
GIS 기술은 공간데이터 조작능력을 향상시켰으며, 다양한 분석을 통하여 지리정보 서비스를 제공하고 있다. 이런 상황에서 인구증가와 도시 집중화 현상에 따른 물의 사용량이 증가하였다. 그러나 물 부족현상, 누수 및 수질악화 문제로 물의 지속적인 확보가 어려워지고 있다. 누수로 인한 막대한 손실을 줄이고자 GIS를 이용하여 누수를 판단하고 누수위치를 검색할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GIS상에서 TDR기술을 이용하여 누수 감지시스템을 제안하고 유효성을 입증하기 위해 GIS 데이터베이스와 파이로트 시스템을 구축하여 시뮬레이션 하였다.
유해화학물질 이송관로의 실시간 유지관리를 위하여 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프 제작, GIS관망 구축을 위한 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 개발을 수행하였다. 또한, 파일럿규모의 야외시험시설을 구축하여 시스템 동작여부를 확인하였다. 파손 예방은 파이프에 부착된 센서 케이블을 통하여 감지하도록 하였고, 누수는 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계할 수 있는 앱 프로그램으로 실시간 자료 수집을 수행할 수 있도록 하였고, 감시 서버프로그램을 통하여 실시간 감시 및 알람이 가능하도록 하였다.
배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
현재, 일반적인 누수감지 모니터링 시스템은 라이선스를 지불하는 전자 지도를 이용하기에, 시스템 구축비용과 관리 주체인 지자체의 재정 지출을 높이며 유지보수, 기능 확장, 타 시스템과의 호환 등 비효율적인 문제점을 안고 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 범용 지도를 이용해 저비용과 고효율을 지향하는 상수도 관망 모니터링 시스템을 개발한다. 이 시스템은 호환성이 높은 무료 지도를 활용하기에 기존의 시스템보다 구축비용과 하드웨어 요구 사항은 낮아지며, 결과적으로 전체 모니터링 시스템의 성능은 향상되고, 구축 원가는 급격히 절감된다. 시공과 함께 구축할 수 있는 파이프라인 DB 구축 방식도 함께 제안하여 전반적인 시스템의 현장 적용성도 높이는 결과를 도출한다.
시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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