최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
This study extends the Distributed Temperature Sensing (DTS) application to delineate the saturated zones in shallow sediment and evaluate the groundwater flow in both downward and upward directions. Dry, partially and fully saturated zones and water level in the subsurface can be recognized from this study. High resolution seepage velocity in vertical direction was estimated from the temperature data in the fully saturated zone. By a single profile, water level can be detected and seepage velocity in saturated zone can be estimated. Furthermore, thermal gradient analysis serves as a new technique to verify unsaturated and saturated zones in the subsurface. The vertical seepage velocity distribution in the recognized saturated zone is then analyzed with improvement of Bredehoeft and Papaopulos' model. This new approach provides promising potential in real-time monitoring of groundwater movement.
본 연구에서는 공장 내부의 설비의 동작의 이상 유무를 저가의 센서를 사용하여 모니터링하고 이를 확인할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 저가의 센서들은 저렴한 비용으로 넓은 장소에 다량의 기기들에 설치할 수 있다는 장점을 가지지만 센서의 오작동 및 센서의 정확성 문제로 정확한 감시와 확인이 어려워진다는 단점을 가진다. 따라서 저가의 센서를 사용하게 되면 생산설비에서 발생하는 데이터로부터 이상 값을 구분하여 이상상황에 대한 센서의 오작동인지 또는 설비의 고장인지 여부를 판단하고 이를 알람을 통해 확인할 수 있는 모니터링 시스템이 필수로 구축되어야 한다. 본 연구에서 우리는 저가의 센서들에서 감지된 정상 범위를 벗어나는 데이터 값에서 센서의 오작동과 설비의 고장여부를 구분할 수 있는 시스템을 구현하였으며 이를 위해 우리는 가중이동 평균법과 푸리에 변환 기반 신호 검증 시스템을 혼합한 시스템을 설계 구현하였다. 이를 통해 설비에서 정상범위를 벗어나는 값들이 감지되는 경우 이들을 기기의 이상과 센서의 이상 상황으로 구분할 수 있도록 하였으며 실험결과 전체 이상 신호 값 중에 1/3에 해당하는 부분을 센서의 이상 상황으로 분류 정상처리하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 우리는 모니터링 시스템의 구축 비용 절감을 위해 정보를 무선통신으로 전송하도록 하였으며 작동 센싱 정보들을 비정형 데이터로 구현 처리하도록 하여 다수의 센서에서 수집된 대규모의 정보들을 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
In this paper, we present a distributed algorithm for detecting dynamic event regions in wireless sensor network with the consideration on energy saving. Our model is that the sensing field is monitored by a large number of randomly distributed sensors with low-power battery and limited functionality, and that the event region is dynamic with motion or changing the shape. At any time that the event happens, we need some sensors awake to detect it and to wake up its k-hop neighbors to detect further events. Scheduling for the network to save the total power-cost or to maximize the monitoring time has been studied extensively. Our scheme is that some predetermined sensors, called critical sensors are awake all the time and when the event is detected by a critical sensor the sensor broadcasts to the neighbors to check their sensing area. Then the neighbors check their area and decide whether they wake up or remain in sleeping mode with certain criteria. Our algorithm uses only 2 bit of information in communication between sensors, thus the total communication cost is low, and the speed of detecting all event region is high. We adapt two kinds of measure for the wake-up decision. With suitable threshold values, our algorithm can be applied for many applications and for the trade-off between energy saving and the efficiency of event detection.
무선 센서네트워크는 온도나 소리, 진동, 압력, 움직임 등의 환경 조건을 감시할 수 있는 장치가 다른 위치에 분산되어 있는 무선 네트워크이다. 환경 모니터링은 센서 네트워크의 응용분야로 과학적으로 많은 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 온도, 습도, 조도 센서의 모니터링에 사용되는 센서 네트워크 시스템을 설계 ${\cdot}$ 구현한다.
Intelligent distribution equipment is inevitable to realize self-healing which is one of smart grid functions in distribution network. Therefore, most of distribution equipment have been developed with self diagnostic sensors. However, it is not effective to construct on-line monitoring system for underground distribution cable because of high cost and low sensitivity. Recently, optical fiber composite cable is being considered for communication and power delivery in order to cope with increasing communication in distribution network. This paper presents the design and performance assessment results of underground cable on-line monitoring system using DTS(Distributed Temperature Sensing) and optical fiber composite underground cable.
본 연구에서는 여러 지점의 온도를 동시에 측정할 수 있는 두 가지 온도 모니터링 기법을 소개하고 있다. 그 하나는 고유주소를 가지고 있는 온도센서로 구성된 온도센서 배열 케이블을 이용하는 기법이며, 다른 하나는 광섬유 센서를 이용하여 분포 온도를 측정하는 기법이다. 이 두 기법의 차이점은 다음과 같이 요약될 수 있다. 온도센서 배열 케이블은 온도센서가 위치하는 정확한 지점의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 측정의 정밀도 및 분해능은 그 온도 센서의 성능에 따라 결정된다. 한편, 광섬유 센서는 레이저 펄스가 광섬유를 따라 보내질 때 생성되는 Raman 역산란파를 분석함으로써 온도를 측정하기 때문에 분포 개념의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 분해능은 측정거리, 측정시간 및 온도측정 거리분해능에 따라 결정된다. 본 논문은 두 가지 온도 모니터링 시스템의 장단점을 비교함으로써 기술적이고 경제적인 측면에서 그의 응용분야를 면밀히 검토하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 두 기법을 이용한 다양한 실험을 실시하였다. 그 결과를 검토해 보면 온도센서 배열 케이블은 300m 범위 내의 지하수 흐름, 지열 분포 및 그라우팅 효과 검증에 적합할 것으로 판단되며 광섬유 센서는 상대적으로 긴 거리에 걸친 분포 온도에 대한 정보가 필요한 파이프 파인 감시, 터널 화재 감시 및 전력선 모니터링과 같은 분야에서 효율적으로 활용될 것이 기대된다.
Brillouin backscatter is a type of reflection that occurs when light is shone into an optical fibre. Brillouin reflections are very sensitive to changes in the fibre arising from external effects, such as temperature, strain and pressure. We report here several case studies on the measurement of strain using Brillouin reflections. A mechanical bending test of an I beam, deployed with both fiber optic sensors and conventional strain gauge rosettes, was performed with the aim of evaluating: (1) the capability and technical limit of the DTSS technology for strain profile sensing; (2) the reliability of strain measurement using fiber optic sensor. The average values of strains obtained from both DTSS and strain gauges (corresponding to the deflection of I beam) showed a linear relationship and an excellent one-to-one match. A practical application of DTSS technology as an early warning system for land sliding or subsidence was examined through a field test at a hillside. Extremely strong, lightweight, rugged, survivable tight-buffered cables, designed for optimal strain transfer to the fibre, were used and clamped on the subsurface at a depth of about 50cm. It was proved that DTSS measurements could detect the exact position and the progress of strain changes induced by land sliding and subsidence. We also carried out the first ever distributed dynamic strain measurement (10Hz) on the Korean Train eXpress(KTX) railway track in Daejeon, Korea. The aim was to analyse the integrity of a section of track that had recently been repaired. The Sensornet DTSS was used to monitor this 85m section of track while a KTX train passed over. In the repaired section the strain increases to levels of 90 microstrain, whereas in the section of regular track the strain is in the region of 30-50 microstrain. The results were excellent since they demonstrate that the DTSS is able to measure small, dynamic changes in strain in rails during normal operating conditions. The current 10km range of the DTSS creates a potential to monitor the integrity of large lengths of track, and especially higher risk sections such as bridges, repaired track and areas at risk of subsidence.
In order to do continuous health monitoring of large structures, it is necessary that the distributed sensing of strain and temperature of the structures be measured. So, we present the temperature compensation of a signal from a fiber optic BOTDA (Brillouin Optical Time Domain Analysis) sensor. A fiber optic BOTDA sensor has good performance of strain measurement. However, the signal of a fiber optic BOTDA sensor is influenced by strain and temperature. Therefore, we applied an optical fiber on the beam as follows: one part of the fiber, which is sensitive to the strain and the temperature, is bonded on the surface of the beam and another part of the fiber, which is only sensitive to the temperature, is located nearby the strain sensing fiber. Therefore, the strains can be determined from the strain sensing fiber while compensating for the temperature from the temperature sensing fiber. These measured strains were compared with the strains from electrical strain gages. After temperature compensation, it was concluded that the strains from the fiber optic BOTDA sensor had good coincidence with those values of the conventional electrical strain gages.
Globally, civil infrastructures are deteriorating at an alarming rate caused by overuse, overloading, aging, damage or failure due to natural or man-made hazards. With such a vast network of deteriorating infrastructure, there is a growing interest in continuous monitoring technologies. In order to provide a true distributed sensor and control system for civil structures, we are developing a Structural Nervous System that mimics key attributes of a human nervous system. This nervous system is made up of building blocks that are designed based on mechanoreceptors as a fundamentally new approach for the development of a structural health monitoring and diagnostic system that utilizes the recently developed piezo-fibers capable of sensing and actuation. In particular, our research has been focused on producing a sensory nervous system for civil structures by using piezo-fibers as sensory receptors, nerve fibers, neuronal pools, and spinocervical tract to the nodal and central processing units. This paper presents up to date results of our research, including the design and analysis of the structural nervous system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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