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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤동진
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 과학기술연합대학원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2023
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최근 외부 타공사에 의한 매설 배관 파손 사고가 빈번히 발생함에 따라 관망 충격 손상 모니터링 기술이 주목받고 있다. 타공사에 의한 매설 배관 파손 사고는 내부 유체의 대량 누출로 인한 폭발, 환경 오염, 지반 침하 그리고 경제적 손실을 유발할 뿐만 아니라 산업 활동과 일상 생활에 필수적인 물, 가스, 석유 그리고 열 등의 에너지원 공급 중단에 따른 도시 기능 마비를 초래한다. 따라서, 안전한 배관 시설 운영을 위해서는 매설 배관 충격 파손을 조기에 검출 가능한 모니터링 기술이 필요한 실정이다.
본 연구는 매설 배관의 충격 손상을 조기에 검출하기 위한 새로운 신호 처리 및 판정 기법으로 구성한 충격 손상 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫번째 구성요소는 잡음환경에서도 최적 주파수 대역의 신호를 자동적으로 여과하는 첨도 기반 전달 함수(kurtosis-based transfer function, KTF)이다. 시뮬레이션으로 재현한 –20 dB의 손상 신호를 첨도 기반 전달함수에 적용한 결과, 기존의 신호처리 기법에서 필수적인 인위적인 최적 주파수 대역 선정과정 없이도 충격 손상 신호의 신호 대 잡음 비 향상이 가능하여 다양한 현장에서 적용가능한 기법임을 확인하였다.
알고리즘의 두번째 구성요소는 매설 배관 상태 판정이며, 이를 위해 새롭게 손상 판정 지표들을 제안한다. 제안 판정 지표 중 첫번째는 주파수 영역의 유사도 검사 지표인 MMSCindex (Modified magnitude square coherence index)이고, 두번째는 시간 영역의 과도 신호 측정 지표인 Fk (kurtosis feature)이다. 따라서, 두가지 영역의 정보에 기반하여 매설 배관의 손상 상태를 판정한다. 제안한 판정 기법을 시뮬레이션 신호에 적용한 결과, 배관의 충격 손상 상태와 정상 상태의 구분이 가능함을 확인하였다.
새롭게 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 위치와 환경 조건이 다른 3곳의 실제 운용중인 매설 배관에 알고리즘을 적용한 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘이 매설 배관의 손상을 유발하는 충격을 실시간 검출이 가능함을 확인하였다. 또한, 매설 배관 손상의 잠재적 원인인 backhoe에 의한 타공사 검출 검증 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 배관 충격 손상의 발생 전 단계에서 조기 경보가 가능함을 실험적으로 검증하였다.
또한, 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 나타내는 딥러닝 기술을 매설 배관 모니터링 분야의 적용 가능성을 검증하기 위해, 손상 판정을 위한 CNN 기반의 이중-스트림 글로벌 퓨전 분류기 (two-stream global fusion classifier, TS-GFC) 모델을 개발하고 배관 손상 모니터링 알고리즘에 적용한다. 그 결과, 새로운 유형의 충격 손상임에도 불구하고 95 % 이상의 정확도로 충격 손상 검출이 가능함을 확인하였다.
결론적으로, 본 연구에서는 새롭게 제안한 알고리즘의 현장 검증 과정을 통해 배관 충격 손상의 조기 검출이 가능함을 확인하였고, 기존의 방법보다 다양한 조건에서도 범용적으로 적용 가능한 기술임을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매설 배관 모니터링 기술 중 검출 성능과 현장적용성이 우수한 기술임을 검증하였다.
본 연구는 매설 배관의 충격 손상을 조기에 검출하기 위한 새로운 신호 처리 및 판정 기법으로 구성한 충격 손상 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫번째 구성요소는 잡음환경에서도 최적 주파수 대역의 신호를 자동적으로 여과하는 첨도 기반 전달 함수(kurtosis-based transfer function, KTF)이다. 시뮬레이션으로 재현한 –20 dB의 손상 신호를 첨도 기반 전달함수에 적용한 결과, 기존의 신호처리 기법에서 필수적인 인위적인 최적 주파수 대역 선정과정 없이도 충격 손상 신호의 신호 대 잡음 비 향상이 가능하여 다양한 현장에서 적용가능한 기법임을 확인하였다.
알고리즘의 두번째 구성요소는 매설 배관 상태 판정이며, 이를 위해 새롭게 손상 판정 지표들을 제안한다. 제안 판정 지표 중 첫번째는 주파수 영역의 유사도 검사 지표인 MMSCindex (Modified magnitude square coherence index)이고, 두번째는 시간 영역의 과도 신호 측정 지표인 Fk (kurtosis feature)이다. 따라서, 두가지 영역의 정보에 기반하여 매설 배관의 손상 상태를 판정한다. 제안한 판정 기법을 시뮬레이션 신호에 적용한 결과, 배관의 충격 손상 상태와 정상 상태의 구분이 가능함을 확인하였다.
새롭게 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 위치와 환경 조건이 다른 3곳의 실제 운용중인 매설 배관에 알고리즘을 적용한 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘이 매설 배관의 손상을 유발하는 충격을 실시간 검출이 가능함을 확인하였다. 또한, 매설 배관 손상의 잠재적 원인인 backhoe에 의한 타공사 검출 검증 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 배관 충격 손상의 발생 전 단계에서 조기 경보가 가능함을 실험적으로 검증하였다.
또한, 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 나타내는 딥러닝 기술을 매설 배관 모니터링 분야의 적용 가능성을 검증하기 위해, 손상 판정을 위한 CNN 기반의 이중-스트림 글로벌 퓨전 분류기 (two-stream global fusion classifier, TS-GFC) 모델을 개발하고 배관 손상 모니터링 알고리즘에 적용한다. 그 결과, 새로운 유형의 충격 손상임에도 불구하고 95 % 이상의 정확도로 충격 손상 검출이 가능함을 확인하였다.
결론적으로, 본 연구에서는 새롭게 제안한 알고리즘의 현장 검증 과정을 통해 배관 충격 손상의 조기 검출이 가능함을 확인하였고, 기존의 방법보다 다양한 조건에서도 범용적으로 적용 가능한 기술임을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매설 배관 모니터링 기술 중 검출 성능과 현장적용성이 우수한 기술임을 검증하였다.
목차
1. 서 론1.1. 연구 배경1.2. 기존 연구 동향1.3. 논문 개요2. 이론적 배경2.1. 도달 시간차 기반 매설 배관 손상 위치표정2.2. 매설 배관에서의 탄성파 전파특성3. 매설 배관 충격 손상 검출 알고리즘 개발3.1. 충격 손상 위치 표정을 위한 신호처리 기법3.1.1. 기존 신호처리 기법의 문제점3.1.2. 첨도 기반 전달 함수 개발3.2. 충격 손상 판정을 위한 판정 지표3.2.1. 손상 위치표정 기법의 한계3.2.2. 시간 및 주파수 영역 배관 상태 판정 지표4. 매설 배관 충격 손상 검출 알고리즘 검증4.1. 실험 구성 및 테스트베드 구축4.1.1. 테스트베드 선정 및 구축4.1.2. 실험 구성4.2. 센서 및 계측 시스템4.2.1. 매설 배관 감시 센서4.2.2. GPS 기반 시간 동기화 분산 계측 시스템4.3. 배관 직접 충격 검출 실험 결과 및 고찰4.3.1. 배관 충격 강도 및 특성 조사4.3.2. 실험적 준종파 전파속도 검증4.3.3. 배관 직접 충격 검출4.4. 배관 타공사 충격 검출 실험 결과 및 고찰4.4.1. 타공사 전파 신호 특성 관찰4.4.2. 배관 간접 충격 검출5. 매설 배관 충격 손상 검출을 위한 딥러닝 모델 개발5.1. CNN 기반 충격 손상 탐지5.1.1. TS-GFC 모델 개발5.1.2. 모델 성능평가 지표5.1.3. 학습 및 테스트 데이터셋 구성5.1.4. 모델 성능 비교 및 하이퍼파라메터 선정5.2. 모델 성능 평가 및 고찰5.2.1. 원시 신호 기반5.2.2. 첨도 기반 전달함수 기반6. 결 론7. 참고문헌Appendix A. 정규분포의 첨도
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