광섬유 브래그 격자 센서를 활용한 재킷식 해양구조물의 손상 감지 기법 개발 Development of a Damage Monitoring Technique for Jacket-type Offshore Structures using Fiber Bragg Grating Sensors원문보기
최근 스마트 센서를 활용한 구조물의 건전성 모니터링 및 손상 탐색 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 광섬유 센서 중 하나인 FBG(fiber Bragg grating) 센서는 경량이고, 내구성이 좋으며, 전자기적 영향이 없을 뿐 아니라 한 가닥으로 여러 지점에서의 계측이 가능한 장점을 가지고 있어 많은 연구와 적용이 시도되고 있다. 이 논문에서는 이러한 FBG 센서를 활용하여 재킷식 해양구조물에 발생하는 손상을 탐색하는 연구를 수행하였으며, 특히 구조물에서 계측된 자료로부터 여러 환경요인을 제거하고 보다 손상에 민감한 특성을 보기 위하여 주성분 분석 기법 적용에 관한 연구를 중점적으로 수행하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시험조류발전소 구조물의 축소 모델을 활용하여 하중 및 온도 등의 외부 환경이 다른 조건에서 실내 실험을 수행하였고, 이로부터 본 논문에서 제안한 방법이 외부 환경의 영향을 최소화하여 보다 손상을 민감하게 탐색함을 확인하였다.
최근 스마트 센서를 활용한 구조물의 건전성 모니터링 및 손상 탐색 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 광섬유 센서 중 하나인 FBG(fiber Bragg grating) 센서는 경량이고, 내구성이 좋으며, 전자기적 영향이 없을 뿐 아니라 한 가닥으로 여러 지점에서의 계측이 가능한 장점을 가지고 있어 많은 연구와 적용이 시도되고 있다. 이 논문에서는 이러한 FBG 센서를 활용하여 재킷식 해양구조물에 발생하는 손상을 탐색하는 연구를 수행하였으며, 특히 구조물에서 계측된 자료로부터 여러 환경요인을 제거하고 보다 손상에 민감한 특성을 보기 위하여 주성분 분석 기법 적용에 관한 연구를 중점적으로 수행하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시험조류발전소 구조물의 축소 모델을 활용하여 하중 및 온도 등의 외부 환경이 다른 조건에서 실내 실험을 수행하였고, 이로부터 본 논문에서 제안한 방법이 외부 환경의 영향을 최소화하여 보다 손상을 민감하게 탐색함을 확인하였다.
Development of smart sensors for structural health monitoring and damage detection has been advanced remarkably in recent years. Nowadays fiber optic sensors, especially fiber Bragg grating (FBG) sensors, have attracted many researchers' interests for their attractive features, such as multiplexing ...
Development of smart sensors for structural health monitoring and damage detection has been advanced remarkably in recent years. Nowadays fiber optic sensors, especially fiber Bragg grating (FBG) sensors, have attracted many researchers' interests for their attractive features, such as multiplexing capability, durability, lightweight, electromagnetic interference immunity. In this paper, a damage detection approach of jacket-type offshore structures by principal component analysis (PCA) technique using FBG sensors are presented. An experimental study for a tidal current power plant structure as one of the jacket-type offshore structures was conducted to investigate the feasibility of the proposed method for damage monitoring. It has been found that the PCA technique can efficiently eliminate environmental effects from measured data by FBG sensors, resulting more damage-sensitive features under various environmental variations.
Development of smart sensors for structural health monitoring and damage detection has been advanced remarkably in recent years. Nowadays fiber optic sensors, especially fiber Bragg grating (FBG) sensors, have attracted many researchers' interests for their attractive features, such as multiplexing capability, durability, lightweight, electromagnetic interference immunity. In this paper, a damage detection approach of jacket-type offshore structures by principal component analysis (PCA) technique using FBG sensors are presented. An experimental study for a tidal current power plant structure as one of the jacket-type offshore structures was conducted to investigate the feasibility of the proposed method for damage monitoring. It has been found that the PCA technique can efficiently eliminate environmental effects from measured data by FBG sensors, resulting more damage-sensitive features under various environmental variations.
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문제 정의
그림 5의 계측 자료에서 확인할 수 있는 바와 같이 온도 및 하중에 의한 변화가 크기 때문에 단순한 계측 자료로는 구조물에 발생한 손상에 의한 자료의 변화가 드러나지 않는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 계측 자료로부터 외부의 환경에 의한 자료의 변화를 제거함으로서 각 손상이 발생 시에 그 손상의 위치 및 정도를 탐색하도록 하였다. 손상 추정 알고리즘을 적용한 실험 결과는 다음 장에서 자세히 서술하였다.
이와 같은 경우 계측자료로부터 구조물의 손상 전후의 차이를 명확히 구분하기 어렵고 또한 환경에 의한 변동 폭이 상대적으로 더 크게 나타날 수 있어 구조물 상태를 합리적으로 평가할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 주성분 분석 기법을 활용하여 구조물로부터 계측된 자료에서 외부 환경에 의한 변화를 제거하고 이로부터 보다 합리적인 손상 검색 알고리즘을 개발하고자 하였다.
약 한 달에 걸쳐 다양한 하중 및 온도 조건에서 매 5분마다 FBG 센서로부터 자료를 취득하였으며 손상 감시 성능을 평가하기 위하여 해당 기간 중 총 4가지의 손상 시나리오에 따라 여러 부재에 단계적인 커팅을 통한 손상을 가하였다(그림 5 참조). 본 연구에서는 부재에 커팅을 통해 단면 감소를 통한 구조물의 강성 감소를 모사하고자 하였고 단계적으로 여러 위치의 단면 감소를 통해 지속적으로 진행되는 구조물의 강성 감소 효과를 모사하고자 하였다. 이에 대한 자세한 손상 시나리오는 표 2와 같다.
본 연구에서는 해양 구조물이 설치·운영되는 열악한 환경에서도 효과적인 모니터링이 될 수 있도록 최근 구조물의 손상 평가 및 모니터링을 위해 많은 연구가 이루어지고 있는 광섬유 브래그 격자 센서(fiber Bragg grating sensor, FBG sensor)를 활용하여 손상 검색 알고리즘을 개발하고 이를 축소모형에 적용하여 성능을 검증하고자 하였다.
일반적으로 구조물의 계측 응답 신호에는 구조물의 손상 등에 의한 영향과 함께 온도나 하중과 같은 주위 환경 변화의 영향이 함께 반영되어 나타나며 이러한 환경 변화의 영향이 손상의 영향보다 큰 경우 계측 신호를 통한 손상 감지가 매우 어려운 과제가 된다. 이에 본 연구에서는 FBG 센서를 활용하여 해양 재킷 구조물에 대한 손상 검색 기법을 개발, 적용하였다. FBG 센서로부터 계측된 변형률 자료를 활용하여 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 외부의 환경 요소를 계측 신호로부터 제거하고 손상에 민감한 패턴을 선정하여 구조물에 발생한 손상을 감지하는 알고리즘을 개발하였으며 개발된 알고리즘의 적용성을 평가하기 위하여 해양 재킷 구조물 중 하나인 조류 발전 구조물의 1/20 축소 모형 실험체에 대한 실내 손상 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
제안 방법
FBG 센서는 그림 4와 같이 총 9 지점에 대해 설치 후 계측하였고 온도에 의한 중심파장의 변화를 상쇄하기 위하여 대상 실험체에 가해지는 온도의 변화가 전 구조물에 걸쳐 일정하다는 가정 하에 온도 보상용 센서(Sensor ⓐ)를 임의의 위치에 추가하여 총 10개의 FBG 센서를 설치하였다. 보다 자세한 센서 설치 시 방향을 아래 그림 4에서 확인할 수 있는데, 실험에서 횡하중이 가해질 경우 Sensor 4, 8, 9는 주로 인장력을 받는 (A) 위치에 설치되었고 Sensor 1, 2, 3, 5, 6은 주로 압축력을 받는 (B) 위치에 설치되었다.
이에 본 연구에서는 FBG 센서를 활용하여 해양 재킷 구조물에 대한 손상 검색 기법을 개발, 적용하였다. FBG 센서로부터 계측된 변형률 자료를 활용하여 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 외부의 환경 요소를 계측 신호로부터 제거하고 손상에 민감한 패턴을 선정하여 구조물에 발생한 손상을 감지하는 알고리즘을 개발하였으며 개발된 알고리즘의 적용성을 평가하기 위하여 해양 재킷 구조물 중 하나인 조류 발전 구조물의 1/20 축소 모형 실험체에 대한 실내 손상 실험을 통해 그 성능을 검증하였다. 실험 결과 PCA 분석을 통하여 구한 주성분들이 각각 온도 및 하중에 민감한 것을 확인하였고 이를 제거함으로서 손상에 의한 변화를 보다 효과적으로 추정할 수 있음을 제시하였다.
이러한 실내 실험 결과로부터 본 연구에서 제안한 손상 검색 알고리즘이 매우 효과적으로 구조물에 발생한 손상을 검색하는 것을 확인하였다. 단순히 계측된 자료만 이용하는 경우 외부 환경에 의한 자료의 변화가 구조물의 손상에 의한 국부적인 변화보다 크기 때문에 손상을 검색하기 어려웠으나 주성분 분석을 통해 이와 같은 외부환경의 영향을 제거함으로써 효과적으로 손상 감지가 수행될 수 있었음을 실내 실험을 통해 검증하였다.
는 k번째 계측된 자료에서 첫 번째, 두 번째 주성분을 제거한 자료를 의미한다. 데이터가 계측될 때마다 위의 신호처리를 반복함으로서 최종적으로 본 연구에서는 주된 외부 환경인 온도와 하중의 영향을 제거한 #의 실시간 변화 양상을 모니터링하고 일정한 한계값(threshold)을 초과할 경우 이상신호로 고려하여 이러한 이상신호가 가장 크게 발생한 센서를 중심으로 구조물의 손상을 정밀 검사할 수 있도록 하였다.
만약 임의의 계측 값이 이러한 신뢰구간을 초과하였을 경우 그 초과하는 데이터의 개수가 연속적으로 1일 동안 계속 나타나면 이를 손상으로 판단하였고 만일 일시적으로 신뢰구간을 초과하였다 하더라도 1일 이내에 신뢰구간으로 들어오는 경우 이는 정상 상태로 판단하였으며, 일시적으로 초과한 자료는 평균과 표준편차를 구할 때 사용하지 않도록 하였다. 또한 손상으로 판단이 되면 손상 감지 이후 계측자료로부터 다시 새롭게 신뢰구간을 계산하도록 하였다. 이를 통하여 순간적인 신호의 변화에 따라 발생하는 잘못된 경보(false alarming)를 방지할 수 있고, 손상의 발생 이 후 같은 위치에 추가적으로 발생하는 손상에 대해서도 감지할 수 있음을 확인하였다.
손상 전 구조물의 발생할 수 있는 모든 변화(거동 범위)를 충분히 계측했다고 판단되는 처음 3일간의 계측자료를 이용하여 평균 m과 표준편차 σ를 구하고, 이를 이용하여 신뢰구간 ‘m±3σ’을 결정하고 시간이 지남에 따라 이를 지속적으로 변경하여 최근 자료의 영향이 반영될 수 있도록 하였다. 만약 임의의 계측 값이 이러한 신뢰구간을 초과하였을 경우 그 초과하는 데이터의 개수가 연속적으로 1일 동안 계속 나타나면 이를 손상으로 판단하였고 만일 일시적으로 신뢰구간을 초과하였다 하더라도 1일 이내에 신뢰구간으로 들어오는 경우 이는 정상 상태로 판단하였으며, 일시적으로 초과한 자료는 평균과 표준편차를 구할 때 사용하지 않도록 하였다. 또한 손상으로 판단이 되면 손상 감지 이후 계측자료로부터 다시 새롭게 신뢰구간을 계산하도록 하였다.
8℃ 사이의 다양한 온도 조건을 하중 재하 시 같이 적용하였다. 본 연구에서 대상으로 한 해양구조물과 같이 수중에 잠겨있는 구조물의 경우 수온이 대기 중 온도보다 중요하기 때문에 국내 연근해에서의 연중 해양 온도의 범위가 4℃~20℃인 점을 고려하여 온도 변화의 폭 등의 조건을 설계하였다. 그림 3에 구조물에 가해진 구조물에 가해진 하중 및 온도 변화를 보여주었다.
본 연구에서 제안된 광섬유 격자 센서를 활용한 해양 재킷 구조물의 손상 검색 알고리즘의 적용성을 평가하기 위하여 실제 울돌목 시험조류발전소 구조물의 1/20 규모의 축소 모형을 이용하여 실내 실험을 수행하였다(박현준 등, 2009). 조류발전소 구조물에 가해지는 가장 주된 외부 하중이 하루에 두 번씩 발생하는 조석에 의한 횡하중이기 때문에 이를 모사하고자 최대 3 kN의 정적 횡하중을 주기적으로 재하하였고 외부 환경 변화를 모사하기 위하여 18.
본 연구에서는 외부 환경 인자를 제거한 자료의 신뢰구간을 현재까지의 자료 평균 m과 자료의 표준편차 σ를 이용하여 ‘m±3σ’로 선정하고 이 신뢰구간의 변화 양상을 분석하여 최종적으로 손상 추정 기법을 적용하였다.
손상 전 구조물의 발생할 수 있는 모든 변화(거동 범위)를 충분히 계측했다고 판단되는 처음 3일간의 계측자료를 이용하여 평균 m과 표준편차 σ를 구하고, 이를 이용하여 신뢰구간 ‘m±3σ’을 결정하고 시간이 지남에 따라 이를 지속적으로 변경하여 최근 자료의 영향이 반영될 수 있도록 하였다.
약 한 달에 걸쳐 다양한 하중 및 온도 조건에서 매 5분마다 FBG 센서로부터 자료를 취득하였으며 손상 감시 성능을 평가하기 위하여 해당 기간 중 총 4가지의 손상 시나리오에 따라 여러 부재에 단계적인 커팅을 통한 손상을 가하였다(그림 5 참조). 본 연구에서는 부재에 커팅을 통해 단면 감소를 통한 구조물의 강성 감소를 모사하고자 하였고 단계적으로 여러 위치의 단면 감소를 통해 지속적으로 진행되는 구조물의 강성 감소 효과를 모사하고자 하였다.
주성분 분석은 전체 분산 혹은 자료 범위에 조금이라도 영향을 미치는 자료들을 선형 결합함으로써 차원을 축소시키는 것으로 이 연구에서는 FBG 센서로부터 획득한 변형률 자료에서 불필요한 외부 환경 요인을 제거하고 차원을 감소하기 위해 주성분 분석을 이용하였다. 외부 환경 요인으로는 온도와 조류 하중을 고려하였으며 PCA의 주성분이 FBG 센서로부터 계측된 변형률에서 발견되는 변량의 패턴을 나타내기 때문에 온도와 외부 하중에서 만들어지는 특정한 패턴을 분리하여 구조물의 손상에 의해 발생하는 변형률의 변화를 민감하게 반영하도록 하였다.
우선 손상 전 충분한 N개의 자료를 사용하여 PCA 분석을 통하여 고유 벡터를 구한다. 이 후 그 고유 벡터를 활용하여 센서로부터 계측자료를 획득할 때마다 외부 환경 요인이 주로 반영되어 있는 1, 2번째 성분을 제거하도록 하였다.
우선 손상 전의 건전 상태에서 계측된 자료를 대상으로 주성분 분석을 수행하였다. 분석 결과로부터 계측 자료에서 첫 번째 그리고 두 번째 고유 벡터를 추출하여 그림 6에 나타내었다.
우선 손상 전 충분한 N개의 자료를 사용하여 PCA 분석을 통하여 고유 벡터를 구한다. 이 후 그 고유 벡터를 활용하여 센서로부터 계측자료를 획득할 때마다 외부 환경 요인이 주로 반영되어 있는 1, 2번째 성분을 제거하도록 하였다. FBG 센서의 계측자료에 대하여 적용한 PCA 분석과정을 다음과 같이 정리하였다.
본 연구에서는 해양 구조물이 설치·운영되는 열악한 환경에서도 효과적인 모니터링이 될 수 있도록 최근 구조물의 손상 평가 및 모니터링을 위해 많은 연구가 이루어지고 있는 광섬유 브래그 격자 센서(fiber Bragg grating sensor, FBG sensor)를 활용하여 손상 검색 알고리즘을 개발하고 이를 축소모형에 적용하여 성능을 검증하고자 하였다. 이를 위하여 FBG 센서로부터 온도와 하중이 변하는 환경 내에서 계측된 변형률 자료를 활용하여 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 수행하고 원 계측자료에 포함되어 있는 외부환경과 관련된 성분을 제거하여 손상에 민감한 패턴을 추출함으로써 구조물에 발생한 손상을 효과적으로 감지하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 울돌목 시험조류발전소 구조물의 1/20 축소모형에 적용함으로써 이 연구에서 제안한 알고리즘이 온도 및 정적하중 등의 외부 환경 변화에도 불구하고 구조물에 발생한 구조적인 손상을 합리적으로 감지하는 것을 확인하였다.
본 연구에서 제안된 광섬유 격자 센서를 활용한 해양 재킷 구조물의 손상 검색 알고리즘의 적용성을 평가하기 위하여 실제 울돌목 시험조류발전소 구조물의 1/20 규모의 축소 모형을 이용하여 실내 실험을 수행하였다(박현준 등, 2009). 조류발전소 구조물에 가해지는 가장 주된 외부 하중이 하루에 두 번씩 발생하는 조석에 의한 횡하중이기 때문에 이를 모사하고자 최대 3 kN의 정적 횡하중을 주기적으로 재하하였고 외부 환경 변화를 모사하기 위하여 18.9℃~31.8℃ 사이의 다양한 온도 조건을 하중 재하 시 같이 적용하였다. 본 연구에서 대상으로 한 해양구조물과 같이 수중에 잠겨있는 구조물의 경우 수온이 대기 중 온도보다 중요하기 때문에 국내 연근해에서의 연중 해양 온도의 범위가 4℃~20℃인 점을 고려하여 온도 변화의 폭 등의 조건을 설계하였다.
한편 각 계측자료 및 주성분을 온도 및 하중 자료와 비교하였다. 그림 8(a)는 Sensor 1에서의 온도와 원 계측자료 및 첫 번째 주성분의 분포를 보여주고 있으며, 그림 8(b)에서는 Sensor 1에서의 외부하중이력과 원 계측 자료 및 두번째 주성분의 분포를 보여주고 있다.
데이터처리
실제 각 주성분으로 분리한 자료가 온도 및 외부 하중과 얼마만큼의 상관관계가 있는지를 보다 정량적으로 분석하기 위하여 자료와 외부 환경 간에 상관 계수(correlation coefficient)를 다음의 식 (9)를 이용하여 계산하였다.
성능/효과
최종적으로 각 센서 별로 분석된 결과를 그림 10에서 보여주고 있다. 결과에서 알 수 있듯이 Sensor 1 근처의 20% 손상과 Sensor 8 근처의 20%, 40% 손상, Sensor 6, 7 근처의 20% 손상을 모두 성공적으로 검색함을 확인할 수 있다. 또한 손상 부위에서 비교적 멀리 떨어진 지점에 설치된 센서에서도 시간이 지남에 따라 제거되지 않은 외부 요인 등에 의하여 신뢰구간이 변하는 양상을 보이고 있으며, 각 센서에서 일정 순간 신뢰구간을 초과하는 부분이 있으나 그 정도가 지속되지 않아 손상으로 검색되지는 않았음을 알 수 있다.
결과에서 알 수 있듯이 Sensor 1 근처의 20% 손상과 Sensor 8 근처의 20%, 40% 손상, Sensor 6, 7 근처의 20% 손상을 모두 성공적으로 검색함을 확인할 수 있다. 또한 손상 부위에서 비교적 멀리 떨어진 지점에 설치된 센서에서도 시간이 지남에 따라 제거되지 않은 외부 요인 등에 의하여 신뢰구간이 변하는 양상을 보이고 있으며, 각 센서에서 일정 순간 신뢰구간을 초과하는 부분이 있으나 그 정도가 지속되지 않아 손상으로 검색되지는 않았음을 알 수 있다. 참고로 손상 경우 3번의 경우는 외부 하중의 영향이 없는 상태에서 발생한 손상으로 원자료를 사용할 경우에는 온도의 영향으로 인하여 손상검색이 불가능하였고, 제안된 알고리즘을 적용한 경우에는 손상검색이 정확하게 수행됨을 알 수 있었다.
FBG 센서로부터 계측된 변형률 자료를 활용하여 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 외부의 환경 요소를 계측 신호로부터 제거하고 손상에 민감한 패턴을 선정하여 구조물에 발생한 손상을 감지하는 알고리즘을 개발하였으며 개발된 알고리즘의 적용성을 평가하기 위하여 해양 재킷 구조물 중 하나인 조류 발전 구조물의 1/20 축소 모형 실험체에 대한 실내 손상 실험을 통해 그 성능을 검증하였다. 실험 결과 PCA 분석을 통하여 구한 주성분들이 각각 온도 및 하중에 민감한 것을 확인하였고 이를 제거함으로서 손상에 의한 변화를 보다 효과적으로 추정할 수 있음을 제시하였다.
그림 7(a)는 온도와 계측자료 및 각 주성분으로 분리된 자료의 센서 채널 별 상관계수를 보여주고 있다. 앞서 예상한 바와 같이 첫 번째 주성분은 온도와의 상관계수가 약 0.98으로 온도와 매우 큰 상관관계를 가지고 있으며, 계측 자료 자체도 온도와의 상관계수가 0.9~0.98로 비교적 높은 상관관계를 가지고 있으나 첫 번째 주성분보다는 상관관계가 약함을 알 수 있었다. 그림 7(b)에서는 외부하중이력과 계측 자료 및 각 주성분으로 분리된 자료의 센서 채널 별 상관계수를 보여주고 있는데, 전술한 바와 같이 하중의 경우, 두 번째 주성분과의 상관관계가 약 0.
이러한 실내 실험 결과로부터 본 연구에서 제안한 손상 검색 알고리즘이 매우 효과적으로 구조물에 발생한 손상을 검색하는 것을 확인하였다. 단순히 계측된 자료만 이용하는 경우 외부 환경에 의한 자료의 변화가 구조물의 손상에 의한 국부적인 변화보다 크기 때문에 손상을 검색하기 어려웠으나 주성분 분석을 통해 이와 같은 외부환경의 영향을 제거함으로써 효과적으로 손상 감지가 수행될 수 있었음을 실내 실험을 통해 검증하였다.
또한 손상으로 판단이 되면 손상 감지 이후 계측자료로부터 다시 새롭게 신뢰구간을 계산하도록 하였다. 이를 통하여 순간적인 신호의 변화에 따라 발생하는 잘못된 경보(false alarming)를 방지할 수 있고, 손상의 발생 이 후 같은 위치에 추가적으로 발생하는 손상에 대해서도 감지할 수 있음을 확인하였다.
35 정도로 센서에 따라 다르지만 두 번째 주성분보다는 상관관계가 약한 것으로 나타났다. 이와 같은 분석을 통하여, 자료의 첫 번째 주성분이 온도와, 두 번째 주성분이 외부 하중과 높은 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
이를 위하여 FBG 센서로부터 온도와 하중이 변하는 환경 내에서 계측된 변형률 자료를 활용하여 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 수행하고 원 계측자료에 포함되어 있는 외부환경과 관련된 성분을 제거하여 손상에 민감한 패턴을 추출함으로써 구조물에 발생한 손상을 효과적으로 감지하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 울돌목 시험조류발전소 구조물의 1/20 축소모형에 적용함으로써 이 연구에서 제안한 알고리즘이 온도 및 정적하중 등의 외부 환경 변화에도 불구하고 구조물에 발생한 구조적인 손상을 합리적으로 감지하는 것을 확인하였다. FBG 센서의 경우 염분 등에 의하여 부식될 염려가 없고 발전 시스템으로부터 발생되는 전자기적 노이즈에 영향을 받지 않기 때문에 실제 조류발전소 구조물을 포함한 다양한 해양 재킷 구조물에 대한 적용성이 높을 것으로 기대할 수 있다.
또한 손상 부위에서 비교적 멀리 떨어진 지점에 설치된 센서에서도 시간이 지남에 따라 제거되지 않은 외부 요인 등에 의하여 신뢰구간이 변하는 양상을 보이고 있으며, 각 센서에서 일정 순간 신뢰구간을 초과하는 부분이 있으나 그 정도가 지속되지 않아 손상으로 검색되지는 않았음을 알 수 있다. 참고로 손상 경우 3번의 경우는 외부 하중의 영향이 없는 상태에서 발생한 손상으로 원자료를 사용할 경우에는 온도의 영향으로 인하여 손상검색이 불가능하였고, 제안된 알고리즘을 적용한 경우에는 손상검색이 정확하게 수행됨을 알 수 있었다. 표 3에서는 계측 자료 및 1차 주성분 제거 자료, 1,2차 주성분 제거 자료에 대해 손상 검색을 수행한 결과를 정리하여 보여주고 있다.
표 3에서는 계측 자료 및 1차 주성분 제거 자료, 1,2차 주성분 제거 자료에 대해 손상 검색을 수행한 결과를 정리하여 보여주고 있다. 표에서 확인할 수 있듯이 온도 및 하중 영향으로 판단되는 주성분을 제거한 자료를 사용하였을 때 모든 손상 경우에 대해 정확한 위치까지 탐색할 수 있음을 확인할 수 있으며 원 계측 데이터나 1차 주성분만을 제거한 데이터를 활용하였을 경우 손상을 제대로 탐색 못하거나 손상 위치가 아닌 센서에서도 잘못된 손상경보(false alarming)를 주는 것을 알 수 있다.
후속연구
제안된 알고리즘을 울돌목 시험조류발전소 구조물의 1/20 축소모형에 적용함으로써 이 연구에서 제안한 알고리즘이 온도 및 정적하중 등의 외부 환경 변화에도 불구하고 구조물에 발생한 구조적인 손상을 합리적으로 감지하는 것을 확인하였다. FBG 센서의 경우 염분 등에 의하여 부식될 염려가 없고 발전 시스템으로부터 발생되는 전자기적 노이즈에 영향을 받지 않기 때문에 실제 조류발전소 구조물을 포함한 다양한 해양 재킷 구조물에 대한 적용성이 높을 것으로 기대할 수 있다.
해양구조물의 경우 외부 환경 변화가 주기적이고 또한 전체 구조물에 걸쳐 일관적이므로 이와 같은 방법에 의한 환경 영향 제거가 매우 효과적이라 할 수 있다. FBG 센서의 경우 해수의 염분 등에 부식될 염려가 없고 발전 구조물의 전자기적 노이즈에 영향을 받지 않기 때문에 본 연구에서 개발된 FBG 센서를 활용한 손상 검색 알고리즘의 경우 실제 조류 발전 구조물을 포함한 해양 재킷 구조물에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
특히 해양 재킷 구조물의 경우 조류 및 파도, 바람 등에 의한 외력을 항상 받고 있으며 부유물 및 선박 등의 충돌로 인하여 손상이 발생할 수 있어 이와 같은 모니터링 시스템 구축이 더욱 필요한 시설물이라 할 수 있다. 그러나 현재까지는 재킷식 구조물을 비롯한 다양한 해양구조물에 대한 모니터링 시스템이 구축된 사례는 그다지 많지 않으며(김동현 외 2006), 비록 해양구조물에 모니터링 시스템을 설치하는 경우에 있어서도 해양 구조물이 타 구조물에 비하여 해수에 의한 염분 및 다양한 환경에 노출되어 있어 센서의 설치 및 유지 보수 등이 매우 어렵고 또한 복잡한 거동 등으로 인하여 이상상태를 감지하기 어렵기 때문에 내구성이 확보된 모니터링 시스템과 효과적인 이상상태 감지 알고리즘이 적용되어야만 실제 구조물의 건전도를 합리적으로 평가할 수 있을 것이다.
본 연구를 통해 외부 환경의 변화에 의한 신호의 변화가 손상에 의한 변화보다 지배적인 경우에도 그 변화의 양상이 각 센서로부터 계측된 신호에 일관적으로 나타날 경우 그 영향을 효과적으로 제거할 수 있을 것으로 기대된다. 해양구조물의 경우 외부 환경 변화가 주기적이고 또한 전체 구조물에 걸쳐 일관적이므로 이와 같은 방법에 의한 환경 영향 제거가 매우 효과적이라 할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해양 구조물을 지지 방식에 따라 분류하시오.
우리나라의 경우에도 이어도 해양과학기지를 비롯하여 가거도와 새만금 등에 해양과학기지가 건설되어 운영되고 있으며 울돌목에는 시험조류발전소가, 울산 앞바다에는 동해 가스전 시추시설 등이 건설되어 운영되고 있다. 이러한 해양 구조물들은 지지 방식에 따라 착저식(GBS, gravity-based system), 재킷식(jacket), 부유식 등으로 구분할 수 있으며, 수심이 깊지 않은 연안의 경우에는 시공 시의 효율성, 안전성 및 경제성을 고려하여 주로 재킷식으로 해양 구조물의 기초를 구성한다.
FBG 센서의 장점은 무엇인가?
최근 스마트 센서를 활용한 구조물의 건전성 모니터링 및 손상 탐색 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 광섬유 센서 중 하나인 FBG(fiber Bragg grating) 센서는 경량이고, 내구성이 좋으며, 전자기적 영향이 없을 뿐 아니라 한 가닥으로 여러 지점에서의 계측이 가능한 장점을 가지고 있어 많은 연구와 적용이 시도되고 있다. 이 논문에서는 이러한 FBG 센서를 활용하여 재킷식 해양구조물에 발생하는 손상을 탐색하는 연구를 수행하였으며, 특히 구조물에서 계측된 자료로부터 여러 환경요인을 제거하고 보다 손상에 민감한 특성을 보기 위하여 주성분 분석 기법 적용에 관한 연구를 중점적으로 수행하였다.
재킷식 해양구조물의 경우, 다른 방식으로 시공한 경우보다 해양구조물에 대한 모니터링 시스템 구축이 더 중요한 이유는 무엇 떄문인가?
이러한 재킷 구조물은 해양 구조물의 기초를 담당하여 운용을 안정적으로 지속시키는 중요한 구조물이기 때문에 재킷 구조물의 상태를 모니터링하여 이상 상태 및 손상을 조기에 감지하는 것이 매우 중요하다. 특히 해양 재킷 구조물의 경우 조류 및 파도, 바람 등에 의한 외력을 항상 받고 있으며 부유물 및 선박 등의 충돌로 인하여 손상이 발생할 수 있어 이와 같은 모니터링 시스템 구축이 더욱 필요한 시설물이라 할 수 있다. 그러나 현재까지는 재킷식 구조물을 비롯한 다양한 해양구조물에 대한 모니터링 시스템이 구축된 사례는 그다지 많지 않으며(김동현 외 2006), 비록 해양구조물에 모니터링 시스템을 설치하는 경우에 있어서도 해양 구조물이 타 구조물에 비하여 해수에 의한 염분 및 다양한 환경에 노출되어 있어 센서의 설치 및 유지 보수 등이 매우 어렵고 또한 복잡한 거동 등으로 인하여 이상상태를 감지하기 어렵기 때문에 내구성이 확보된 모니터링 시스템과 효과적인 이상상태 감지 알고리즘이 적용되어야만 실제 구조물의 건전도를 합리적으로 평가할 수 있을 것이다.
참고문헌 (21)
권일범, 허용학, 박휘립, 김동진, 이동춘, 홍성혁, 문한규(1999) 광섬유 마이켈슨 센서에 의한 RC보의 변형률 측정 및 파손의 검출, 한국구조물진단학회논문집, 한국구조물진단학회, 제3권 제3호, pp. 223-234.
권현한, 문영일(2005) Functional Principal Component Analysis를 이용한 강우자료의 주성분 분석, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제25권 제3B호, pp. 215-222.
Inaudi, D., Vurpillot, S., Casanova, N., and Kronenberg P. (1998) Structural monitoring by curvature analysis using interferometric fiber optic sensors, Smart Materials and Structures, 7, pp. 199-208.
Lawrence, N. (2005) Probabilistic non-linear principal compenent analysis with gaussian process latent variable models, Journal of Machine Learning Research, 6, pp. 1783-1816.
Lee, B. (2003) Review of the present status of optical fiber sensors, Optical Fiber Technology, 9, pp. 57-79.
Meltz, G., Morey, W.W., and Glenn, W.H. (1989) Formation of Bragg gratings in optical fibers by a transverse holographic method, Optics Letters, Vol. 14, No. 15, pp. 823-825.
Miranda, A.A., Borgne, Y.A., and Bontempi., G. (2008) "New routes from minimal approximation error to principal components", Neural Processing Letters, Vol. 27, No. 3, pp. 197-207.
Moore, B.C. (1981) Principal component analysis in linear systems: controllability, observability, and model reduction, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 26, No. 1, pp. 17-32.
Thevenaz, L., Facchini, M., Fellay, A., Robert, P., Inaudi, D., and Dardel, B. (1999) Monitoring of large structures using distributed brillouin fiber sensing, proceedings of the 13th international conference on optical fiber sensors, Kyoungju, Korea, pp. 345-348.
Udd, E. (1995) Fiber optic smart structures, John Wiley and Sons, NY.
Yi, J.H., Park, W.S., Park, J.S., and Lee, K.S. (2009) Structural health monitoring system for 'Uldolmok' tidal current power Pilot Plant and Its Applications, ASME International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering, Hawaii, USA, pp. 1139-1144.
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