[논문]웨이블릿 변환을 이용한 광섬유 격자 온도센서의 정밀도 개선

조요한; 김현진; 송민호

doi:10.5207/jieie.2011.25.5.073

웨이블릿 변환을 이용한 광섬유 격자 온도센서의 정밀도 개선
The Accuracy Improvement of FBG Temperature Sensor by using Wavelet Transform 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.25 no.5, 2011년, pp.73 - 78

조요한 (전북대학교 전자정보공학부) , 김현진 (전북대학교 전자정보공학부) , 송민호 (전북대학교 전자정보공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

We developed a noise reduction algorithm for the measurement accuracy improvement of a fiber-optic distributed temperaure sensor system. The denoising technique is based on the wavelet transform. The proposed algorithm was applied to a FBG sensor output with the Gaussian line-fitting algorithm to minimize the output noise which originated from the intensity noise of the laser light source and the instability of signal porcessing. We confirmed the feasibility of the denoising algorithm by comparing the measurement results with those obtained with the Gaussian line-fitting algorithm only.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 광섬유 격자와 파장가변필터로 구성된 다채널 분배용 온도센서를 구현하였다. 레이저 광원의 출력잡음과 외부환경변화에 따른 측정 오차를 줄이고자 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거 및 가우시안 라인피팅을 적용하였다.
이러한 오차를 개선하고자, 본 논문에서는 광섬유 격자의 반사파장 신호를 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용한 잡음제거기법(denoising) 및 선행연구에서 사용되었던 가우시안 라인피팅(gaussian line fitting) 신호방식으로 처리하여 온도측정의 정밀도를 개선하였다.

가설 설정

그러나 광섬유 격자 제조 과정의 문제에 의해서, 혹은 광섬유 격자 센서에 가해진 불규칙한 외부 압력이나 스트레스에 의해서 광섬유 격자의 반사파장은 이상적인 형태에서 변형되고 피크의 불안정한 변화로 인하여 측정결과의 정확도가 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 그림 3[10]과 같이 광검출기(photo detector, PD)로 수집한 반사파장이 가우시안 형태임을 가정하고 가우시안 라인피팅 처리를 한 후 계산된 가우시안 파형의 중심값을 센서의 출력으로 설정함으로써 잡음에 의한 영향을 줄일 수 있다[11].

제안 방법

광섬유 격자에서 반사된 광신호는 광검출기에서 검출되어 전기신호를 발생시킨다. 광검출기 신호는 컴퓨터에 장착된 데이터수집보드(data acquisition board, DAQ board)로 읽어 들인 후, Labview 프로그램으로 파형의 피크 위치를 검출하여 온도를 측정한다. 파장가변필터에 1[kHz]의 램프신호를 가함으로써 실시간으로 광섬유 격자에 가해지는 온도를 스캔하도록 하였다.
본 연구에서는 광섬유 격자와 파장가변필터로 구성된 다채널 분배용 온도센서를 구현하였다. 레이저 광원의 출력잡음과 외부환경변화에 따른 측정 오차를 줄이고자 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거 및 가우시안 라인피팅을 적용하였다. 실험을 통하여 실시간으로 온도측정에 적용될 수 있음을 확인하였다.
가해진 물리량에 의해서 변화되는 광섬유 격자 반사파장을 측정하는 것을 파장복조라 하며 가장 많이 사용되는 방법은 kersey 등이 제안한 파장가변필터를 이용한 것이다[4]. 본 연구에서도 MEMS(micro electro-mechanical system) 파장가변필터를 이용하는 파장복조를 사용하여 광섬유 격자에 가해지는 온도변화를 측정하는 파장복조시스템을 구성하였다.
웨이블릿 변환을 통하여 반사파장의 신호를 분석하고 생성된 웨이블릿 계수에 임계치법을 적용한다. 적정한 임계값을 설정하여 잡음을 제거하고 역웨이블릿 변환을 통하여 신호를 재구성함으로써 가장 안정된 상태의 센서출력을 구현하였다.
임계치법을 이용한 잡음제거는 그림 2와 같이 크게 3가지 과정을 거친다. 첫 번째, 잡음이 포함된 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 신호의 계수성분을 계산한다. 두 번째, 임계치법으로 불필요한 계수성분은 제거하고 필요한 성분만 남긴다.
광검출기 신호는 컴퓨터에 장착된 데이터수집보드(data acquisition board, DAQ board)로 읽어 들인 후, Labview 프로그램으로 파형의 피크 위치를 검출하여 온도를 측정한다. 파장가변필터에 1[kHz]의 램프신호를 가함으로써 실시간으로 광섬유 격자에 가해지는 온도를 스캔하도록 하였다. 광섬유 격자 센서의 끝단에 굴절률 정합액(index matching gel)을 발라서 반사되는 광잡음을 제거하였다.

이론/모형

다음으로 세 번째 과정인 역웨이블릿 변환을 함으로써 원신호에 가까운 신호로 재구성되며 잡음이 제거된 신호를 얻게 된다[9]. 마더 웨이블릿 함수의 종류 중 도베쉬 4(Daubechies 4) 함수를 이용하였고 Labview 8.2에서 제공하는 함수를 사용하였다.
그림 6은 광검출기로 검출된 반사파장 신호를 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거 처리를 하고 가우시안 라인피팅한 파형이다. 웨이블릿 변환을 통하여 반사파장의 신호를 분석하고 생성된 웨이블릿 계수에 임계치법을 적용한다. 적정한 임계값을 설정하여 잡음을 제거하고 역웨이블릿 변환을 통하여 신호를 재구성함으로써 가장 안정된 상태의 센서출력을 구현하였다.

성능/효과

가우시안 라인피팅만 적용했을 경우보다 두 가지 기법을 동시에 적용했을 때 안정적인 반사파장의 피크를 검출함으로써 약 0.3∼0.5[℃]의 온도오차가 줄어드는 결과를 얻었고, ±0.5[℃] 오차범위 안에서 온도측정이 가능함을 보였다.
그림 5는 광섬유 격자의 반사스펙트럼과 가우시안 라인피팅을 적용한 결과를 같이 나타낸 것이다. 가우시안 라인피팅의 결과로 보다 안정적인 출력을 얻을수 있었으나 파장훑음 레이저의 동작속도가 증가함에 따라 광검출기 출력신호와 라인피팅의 결과가 모두 불안정해지는 결과를 얻었다.
첫 번째, 잡음이 포함된 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 신호의 계수성분을 계산한다. 두 번째, 임계치법으로 불필요한 계수성분은 제거하고 필요한 성분만 남긴다. 세 번째, 역웨이블릿 변환을 이용하여 잡음이 제거된 원신호와 가까운 신호로 재구성된다.
계수 절대값이 임계값 보다 작을 경우엔 잡음으로 판단하여 0으로 처리한다. 분석신호를 관찰하며 적정 임계값을 설정하여 가장 안정된 상태를 찾음으로써 신호에 포함된 잡음을 크게 줄일 수 있다. 다음으로 세 번째 과정인 역웨이블릿 변환을 함으로써 원신호에 가까운 신호로 재구성되며 잡음이 제거된 신호를 얻게 된다[9].
레이저 광원의 출력잡음과 외부환경변화에 따른 측정 오차를 줄이고자 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거 및 가우시안 라인피팅을 적용하였다. 실험을 통하여 실시간으로 온도측정에 적용될 수 있음을 확인하였다. 가우시안 라인피팅만 적용했을 경우보다 두 가지 기법을 동시에 적용했을 때 안정적인 반사파장의 피크를 검출함으로써 약 0.
웨이블릿 변환으로 분석된 신호 성분에 임계치법을 적용하여 잡음을 제거하면 불규칙한 파장변화가 안정화 되고 온도측정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
그림 9는 항온항습기로 30[℃]에서 60[℃]까지의 온도를 광섬유 격자에 가했을 때 측정된 온도데이터이다. 웨이블릿 변환을 이용하여 처리된 것으로 온도가 점진적으로 증가하면서 최고 설정온도인 60[℃]에서 온도가 유지됨을 보였다.
항온항습용 온도챔버(drying oven) 안에 광섬유 격자를 설치하여 온도를 측정하였고 약 0.8∼1[℃]의 진폭 안에서 온도가 측정됨을 보인다.

후속연구

제안한 방법은 빠른 신호처리 및 뛰어난 잡음 제거 효과로 온도센서뿐만 아니라 잡음이 심한 환경에서 측정되는 기계 감시 센서, 부분방전 감시 센서, 구조물 감시 센서 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	웨이블릿 변환은 무엇이며 어떤 정보를 분석할 수 있는가?	웨이블릿 변환은 신호분석을 위한 수학적인 도구로써 시간과 주파수 영역에서 변동크기를 갖는 마더 웨이블릿 함수(mother wavelet function)를 이용하여, 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 분석할 수 있다. 또한 신호의 재구성을 통하여 신호의 압축, 잡음제거등 적용되는 내용에 맞게 의료, 영상, 경제, 지진연구등 다양한 분야에 응용되고 있다[7].
	광섬유 격자(fiber Bragg grating, FBG) 센서란 무엇인가?	광섬유 격자(fiber Bragg grating, FBG) 센서는 가해지는 온도와 변형률에 따라 선형적으로 반사파장이 변화하는 광섬유 소자이다. 광섬유 격자 센서는 내구성이 좋고 정확도가 높으며 전자기파 간섭의 영향을 받지 않는 등의 여러 장점을 가지고 있어서 전력설비의 비정상적인 온도 감시, 구조물의 균열 감시 등에 활용되고 있다.
	광섬유 격자 온도센서 시스템의 한계는 무엇인가?	광섬유 격자 온도센서 시스템을 구성하는 모든 소자는 광섬유로 연결되기 때문에 광정렬이 쉽고 연결 손실을 줄일 수 있다. 하지만 외부환경에 노출되어 있는 광섬유 격자에 불특정한 외부압력 등이 가해지면 반사스펙트럼의 형태가 불규칙하게 변화하여 정확한 온도측정을 어렵게 한다[5]. 또한 광폭광원이 아닌 레이저 광원을 사용하는 경우에는 레이저 출력의 불안정성으로 인해 측정오차가 커지는 문제점이 발생한다[6].

참고문헌 (11)

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상세보기
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A. D. Kersey, K. P. Koo, and M. A. Davis, “Fiber optic Bragg grating laser sensors,” SPIE, 2292, 102-112, 1994.
A. D. Kersey, T. A. Berkoff, and W. W. Morey, “Multiplexed fiber Bragg grating strain-sensor system with a fiber Fabry-Perot wavelength filter,” Opt. Lett., 18, 1370-1372, 1993.

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C. C. Chang, G. A. Johnson, and S. T. Vohra, “Effects of fiber Bragg grating spectrum distortion on scanning Fabry-Perot and fiber interferometer based wavelength shift detection schemes,” Proc. OFS, 141-144, 1999.
C. C. Chana, J. M. Gong, W. Jin, and M. S. Demokan, “Investigation of unwanted interferometric signals in a fiber Bragg grating sensor using a tunable laser and a first derivative interrogation technique,” Opt. Comm., 173, 203-210, 2000

상세보기
M. B. Ruskai, “Wavelets and Their Applications,” Jones and Bartlett, 1992.
H. Z. XU and D. Zhang, “Wavelet-based data processing for distributed fiber optic sensors,” Proc. ICMLC, 13-16, 2006.
C.B. Smith, S. Agaian, and D. Akopian, “A Wavelet denoising approach using polynomial threshold operators,” IEEE Sig. Pro. Lett., 15, 906-909, 2008.

상세보기
June-Ho Lee, Soo-Gil Kim, Hyoung Jun Park and Minho Song, “Investigation of fiber Bragg grating temperature sensor for application in electric power systems,” ICPADM 2006, 431-434, 2006.
Hyun-Wook Lee, Hyoung-Jun Park, June-Ho Lee and Minho Song, “Accuracy improvement in peak positioning of spectrally distorted FBG sensors by Gaussian curve-fitting,” Appl. Opt., 48, 2205-2208, 2007.

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표제어: PCR

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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