[논문]실시간 광선로망 감시를 위한 Noisy OTDR 신호 분석 방법

고대영; 백성준; 박아론; 김진봉; 나용수

doi:10.5762/kais.2016.17.4.122

초록
AI-Helper

본 논문에서는 OTDR 신호에 대한 새로운 이벤트 분석방법을 제안하였다. OTDR 신호는 고주파 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 해밍 필터를 거친 다음, 이벤트 검출을 위해 미분 필터를 통과시킨다. 종단을 전 후로 신호레벨이 현저하게 차이가 나는 점을 이용하여 OTDR 신호의 종단 위치를 찾고, 이 범위 내에서 미분 필터를 통과한 신호의 극대점을 조사하여 피크영역을 검출한다. 검출된 피크 영역에서 잡음 정보와 피크 임계값을 이용하여 피크의 진위를 판단한 다음 이를 이용하여 이벤트 정보를 구성한다. 마지막으로 종단 위치 이후에서는 가입자 피크를 검사하여 가입자 이벤트 정보를 구한다. 시뮬레이션 결과를 광선로 구성과 비교한 결과 제안된 방법은 이벤트 발생지점을 17m 이내로 검출하였다. JDSU 장비의 경우, 이벤트 발생지점이 25m 이내, 가입자 사이 간격은 5m 이내로 검출하였고, RadianTech 장비의 경우에는 이벤트 발생 지점이 19m 이내, 가입자 사이의 간격은 5m 이내로 검출하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안한 신호 분석방법이 광선로망 감시 시스템 운용에 충분히 활용 가능하다는 것을 보여준다고 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper, proposes a new analysis method for the event detection of an OTDR signal. An OTDR signal was passed through the Hamming filter to remove the high frequency noise included in the signal. The signal was then passed consecutively through a differential filter to detect the events of interes...

This paper, proposes a new analysis method for the event detection of an OTDR signal. An OTDR signal was passed through the Hamming filter to remove the high frequency noise included in the signal. The signal was then passed consecutively through a differential filter to detect the events of interest. The terminal position was determined using the fact that there is a large gap between the signal and the trailing noise power beyond the terminal. This study examined the local maxima of the signal up to the terminal position and determined the peak regions. The real events were determined from the peak regions using noise information and peak threshold. Finally, the user events were found by inspecting the user peaks beyond the terminal position. The events of the OTDR signal without users are located at less than 17m compared to the optical fiber link setup. The events of the JDSU device are located less than 25m and their users are less than 5m. For the RadianTech device, the events are detected at less than 19m and the users are found in 5m. The results suggest that the proposed method is sufficiently applicable to an optical fiber link monitoring system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 잡음이 포함된 OTDR 신호에 대한 새로운 이벤트 분석방법을 제안하였다.
본 연구에서는 전형적인 OTDR 신호와 가입자가 포함된 OTDR 신호에 적용 가능한 효율적이고 새로운 해석 방법들에 대해서도 다루고자 한다.

가설 설정

잡음과 이벤트에 의해서 만들어지는 웨이블릿 변환의 극값의 변화가 다르다면, 이벤트 검출을 위한 적절한 스케일을 선택하는 것이 가능해진다. 스케일의 증가에 따라 잡음에 의해 만들어지는 웨이블릿 변환의 국부 최대값은 감소한다. 반대로 이벤트에 의해 만들어진 웨이블릿 변환의 국부 최대값은 약간 감소하는 경향을 보이나 거의 일정하게 유지된다.

제안 방법

모의실험을 위해 그림 8과 같이 광선로를 구성하고 OTDR 장비(RadianTech, JDSU)를 사용하여 전형적인 OTDR 및 가입자 OTDR 신호를 측정하였다.
위 모의실험 방법의 각 광선로 구성에 대한 OTDR 신호에 대해 제안된 분석 방법을 적용하여 이벤트와 가입자 피크를 검출하였다. OTDR 신호는 녹색, 전처리 신호는 파란색, 미분 필터를 통과한 신호는 청록색, 이벤트 및 가입자 피크 검출 결과는 빨간색 선으로 표시하였다.
제안된 방법은 신호의 잡음을 제거하기 위해 해밍창필터를 통과시킨다. 전처리 수행 후 이벤트 검출을 위해 미분 필터를 통과시킨다.

대상 데이터

가입자 OTDR 신호 측정을 위한 광선로 구성(그림 9b)은 커넥터 반사(2m), 커넥터 또는 스플리터반사(5.012km), 스플리터 반사(10.022km), 가입자 수 8명, 가입자 사이의 간격은 30m로 하였다. 이때 사용한 펄스의 파장은 1625nm, 폭은 30ns이다.
전형적인 OTDR 신호 측정을 위한 광선로 구성(그림 9a)은 다양한 이벤트를 모델링하기 위해 커넥터 반사(2m), 커넥터 반사(5.012km), 융착접속 비반사(5.762km),그리고 종단 커넥터 반사(6.092km)로 구성하였다.
그림 3은 제안된 OTDR 신호 분석 방법을 나타낸다. 제안된 방법의 설명을 위해 광선로는 커넥터(1m)-커넥터(5km)-스플리터(5km)-가입자 8명(간격 30m)으로 구성하였다. 측정 파라미터는 파장 1650nm, 펄스폭 30ns이다.

데이터처리

잡음 레벨 영역에 있는 데이터의 평균값이 잡음 레벨 값이 되는데 잡음 레벨 영역에 갑자기 튀는 스파이크 데이터들이 존재할 수 있으므로 이러한 스파이크 데이터를 제거해 줄 필요가 있다. 보다 정확한 잡음 레벨값을 찾기 위해 먼저 잡음 레벨 영역 데이터의 평균과 표준편차를 구한다. 이 때 평균에서 표준편차의 3배를 넘는 위쪽 피크를 제외한 데이터의 평균을 종단의 잡음 레벨로 판단하여 종단의 잡음 레벨 값을 구한다.

이론/모형

융착접속(fusion splice)에 의한 손실을 측정하기 위해 LSA 방법(Least Square Approximation Method)을 이용하며, 융착접속 이전의 후방산란 파형 부분을 LSA방법으로 직선피팅을 하고, 융착접속 이후의 후방산란파형 부분을 직선피팅 한 후 융착접속 이전과 이후의 직선들의 수직 레벨차이를 계산함으로써 융착접속에 의한 손실을 구할 수 있다.

성능/효과

위 모의실험 방법의 각 광선로 구성에 대한 OTDR 신호에 대해 제안된 분석 방법을 적용하여 이벤트와 가입자 피크를 검출하였다. OTDR 신호는 녹색, 전처리 신호는 파란색, 미분 필터를 통과한 신호는 청록색, 이벤트 및 가입자 피크 검출 결과는 빨간색 선으로 표시하였다.
모의실험 결과 제안된 방법을 이용해 분석된 이벤트는 최초 매설 시 저장한 분석결과와 비교하여 장애 판단이 가능하다. 또한 장애 발생 시에 필드 엔지니어에게 장애유형과 위치 정보 등을 알려줄 수 있는 광선로망 감시시스템 운용에 활용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
모의실험 결과 제안된 방법을 이용해 분석된 이벤트는 최초 매설 시 저장한 분석결과와 비교하여 장애 판단이 가능하다. 또한 장애 발생 시에 필드 엔지니어에게 장애유형과 위치 정보 등을 알려줄 수 있는 광선로망 감시시스템 운용에 활용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	OTDR은 어디서 사용되고 있는가?	지난 30년 이상 동안, OTDR(Optical Time DomainReflectometer)은 수동형 광 가입자망(PON: Passive Optical Network)의 광선로 테스트에 가장 널리 사용되고 있다[1].
	비반사 이벤트의 검출이 쉽지 않은 이유는?	반사 이벤트는 확실히 구분되는 피크 파형을 가지므로 이벤트 검출이 쉬운 반면에, 비반사 이벤트는 SNR(signal-noise-ratio)이 아주 작은 경우 신호와 잡음이 섞여서 신호 크기가 작아지기 때문에 검출이 쉽지 않다[2]. 많은 양의 잡음이 포함된 경우 통상적인 접근 방법으로는 이벤트 검출에 어려움을 초래한다[3,4].
	웨이블릿 분석의 스케일 관련 문제점은?	그러나 웨이블릿 분석의 문제점은 많은 양의 잡음이 포함된 경우 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 스케일값을 더 증가시켜야 할 것이다. 그러므로 잡음 정도에 따라 최적의 스케일 값이 달라지는 단점이 있다. 또한 신호의 로컬 특징이 단순하지 않고 훨씬 더 복잡한 경우에 대해서도 로컬 이벤트를 좀 더 빠르고 정확히 찾아낼 수 있는 방법이 필요하다

참고문헌 (7)

M. Esmail, H. Fathallah, "Physical Layer Monitoring Techniques for TDM-Passive Optical Networks: A Survey", IEEE Commun., pp. 943-958, 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/SURV.2012.060912.00057

상세보기
Xiaodong Gu, Mike Sablatash, "Estimation and detection in OTDR using analyzing wavelets", IEEE Proc., pp. 353-356, 1994. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TFSA.1994.467337
P. Blanchard, J. Dubard, L. Ducos, and R. Thauvin, "Simulation method of reflectance measurement error using the OTDR", IEEE Photonics., pp. 705-706, 1998. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/68.669336

상세보기
Xiangfei Chen, Yu Mong, Zhenbai Ma, Xiaoning Yin, and Darong Yang, "An improved OTDR technique on nonreflective event locating accuracy with minor reflection considered", IEEE Photonics., pp. 570-572, 1998. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/68.669336

상세보기
Hu Chaoju, Li Jun, "The Application of Wavelet Transform in Analysis of OTDR Curve", IEEE IHMSC., pp. 216-219, 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/IHMSC.2010.154
Hu Wen-gang, Wan Sheng-peng, Li Bao-ji, Zhong Lin and Yu Wei, "Study on the Detection Signal of OTDR Based on Wavelet Denoising and Approximate Entropy", IEEE Photonics and Optoelectronics, pp. 1-4, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/sopo.2012.6270509
Xiaohui Zhang, Haoshu Zhao, Guanmin Sun, and Tingting Cui, "Localization of non-reflective events in OTDR data combining DWT with template matching", IEEE Image and Signal Processing, pp. 2275-2279, 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/cisp.2011.6100609

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

실시간 광선로망 감시를 위한 Noisy OTDR 신호 분석 방법
Noisy OTDR Data Event Detection Analysis for the Real Time Optical Fiber Link Monitoring 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

질의응답

참고문헌 (7)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

실시간 광선로망 감시를 위한 Noisy OTDR 신호 분석 방법 Noisy OTDR Data Event Detection Analysis for the Real Time Optical Fiber Link Monitoring 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

질의응답

참고문헌 (7)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

고대영 (5) 백성준 (33) 박아론 (19) 김진봉 (9)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

실시간 광선로망 감시를 위한 Noisy OTDR 신호 분석 방법
Noisy OTDR Data Event Detection Analysis for the Real Time Optical Fiber Link Monitoring 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper