[논문]칼만 필터 기반의 스마트 해양기상관측 파고 시스템 연구

박상현; 박용팔; 김희진; 김진술; 박종수

doi:10.9728/dcs.2017.18.7.1377

칼만 필터 기반의 스마트 해양기상관측 파고 시스템 연구
A Study on Ocean Meteorological Observation Wave Meter System based on Kalman-Filter 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.7, 2017년, pp.1377 - 1386

박상현 ((주) 오션이엔지) , 박용팔 ((주) 오션이엔지) , 김희진 ((주) 오션이엔지) , 김진술 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) , 박종수 ((주) 오션이엔지)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

We propose a smart ocean meteorological observation system which is capable of real-time measurement of vulnerable marine climate and oceanographic conditions. Besides, imported products have several disadvantages such that they can't be measured for a long time and can't transmit data in real time. In the proposed system, smart ocean observation digging system, it observes real-time ocean weather with data logger methods. Furthermore, we also use existing dataloggers functions with various sensors which are available in the ocean at the same time. Also, we applied the Kalman-filter algorithm to the ocean crest measurement to reduce the noise and increase the accuracy of the real-time wave height measurement. In the experiment, we experimented the proposed system with our proposed algorithms through calibration devices in the real ocean environment. Then we compared the proposed system with and without the algorithms. As a result, the system developed with a lithium iron phosphate battery that can be charged by a system used in the ocean and minimized power consumption by using an RTC based timer for optimal use. Besides, we obtained optimal battery usage and measured values through experiments based on the measurement cycle.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 다양한 센서를 사용할 수 있도록 인터페이스 개발 및 칼만 필터[6], [7] 기반의 실시간 파고관측을 할 수 있는 스마트 해양기상관측용 시스템을 제안하고자 한다. 또한 파고 데이터 비교측정 및 배터리 사용에 따른 최적의 값을 도출하여 해양기상관측에 적합한 시스템임을 증명하고자 한다.
하지만 높은 비용, 해상 설치, 짧은 배터리 주기와 일부 파고계 장치에는 폭발위험이 있는 리튬이온 배터리를 사용하기 때문에 안정성을 장담할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 위 제품들의 단점을 보완한 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 해상 안에 설치가 되는 것이 아닌 일반적으로 해상에 떠있는 기존 부이 안에 설치가 되기 때문에 비용 및 설치가 다른 국외 파고 측정 장치 보다 용이하다.
따라서 본 논문에서는 다양한 센서를 사용할 수 있도록 인터페이스 개발 및 칼만 필터[6], [7] 기반의 실시간 파고관측을 할 수 있는 스마트 해양기상관측용 시스템을 제안하고자 한다. 또한 파고 데이터 비교측정 및 배터리 사용에 따른 최적의 값을 도출하여 해양기상관측에 적합한 시스템임을 증명하고자 한다.
본 논문에서는 수입에만 의존하고 있는 스마트 해양기상관측 시스템을 개발하였다. 파고는 기본적으로 측정할 수 있도록 시스템에 적용 하였으며, 칼만 필터 적용을 통하여 파고 데이터의 정확성을 비교실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

제안 방법

상황에 따라서는 CDMA통신을 통하여 측정 단위를 설정할 수 있다. RTC의 타이머 동작에 따라서 설정한 시간단위로 약 5~10분정도 데이터를 수집한 후, 최소, 최대, 평균 값을 출력을 하게 된다.
마지막으로 하이패스 필터를 이용하여 각각의 X, Y, Z축의 위치 데이터를 메모리에 저장을 한다. 두 번째로 일정 시간주기에 따른 측정된 파고 개수 검출로써 첫 번째에서 저장된 위치 값을 기반으로 데이터를 순서대로 비교하면서 Zero-Up-Cross검출 방식을 이용하여 파고 개수를 검사한다. 세 번째로 검사한 파고 데이터를 각각 정렬 및 비교 스펙트럼 연산을 이용하여 파고를 계산을 한다.
마지막으로 가장 큰 파고는 최대파고 값이 되며, 상위 1/3 파고 평균을 유의 파고로 분류한다. 또한 상위 1/3 파고주기 평균을 유의파고 주기로 분류하고 전체 파고 평균을 평균파고로 값을 분류한다.
배터리는 폭발위험이 적고 충·방전이 가능한 리튬인산철을 사용하여 최소 6개월에서 8개월까지 측정이 가능하도록 하였다.
또한 해양 환경에 지속적으로 파고 및 다양한 기상을 관측할 수 있도록 리튬인산철 배터리를 개발하였으며, 해양기상환경에서 측정할 수 있는 센서들을 부착하여 동시에 지속적으로 측정할 수 있도록 비교 실험을 통하여 결과를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 개발한 시스템은 기존 수입품을 대체할 수 있을 뿐만 아니라. 현재 해양에 떠있는 부이를 활용할 수 있다는 점에서 해양기상관측 산업의 도움이 될 것으로 기대한다.
두 번째로 일정 시간주기에 따른 측정된 파고 개수 검출로써 첫 번째에서 저장된 위치 값을 기반으로 데이터를 순서대로 비교하면서 Zero-Up-Cross검출 방식을 이용하여 파고 개수를 검사한다. 세 번째로 검사한 파고 데이터를 각각 정렬 및 비교 스펙트럼 연산을 이용하여 파고를 계산을 한다. 이때 파고의 주기도 같이 계산을 하게 된다.
위 예측방적식의 일반식을 이용하여 시스템 상태가 1일 때 LTI 시스템을 A=1로 설정하여 ⑥, ⑦ 식을 도출한다. 또한 표 2의 측정방정식 및 업데이트의 일반식을 이용하여 시스템 상태 1일 때 LTI 시스템을 H=1이라고 설정하면 ⑧~⑪의 계산식을 도출할 수 있다.
이때 칼만 필터를 이용하여 고주파노이즈를 제거를 하고 중심 값을 보정하여 가속도 데이터를 변환한다. 이때 밴드 패스 필터를 적용한 후 출력된 값을 가중 평균을 구하고 계산된 값을 적분을 하여 속도 데이터로 변경을 한다. 다음 하이패스 필터[20]를 이용하여 가중 평균 값을 구하고 다시 적분을 하여 위치 데이터로 변경을 한다.
이후 정확한 파고 관측을 위하여, 3축의 자이로스코프와 지자기 센서를 이용하여 중심 값을 보정하고 측정된 3축 가속도 값을 변환한다. 이후 변환된 데이터 값을 이용하여, 설정된 주파수 이하와 이상의 성분을 제거하는 밴드패스 필터를 적용한 후 적분을 이용하여 속도를 변환한다. 다음 높은 주파수의 신호만을 추출하는 하이패스 필터를 적용한 후 적분을 통한 위치 신호 값을 추출한다.
이후 데이터로거는 배터리 절약을 위하여 대기모드로 들어간다. 일반적인 대기모드는 일정의 전압과 전류가 지속적으로 흐르지만 본 논문의 데이터로거는 RTC를 이용하여 전체적으로 대기전력을 차단해 버린다. 일반적으로 해양의 환경은 실시간으로 바뀌지 않기 때문에 30분 또는 1시간 단위로 측정을 하게 된다.
표 4는 해양기상관측 시스템 내부에 있는 데이터로거와 CDMA 사용에 따른 소비전류 표이다. 표 4는 60분간 소비되는 소비전류 값에 따른 결과이며, 기본적으로 사용되는 CDMA, 센서 등 실시간 해양기상관측을 위한 장비들을 연결하고 동시에 테스트를 진행하였다. 아래 표와 같이 주기를 다르게 하여 테스트를 동시에 진행하였으며, 표 5는 측정시간주기에 따른 평균 사용 일 수이다.

대상 데이터

그림 10과 같이 해양파고 관측을 위해서 2가지형식의 실험 환경을 만들고 실험을 실시하였다. 검교정 장치는 2m파고계로 2m의 주기를 만들 수 있는 장치다. 그림 11과 같이 2m 파고계를 이용하여 비교실험을 실시하였으며, 칼만 필터를 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 동시에 실험하였다.
그림 2-a와 같이 일본 Alec Electronic 회사에서 개발한 COMPACT-WH는[8] 마이크로컨트롤러가 탑재된 소형화된 관측기로써 연속 측정이 가능하다. 측정된 정보는 RS-232통신을 이용하거나 내부에 있는 메모리를 통해 데이터를 전송받는다. 또한 측정 할 때는 리튬전지를 이용하여 측정하며 약 2달 정도 동작이 가능하다.
내부적으로 데이터로거가 설치되어 있으며, 측정된 데이터 값을 내장 메모리에 저장이 된다. 통신방식은 실시간으로 데이터를 받지 못하며, 측정 후에 RS232, RS422통신을 이용하여 데이터를 전송받는다. 전원공급은 알카라인 배터리를 사용하며 약 90일을 동안 측정이 가능하다.

성능/효과

파고는 기본적으로 측정할 수 있도록 시스템에 적용 하였으며, 칼만 필터 적용을 통하여 파고 데이터의 정확성을 비교실험을 통하여 확인 할 수 있었다. 또한 해양 환경에 지속적으로 파고 및 다양한 기상을 관측할 수 있도록 리튬인산철 배터리를 개발하였으며, 해양기상환경에서 측정할 수 있는 센서들을 부착하여 동시에 지속적으로 측정할 수 있도록 비교 실험을 통하여 결과를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 개발한 시스템은 기존 수입품을 대체할 수 있을 뿐만 아니라.
1m 또는 중간 중간 노이즈가 발생하여 값이 정확하지 않은 것을 볼 수 있다. 칼만 필터를 적용한 데이터는 대부분 2m의 값이 거의 일정하게 나온 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 수입에만 의존하고 있는 스마트 해양기상관측 시스템을 개발하였다. 파고는 기본적으로 측정할 수 있도록 시스템에 적용 하였으며, 칼만 필터 적용을 통하여 파고 데이터의 정확성을 비교실험을 통하여 확인 할 수 있었다. 또한 해양 환경에 지속적으로 파고 및 다양한 기상을 관측할 수 있도록 리튬인산철 배터리를 개발하였으며, 해양기상환경에서 측정할 수 있는 센서들을 부착하여 동시에 지속적으로 측정할 수 있도록 비교 실험을 통하여 결과를 확인할 수 있었다.
이는 노이즈로 인하여 발생되는 데이터 값으로 인하여 이러한 모습이 나타난다. 하지만, 칼만 필터를 적용한 해양파고측정 시스템은 파고 데이터의 고주파의 노이즈가 제거되어 보다 안정적이고 정확한 값을 도출할 수 있었다.
표 5와 같이 해양기상관측을 60분, 30분, 10분, 5분 단위로 측정을 하였을 때 배터리가 얼마나 빠르게 소비되는지를 알 수 있다. 현재 기상청에서 사용되는 해양파고관측 장비는 주기가 30분단위로 운영되기 때문에 30분단위로 측정을 할 경우 약 6개월 정도는 측정이 가능하다는 결과를 확인할 수 있었다. 해양 날씨에 따라서 많은 변수가 있지만 대체적으로 일정하게 데이터가 전송이 되는 것을 확인 할 수 있었다.

후속연구

향후 파고 뿐만 아니라 파향에 대해서도 정밀하게 측정 할 수 있는 기술을 지속적으로 연구하여 본 시스템에 적용하도록 할 예정이다. 또한 개발한 기술을 통하여 해양 사고 및 다양한 분야에 활용할 수 있도록 할 예정이다.
현재 해양에 떠있는 부이를 활용할 수 있다는 점에서 해양기상관측 산업의 도움이 될 것으로 기대한다. 향후 파고 뿐만 아니라 파향에 대해서도 정밀하게 측정 할 수 있는 기술을 지속적으로 연구하여 본 시스템에 적용하도록 할 예정이다. 또한 개발한 기술을 통하여 해양 사고 및 다양한 분야에 활용할 수 있도록 할 예정이다.
본 논문에서 개발한 시스템은 기존 수입품을 대체할 수 있을 뿐만 아니라. 현재 해양에 떠있는 부이를 활용할 수 있다는 점에서 해양기상관측 산업의 도움이 될 것으로 기대한다. 향후 파고 뿐만 아니라 파향에 대해서도 정밀하게 측정 할 수 있는 기술을 지속적으로 연구하여 본 시스템에 적용하도록 할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	파고 알고리즘에서 칼만 필터의 역할은?	1초 간격으로 전압 값으로 출력되는 가속도 센서를 디지털 신호로 변환하여 샘플데이터를 추출한다. 이때 칼만 필터를 이용하여 고주파노이즈를 제거를 하고 중심 값을 보정하여 가속도 데이터를 변환한다. 이때 밴드 패스 필터를 적용한 후 출력된 값을 가중 평균을 구하고 계산된 값을 적분을 하여 속도 데이터로 변경을 한다.
	파고 측정 장치의 단점은?	대부분의 파고 측정 장치들은 지형특성상 지진발생이 빈번한 일본에서 다양한 제품과 기술들이 발전해 왔다. 하지만 높은 비용, 해상 설치, 짧은 배터리 주기와 일부 파고계 장치에는 폭발위험이 있는 리튬이온 배터리를 사용하기 때문에 안정성을 장담할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 위 제품들의 단점을 보완한 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다.
	데이터로거의 동작 순서는?	해양파고관측 시스템에 사용되는 데이터로거는 그림 4와 같은 순서로 시스템이 동작된다. 처음 데이터로거의 전원이 공급되면, 전반적으로 시스템 및 센서를 초기화 시킨다. 다음 기본적으로 설치되어 있는 센서 및 저장할 메모리를 설정한 후 연결되어 있는 센서들의 동작 여부를 체크한다. 이상이 없을 경우 센서 모드가 동작되어 최초 센서들의 데이터와 배터리의 전압을 수집하고, 해양의 파고를 관측한다. 다음 센서들의 데이터가 수집이 완료되면 SD카드의 Raw데이터와 처리된 데이터를 저장하고 처리된 데이터는 CDMA통신을 통하여 서버로 전송한다. 이후 데이터로거는 배터리 절약을 위하여 대기모드로 들어간다. 일반적인 대기모드는 일정의 전압과 전류가 지속적으로 흐르지만 본 논문의 데이터로거는 RTC를 이용하여 전체적으로 대기전력을 차단해 버린다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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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