[논문]광섬유 센서와 분포형 온도 센싱 시스템을 이용한 실규모 제방 모니터링 실험

안명희; 배인혁; 지운; 강준구

doi:10.17820/eri.2020.7.3.181

광섬유 센서와 분포형 온도 센싱 시스템을 이용한 실규모 제방 모니터링 실험
Large-scale Levee Monitoring Experiment Using Fiber-optic Sensor and Distributed Temperature Sensing System 원문보기

Ecology and resilient infrastructure, v.7 no.3, 2020년, pp.181 - 188

안명희 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부) , 배인혁 (과학기술연합대학원대학교 건설환경공학) , 지운 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부) , 강준구 (한국건설기술연구원 국토보전연구본부)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 광섬유를 활용한 온도분포 센싱 방법을 실규모 제방 실험에 적용하여, 제방의 사면과 제체 내부의 변화를 모니터링하는 광역형 제방 모니터링 기술의 적용성을 검토하였다. 실규모 제방에 광섬유를 매립하고 저류지의 수위 변화에 따른 제체 내부의 시간적, 공간적 온도 변화를 측정하였다. 저류지 수위가 증가함에 따라 제방 사면의 온도는 감소하였으며, 침투가 진행되면서는 온도 변화가 나타나는 공간적 위치의 변화가 감지되었다. 제방 침투로 인한 온도 변화는 침투 경과 시간에 따라 차이가 나타났고, 침윤선으로 추정되는 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 제방 내부의 온도 변화에 대한 정보는 제방 내부의 상태 변화를 판단하고 상대적으로 취약하다고 판정되는 지점에 대한 정보로 해석될 수 있음을 증명하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, a temperature distribution sensing method using optical fiber was applied to a large-scale levee experiment, and the applicability of wide-area levee or embankment monitoring technology to observe the changes inside the levee was reviewed. The optical fiber was buried in a large-scale levee, and the temporal and spatial temperature changes were measured according to the water level changes in the reservoir. As the water level of the reservoir increased, the temperature of the embankment slope decreased, and as the infiltration progressed, a change in the spatial location of the temperature change was detected. The temperature change due to embankment infiltration varied depending on the time of the infiltration progress, and the change assumed to be the seepage line could be observed. This study has demonstrated that information about temperature changes inside the levee can be interpreted as the information on the locations that are judged to be relatively vulnerable, investigating the changes in the condition inside the levee.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Schematic diagrams of large-scale experimental levee and fiber optic sensors installation.
그림 Fig. 2. Optic fiber cable installation sequence in the large-scale levee experiment.
그림 Fig. 3. Temperature variation and temperature difference of levee slope.
그림 Fig. 4. Temporal changes in accumulated temperature differences at different locations.
그림 Fig. 5. Cross-sectional distribution of temporal and spatial temperature changes in the experimental levee.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

광섬유 센서로 수집된 방대한 데이터의 분석을 통해 제방의 누수, 침투, 파이핑 등을 분석한다면 하천 제방 안정성 평가를 위한 모니터링 기법으로 광섬유 센싱을 적극 활용할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 실규모 제방에 광섬유 센서를 매립하고 분포형 온도 센싱 시스템 (DTS)을 설치한 후 저류지 수위 변화에 따른 제체 내부의 온도 변화를 관측하여 저류로 인한 제방 내부 침투 현상을 모니터링하는 것이다. 수집된 제방 내부의 온도 분포 정보를 통해 제체에서 발생하는 누수 및 침투 현상을 분석하였고, 이를 통해 현장 규모의 제방 모니터링을 위한 광섬유 온도 센싱 기법의 적용성을 검토하였다.
본 연구에서는 광섬유 온도 센싱을 통한 실규모 제방 내부의 이상 현상 감지 모니터링 시스템의 개발과 그 적용성을 검토하기 위해 한국건설기술연구원 하천연구센터 내의 실규모 제방 실험장에서 실험을 수행하였다. 실규모 제방 실험장의 저류량은 약 4,389 m³이며, 제방의 총 길이는 10 m, 높이 3 m, 마루폭 2 m, 비탈경사 1:2이다 (Fig.
본 연구에서는 이러한 온도 변화에 대한 보다 시각적인 추이를 확인하기 위해 Fig. 4와 같이 온도 차의 누적 그래프를 도시하였다. 누적 온도 차가 일정한 값에서 변동되는 경우 제체 내부에 이상 변화가 없는 상태이며 누적 온도 차가 급격히 변화하는 시점은 제체 내부에 변화가 발생하고 있다는 것을 나타낸다.

제안 방법

본 연구에서는 광섬유 센서와 분포형 온도 모니터링 시스템 (DTS)을 실규모 실험 제방에 매설하여 저류지 수위 변화 및 침투로 인한 제체의 온도 변화를 모니터링하였다. 광섬유 온도 센싱 정보를 기반으로 시간에 따른 지점별 온도 분포와 대표 시점에서의 공간적 제방 단면 온도 분포를 도시하여 제방 내부의 침투 상태를 관찰하였다.
47 m 저하된 것으로 확인되었다. 광섬유 온도 센싱을 통해 획득한 제방 내부의 온도 자료와 저류지 수위 변화 자료를 활용하여 제방의 침투 여부 및 침윤선 등을 분석하였다.
광섬유 케이블을 매립하는 과정에서 가장 중요한 것은 광섬유가 제방 내부의 어느 위치에 설치되고 있는지를 정확하게 현장에서 기록하는 것이다. 광섬유 케이블이 시작되는 위치부터 매립되는 길이, 제방의 높이와 사면으로부터 떨어진 거리를 정확하게 측정 및 기록하여 최종 매립도를 작성하였다 (Fig. 1).
광섬유 케이블은 전송속도가 빠르고 높은 대역폭을 지원하며 외부 환경 변화에 매우 민감하다. 또한, 온도 변화에 매우 민감하므로 전체 길이의 광섬유 케이블을 일정한 온도 값으로 조절 가능한 히팅 케이블을 피복하여 실험을 진행하였다. 광섬유 케이블에 히팅 케이블을 피복할 경우, 광섬유 케이블에 일정한 온도를 가열하여 수위 변화에 따른 온도 변화를 식별할 수 있는 데이터를 획득할 수 있다.
본 연구에서는 광섬유 센서와 분포형 온도 모니터링 시스템 (DTS)을 실규모 실험 제방에 매설하여 저류지 수위 변화 및 침투로 인한 제체의 온도 변화를 모니터링하였다. 광섬유 온도 센싱 정보를 기반으로 시간에 따른 지점별 온도 분포와 대표 시점에서의 공간적 제방 단면 온도 분포를 도시하여 제방 내부의 침투 상태를 관찰하였다.
따라서 본 연구의 목적은 실규모 제방에 광섬유 센서를 매립하고 분포형 온도 센싱 시스템 (DTS)을 설치한 후 저류지 수위 변화에 따른 제체 내부의 온도 변화를 관측하여 저류로 인한 제방 내부 침투 현상을 모니터링하는 것이다. 수집된 제방 내부의 온도 분포 정보를 통해 제체에서 발생하는 누수 및 침투 현상을 분석하였고, 이를 통해 현장 규모의 제방 모니터링을 위한 광섬유 온도 센싱 기법의 적용성을 검토하였다.
광섬유 온도 센싱 데이터와 같은 방대한 양의 데이터를 후처리하는 다양한 방법 중 본 연구에서는 Bae and Ji (2019) 연구에서 제시한 후처리 알고리즘을 적용하였다. 시간에 따른 온도 데이터에서 이상치를 제거하고 스무딩 처리하여 제방 높이 별 온도 변화를 분석하였다. 이 알고리즘은 Median Absolute Deviation과 Modified z-scores를 이용하여 데이터의 이상치를 1차적으로 제거하고, Exponentially Weighted Moving Average를 통해 데이터를 필터링하는 방식이다.
실규모 제방 실험을 위한 광섬유 매립은 기초지반에서 수직방향으로 약 0.2 m 떨어진 위치에서는 12.10 m 길이의 광섬유를 매설하였고, 흙을 포설한 후 진동 롤러로 다짐을 수행하였다. 다짐 후 수직방향으로 0.
11 m 다시 설치하고 흙을 포설한 후 층 다짐을 반복하였다. 이러한 과정을 제방 상단까지 반복하여 광섬유 케이블을 제방에 설치하였고 제방 형상에 맞춰 총 12개 층, 87.7 m의 광섬유 케이블을 매립하였다 (Fig. 2). 또한, 광섬유 케이블로부터 안정적인 온도 센싱 결과를 획득하기 위해 시작과 끝 부분에 각각32 m, 24.
제체 온도 변화 모니터링은 저류지에 유량이 공급되기 시작한 시점부터 약 5시간 동안 진행되었다. 저류지 수위가 변동되는 동안 제체 내부의 온도 변화는 광섬유 센서와 분포형 온도 모니터링 시스템으로 모니터링하였다. 저류지 수위가 최대가 된 이후 제체에 침투가 활발히 진행되면서 저류지 수위가 서서히 저하되는 것을 확인할 수 있었다.
5와 같이 나타낼 수 있다. 저류지에서 유량이 공급되어 수위가 최고가 된 후 제방으로 침투가 발생하는 동안의 제체 온도 변화를 평면적으로 관찰하기 위해 광섬유 케이블의 길이와 제방 위치에 대한 정보를 토대로 제방 단면에 대한 광섬유 온도 센싱 데이터를 도시하였다. 대표 시점은 실험이 시작된 후 약 35분 후 (Fig.
저류지의 수위 변화를 모니터링하기 위해 압력식 수위계를 설치하여 10초 간격으로 수위 데이터를 측정하였다. 저류지에 유량을 공급하기 시작한 시점부터 1시간 35분이 경과되었을 때 저류지 수위는 최대 2.
25 m의 여유 구간을 확보하였다. 제방 내부에 광섬유 케이블 매립을 완료한 후 분포형 온도 센싱 (DTS) 시스템과 연결하고, 저류지에 유량을 공급하여 수위를 상승시키면서 제방 내부의 온도를 모니터링하였다. 광섬유 케이블 1 m 길이 간격으로 6초마다 제방 내부의 온도 정보가 기록되었다.

대상 데이터

2). 또한, 광섬유 케이블로부터 안정적인 온도 센싱 결과를 획득하기 위해 시작과 끝 부분에 각각32 m, 24.25 m의 여유 구간을 확보하였다. 제방 내부에 광섬유 케이블 매립을 완료한 후 분포형 온도 센싱 (DTS) 시스템과 연결하고, 저류지에 유량을 공급하여 수위를 상승시키면서 제방 내부의 온도를 모니터링하였다.
즉, 물 이외의 온도에 대한 영향을 받지 않는 상태에서 수위 변화로 인한 제체 온도 분포의 변화를 파악할 수 있다. 실규모 제방 실험에서는 총150 m의 히팅 케이블이 피복된 광섬유 케이블을 활용하여 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 광섬유 온도 센싱을 통한 실규모 제방 내부의 이상 현상 감지 모니터링 시스템의 개발과 그 적용성을 검토하기 위해 한국건설기술연구원 하천연구센터 내의 실규모 제방 실험장에서 실험을 수행하였다. 실규모 제방 실험장의 저류량은 약 4,389 m³이며, 제방의 총 길이는 10 m, 높이 3 m, 마루폭 2 m, 비탈경사 1:2이다 (Fig. 1). 제방 성토 재료는 중앙입경 (D₅₀)이 1.
제방 내부의 온도 변화를 모니터링하기 위해 제방 일부 구간에 광섬유 케이블을 매립하였으며, 본 실험에서는 코어 직경 50 µm, 클래딩 125 µm인 OM2 (Optical Multimode 2) 광섬유 케이블을 사용하였다.
1). 제방 성토 재료는 중앙입경 (D₅₀)이 1.1 mm이며, 최대건조밀도는 1.853 g/cm³, 최적함수비는 11.7%이다. 제방 내부의 온도 변화를 모니터링하기 위해 제방 일부 구간에 광섬유 케이블을 매립하였으며, 본 실험에서는 코어 직경 50 µm, 클래딩 125 µm인 OM2 (Optical Multimode 2) 광섬유 케이블을 사용하였다.

이론/모형

2010). 광섬유 센서는 이용되는 효과에 따라 다양한 형태가 있으나 본 연구에서는 분포측정형 광섬유 센서를 활용하였다. 광섬유 센서가 측정할 수 있는 측정량은 전압, 전류, 온도, 압력, 스트레인, 회전률, 음향, 가스 농도 등이 있다 (Giallorenzi et al.
이러한 변동성을 줄이고 장시간의 데이터 변화 양상을 검토하기 위해서는 후처리 과정이 필요하다. 광섬유 온도 센싱 데이터와 같은 방대한 양의 데이터를 후처리하는 다양한 방법 중 본 연구에서는 Bae and Ji (2019) 연구에서 제시한 후처리 알고리즘을 적용하였다. 시간에 따른 온도 데이터에서 이상치를 제거하고 스무딩 처리하여 제방 높이 별 온도 변화를 분석하였다.

성능/효과

최대 수위가 발생한 1시간 35분 시점에서 제체 온도 분포를 살펴보면 (Fig. 5 (b)), 저류지 사면 쪽의 온도 저하가 뚜렷하게 나타났으며 제방 저면에서는 제체 안쪽까지 온도가 감소한 것을 확인할 수 있었다. 제체 내부의 온도 감소는 시간이 경과함에 따라 저류지에서 제내지 방향으로 서서히 진행되는 것을 확인할 수 있었다 (Fig.
이러한 급격한 온도 변화는 제방에 침투가 발생된 것으로 해석할 수 있다. 또한, 제방 단면의 온도 분포를 시각적으로 확인하여 침투가 진행된 정도와 침투가 발생하는 위치 정보를 파악할 수 있었으며, 단면 전체의 온도차를 통해 침윤선의 변화를 관찰할 수 있었다. 따라서 광섬유 센서와 분포형 온도 모니터링 시스템을 활용하여 제체 내부의 시간적, 공간적 온도 분포를 모니터링함으로써 제체 내부의 침투 진행 여부 및 경로뿐만 아니라 제방의 취약 구간과 위치에 대한 정보까지 수집할 수 있다.
저류지 쪽 제방 사면과 가장 가까운 위치의 광섬유 센서는 제방 침투가 발생할 경우 가장 먼저 온도 변화가 발생하는 지점이기 때문에 실험 전체 시간에 대해 제방 높이에 따라 온도 변화를 분석하였으며, 그 결과 저류지 수위 상승 및 저하에 따라 온도 변화와 변동량 값에서의 급격한 변화를 감지할 수 있었다. 센싱 시간 차에 따른 온도 변동량의 누적 그래프를 통해 급격한 변화가 발생하는 시점을 보다 명확히 판단할 수 있었다. 이러한 급격한 온도 변화는 제방에 침투가 발생된 것으로 해석할 수 있다.
39 m 저하되었다. 실험을 종료한 시점에서는 최대 수위(2.54 m)보다 0.47 m 저하된 것으로 확인되었다. 광섬유 온도 센싱을 통해 획득한 제방 내부의 온도 자료와 저류지 수위 변화 자료를 활용하여 제방의 침투 여부 및 침윤선 등을 분석하였다.
저류지 수위가 변동되는 동안 제체 내부의 온도 변화는 광섬유 센서와 분포형 온도 모니터링 시스템으로 모니터링하였다. 저류지 수위가 최대가 된 이후 제체에 침투가 활발히 진행되면서 저류지 수위가 서서히 저하되는 것을 확인할 수 있었다. 저류지에 유량공급이 중지된 최대 수위가 발생한 시점에서 1시간이 경과했을 때, 수위는 0.
3 (a)), 저류지에 유량 공급이 시작된 후 약 27℃온도를 유지하다 상승한 후로부터 온도 저하가 발생했다. 저류지 수위를 2.54 m까지 상승시키고 제체에 침투가 발생한 후의 온도 변화를 관찰한 결과, 서서히 온도가 감소하면서 침투가 약 1시간 경과한 시점에는 온도가 19℃까지 저하된 것을 확인할 수 있다.
저류지 쪽 제방 사면과 가장 가까운 위치의 광섬유 센서는 제방 침투가 발생할 경우 가장 먼저 온도 변화가 발생하는 지점이기 때문에 실험 전체 시간에 대해 제방 높이에 따라 온도 변화를 분석하였으며, 그 결과 저류지 수위 상승 및 저하에 따라 온도 변화와 변동량 값에서의 급격한 변화를 감지할 수 있었다. 센싱 시간 차에 따른 온도 변동량의 누적 그래프를 통해 급격한 변화가 발생하는 시점을 보다 명확히 판단할 수 있었다.
제방 이상 감지 및 안정성 평가 모니터링 기법으로 광섬유 센서와 분포형 온도 센싱 시스템을 활용하는 방법에 대한 적용성은 본 실험에서 수행한 실규모 제방 모니터링 실험을 통해 확인되었으며, 기존의 물리탐사기법 기반의 국부적인 모니터링이 아닌 광역형 모니터링 기법으로 하천 제방 모니터링에 매우 효과적일 것으로 판단된다. 광섬유 센싱 모니터링 기법의 실질적인 실용성을 높이기 위해서는 방대하게 기록되는 데이터를 실시간으로 빠르게 분석하여 이상 감지의 효율성을 극대화하는 것이 가장 필요하며, 이를 위해서는 적절한 비용과 노력으로 데이터 필터링 및 후처리가 가능하도록 하는 시스템의 개발과 개선이 뒷받침되어야 할 것이다.
5 (b)), 저류지 사면 쪽의 온도 저하가 뚜렷하게 나타났으며 제방 저면에서는 제체 안쪽까지 온도가 감소한 것을 확인할 수 있었다. 제체 내부의 온도 감소는 시간이 경과함에 따라 저류지에서 제내지 방향으로 서서히 진행되는 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 5 (c)).

후속연구

제방 이상 감지 및 안정성 평가 모니터링 기법으로 광섬유 센서와 분포형 온도 센싱 시스템을 활용하는 방법에 대한 적용성은 본 실험에서 수행한 실규모 제방 모니터링 실험을 통해 확인되었으며, 기존의 물리탐사기법 기반의 국부적인 모니터링이 아닌 광역형 모니터링 기법으로 하천 제방 모니터링에 매우 효과적일 것으로 판단된다. 광섬유 센싱 모니터링 기법의 실질적인 실용성을 높이기 위해서는 방대하게 기록되는 데이터를 실시간으로 빠르게 분석하여 이상 감지의 효율성을 극대화하는 것이 가장 필요하며, 이를 위해서는 적절한 비용과 노력으로 데이터 필터링 및 후처리가 가능하도록 하는 시스템의 개발과 개선이 뒷받침되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	광섬유 센서가 측정할 수 있는 측정량은 무엇인가?	광섬유 센서는 이용되는 효과에 따라 다양한 형태가 있으나 본 연구에서는 분포측정형 광섬유 센서를 활용하였다. 광섬유 센서가 측정할 수 있는 측정량은 전압, 전류, 온도, 압력, 스트레인, 회전률, 음향, 가스 농도 등이 있다 (Giallorenzi et al. 1982).
	광섬유 센서의 기본 원리는 무엇인가?	광섬유 센서의 기본 원리는 광섬유를 통해 지나가는 빛의 세기로 광섬유의 굴절률, 길이, 모드, 편광 상태의 변화를 이용하여 파측정량을 추정하는 것이다 (Lee et al. 2010).
	광섬유 케이블을 통한 산란 현상 중 Ranman 산란은 어떤 특징을 가지는가?	만약 온도, 변형, 압력 등과 같은 광섬유 주변 환경이 변화하면 여러 종류의 산란 현상이 발생한다. 이 중에서 Ranman 산란은 온도 변화에 따라 파장 변위 폭이 크기 때문에 온도 분석 측면에서 파장 변위 폭을 분리하기 용이하며, 온도 측정 분해능 (angular resolution)을 높이는데 유리하다 (Lee et al. 2010).

참고문헌 (10)

Ahn, M., Ko, D., Ji, U., and Kang, J. 2019. Experimental study on levee monitoring system for abnormality detection using fiber optic temperature sensing. Ecology and Resilient Infrastructure 6(2): 120-127.
Bae, I. and Ji, U. 2019. Outlier detection and smoothing process for water level data measured by ultrasonic sensor in stream flows. Water 11(5): 951.

상세보기
Giallorenzi, T., Bucaro, J., Dandridge, A., Sigel, G., Cole, J., Rashleigh, S., and Priest, R. 1982. Optical fiber sensor technology. IEEE Journal of Quantum Electronics 18(4):626-665.

상세보기
Habel, W.R. and Krebber, K. 2011. Fiber-optic sensor applications in civil and geotechnical engineering. Photonic Sensors 1(3): 268-280.

상세보기
Kim, K.-S., Bae, D.-S., Koh, Y.-K., and Kim, J.-Y. 2009. Monitoring system of rock mass displacement and temperature variation for KURT using optical sensor cable. The Journal of Engineering Geology 19(1): 63-70.
Lee, C.-K., Kim, Y.-S., Gu, M.-M., and Kim, B.-G. 2010. Real time temperature monitoring system using optic fiber sensor. Journal of The Korea Society of Computer and Information 15(12): 209-216.
Pyayt, A.L., Kozionov, A.P., Mokhov, I.I., Lang, B., Meijer, R.J., Krzhizhanovskaya, V.V., and Sloot, P. 2014. Time-frequency methods for structural health monitoring. Sensors 14(3): 5147-5173.

상세보기
Schenato, L. 2017. A review of distributed fibre optic sensors for geo-hydrological applications. Applied Sciences 7(9): 896.

상세보기
Sekula, K., Polec, M., and Borecka, A. 2018. Innovative solutions in monitoring systems in flood protection. In, E3S Web of Conferences (Vol. 30, p. 01005). EDP Sciences.
Su, H., Ou, B., Yang, L., and Wen, Z. 2018. Distributed optical fiber-based monitoring approach of spatial seepage behavior in dike engineering. Optics & Laser Technology 103: 346-353.

상세보기

저자의 다른 논문 :

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].

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