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ISSN : 2093-5145(Print)
ISSN : 2288-0232(Online)
Journal of the Korean Society for Advanced Composite Structures Vol.11 No.4 pp.17-22
DOI : https://doi.org/10.11004/kosacs.2020.11.4.017

Damage Detection of Sheet Reinforcement Based on Brillouin Optical Time Domain Reflectometry of Optical Fiber Embedded Reinforcement

Byung-Jik Son1, Byeong-Cheol Kim2, Jae-Hwan Kim3
1Professor, Department of Disaster Safety & Fire, Konyang University, Chungnam, Korea
2Senior Researcher, KICT, Sustainable Infrastructure Research Center, Goyang, Korea
3Postdoctoral Research Associate, KICT, Sustainable Infrastructure Research Center, Goyang, Korea

본 논문에 대한 토의를 2020년 09월 30일까지 학회로 보내주시면 2020년 10월호에 토론결과를 게재하겠습니다.


Corresponding author:Kim, Jaehwan Structural Engineering Research Institute, Korean Institute of Civil Engineering and Building Technology, Goyangdae-ro 283, Goyang, Gyeonggi, 10223, Republic of Korea. Tel: +82-31-995-0880, E-mail: jaehwankim@kict.re.kr
July 16, 2020 August 8, 2020 August 11, 2020

Abstract


Sensor technology to prevent damage due to natural disasters is important, and interest in optical fiber sensors is increasing. In this paper, a damage detection study was performed using measurement data from a reinforced concrete beam reinforced by carbon fiber sheets embedded with optical fiber sensors. Method I using the local variation differential and Method II using the convolution method were compared and analyzed. In order to compare the data having different dimensions, it was first converted to a dimensionless quantity, and subsequent analysis showed that Method II sharply detects the location of damage. If the filter vector used in Method II is applied well, a better effect can be expected.



광섬유 매립형 센싱보강재의 BOTDR 계측신호 기반 시트보강공법 결함탐지 연구

손 병직1, 김 병철2, 김 재환3
1건양대학교 재난안전소방학과 교수
2한국건설기술연구원 노후인프라센터 수석연구원
3한국건설기술연구원 노후인프라센터 박사후연구원

초록


자연재해 발생을 예방하기 위한 방재센서 기술이 중요하며 광섬유를 이용한 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 광섬유 센서 내장 탄소섬유시트로 보강된 RC보의 계측된 데이터로 결함 탐지 연구를 수행하였다. 미분의 국부적 변동 특성을 이용한 Method Ⅰ과 컨벌루션 방법을 이용한 Method Ⅱ를 비교, 분석하였다. 다른 차원의 데이터를 비교하기 위해서 무 차원화 시켰으며, 분석 결과 Mehtod Ⅱ가 결함의 위치를 예리하게 잘 탐지하는 것으로 나타났다. Method Ⅱ인 컨벌루션에 사용 되는 필터 벡터를 잘 응용하면 더 좋은 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다.



    Ministry of Land, Infrastructure and Transport
    17SCIP-B128496-01

    1. 서 론

    자연재해 발생을 예방하기 위한 방재센서 기술이 중 요하며 광섬유를 이용한 센서에 대한 관심이 높아지 고 있다. 광섬유는 넓은 대역폭과 전자기 유도에 대 한 안정성 등 기존의 동축선과 같은 도전성 전송매 체의 한계를 극복할 수 있는 탁월한 장점으로 폭넓 게 응용되고 있다. 또한, 광섬유는 뇌방전(雷放電)에 내성이 강하므로 악천후 속에서 동작하는 방재센서 로서의 특성을 가지고 있어, 터널, 교량, 빌딩 등의 변형 및 이상 진동을 높은 감도로 직접 감지하는 센 서로 이용되고 있다(Bao, 2012).

    교량, 터널, 빌딩 등은 시공 상의 결함 외에도 반 복하중, 구성 재료의 변성, 자연적인 노화로 인한 붕 괴 가능성이 있어 구조물의 안전성을 유지하기 위해 서는 주기적인 점검을 통해 잔여수명을 예측할 수 있어야 한다. 기반 시설물의 유지관리를 위하여 적 용되고 있는 현대의 계측기술은 전자적 또는 기계적 인 방식으로부터 광섬유 자체를 센서로 이용하는 광 섬유 센서형 유지관리 시스템으로 진화하고 있다(Kwon, 2012).

    본 연구는 이러한 광섬유로 계측된 데이터를 분 석하여 결함의 위치를 탐지하는 방법에 대하여 연구 를 수행하였다. 미분을 이용하는 방법과 필터를 이용 하는 방법을 비교, 분석하였다. 본 연구의 목적은 광 섬유 계측 기반 결함탐지 방법을 연구하는데 있다.

    2. 기본 이론

    광섬유 센서 시스템은 광섬유 내의 산란광을 검출 신호로 이용한다. 광섬유에 빛이 입사되면 광섬유 내에서는 역방향으로 여러 종류의 산란이 발생한다. 원격 광계측에 이용되는 것은 레일리(Rayleigh) 산란, 라만(Raman) 산란, 브릴루앙(Brillouin) 산란이다. 산 란광을 이용한 광계측은 원격편단 계측방식으로 레 이저의 입사지점과 센싱광을 수집하는 지점이 동일 한 방식을 주로 이용한다. 대표적인 기술로서 OTDR (Optical Time Domain Reflectometry)방식을 기반기술 로 이용하고 있다. OTDR은 피측정 광섬유 (FUT, Fiber Under Test)에 광펄스를 입사시키고 광펄스로부 터 발생하는 산란광이 입사지점으로 되돌아올 때까 지 걸리는 시간과 각 샘플링 지점에서 산란광의 intensity를 측정한 후 산란광의 intensity와 물리량의 상관관계로부터 거리에 대한 물리량의 분포를 산출 하는 원리이다(Kwon, 2012).

    Rayleigh 산란광은 입사광과 같은 파장(주파수)를 나타내나 Raman 및 Brillouin 산란광은 입사광과 다 른 두개의 파장(Stokes 영역 및 Anti-Stokes 영역)으로 되돌아온다. 특히 Brillouin 산란광은 입사광의 강도 (intensity)에 비해 약 1억분 1∼10억분의 1 정도로 대 단히 미약하며 더군다나 상대적으로 산란광의 강도 가 큰 Rayleigh 산란광의 파장(주파수)과 매우 근접 되어 있어 그에 대한 검출이 대단히 어렵다. 그림 1 은 Single mode fiber (SMF)내에서의 산란광 spectrum 을 보여준다. 산란광은 Rayleigh를 중심으로 Brillouin 과 Raman광이 각각 Stokes 와 Anti-Stokes 성분으로 구성된다(Liang, 2005; Ohno, 2001).

    3. 광섬유 계측

    3.1 광섬유 계측 실험

    그림 2(a)는 시험체 모체 제작 사진을, 그림 2(b)는 광 섬유 센서를 부착하는 사진을, 그림 2(c)는 광섬유 센 서를 보강하는 사진을, 그림 2(d)는 광섬유 배치 형상 을, 그림 2(e)는 4점 휨시험 전경을 나타낸 것이다.

    그림 2(d)의 광섬유 센서는 0.51m간격으로 총 206m까지 측정할 수 있으며, 중앙에 균열을 주어서 실험을 수행하였다.

    3.2 광섬유 계측 데이터

    광섬유 센서에 의해서 다음과 같이 6개의 데이터를 계측하였다.

    3.2.1 OTDR

    거리에 따른 레일리 산란광의 파워를 측정하여 광선 로의 광손실을 확인 할 수 있다.

    3.2.2 Brillouin Intensity(BOTDR)

    거리에 따른 브릴루앙 산란광의 파워를 측정하여 광 선로의 광손실과 광선로의 온도에 의한 변화를 확인 할 수 있다.

    3.2.3 Temperature

    거리에 따른 계산 된 온도를 계측한다. 위의 OTDR 과 BOTDR 측정 값의 계산을 통해 구할수 있다.

    3.2.4 Filted Frequency(Distance-Peak Frequency)

    거리에 따른 Peak Frequency를 보여준다. 주파수를 순차적으로 바꿔가며 Brillouin Anti-Stokes Power를 거리에 따라 측정하고 각 거리별로 Power가 가장 높 게 나타난 주파수를 계산한다.

    3.2.5 Uncompensated Strain

    온도에 대해 보상하지 않은 변형률을 나타낸다. 위 의 Distance-Peak Frequency에서 몇 가지 계수들을 사 용한 계산 과정을 거쳐 구하여진다.

    3.2.6 Compensated Strain

    온도에 대해 보상된 변형률을 나타낸다. Uncompensate 를 경우 온도 차에 의한 Peak Frequency의 Shift인지 변형률에 의한 Peak Frequency의 Shift인지 구분할 수 없으나, Compenstaed Strain은 구분할 수 있다.

    Uncompensated Strain에서 OTDR과 BOTDR 측정 값을 이용하여 구할수 있다.

    4. 결과 분석

    4.1 결과 분석 방법

    광섬유 센서 계측 데이터로부터 결함 탐지를 위해서 다음과 같이 두가지 방법을 비교, 분석하였다.

    4.1.1 Method Ⅰ

    첫 번째 방법은 미분의 국부적 변동 특성을 이용하여 결함의 위치를 탐지하는 방법이다. 미분은 중앙차분법 을 이용하였으며, 식 (1), (2)와 같이 한번 미분, 두번 미분까지 이용하였다. 데이터가 변위일 경우 한번 미분 은 처짐각을 의미하며, 두번 미분은 곡률을 의미한다.

    θ i = u i 1 + u i + 1 2 h
    (1)

    κ i = u i 1 2 u i + u i + 1 h 2
    (2)

    여기서, h는 데이터의 간격을 의미한다.

    4.1.2 Method Ⅱ

    두 번째 방법은 컨벌루션(Convolution) 즉, 합성곱을 이용하는 방법이다. 식 (1)은 1차원 컨벌루션을, 식 (2)는 2차원 컨벌루션을 나타낸다.

    ( f * g ) ( t ) = f ( x ) g ( t x ) d x
    (3)

    ( f * g ) ( x , y ) = y = N N x = N N f ( x , y ) g ( t x ) ( t y )
    (4)

    여기서, f는 원래 신호 또는 영상, g는 필터(filter) 또는 mask, window, kernel이라 한다.

    1차원 컨벌루션은 신호처리에서 사용되고, 2차원 컨벌루션은 영상처리에서 사용된다. 식에서 알수 있 듯이 컨벌루션 방법의 적용은 필터링 효과를 나타낸 다. 필터링은 크게 저역통과 필터(Low-pass filter)와 고역통과 필터(High-pass filter)가 있다. 저역통과 필 터는 낮은 주파수에서 높은 출력이 나타나고 임계값 이상에서는 감쇠하는 특성을 가지기 때문에 잡음을 제거하거나 영상을 흐릿하게 만든다. 고역통과 필터 는 높은 주파수대 영역의 신호를 출력으로 나타내는 필터이고 임계값 이하에서는 감쇠하는 특성을 가지 기 때문에 영상의 에지를 추출하거나 선명하게 만든 다. 이러한 2차원 영상처리 기법에서 사용하는 것을 1차원 신호처리에도 응용할 수 있다.

    본 연구에서는 결함탐지를 위해서 1차원 고역통 과 필터를 이용하였으며, 본 연구에 사용된 필터 벡 터 g는 [-1 2 -1], [-1 -1 4 -1 -1] 등이다.

    4.2 결과 분석

    Table 1은 실험별 결과를, Table 2는 데이터별 결과 를 나타낸 것이다. 결과는 보기 쉽게 contour로 표시 하였으며, 첫 번째 행은 원본 결과를, 두 번째 행은 Method Ⅰ, 세 번째 행은 Method Ⅱ의 결과를 나타 낸 것이다.

    Table 1의 결과는 6개의 측정된 데이터가 차원이 다르기 때문에 비교를 위해서 무차원화 시켜서 결과 를 비교하였다. 무차원화는 최소 0, 최대 100으로 설 정하였다. 결과를 분석해 보면, Method Ⅰ은 원본 데 이터 비해 오히려 결과가 미흡하나 Method Ⅱ는 결 함 주위에서 정확하게 탐지하는 것으로 나타났다. 또한, 3개의 데이터(OTDR, Compensated Strain, Temperature)는 결함의 위치를 잘 탐지하지 못하나 다른 3개의 데이터(Fitted Frequency, Uncompensated Strain, Brillouin Intensity)는 결함의 위치를 잘 탐지하 는 것으로 나타났다.

    Table 2의 데이터별 결과에서는 대표적인 Uncom-pensated Strain 데이터만 분석하였다. Method Ⅰ도 결함탐지가 가능하나 Method Ⅱ가 결함의 위치만 예 리하게 탐지하는 것으로 나타났다. Method Ⅱ가 더 좋은 결과를 나타낸 이유는 미분의 국부적 특성은 데이터에 민감하나 필터링은 덜 민감하기 때문인 것 으로 판단된다.

    이상과 같이 결과분석에서 Method Ⅱ가 좋은 결 과가 나타나 신호처리에서도 컨벌루션 방법을 잘 적 용하면 결함 탐지에 좋은 효과가 나타날 것으로 기 대된다. 또한 컨벌루션에 사용되는 필터 벡터 g에 따라서 더 좋은 효과를 기대할 수 있으며, 이는 추 후에 연구하고자 한다.

    5. 요약 및 결론

    본 논문은 광섬유 센서로 계측된 데이터로 결함 탐 지 연구를 수행하였다. 미분의 국부적 변동 특성을 이용한 Method Ⅰ과 컨벌루션 방법을 이용한 Method Ⅱ를 비교, 분석하였다. 다른 차원의 데이터를 비교 하기 위해서 무차원화 시켰으며, 분석 결과 Mehtod Ⅱ가 결함의 위치를 예리하게 잘 탐지하는 것으로 나타났다. Method Ⅱ인 컨벌루션에 사용되는 필터 벡터를 잘 응용하면 더 좋은 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

    또한, 광섬유 계측 데이터 분석에서 3개의 데이 터(OTDR, Compensated Strain, Temperature)는 결함의 위치를 잘 탐지하지 못하나 다른 3개의 데이터(Fitted Frequency, Uncompensated Strain, Brillouin Intensity)는 결함의 위치를 잘 탐지하는 것으로 나타났기 때문에 계측 데이터 선정이 중요할 것으로 판단된다.

    감사의 글

    이 연구는 국토교통부 건설기술연구개발사업의 연구 비지원(과제번호: 17SCIP-B128496-01)에 의해 수행되 었습니다.

    Figure

    KOSACS-11-4-17_F1.gif
    Scattering Spectrum at Optical Fiber
    KOSACS-11-4-17_F2.gif
    The Procedure of Measurement Test

    Table

    Result Ⅰ
    Result Ⅱ

    Reference

    1. Bao, X. , and Chen, L. (2012), “Recent Progress in Distributed Fiber Optic Sensors,” Sensors, Vol. 12, No. 7, pp. 8601-8639.
    2. Kwon, H. W. (2012), “Brillouin Direct Detection Based Fiber Optic Distributed Temperature Sensor System Using Tunable Fiber Bragg Grating Demultiplexer,” Doctoral Dissertation, Kyungpook University, Gyeongbuk, Korea.
    3. Liang, W. , Huang, Y. , Xu, Y. , Lee, R. K. , and Yariv, A. (2005), “Highly Sensitive Fiber Bragg Grating Refractive Index Sensors,” Applied Physics Letters, Vol. 86, No. 15.
    4. Ohno, H. , Naruse, H. , Kihara, M. , and Shimada, A. (2001), “Industrial Applications of the BOTDR Optical Fiber Strain Sensor,” Optical Fiber Technology, Vol. 7, No. 1, pp. 45-64.