KR101289177B1 - 계측기 데이터 신뢰성 검토방법 - Google Patents

계측기 데이터 신뢰성 검토방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 계측기 또는 계측결과의 신뢰성을 검토하기 위해, 계측된 데이터들을 이용하여 입력되었던 입력데이터와 그 입력데이터에 의해 출력되는 출력데이터를 결정하는 단계; 상기 입력데이터의 파워 스펙트런 밀도(power spectral density) 함수를 결정하는 단계; 예정된 크기 이상의 에너지를 가지는 주파수 성분들을 수학식4에 의해 결정하는 단계; 상기 입력데이터와 상기 출력데이터 사이의 상관함수를 결정하는 단계; 상기 수학식4에 의해 정해진 주파수 성분들에 대해 PSD 함수의 크기를 가중치로 계산하여, 상기 상관함수의 가중 평균을 수학식5으로 정하는 단계; 및 상기 상관함수의 가중평균값의 크기에 따라 상기 계측기 또는 계측신호의 신뢰성을 판단하는 단계를 포함하는 계측기 데이터 신뢰성 검토방법을 제공한다.

Description

계측기 데이터 신뢰성 검토방법{METHOD FOR CHECKING DATA RELIABILITY OF MEASURING DEVICE}
본 발명은 계측기 데이터를 처리하기 위한 것으로, 보다 자세하게는 계측기 데이터의 신뢰성 검토 알고리즘과, 계측기의 시간 또는 기간에 따른 신뢰성 변화 검토 알고리즘에 관련된 것이다.
계측기는 측정하고자 하는 물리량을 우리가 사용할 수 있는 수치 값으로 변환하여 제공한다. 이상적인 계측기는 고정 변수 선형 시스템(constant parameter linear system) 이어야 한다. 여기서 시스템(또는 계측기)의 고정 변수(constant parameter) 조건이라는 것은 시스템(또는 계측기)을 구성하고 있는 요소들의 성질이 시간에 따라 변화 없이 일정하다는 것을 말한다. 이상적인 시스템(또는 계측기)이 가져야할 두 번째 조건인 선형(linear) 조건은 시스템(또는 계측기)의 입력에 대한 출력이 증분(additive) 하며 균등(homogeneous) 해야 한다는 것이다. 여기서 증분(additive) 특성은 여러 입력들이 동시에 이루어질 때 출력은 개별 입력들의 출력의 합이어야 한다는 것이며, 균등한(homogeneous) 특성은 입력이 일정 상수 배 증가하면, 출력도 동일한 상수 배만큼 증가하여야 하다는 것이다. 이러한 선형(linear) 조건은 다음과 같은 수식으로 간단히 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
f(x1 +x2) =f(x1) + f(x2) 증분특성(additive property)
f(cx) = cf(x) 균등특성(homogeneous property)
여기서 x 는 입력 즉 우리가 측정하고자 하는 대상이며, f(x)는 출력 즉 계측기에서 얻어지는 계측 결과이다. 시스템(또는 계측기)이 이러한 조건을 만족하지 못한다면, 시스템(또는 계측기)은 동일한 입력에 대해 시간에 따라 다른 출력 값을 주게 되거나 측정하고자 하는 대상 값을 크기에 따라 과대평가하게 되는 등 계측기로서의 기능, 즉 신뢰할 수 있는 계측결과의 제공을 수행하지 못하게 된다. 따라서 계측기의 원 설계 범위 내에서, 이러한 조건을 만족시키지 못하는 계측기 및 계측되는 결과는 신뢰할 수 없다.
본 발명은 상관함수를 계측기 신뢰성 평가에 적용하여, 계측 신호를 이용한 계측기 데이터 신뢰성 검토 알고리즘과, 계측기(또는 계측 신호)의 시간(기간)에 따른 신뢰성 변화 검토 알고리즘을 제공한다.
본 발명은 계측기 또는 계측결과의 신뢰성을 검토하기 위해, 계측된 데이터들을 이용하여 입력되었던 입력데이터와 그 입력데이터에 의해 출력되는 출력데이터를 결정하는 단계; 상기 입력데이터의 파워 스펙트런 밀도(power spectral density) 함수를 결정하는 단계; 예정된 크기 이상의 에너지를 가지는 주파수 성분들을 수학식4에 의해 결정하는 단계; 상기 입력데이터와 상기 출력데이터 사이의 상관함수를 결정하는 단계; 상기 수학식4에 의해 정해진 주파수 성분들에 대해 PSD 함수의 크기를 가중치로 계산하여, 상기 상관함수의 가중 평균을 수학식5으로 정하는 단계; 및 상기 상관함수의 가중평균값의 크기에 따라 상기 계측기 또는 계측신호의 신뢰성을 판단하는 단계를 포함하는 계측기 데이터 신뢰성 검토방법을 제공한다.
또한 본 발명은 상기 계측기 또는 계측신호의 신뢰성을 판단하는 단계는 결정된 상관함수 가중평균값 Cohsignal이 일정 기준을 넘으면 계측기(또는 계측 신호)는 신뢰성을 가지는 것으로 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 상기 입력데이터는 댐의 경우 저수위 데이터나 또는 대상 계측기 주변에 위치하는 동일 종류 계측기의 출력데이터를 사용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의해서 댐과 같은 시설물에 설치된 계측기에 직접적인 접근 없이 게측된 데이터에 대한 평가를 통해 계측기 및 계측 데이터의 신뢰성을 시간에 따라 신뢰성있게 지속적으로 평가할 수 있다.
도1에는 무빙윈도우를 사용한 시간변화에 따른 계측기(또는 계측데이터)의 신뢰성을 평하기 위한 그래프.
도2는 입력 케이스1 및 출력케이스 1을 나타내는 그래프.
도3는 입력 케이스2 및 출력케이스2을 나타내는 그래프.
도4는 입력 케이스3 및 출력케이스3을 나타내는 그래프.
도5는 입력 케이스4 및 출력케이스4를 나타내는 그래프.
도6은 입력 케이스5및 출력케이스5를 나타내는 그래프.
도7은 입력 케이스6및 출력케이스6를 나타내는 그래프.
도8에 대상시스템이 선형시스템이 아닌 경우 이러한 계측결과를 보여주는 계측기는 신뢰할 수 없다는 결과를 그림과 같이 보여주는 그래프.
도9는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도10은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도11은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도12는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도13은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도14는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도15는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도16은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도17은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도18은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도19는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
도20은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
계측기의 목적은 측정대상을 정확히 계측하는 것이다. 따라서 계측기의 신뢰성 평가는 계측결과의 신뢰성 평가를 통해 수행된다. 계측을 방해하는 요소는 계측기 자체에 발생하는 문제와 계측기 외부에 존재하는 배경 잡음 등이 있다. 이러한 요인들은 계측결과의 신뢰성을 감소시키며, 경우에 따라 잘못된 결과를 제공한다. 따라서 계측기(또는 계측 결과)의 신뢰성 검토는 계측기 자체의 문제 및 배경잡음의 문제를 동시에 고려해주어야 한다.
계측기(또는 계측 결과)의 신뢰성 평가는 감지기에 대한 입력신호와 출력신호의 비교를 통해 평가될 수 있다. 즉 출력신호의 에너지 중 어느 정도가 실제 입력신호에 의한 것인지를 검토하여 계측기(또는 계측 결과)의 신뢰성을 측정할 수 있다. 이러한 입출력 신호사이의 상관관계는 입출력 신호사이의 상관함수(coherence function) 결정을 통하여 수치적으로 평가될 수 있다. 상관함수는 출력신호의 에너지 중 몇 퍼센트가 입력신호에 의한 것인지를 평가하는 함수로 출력신호의 질을 평가하는 데 사용된다. 상관함수는 다음 수식에 의해 정의된다.
[수학식 2]
γ2 xy(f) = |Gxy(f)|2 / Gxx(f) Gyy(f) = |Sxy(f)|2/Sxx(f)Syy(f)
여기서 Gxx 는 입력신호의 자기 스펙트럼 밀도(auto spectral density) 함수이며, Gyy는 출력신호의 자기 스펙트럼 밀도(auto spectral density) 함수이다. Gxy는 입력신호와 출력신호의 크로스 스펙트럼 밀도(cross spectral density) 함수이다. 상관함수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 수학식 (2)는 수학식 (3)과 같이 변환하여 표현할 수 있다.
[수학식 3]
γ2xy =(f)= 1- [Gnn(f)/Gyy(f)]
여기서 Gnn은 잡음의 자기 스펙트럼 밀도(auto spectral density) 함수로서 계측 신호의 신뢰성 또는 계측기의 신뢰성을 감소시키는 모든 요소의 합이다. 수학식 (3)을 보면 상관함수는 잡음/신호비의 함수로서 잡음의 크기가 커질수록 상관함수의 값은 작아진다. 즉 잡음이 전혀 없는 경우 상관 함수 값은 1을 가지며, 잡음이 커질수록 상관함수의 값은 감소한다. 따라서 상관함수 값이 1에 가까울수록 계측기 또는 계측 결과의 신뢰성은 증가한다. 이러한 상관함수 값의 감소 즉 계측기 또는 계측 결과의 신뢰성 감소는 다음 3가지 요인에 의해 발생한다.
- 외부에 배경잡음이 존재하는 경우
- 입력신호가 들어가 출력신호를 내는 시스템(감지기)이 선형시스템이 아닌 경우
- 시스템에 우리가 고려하는 입력신호 이외의 신호가 입력으로 들어올 때
이러한 상관함수 결정을 위해서는 계측결과 외에 계측기 입력단에서의 입력신호가 필요하나 실제 이러한 입력단에서의 입력신호는 측정할 수 없다. 그러나 이러한 입력신호를 간접적인 방법으로 결정할 수 있다. 댐과 같은 경우 댐체에 발생하는 여러 변화, 즉 계측기를 사용하여 측정하고자 하는 계측 대상들의 변화를 유발하는 요소는 주로 저수위이다. 따라서 이러한 댐체의 저수위 데이터는 계측기의 간접적인 입력 데이터로 사용될 수 있다. 만일 저수위 기록과 같은 데이터를 간접 입력신호로 사용할 수 없는 경우, 계측기 주변에 위치하는 동일 종류 계측기의 출력 데이터를 간접 입력 데이터로 사용할 수 있다.
앞 절에서 설명한 바와 같이, 계측기의 신뢰성 평가는 계측기 입출력 신호사이의 상관함수 결정을 통해 수행될 수 있다. 본 발명에서는 이러한 상관함수를 계측기 신뢰성 평가에 적용하였으며, 이를 위해 개발된 신호처리 알고리즘은 다음과 같다.
1. 계측 신호를 이용한 계측기(또는 계측 데이터) 신뢰성 검토 알고리즘
일정기간 동안 계측된 결과로부터 계측기 및 계측결과의 신뢰성을 검토하는 알고리즘은 다음과 같다.
1) 계측된 데이터들로부터 입력데이터와 출력데이터를 결정한다.
- 출력데이터는 대상 계측기에서 출력된 결과를 이용한다.
- 입력데이터는 직접 측정이 불가능하기 때문에 댐의 경우 저수위 데이터나 또는 대상 계측기 주변에 위치하는 동일 종류 계측기의 출력데이터를 간접 입력 데이터로 사용한다.
2) 입력데이터의 power spectral density 함수, PSDinput(f)를 결정한다.
2-1) 일정크기 이상의 에너지를 가지는 주파수 성분들, fselect 결정
[수학식 4]
[magnitude of PSDinput(fselect ,i)] > β[magnitude of PSDinput(f)]max
(이때 i = 1~n)
3) 입력데이터와 출력데이터 사이의 상관함수, Coh(f) 결정한다.
4) 2_1)에서 결정된 주파수 성분들에 대해 PSDinput(f) 의 크기를 가중치로 하여 상관함수의 가중 평균 Cohsignal을 다음과 같이 결정한다.
[수학식 5]
Figure 112013046739007-pat00023
5) 결정된 상관함수 가중평균값 Cohsignal이 일정 기준을 넘으면 계측기(또는 계측 신호)는 신뢰성을 가지는 것으로 결정한다.
[수학식 6]
Cohsignal > a reliable
< a unreliable
이때 a값은 0에서 1사이의 값을 가지며, 1에 가까운 값을 사용할수록 보수적인 결과가 나온다. 본 실시예에서는 a값으로 0.8을 사용한다.
2 계측기(또는 계측 신호)의 시간(기간)에 따른 신뢰성 변화 검토 알고리즘
전술한 계측기 신뢰성 검토 알고리즘에서는 2.4.1장에서는 일정기간동안 측정된 계측신호를 사용하여 계측기(또는 계측 신호)의 신뢰성을 검토하는 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 실제 현장에서는 이러한 계측이 지속적으로 이루어지며, 따라서 시간에 따라 이러한 계측기(또는 계측 신호)의 신뢰성이 어떻게 변화하는지 평가할 필요가 있다. 이러한 시간 흐름에 따른 신뢰성 평가는 계측신호를 무빙 윈도우(mving window)을 사용하여 분해한 후 분해된 신호 조각에 대해 앞에서 제안된 신호처리 방법을 적용하여 수행될 수 있다. 이를 위하여 제안된 알고리즘은 다음과 같다.
1) 무빙 원도우(Moving window)의 폭을 결정한다.
2) 결정된 윈도우를 사용하여 계측기 입력신호와 출력신호의 조각을 결정한다.
3) 앞에서 결정된 입력신호 출력신호 조각에 대해 전술한 알고리즘을 사용하여 Cohsignal을 결정한다.
4) 결정된 window 함수를 시간축 상에서 t만큼 이동시켜 새로운 입력신호와 출력신호 조각을 결정한 후 3) 과정을 다시 수행한다.
5) 이러한 과정을 반복 수행한다.
도1에는 무빙윈도우를 사용한 시간변화에 따른 계측기(또는 계측데이터)의 신뢰성을 평하기 위한 그래프가 도시되어 있다.
<검증>
<Ⅰ.인공신호를 이용한 검증>
본 실시예에서 제안된 방법을 검증하기 위하여 단순 증가(Input case1), 지수함수적인 증가(Input case2), log 함수적인 증가(Input case3), 주기함수(Input case4), 증가하는 주기 함수(Input case5)와 같은 입력신호에 대해 선형시스템의 출력신호를 각각 생성(Output case 1~5)하고 각각의 쌍에 대해 제안된 방법을 적용하여 시스템(또는 계측기)의 신뢰성을 평가하였다. 실제 계측 데이터들은 전체적으로 증가(또는 감소)하거나 주기함수 형태를 가지지는 않으나 국부적으로는 증가(또는 감소) 하거나 주기함수 형태를 가진다. 이러한 국부적인 평가가 가능하면 시간에 따른 신뢰성 평가는 자동으로 가능하게 된다.
< Input case1 and Output case 1>
도2는 입력 케이스1 및 출력케이스 1을 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 신호이기 때문에 서로 높은 상관관계를 가지며, 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 높은 상관관계를 효과적으로 평가함을 볼 수 있다(도2 참조).
< Input case2 and Output case 2>
도3는 입력 케이스2 및 출력케이스2을 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 신호이기 때문에 서로 높은 상관관계를 가지며, 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 높은 상관관계를 효과적으로 평가함을 볼 수 있다(도3 참조).
< Input case3 and Output case 3>
도4는 입력 케이스3 및 출력케이스3을 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 신호이기 때문에 서로 높은 상관관계를 가지며, 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 높은 상관관계를 효과적으로 평가함을 볼 수 있다(도4 참조).
< Input case4 and Output case 4>
도5는 입력 케이스4 및 출력케이스4를 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 신호이기 때문에 서로 높은 상관관계를 가지며, 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 높은 상관관계를 효과적으로 평가함을 볼 수 있다(도5 참조).
< Input case5 and Output case 5>
도6은 입력 케이스5및 출력케이스5를 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 신호이기 때문에 서로 높은 상관관계를 가지며, 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 높은 상관관계를 효과적으로 평가함을 볼 수 있다(도6 참조).
< Input case1 + case2 + case3 + case4 + case5 and Output case1 + case2 + case3 + case4 + case5 >
도7은 입력 케이스6및 출력케이스6를 나타내는 그래프이다.
이 경우 출력신호는 각 입력신호가 선형시스템을 통과하여 얻어진 출력신호들의 합으로 증분특성(additive property)에 의해 이러한 입출력을 제공하는 시스템(계측기)은 선형 시스템이어야 한다. 다음 결과 그림에서 보는 바와 같이 제안된 방법은 이러한 경우, 대상 시스템이 선형시스템이라는 것 즉 신뢰성 있는 계측기라는 것을 효과적으로 평가하고 있음을 알 수 있다(도7).
<대상 시스템(계측기)이 선형시스템이 아닌 경우>
전술한 바와 같이 신뢰성 있는 계측기는 선형 시스템이어야 한다. 만일 출력신호와 입력신호 사이에 이러한 선형관계가 깨진다면, 출력신호가 그 자체로 아무리 타당성 있어 보여도 그 출력신호는 신뢰할 수 없다. 일반적으로 주기 함수 형태의 출력신호의 경우 그 자체로 타당성 있어 보이나 입력신호가 주기 함수가 아닌 경우 선형 시스템에서는 출력될 수 없는 신호이다. 이러한 경우를 알아보기 위하여 Input case1(단순 증가 입력)과 Output case 2(주기 함수 출력)를 이용하여 시스템의 신뢰성을 평가하였다. 도8에 도시된 바와 같이 제안된 방법은 이러한 경우 대상시스템이 선형시스템이 아니며, 이러한 계측결과를 보여주는 계측기는 신뢰할 수 없다는 결과를 그림과 같이 보여주고 있다(도8 참조).
<Ⅱ. 실제 신호를 이용한 검증>
예시적으로 어떤 댐 계측 자료에 대해서 본 실시예에서 개발된 알고리즘을 적용하였다. 본 검증에서는 계측된 저수위 자료와 간극 수압계 계측자료를 사용하여 댐에 설치된 간극 수압계의 신뢰성을 검토하였다. 간극 수압계 계측자료는 매설표고 90.95m, 90.60m에 설치된 PF01, PF02 데이터와 매설표고 100m 에 설치된 PP03, PP06을 사용하였다. 먼저 4개의 간극 수압계 신뢰성 평가를 위한 입력 데이터로 저수위 자료를 사용하였으며, 다음으로 주변 동일 감지기 출력 신호를 입력 데이터로 사용하는 경우는 검증하기 위하여 선택된 간극 수압계 데이터를 입력데이터로 사용하여 각 수압계의 신뢰성 평가를 수행하였다.
< case 1(입력: 수위계 계측자료, 출력: 각 간극수압계 계측자료)>
가. PF0
도9는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: 저수위, 출력: PF01) 이다. 전체적인 계측신호 평가를 통해 본 간극수압계(또는 계측결과)는 신뢰성 있게 작동하고 있으며 계측결과는 충분한 신뢰성을 가지고 있다(도9 참조).
도10은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: 저수위, 출력: PF01)이다. 시간에 따른 평가로 전체 계측기간에 걸쳐 간극수압계가 신뢰할 수 있는 계측 결과를 제공하고 있음을 알 수 있다(도10 참조).
나. PF02
도11은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: 저수위, 출력: PF02) 이다. 전체적인 계측신호 평가를 통해 본 간극수압계(또는 계측결과)는 신뢰성 있게 작동하고 있으며 계측결과는 충분한 신뢰성을 가지고 있다(도11 참조).
도12는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: 저수위, 출력: PF02)이다. 시간에 따른 평가로 전체 계측기간에 걸쳐 간극수압계가 신뢰할 수 있는 계 측결과를 제공하고 있음을 알 수 있다(도12 참조).
다. PP03
도13은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: 저수위, 출력: PP03)이다. 전체적인 계측신호 평가를 통해 본 간극수압계(또는 계측결과)는 신뢰성 있게 작동하고 있으며 계측결과는 충분한 신뢰성을 가지고 있다(도13 참조).
도14는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프 (입력: 저수위, 출력: PP03) 이다. 위 결과에서 본 바와 같이 전체적인 신뢰성 있는 결과를 제공하고 있으나 시간에 따른 평가를 통해 본 계측기는 900hr 부근에서 신뢰성이 감소하는 결과를 주는 것을 볼 수 있다. 그러나 이 부근을 제외한 전체 계측기간에 걸쳐 간극수압계가 신뢰할 수 있는 계측결과를 제공하고 있음을 알 수 있다(도14 참조).
라. PP06
도15는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력:저수위, 출력: PP06)이다. 전체적인 계측신호 평가를 통해 본 간극수압계(또는 계측결과)는 신뢰성 있게 작동하고 있지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 실제 현장 문의 결과 본 계측기 는 문제로 데이터 기록은 지속적으로 이루어지고 있었으나 정상작동하지 않고 있었다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 제안된 알고리즘이 계측기(또는 계측 데이터)의 정상 작동 유무를 매우 효과적으로 평가함을 알 수 있다(도15 참조).
도16은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: PF01, 출력: PP02)이다. 시간에 따른 평가 역시 본 계측기가 전체 계측 기간 동안 신뢰할 수 있는 계측결과를 제공하지 못함을 알 수 있다(도16 참조).
< case 2(입력: 간극수압계 계측자료, 출력: 간극수압계 계측자료)>
본 경우에서는 신뢰성을 평가하고자 하는 계측기 주변에 위치하는 동일 종류 계측기의 계측 값을 입력으로 사용하여 대상 계측기의 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 대상 계측기와 동일 매설 표고에 위치하는 계측기의 측정값을 대상 계측기에 대한 간접적인 입력 값으로 사용한다.
가. Pf01-Pf02
본 경우에는 매설표고 100m 위치하는 PF01과 PF02중 PF02 계측기의 신뢰성 평가를 위하여 PF01 계측기의 계측결과를 PF02 계측기의 입력 데이터로 사용하였다.
도17은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: PF01, 출력: PF02)이다. 다음 결과 그림에서 보여진 전체 신호 평가 결과를 통해 저수위를 입력데이터로 사용한 결과와 마찬가지로 PF02 간극 수압계(또는 계측결과)는 신뢰성 있게 작동하고 있으며 계측결과는 충분한 신뢰성을 가지고 있다는 것을 알 수 있다(도17 참조).
도18은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: PF01, 출력: PF02)이다. 시간에 따른 평가를 수행한 결과 마찬가지로 저수위를 입력데이터로 사용한 결과와 유사하게 전체 계측기간에 걸쳐 수압계가 신뢰할 수 있는 계측결과를 제공하고 있음을 알 수 있다(도18 참조).
나. PP03-PP06
본 경우에는 매설표고 107m 위치하는 PP03과 PP06중 PF06 계측기의 신뢰성평가를 위하여 PP03 계측기의 계측결과를 PP06 계측기의 간접 입력 데이터로 사용하였다.
도19는 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 신뢰성 평가를 나타내는 그래프 (입력: PP03, 출력: PP06) 이다. 도19에서 보는 바와 같이 전체 신호 평가를 통해 저수위를 입력데이터로 사용한 결과와 마찬가지로 PP06 간극 수압계(또는 계측결과)의 고장 상태를 파악할 수 있다(도19 참조).
도20은 전체적인 계측기(또는 계측 데이터)의 시간에 따른 신뢰성 평가를 나타내는 그래프(입력: PP03, 출력: PP06)이다. 시간에 따른 평가를 수행한 결과 저수위를 입력데이터로 사용한 결과와 유사하게 전체 계측기간에 걸쳐 수압계가 신뢰할 수 없는 계측결과를 제공하고 있음을 다음 결과그림에서 알 수 있다(도20 참조).
지금까지 살펴본 결과를 통해 신뢰성 평가대상 계측기 주변에 위치하는 동일종류 계측기의 계측결과를 간접적인 입력데이터로 사용하여도 신뢰할 수 있는 평가결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (3)

  1. 계측기 또는 계측결과의 신뢰성을 검토하기 위해, 계측된 데이터들을 이용하여 입력되었던 입력데이터와 그 입력데이터에 의해 출력되는 출력데이터를 결정하는 단계
    상기 입력데이터의 파워 스펙트럼 밀도(power spectral density) 함수를 결정하는 단계;
    예정된 크기 이상의 에너지를 가지는 주파수 성분들을 다음의 수학식7에 의해 결정하는 단계;
    [수학식 7]
    [magnitude of PSDinput(fselect,i)] > β[magnitude of PSDinput(f)]max (이때 i = 1~n)
    상기 입력데이터와 상기 출력데이터 사이의 상관함수를 결정하는 단계;
    상기 수학식7에 의해 정해진 주파수 성분들에 대해 PSD 함수의 크기를 가중치로 계산하여, 상기 상관함수의 가중 평균을 다음의 수학식8로 정하는 단계; 및
    [수학식 8]
    Figure 112013046739007-pat00024

    상기 상관함수의 가중평균값의 크기에 따라 상기 계측기 또는 계측신호의 신뢰성을 판단하는 단계
    를 포함하는 계측기 데이터 신뢰성 검토방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 계측기 또는 계측신호의 신뢰성을 판단하는 단계는
    결정된 상관함수 가중평균값 Cohsignal이 일정 기준을 넘으면 계측기(또는 계측 신호)는 신뢰성을 가지는 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 계측기 데이터 신뢰성 검토방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력데이터는 댐의 경우 저수위 데이터나 또는 대상 계측기 주변에 위치하는 동일 종류 계측기의 출력데이터를 사용하는 것을 특징으로 하는 계측기 데이터 신뢰성 검토방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPH0617412A (ja) * 1992-07-02 1994-01-25 Toshiba Corp 水系監視装置

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