KR101429989B1 - 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템 - Google Patents

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김주환
이두진
최두용
배철호
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한국수자원공사
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Abstract

본 발명에서 측정 데이터의 헌팅(Hunting) 현상을 억제하여 수질 감시의 효율성과 운영관리의 안정성을 확보할 수 있는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템을 개시한다.
본 발명에 따른 수질계측 시스템은, 상수관망의 임의의 위치 설치되어, 관로 상으로 유출입 되는 용수의 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도 및 수온을 측정하는 수질계측 센서; 상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호를 소정 레벨의 전기적 신호로 변화 증폭 변환하는 신호 증폭부; 상기 신호 증폭부의 출력 신호를 설정된 주기로 샘플링하여 샘플링 시점에서의 신호 파형을 제공하는 샘플링부; 상기 샘플링부에서 제공되는 신호의 측정잡음을 제거하는 필터링부; 상기 필터링부로부터 측정잡음이 검출될 경우, 상기 신호 파형의 잔차(Residuals)에 대응하여 샘플링 주기를 가변 조정함으로써 정밀한 측정 데이터를 수집하는 제어부; 및 상기 제어부에서 수집된 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 송출하는 통신부로 구성되는 것을 특징으로 한다.
따라서, 본 발명은 측정 계측시스템의 신호 감시를 위한 샘플링 주기를 자동적으로 조절하도록 함으로써, 헌팅 현상 또는 수질 이상치를 용이하게 감시할 뿐만 아니라, 통신 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 효과를 제공한다.

Description

측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템{NOISE FILTERING AND SELF-ADJUSTING SAMPLING PERIOD METHOD, MULTI-QUALITY MEASUREMENT SYSTEM USING THE METHOD}
본 발명은 다항목 수질계측에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 계측시스템의 특성에 따른 측정 데이터의 헌팅(Hunting) 현상에 대응하여, 잡음의 공분산(Convariance)을 자동으로 수행하여 샘플링 시간을 가변 제어함으로써, 상수관망 수질 개선을 위한 자동 배출밸브 제어 시 오작동을 사전에 방지하고, 데이터 통신 관리의 소요 비용을 격감시킬 수 있는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템에 관한 것이다.
환경오염문제는 오래전부터 사회적 문제로 대두되고 있으며, 국가차원에서 체계적인 상수원 보호 및 오염물질 배출업소의 관리 및 규제가 이루어지고 있다. 현재 환경분야, 특히 수질분야는 국민들에게 깨끗한 식수공급과 관련하여 또는 상하수원 등에 대한 수질환경조사 등을 위하여 상하수원의 여러 지점에서 주기적으로 수질분석을 행하고 있다.
이러한 수질 분석을 위해, 첨부된 특허문헌 1에서는 MEMS 기술을 이용하여 제조 공정이 간단하면서도 다수 개의 검사 항목을 실시간으로 동시에 또는 순차적으로 검사할 수 있도록 하고 있다.
즉, 반도체 기판에 MEMS 기술을 이용하여 제작함으로써, 그 구조가 간단하여 소형화를 도모할 수 있을 뿐만 아니라 휴대용으로 제작가능하고, 마이크로 채널을 이용함으로써 지시약의 소비를 최소화시키고 있다. 또한, 다중 수질 모니터링 센서는 다수 개의 지시약이 혼합된 시료를 파장 대역별로 분석함으로써, 농도에 따라 특정 파장 대역에서의 광 투과도가 변화되는 특성을 갖는 검사 항목들 및 농도에 따라 투과 스펙트럼이 변화되는 특성을 갖는 검사 항목들을 동시에 측정하고 있다.
더욱이, 다중 수질 모니터링 센서는 신호처리회로 및 통신시스템을 부가적으로 결합함으로써, 수질의 특성들을 실시간으로 측정할 수 있을 뿐만 아니라, 무선 통신 모듈을 구비함으로써 원격 실시간 측정도 가능토록 하고 있다.
그러나, 전술된 문헌에서는 단일칩 구조를 기반으로 오염성분에 대한 투과 스펙트럼 변화를 측정하는 경우, 측정 데이터의 신뢰성은 높다고 할 수 있으나 측정 데이터의 전송 과정에서 노이즈가 발생할 우려 매우 높게 된다. 이는 원격지에서 측정 데이터를 검출하기 때문으로, 통신 기반의 검출 시스템은 데이터 전송 과정에서 많은 노이즈가 발생하게 된다. 이러한 노이즈는 실질적인 데이터를 왜곡하기 때문에 관리적 측면에서 계측정보에 대한 신뢰성이 매우 취약하게 된다.
한편, 첨부된 특허문헌 2에서도 수질계측기를 제시하고 있으며, 용수의 수질을 측정하는 복수의 수질측정센서 모듈과 수질측정센서 모듈에서 측정된 신호를 데이터 처리하기 위한 변환기를 포함하고 있다.
그리고, 감지센서 모듈로는 측정하고자 하는 수질 특성 항목에 따라, 탁도(Turbidity), 잔류염소(Chlorine), 수온(Water Temperature), 수소이온농도(pH), 산화환원전위(ORP), 용존산소(DO), 전기전도도(Conductivity), 염분도(Salinity), 총용존고형물(TDS), 활성오니부유물질농도(MLSS), 부유물질농도(SS), 오존(Ozone) 측정센서 모듈 등이 적용되고 있다.
이를 위해, 특허문헌 2에서는 하나의 컨트롤러에서 다수의 측정항목을 동시에 연산제어 및 디스플레이 가능한 다항목 컨트롤러를 적용하여 전력소비를 최소화하면서 수질의 여러 가지 특성이 하나의 장치에서 측정되도록 하고 있다. 또한, 수질계측기의 유지보수가 용이하도록 센서 초음파 자동세척, 센서 자가진단기능을 통한 외부 및 원격지에서 수조를 모니터링이 가능한 자가진단기능(Diagonostics)을 제공하고 있다.
본 문헌에서 또한 센싱 수단에 대한 데이터 신뢰도를 높이기 위한 메카니즘을 구현하고 있으며, 원격지에서 측정된 데이터에 대한 신뢰성을 확보하기 위한 수단이 마련되지 못하는 실정이다. 즉, 계측 시스템의 특성상 측정 데이터의 헌팅(Hunting) 현상이 발생하는데, 이에 대한 대응책이 마련되지 못하여 결국, 온라인 측정장비의 신뢰성을 저하시키게 된다.
예컨대, 원격지로 전송되는 계측 데이터의 왜곡 또는 노이즈 발생 시에는 상수관망 수질 개선을 위한 자동 배출 밸브 제어 시 오작동을 유발하기 때문에, 시스템의 안정성을 훼손하는 문제가 발생하는 것이다.
1. 대한민국 등록특허 10-1108276, 등록일자 2012년 01월 13일, 발명의 명칭 '다중 수질 모니터링 센서' 2. 대한민국 등록특허 10-0035697, 등록일자 2012년 04월 04일, 발명의 명칭 '복합 센싱기술을 이용한 수질계측기' 3. 대한민국 등록특허 10-1221879, 등록일자 2013년 01월 08일, 발명의 명칭 '다항목 수질 측정 시스템'
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 상수관망에서 대표적인 수질감시 항목인 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도 및 수온을 측정함에 있어, 측정 계측시스템의 측정잡음, 오/결측치를 제거함으로써 측정 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은, 측정 계측시스템으로부터 발생하는 측정잡음의 영향을 제거하기 위해 측정 데이터에 대한 칼만 필터(Kalman Filter) 또는 적응 칼만 필터(Adaptive Kalman Filter)를 적용하고, 저주파 통과필터(Low Pass Filter)에 의한 잔차 곡선을 유도함으로써, 측정 데이터의 헌팅(Hunting) 현상을 억제하여 수질 감시의 효율성과 운영관리의 안정성을 제시할 수 있는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은, 측정 계측시스템의 신호 감시를 위한 샘플링 주기를 자동적으로 조절하도록 함으로써, 헌팅 현상 또는 수질 이상치를 용이하게 감시할 뿐만 아니라, 통신 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 관점에 따른 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법은, 제 1 항에 따른 다항목 수질계측을 위한 측정잡음 필터링 방법에 있어서, a) 상기 수질계측 센서로부터 검출된 신호 파형에 대한 칼만 필터(Kalman Filter)를 적용하여 측정잡음을 예측하는 단계; b) 로우패스 필터를 이용하여 상기 측정잡음을 소거하는 단계; c) 상기 b) 단계에서 소거되지 않은 잔차(Residuals) 신호가 발생할 경우, 상기 잔차(Residuals) 신호에 대응하여 상기 신호 파형의 샘플링 주기를 가변하여 정밀한 측정 데이터를 생성하는 단계; 및 d) 상기 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 전송하는 단계;로 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법은, a) 상기 수질계측 센서로부터 검출된 신호 파형에 대한 적응 칼만 필터(Adaptive Kalman Filter)를 적용하여 잡음 신호를 예측한 후, 잡음의 공분산을 보정 함으로써 측정잡음을 예측하는 단계; b) 로우패스 필터를 이용하여 상기 측정잡음을 소거하는 단계; c) 상기 b) 단계에서 소거되지 않은 잔차(Residuals) 신호가 발생할 경우, 상기 잔차(Residuals) 신호에 대응하여 상기 신호 파형의 샘플링 주기를 가변하여 정밀한 측정 데이터를 생성하는 단계; 및 d) 상기 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 전송하는 단계;로 이루어진 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 제2 관점에 따른 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템은, 다항목의 수질을 계측할 수 있는 수질 계측 시스템에 있어서, 상수관망의 임의의 위치 설치되어, 관로 상으로 유출입 되는 용수의 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도, 수온을 측정하는 수질계측 센서; 상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호를 소정 레벨의 전기적 신호로 변화 증폭 변환하는 신호 증폭부; 상기 신호 증폭부의 출력 신호를 설정된 주기로 샘플링하여 샘플링 시점에서의 신호 파형을 제공하는 샘플링부; 상기 샘플링부에서 제공되는 신호의 측정잡음을 제거하는 필터링부; 상기 필터링부로부터 측정잡음이 검출될 경우, 상기 신호 파형의 잔차(Residuals)에 대응하여 샘플링 주기를 가변 조정함으로써 정밀한 측정 데이터를 수집하는 제어부; 및 상기 제어부에서 수집된 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 송출하는 통신부로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 필터링부는 상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호의 측정잡음에 대한 영향을 제거하는 칼만 필터; 상기 칼만 필터에서 예측되는 잡음의 공분산을 자동 보정 함으로써 잡음에 대한 예측 기능을 수행하는 적응 칼만 필터; 및 상기 칼만 필터 또는 적응 칼만 필터에서 출력되는 잔차(Residuals) 신호를 소거하여 정밀한 측정 데이터를 도출하는 로우패스 필터로 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 제어부는, 상기 신호 파형의 잔차(Residuals) 크기에 반비례하여 샘플링 주기를 가변하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 제시하는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법과 이를 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템은, 측정 계측시스템으로부터 발생하는 측정잡음의 영향을 제거하기 위해 측정 데이터에 대한 칼만 필터(Kalman Filter) 또는 적응 칼만 필터(Adaptive Kalman Filter)를 적용하고, 저주파 통과필터(Low Pass Filter)에 의한 잔차 곡선을 유도함으로써, 측정 데이터의 헌팅(Hunting) 현상을 억제하여 수질 감시의 효율성과 운영관리의 안정성을 확보할 수 있는 효과가 있다. 또한, 본 발명에서는 측정 계측시스템의 신호 감시를 위한 샘플링 주기를 자동적으로 조절하도록 함으로써, 헌팅 현상 또는 수질 이상치를 용이하게 감시할 뿐만 아니라, 통신 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1의 필터링부를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 필터링부의 동작을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 4는 본 발명에 따른 칼만 필터 및 적응 칼만 필터의 동작 상태를 실험한 그래프이다.
도 5는 본 발명에 따른 잔차 신호를 나타낸 실험 그래프이다.
도 6은 본 발명에 따른 잔차 신호에 대응하는 샘플링 주기의 변화를 나타낸 그래프이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 예시도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 본 발명에서는 다항목 수질계측 센서로부터 검출되는 신호를 기반으로 상수관망의 수질감시가 이루어지는 수질계측 시스템을 제시한다. 이에, 다항목 수질계측 센서의 출력신호에 대한 측정잡음으로 인한 시스템의 비정상적 운영 예컨대, 불필요한 밸브(이토밸브) 제어가 수행됨에 따라 측정잡음을 완연하게 제거하여 신호처리의 안정성을 도모하고자 한다.
따라서, 본 발명에서 측정잡음을 제거하기 위한 방안으로서 신호의 예측이 가능한 칼만 필터(Kalman Filter)가 적용되며, 시스템의 용량에 따라 칼만 필터의 잡음과 공분산(covariance)을 시간의 변화에 따라 자동적으로 추정하는 적응 칼만 필터(Adaptive Kalman Filter)가 적용된다.
또한, 본 발명에서 제시하는 칼만 필터 또는 적응 칼만 필터에 의해 발생하는 잔차(residuals) 신호는 로우패스 필터(Low Pass Filter)를 통해 제거되도록 하여 측정잡음이 제거된 수질이상 신호만을 도출하게 된다.
그리고, 본 발명에서는 측정 데이터의 용량을 현격히 줄여 통신 자원의 효율성을 높이기 위해, 신호 검출 시의 샘플링 주기(Sampling interval)를 가변토록 하는데 예컨대, 정상상태에서 30분 정도의 주기를 갖고 측정 데이터를 수집하며 이상신호 발생 시 그 주기를 대략 1분 정도로 줄여 수집 데이터의 정밀성을 높이고, 데이터의 신뢰성을 확보하게 된다.
도 1은 본 발명에 따른 다항목 수질 계측 시스템의 주요 구성을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이, 상수관망의 임의의 위치 설치되어, 관로 상으로 유출입 되는 용수의 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도, 수온을 측정하는 수질계측 센서(101)와, 상기 수질계측 센서(101)로부터 검출되는 신호를 소정 레벨의 전기적 신호로 변화 증폭 변환하는 신호 증폭부(103)와, 상기 신호 증폭부(103)의 출력 신호를 설정된 주기로 샘플링하여 샘플링 시점에서의 신호 파형을 제공하는 샘플링부(105)와, 상기 샘플링부(105)에서 제공되는 신호의 측정잡음(화이트 노이즈)을 제거하는 필터링부(107)와, 상기 필터링부(107)로부터 측정잡음이 검출될 경우, 상기 신호 파형의 잔차(Residuals)에 대응하여 샘플링 주기를 가변 조정함으로써 정밀한 측정 데이터를 수집하는 제어부(109)와, 상기 제어부(109)에서 수집된 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 송출하는 통신부(111)로 구성된다.
여기서, 상기 샘플링부(105)는 신호 증폭부(103)에서 출력되는 신호 파형에 대한 샘플링을 수행하는 것으로, 지속적인 샘플링은 시스템의 과부하를 유도할 뿐만 아니라, 방대한 데이터에 대한 처리 문제 또한 해결되기 어렵게 된다. 따라서, 본 발명에서는 필터링 과정에서 제거되지 않은 노이즈 또는 측정잡음이 발생할 경우 해당 구간에서 샘플링을 수행하는 것이다.
예컨대, 이벤트가 발생하지 않는 구간에서는 대략 30분 정도의 샘플링 주기로 신호 파형을 검출하고, 이벤트가 발생하는 구간에서는 이벤트의 중요도에 따라 대략 1분 정도의 샘플링 주기를 갖도록 하는 것이다. 이벤트의 중요도라 함은, 필터링 과정에서 잔여 되는 잔차(Residuals) 신호의 크기 또는 신호 출현의 연속성에 중요도가 높다 할 것이다.
상기한 잔차 신호는 1차 필터링 과정에서 소거되지 않는 신호로서 이는 실질적인 수질 이상 신호이거나 노이즈일 수 있다. 따라서, 1차 필터링 과정에서 발생하는 잔차신호의 크기에 반비례하여 샘플링의 주기를 단축시켜 신호의 정밀 분석을 수행하는 것이다. 1차 필터링은 본 발명에서 제시하는 칼만 필터 또는 적응 칼만 필터를 지칭하며, 이후 2차 필터링은 잔차 신호를 소거하기 위한 로우패스 필터를 지칭한다.
상기 필터링부(107)는 도 2에서 도시한 바와 같이, 수질계측 센서(101)로부터 검출되는 신호의 측정잡음에 대한 영향을 제거하는 칼만 필터(201)와, 상기 칼만 필터(201)에서 예측되는 잡음의 공분산을 자동 보정 함으로써 잡음에 대한 예측 기능을 수행하는 적응 칼만 필터(203)와, 상기 칼만 필터(201) 또는 적응 칼만 필터(203)에서 출력되는 잔차(Residuals) 신호를 소거하여 정밀한 측정 데이터를 도출하는 로우패스 필터(205)로 구성된다.
상기 칼만 필터(201) 및 적응 칼만 필터(203)는 데이터의 용량 또는 데이터 처리 시간에 따라 선택적으로 사용된다. 즉, 적응 칼만 필터(203)는 칼만 필터(201)의 알고리즘을 기반으로 수행되는 것으로, 적응 칼만 필터(203)의 처리 시간은 당연히 지연될 수밖에 없다. 따라서, 상수관망의 네트워크 구조, 통신 환경 등에 대응하여 필터의 선별이 선행되어야 할 것이다.
한편, 상기 로우패스 필터(205)의 출력 신호에는 측정잡음이 소거된 신호 파형이나, 실질적인 수질 이상 신호의 진위 여부를 판단할 수 없는 잔차 신호를 포함하고 있으며, 이러한 잔차 신호는 상기 제어부(109)로 제공된다. 상기 제어부(109)는 잔차 신호의 크기에 반비례하여 신호 파형에 대한 샘플링 주기를 가변한다. 샘플링 주기의 가변은 신호 파형 감시의 정밀도를 가변하는 것으로, 이상신호 발생에 대한 정밀한 분석을 수행하기 위한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 필터링부(107)의 주요 기능을 설명하기 위한 플로우챠트이며, 칼만 필터 및 적응 칼만 필터의 동작을 설명한다.
도시된 바와 같이, S301 단계에서 칼만 필터 및 적응 칼만 필터의 초기값을 설정하며, 예측(Predict)에 대한 초기값으로 P0 +와, 정규 분포값 q0, r0를 설정한다. 이는 현재 시점에서의 추정치 k에 대한 예측값을 산출하기 위한 것으로, 이전 시점 k-1의 값이 같다는 가정 하에 상태 변수 x에 대한 수학 식 1로 표현된다.
Figure 112013072019322-pat00001
여기서 는 상태변수의 불확실성(uncertainty)에 발생하는 잡음으로 평균이 0이고, 공분산이 q인 정규분포를 따른다. 또한, 관측치에 대한 백색잡음(white noise)를 고려하여 다음의 수학 식 2로 나타낸다.
Figure 112013072019322-pat00002
여기서 v는 관측의 오차를 나타내며 평균이 0이고, 공분산이 r인 정규분포를 따른다. 칼만 필터 기법은 이전(k-1)의 데이터를 가지고 현재의 상태값 및 공분산xk +, Pk +를 예측(predict)하는 과정과, 예측치와 측정치로 현재의 상태값 및 공분산xk +, Pk +를 추정(update)하는 과정으로 크게 구분된다.
S303 단계에서 칼만 필터를 사용하고자 할 경우에는 S311 단계로 진입하는데, 상기 칼만 필터 기법의 전체적인 연산과정을 3단계로 살펴보면, 먼저 S311 단계에서 상태값 및 공분산의 초기치 xk -, P0 +, q0, r0가 주어지면 다음의 수학 식 3에 의하여 상태값과 공분산을 각각 예측한다.
Figure 112013072019322-pat00003
이후, S313 단계는 위 식에서 얻어진 예측치를 이용하여 칼만이득(Kalman gain) G를 다음과 같이 수학 식 4에 의해 계산한다.
Figure 112013072019322-pat00004
그리고, S315 단계는 계산된 칼만이득, 상태값 및 공분산의 예측치 및 측정치를 이용하여 상태값 및 공분산의 추정치를 다음의 수학 식 5에 의하여 각각 계산한다.
Figure 112013072019322-pat00005
한편, S303 단계에서 칼만 필터를 사용하지 않고, 적응 칼만 필터를 사용하고자 할 경우에는 S321 단계로 진입하여 칼만 필터 기법을 수행한다. 그리고, S323 단계로 진입하여, 상기 수학 식 3의 qk 및 수학 식 4의 rk를 자동적으로 보정 한다. 즉, 측정치와 상태값의 예측치 차이를 수학 식 6과 같이 정의한다.
Figure 112013072019322-pat00006
sk의 자기 상관에 의하여 계산되는 공분산 ck는 반복 횟수의 크기를 m으로 정의할 때 다음의 수학 식 7과 같이 계산된다.
Figure 112013072019322-pat00007
여기서, 반복횟수의 크기는 예측의 정확도에 대한 평가를 통하여 결정되며, 계산된 ck를 이용하여 잡음의 공분산은 다음의 수학 식 8과 같이 계산된다.
Figure 112013072019322-pat00008
본 발명에서는 칼만 필터와 적응 칼만 필터를 이용하여 다항목 수질계측 시스템의 신호 파형에 대한 측정잡음 또는 오/결측치를 검출하는데, 각 필터를 이용한 측정잡음 검출 결과는 도 4에서 예시하고 있다.
도 4는 필터의 동작 상태를 인지하기 위한 실험 측정치로서, 인자별 농도에 대한 시계열적 자료를 기반으로 모의 실험한 결과이다. 농도 변화의 시계열적 자료의 곡선식은 사인 함수로 정의하였고, 평균농도 100, 진폭 40으로 변동하도록 설정하여 실험하였다.
또한, 측정잡음은 랜덤하게 발생된 노이즈로서 칼만필터 및 적응 칼만 필터를 이용하여 측정잡음을 검출하였다. 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 사인파 구조를 갖는 시계열적 농도 변화에 랜덤하게 부여된 측정잡음이 125hr 시점과, 170hr 시점에서 발생하였으며, 칼만 필터 및 적응 칼만 필터는 동일한 시점에서 측정잡음을 예측하였다.
그러나, 관측 데이터와 실측 데이터의 잔차의 크기는 적응 칼만 필터의 추정치가 매우 근접하게 예측하는 반면, 칼만 필터는 발생시점에 대한 추정은 일치하나, 측정잡음의 크기는 실측 데이터와 차이가 발생하였다.
이와 같이, 칼만 필터와 적응 칼만 필터는 상호 예측 결과가 상이하지만 컴퓨터의 용량이나 통신 환경에 따라 선택적으로 사용할 수 있을 것이다. S331 단계를 통해 상기 필터링부(107)에서 잔차를 연산한 후, S333 단계로 진입하여 그 결과를 제어부(109)로 제공함과 동시에, 상기 로우패스 필터(205)를 이용하여 측정잡음에 의한 추정오류 발생확률을 감소시키게 된다.
도 5는 로우패스 필터를 통과한 측정잡음 신호를 도시하고 있으며, S335 단계와 같이 정규화된 잔차 신호를 출력함에 있어, 적응 칼만 필터가 로우패스 필터를 통과한 이후에도 측정잡음의 크기를 예측함에 있어 상당한 정확성이 있음을 확인할 수 있는 실험 데이터이다.
한편, 본 발명에서는 신호 파형에 대한 샘플링 주기를 잔차의 크기에 따라 가변함으로써, 측정잡음을 검출토록 하는데, 상기 제어부(109)는 S341 단계에서 상기 필터링부(107)로부터 잔차 신호를 수신하여 샘플링 주기를 결정한다. 본 발명의 실시 예로서 샘플링 주기 변화는 전(前) 상태의 주기를 1/2로 감소시키거나, 이상 현상이 없을 경우에는 2배로 증가시키며, 이의 한계는 최소 1분 내지 30분 범위 내에서 이루어지도록 한다.
또한, 본 발명에서는 제시하는 샘플링 주기의 가변은 잔차의 크기에 의존하고 있으나, 필요에 따라 잔차의 출현 빈도에 따라 샘플링 주기가 가변적으로 수행될 수 있을 것이다.
전술된 샘플링 주기의 가변은 수학 식 9와 같이,
Figure 112013072019322-pat00009
미리 설정한 잔차(Residuals)의 최대치(Rmax) 및 최소치(Rmin)에 의하여 샘플링 주기의 가변 여부를 결정한다. 이는 S343 단계와 같이 현재 시간대의 잔차(Rk)가 큰 경우에는 이상현상이 발생할 수 있으므로 주기를 1/2로 감속시키게 되며, S345 단계와 같이 현재 시간대의 잔차(Rk)가 작은 경우에는 이상현상이 없으므로 샘플링 주기를 2배로 증가시킨다. 물론, 잔차(Rk)가 최대치(Rmax) 및 최소치(Rmin) 사이에 존재할 경우에는 S347 단계와 같이 설정된 샘플링 주기를 유지토록 한다.
이와 같이, S343 단계와, S345 단계 및 S347 단계에서 제공되는 결과는 k 값으로 상정된다. 여기서, 상기 k 값의 변화에 의해 샘플링 주기가 감소 또는 증가하는 경우, 무한히 작거나 큰 시간 간격이 발생할 수 있기 때문에 최소 주기를 1분으로 설정하고, 최대 주기를 30분으로 설정함이 바람직하다.
도 6은 시간 간격을 잔차 신호에 대응하여 샘플링 주기 변화가 발생함을 보이는 그래프이다. 도시된 (a)와 같이 로우패스 필터를 통과한 후에 예측(검출)된 신호의 잔차에 대응하여 (b)와 같이 샘플링 주기가 가변됨을 도시하고 있다. 샘플링 주기의 가변은 확대된 그래프와 같이, 초기 설정된 샘플링 주기 30분을 유지하다가 잔차 신호가 발생할 경우 샘플링 주기를 1/2 씩 감소시켜 데이터의 정밀한 분석이 이루어지도록 한다. 여기서, 샘플링 주기의 최소값은 1분으로 설정되고 있다.
또한, 잔차 신호가 정상 범위에 존재할 경우, 샘플링 주기를 2배씩 증가시켜 초기 설정된 샘플링 주기 30분에 도달함을 보이고 있다.
이와 같이, 상기 제어부(109)는 샘플링 주기를 자동 조정함으로써, 헌팅 현상 또는 수질 이상치를 쉽게 감시할 수 있으며, 통신 인프라의 활용성을 높일 뿐만 아니라 수집 데이터의 용량이 줄어들어 데이터 관리의 효율성이 높아지게 된다.
101 : 수질계측 센서 103 : 신호 증폭부
105 : 샘플링부 107 : 필터링부
109 : 제어부 111 : 통신부
201 : 칼만 필터 203 : 적응 칼만 필터
205 : 로우패스 필터

Claims (9)

  1. 다항목 수질계측을 위해 계측 데이터의 측정 주기를 가변제어하여 측정잡음을 필터링하는 방법에 있어서,
    a) 상기 수질계측 센서로부터 검출된 신호 파형에 대한 칼만 필터(Kalman Filter)를 적용하여 측정잡음을 예측하는 단계;
    b) 로우패스 필터를 이용하여 상기 측정잡음을 소거하는 단계;
    c) 상기 b) 단계에서 소거되지 않은 잔차(Residuals) 신호가 발생할 경우, 상기 잔차(Residuals) 신호에 대응하여 상기 신호 파형의 샘플링 주기를 가변하여 정밀한 측정 데이터를 생성하는 단계; 및
    d) 상기 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 전송하는 단계;로 이루어진 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법.
  2. 다항목 수질계측을 위해 계측 데이터의 측정 주기를 가변제어하여 측정잡음을 필터링하는 방법에 있어서,
    a) 상기 수질계측 센서로부터 검출된 신호 파형에 대한 적응 칼만 필터(Adaptive Kalman Filter)를 적용하여 잡음 신호를 예측한 후, 잡음의 공분산을 자동적으로 보정 함으로써 측정잡음을 예측하는 단계;
    b) 로우패스 필터를 이용하여 상기 측정잡음을 소거하는 단계;
    c) 상기 b) 단계에서 소거되지 않은 잔차(Residuals) 신호가 발생할 경우, 상기 잔차(Residuals) 신호에 대응하여 상기 신호 파형의 샘플링 주기를 가변하여 정밀한 측정 데이터를 생성하는 단계; 및
    d) 상기 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 전송하는 단계;로 이루어진 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 수질계측 센서는 상수관망의 임의의 위치 설치되어, 관로 상으로 유출입 되는 용수의 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도 및 수온 중 둘 이상을 동시에 측정하는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 샘플링 주기는 상기 잔차 신호의 크기에 반비례하며, 1분 내지 30분 범위 내에서 가변하는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법.
  5. 제 1 항에 따른 측정잡음 필터링 및 측정주기 가변제어 방법을 이용하여 다항목의 수질을 계측할 수 있는 수질 계측 시스템에 있어서,
    상수관망의 임의의 위치 설치되어, 관로 상으로 유출입 되는 용수의 탁도, 잔류염소, pH, 전기전도도, 수온을 측정하는 수질계측 센서;
    상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호를 소정 레벨의 전기적 신호로 변화 증폭 변환하는 신호 증폭부;
    상기 신호 증폭부의 출력 신호를 설정된 주기로 샘플링하여 샘플링 시점에서의 신호 파형을 제공하는 샘플링부;
    상기 샘플링부에서 제공되는 신호의 측정잡음을 제거하는 필터링부;
    상기 필터링부로부터 측정잡음이 검출될 경우, 상기 신호 파형의 잔차(Residuals)에 대응하여 샘플링 주기를 가변 조정함으로써 정밀한 측정 데이터를 수집하는 제어부; 및
    상기 제어부에서 수집된 정밀한 측정 데이터를 외부 관리자 단말로 송출하는 통신부로 구성되는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 필터링부는 상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호의 측정잡음에 대한 영향을 제거하는 칼만 필터;
    상기 칼만 필터에서 예측되는 잡음의 공분산을 자동 보정 함으로써 잡음에 대한 예측 기능을 수행하는 적응 칼만 필터; 및
    상기 칼만 필터 또는 적응 칼만 필터에서 출력되는 잔차(Residuals) 신호를 소거하여 정밀한 측정 데이터를 도출하는 로우패스 필터로 구성되는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 필터링부는 상기 수질계측 센서로부터 검출되는 신호의 측정잡음에 대한 영향을 제거하는 칼만 필터; 및
    상기 칼만 필터에서 출력되는 잔차(Residuals) 신호를 소거하여 정밀한 측정 데이터를 도출하는 로우패스 필터로 구성되는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 신호 파형의 잔차(Residuals) 크기에 반비례하여 샘플링 주기를 가변하는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 샘플링 주기는 1분 내지 30분 범위 내에서 가변하는 것을 특징으로 하는 측정잡음 필터링 방법을 이용한 상수관망 감시를 위한 다항목 수질계측 시스템.

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