KR102055417B1 - Ft-ir 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치, 이의 방법, 그리고 이 방법을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 적외선 분광 스펙트럼 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 원거리 화학가스 탐지를 위한 일반 우도비 검정 장치 및 방법에 대한 것이다.
본 발명에 따르면, 측정된 단일 스펙트럼을 분석하여 화학 가스를 찾아내는 방식이 아닌, 다양한 배경 및 간섭물질 스펙트럼과 가스 별 표준 스펙트럼 라이브러리 데이터를 통계적으로 분석하여, 측정된 스펙트럼에 대해 가장 우도(likelihood)가 높은 모수(표적 가스)를 역으로 추적함으로써 가스 오염운(Gas contaminant plume)을 탐지할 수 있다.
본 발명에 따르면, 측정된 단일 스펙트럼을 분석하여 화학 가스를 찾아내는 방식이 아닌, 다양한 배경 및 간섭물질 스펙트럼과 가스 별 표준 스펙트럼 라이브러리 데이터를 통계적으로 분석하여, 측정된 스펙트럼에 대해 가장 우도(likelihood)가 높은 모수(표적 가스)를 역으로 추적함으로써 가스 오염운(Gas contaminant plume)을 탐지할 수 있다.
Description
본 발명은 적외선 분광 스펙트럼 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 원거리 화학가스 탐지를 위한 일반 우도비 검정 장치 및 방법에 대한 것이다.
또한, 본 발명은 표적가스 스펙트럼과 비 표적가스 스펙트럼 데이터를 활용하여 확률기반인 최대 가능도법(Maximum Likelihood Method)을 이용한 가스 오염운을 탐지하는 일반 우도비 검정 장치 및 방법에 대한 것이다.
기존의 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 원거리 가스탐지의 경우 측정한 스펙트럼과 표준 라이브러리와의 유사성을 판단하여 화학가스 탐지 유무를 결정하였다. 이러한 종래의 기술은 탐지 장비(분광기)에 의한 신호 잡음과 다양한 배경(수증기, 적외선, 매연, 포연 등)에서 나오는 간섭 신호로부터 왜곡이 쉽게 일어날 수 있다.
또한, 이러한 왜곡으로 인해 탐지 감도 및/또는 신뢰성이 크게 저하되는 문제가 발생하게 된다. 따라서, 탐지 감도 및/또는 신뢰성을 향상시킬 수 있는 감시 탐지 기술이 요구되고 있다.
1. 조남옥외, "Passive open-path FT-IR spectrometer를 사용한 원거리화재 연소 가스 정량 분석", 한국분석과학회 26권, 2호, 120-124페이지, 2013
2. 정유진외, "수동형 FTIR 원격화학 탐지기를 이용한 SF6 오염운의 실시간 탐지", 한국군사과학기술학회 17권, 1호, 8-14페이지, 2014
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 원거리 화학가스 탐지를 가능하게 하는 일반 우도비 검정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 표적가스 스펙트럼과 비 표적가스 스펙트럼 데이터를 활용하여 확률기반인 최대 가능도법(Maximum Likelihood Method)을 이용한 가스 오염운(Gas contaminant plume)을 탐지할 수 있는 일반 우도비 검정 장치 및 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 측정된 단일 스펙트럼을 분석하여 화학 가스를 찾아내는 방식이 아닌, 다양한 배경 및 간섭물질 스펙트럼과 가스 별 표준 스펙트럼 라이브러리 데이터를 통계적으로 분석하여, 측정된 스펙트럼에 대해 가장 우도(likelihood)가 높은 모수(표적 가스)를 역으로 추적하는 일반 우도비 검정 장치를 제공한다.
상기 일반 우도비 검정 장치는,
스펙트럼 센서를 통해 표적 가스들로부터 측정되는 스펙트럼 신호를 획득하는 획득 모듈;
상기 스펙트럼 신호를 스펙트럼 데이터로 신호 처리하는 신호 처리 모듈; 및
상기 스펙트럼 데이터에 대해 미리 설정되는 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하여 상기 표적 가스들 중 가장 우도가 높은 추적 표적 가스를 추출하는 알고리즘 수행 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 일반 우도비 검정 장치는, 상기 추적 표적 가스를 미리 설정되는 특정값과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 추적 표적 가스를 가스 오염운으로 결정하는 탐지 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 특정값은 실내외 시험을 통하여 가스별로 설정되며, 표적 가스마다 유동적인 값인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 스펙트럼 데이터는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 배경 및 간섭물질 스펙트럼 데이터 및 표적가스 스펙트럼 데이터로 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 일반 우도비 검정(GLRT) 알고리즘은 일반 우도비 검정 행렬을 이용하며, 상기 일반 우도비 검정 행렬은 첫 열에 배열되는 표적 가스들 및 상기 표적 가스에 대응하게 행과 열로 배열되는 배경 및 간섭물질들로 이루어진 서브 행렬을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 서브 행렬은 다양한 환경에서 측정한 배경 스펙트럼, 탐지하고자 하는 표적가스와 유사한 신호 특성을 보이는 간섭물질들의 스펙트럼의 조합인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 첫 열에 배열되는 표적 가스들은 흡수계수(absorption coefficients) 벡터인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 가스 오염운의 형상을 촬영하는 촬영 영상기;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 일반 우도비 검정 장치는, 상기 가스 오염운의 형상을 출력하는 디스플레이;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, (a) 획득 모듈이 스펙트럼 센서를 통해 표적 가스들로부터 측정되는 스펙트럼 신호를 획득하는 단계; (b) 신호 처리 모듈이 상기 스펙트럼 신호를 스펙트럼 데이터로 신호 처리하는 단계; 및 (c) 알고리즘 수행 모듈이 상기 스펙트럼 데이터에 대해 미리 설정되는 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하여 상기 표적 가스들 중 가장 우도가 높은 추적 표적 가스를 추출하는 단계;를 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 일반 우도비 검정 방법은, 상기 (c) 단계 이후, (d) 탐지 모듈이 상기 추적 표적 가스를 미리 설정되는 특정값과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 추적 표적 가스를 가스 오염운으로 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (d)단계는, 촬영 영상기가 상기 가스 오염운의 형상을 촬영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (d)단계는, 상기 가스 오염운의 형상이 디스플레이에 출력되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 한편으로, 본 발명의 또 다른 일실시예는, 위에 기술된 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법을 실행하는 프로그램 코드를 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 측정된 단일 스펙트럼을 분석하여 화학 가스를 찾아내는 방식이 아닌, 다양한 배경 및 간섭물질 스펙트럼과 가스 별 표준 스펙트럼 라이브러리 데이터를 통계적으로 분석하여, 측정된 스펙트럼에 대해 가장 우도(likelihood)가 높은 모수(표적 가스)를 역으로 추적함으로써 가스 오염운을 탐지할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 일반 우도비 검정기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test)을 통해 간섭요인들을 통계상으로 분석함으로써, 측정된 스펙트럼에 대해 가장 우도(likelihood)가 높은 모수(표적 가스)를 추적하는 방식으로 여러 간섭요인에 의한 성능저하를 최소화할 수 있다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 일반 우도비 검정 행렬의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 이용한 가스 탐지 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 도 2에 도시된 일반 우도비 검정기법 알고리즘 수행 단계(S230)에서 사용되는 일반 우도비 검정기법 알고리즘의 과정을 상세하게 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정 장치의 구성 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 탐지 알고리즘 향상 효과를 보여주는 실험 결과 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 이용한 가스 탐지 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 도 2에 도시된 일반 우도비 검정기법 알고리즘 수행 단계(S230)에서 사용되는 일반 우도비 검정기법 알고리즘의 과정을 상세하게 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정 장치의 구성 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 탐지 알고리즘 향상 효과를 보여주는 실험 결과 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 적외선 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정 장치 및 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 일반 우도비 검정 행렬의 개념도이다. 도 1을 참조하면, B행렬은 
…
으로 표현되며, Z는 S1…Sn, 
…
으로 표현된다. BG는 배경 및 간섭물질을 나타내고, S는 표적가스를 나타낸다. 일반적으로 배경 
행렬(matrix)에는 초목, 하늘, 바다 등 다양한 환경에서 측정한 배경 스펙트럼과 탐지하고자 하는 표적가스와 유사한 신호 특성을 보이는 간섭물질들의 스펙트럼 조합으로 구성되어진다. 여기에 탐지하고자 하는 표적가스의 흡수계수(absorption coefficients) 벡터(vector)를 더하게 되면 일반 우도비 검정 행렬인 
행렬(matrix)을 구할 수 있다. 이러한 Z행렬의 예를 보여주는 도면이 도 1에 도시된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 이용한 가스 탐지 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 먼저 스펙트럼 센서를 이용하여 분광신호를 획득한다(단계 S210).
이후, 상기 스펙트럼 신호는 신호 보정 등 신호 전처리 과정 단계를 거치게 된다(단계 S220).
이후, 이 신호 처리된 스펙트럼 데이터에 대하여 일반 우도비 검정(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 활용하여 연산을 수행한다(단계 S230, 수학식 6).
이후, 알고리즘 수행 결과 값(y)이 특정 임계치값(k)보다 높을 경우 해당가스를 탐지하게 된다(단계 S240, S250, 수학식 7).
도 3은 도 2에 도시된 일반 우도비 검정기법 알고리즘 수행 단계(S230)에서 사용되는 배경 
행렬와 
행렬(도 1) 구축 과정을 상세하게 보여주는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 일반 우도비 검정기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test)은 통계적 가설 검정 방법을 기본으로 하고 있다. 부연하면, 일반 우도비 검정기법은 FT-IR(Fourier-transform infrared) 배경 및 간섭물질 스펙트럼, 표적가스 스펙트럼 데이터를 근거로 하여 모집단에 대한 가설이 맞는지를 통계적으로 검정하는 분석기법의 일종이다(단계 S310,S320).
측정한 FT-IR 스펙트럼은 두 가지 가설(Hypotheses)(H0,H1)로 나타낼 수 있다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서, 
는 기존의 FT-IR 온도 스펙트럼으로 구성된 행렬(matrix)형태의 배경 및 간섭물질 데이터이다. 
는 탐지하고자하는 표적가스의 스펙트럼이다. 
는 가우시안(Gaussian) 잡음(noise)이며, 잡음 자체는 확률 변수(random variable) 이므로 측정된 신호(
) 자체도 확률적인 성질을 갖는다. 따라서 정규분포(Normal distribution) 또는 가우시안분포(Gaussian distribution)로 평균이 0이고 표준편차가 σ인 N(0,σ2I)로 표현할 수 있다. 여기서 I는 단위행렬이다. 
는 알려지지 않은 상수 벡터(unknown vector)의 성격을 갖는다. 따라서 측정된 FT-IR(Fourier-transform infrared) 스펙트럼 
는 다음식과 같은 가우시안(Gaussian) 분포를 갖는다.
여기서, B는 배경 및 간섭물질 스펙트럼으로 구성된 행렬이고, Z는 B에다가 표적가스 스펙트럼이 합쳐진 행렬을 나타낸다.
또한, 
에 대한 우도(likelihood) 확률(P)은 다음식과 같이 구할 수 있다.
여기서, T는 전치(transpose)를 나타낸다.
위 수학식에 로그(log)함수를 취한 가능도 검정 기법을 구할 수 있다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
이에 대한 확률의 차이를 최대가 되게 하는 
를 다음식과 같이 구할 수 있다.
이렇게 구한 
를 우도비 검정기법(LRT : Likelihood Ratio Test)에(수학식4) 대입하게 되면 수학식6와 같은 등가의 검정 통계 기법(D)을 구할 수 있다.
여기서 
는 각 배경 스펙트럼과 탐지하고자 하는 가스 스펙트럼에 대한 직교(orthogonal) 성질을 가진 행렬(matrix)이다. 즉, 센서 장비로부터 측정한 스펙트럼(
)와 미리 구성한 
행렬(matrix)를 활용하여 수학식6에 따라 상수 결과 값(
)을 획득할 수 있다. 여기서 구한 결과 값은 특정 임계치 값(
) 과 비교하여 다음식과 같은 최종적인 판별을 수행한다.
위 수학식에서 
가 k보다 크거나 같으면 표적 가스가 존재하는 것이고, 
가 k보다 작으면 표적 가스가 존재하지 않는 것으로 판별된다.
부연하면, 특정 임계치 값(
)은 정해진 값이 아닌 탐지하고자 하는 표적가스마다 유동적인 값을 가지므로, 다양한 실내외 시험을 통하여 가스별로 설정이 필요하다(단계 S330, S340).
FT-IR(Fourier-transform infrared) 가스 탐지(detection)에 있어서 일반 우도비 검정기법의 효율성을 높이기 위해선 수학식6의 변수로 들어가는 
행렬(matrix)의 구성요소가 중요하다. 
행렬(matrix)의 구성방법은 도 3에 명시되어 있으며, 어떻게 구성하느냐에 따라 수학식6의 결과 값과 수학식7의 임계값이 달라진다. 이에, 탐지하고자하는 가스마다 각각의 
행렬(matrix) 구성이 필요하다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 분광 스펙트럼에서 일반 우도비 검정 장치(400)의 구성 블럭도이다. 도 4를 참조하면, 일반 우도비 검정 장치(400)는, 스펙트럼 센서(40)를 통해 표적 가스들로부터 측정되는 스펙트럼 신호를 획득하는 획득 모듈(410), 상기 스펙트럼 신호를 스펙트럼 데이터로 신호 처리하는 신호 처리 모듈(420), 상기 스펙트럼 데이터에 대해 미리 설정되는 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하여 상기 표적 가스들 중 가장 우도가 높은 추적 표적 가스를 추출하는 알고리즘 수행 모듈(430), 및 상기 추적 표적 가스를 미리 설정되는 특정값(k)과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 추적 표적 가스를 가스 오염운으로 결정하는 탐지 모듈(440)등을 포함하여 구성될 수 있다.
스펙트럼 센서(40)는 대기 중에 존재하는 가스 오염운에 따라 변화는 자연배경의 적외선 복사선 신호를 감지하고 측정한다. 자연배경과 표적(타겟) 가스로부터 수광되는 적외선을 주사장치 내부의 광학계(미도시)를 거쳐 간섭계(미도시)로 전달하여 간섭계 내부의 광선 분할기(미도시)와 고속 회전판에 의해 광검출기(미도시)에서 간섭신호(interferogram)를 생성한다.
획득 모듈(410)은 스펙트럼 센서(40)에서 생성된 간섭신호(즉 스펙트럼 신호)는 수집하는 역할을 수행한다.
신호처리 모듈(420)은 스펙트럼 센서(40)에서 생성된 간섭신호(즉 스펙트럼 신호)는 1차적으로 AD(Analog-Digital) 변환을 통해 간섭무늬를 증폭하고 필터링을 거쳐, 디지털신호로 저장되어 피크를 검출한 후 푸리에 변환(Fourier Transform)에 의하여 파수(wavenumber) 영역의 분광 스펙트럼이 얻어지게 된다. 물론, AD 변환은 AD 컨버터를 이용하여 수행될 수 있고, 소프트웨어를 이용하여 수행될 수 있다.
알고리즘 수행 모듈(430)은 도 3에 의해 생성된 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하는 기능을 수행한다.
탐지 모듈(440)은 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 통해 추출된 표적 가스를 오염운으로 결정하여 이를 출력하는 기능을 수행한다. 물론, 이를 위해 디스플레이(450)가 탐지 모듈(440)에 연결될 수 있다.
디스플레이(450)는 LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diode) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic LED) 디스플레이, 터치스크린, CRT(Cathode Ray Tube), 플렉시블 디스플레이 등이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 일실시예에서는 영상 촬영기(미도시)와 연동하여 표적 가스의 영상화를 디스플레이를 통해 출력하는 것도 가능하다. 영상 촬영기는 CCTV(Closed Circuit Television), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라, CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 카메라 등이 될 수 있다.
명세서에 기재된 "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 탐지 알고리즘 향상 효과를 보여주는 실험 결과 그래프이다. 도 5를 참조하면, 종래의 신호 유사도 기법(Cross Correlation, 510)과 본 발명의 일실시예에 따른 일반 우도비 검정기법(520)의 시료 가스 저농도시 가스 탐지 확률의 비교이다. 일반적으로 가스 저농도일시 탐지의 어려움이 있으며, 시험 시 사용한 시료가스 1,2는 모의 작용제인 SF6와 프레온(Freon)이다. 물론, 다른 작용제도 사용가능하다.
일반 우도비 검정기법(520)의 경우, 시료 가스1, 시료 가스2의 탐지 확률은 0.95를 넘고 있다. 이에 반해, 신호 유사도 기법(510)의 경우, 시료가스1의 탐지 확률은 겨우 약 0.8을 넘고 있으며, 시료 가스2의 탐지 확률은 0.85를 조금 넘어서는 수준이다.
또한, 여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 (명령) 코드, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 매체에 기록되는 프로그램 (명령) 코드는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프 등과 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD, 블루레이 등과 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 (명령) 코드를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 반도체 기억 소자가 포함될 수 있다.
여기서, 프로그램 (명령) 코드의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
40: 스펙트럼 센서
400: 일반 우도비 검정 장치
410: 획득 모듈
420: 신호 처리 모듈
430: 알고리즘 수행 모듈
440: 탐지 모듈
450: 디스플레이
400: 일반 우도비 검정 장치
410: 획득 모듈
420: 신호 처리 모듈
430: 알고리즘 수행 모듈
440: 탐지 모듈
450: 디스플레이
Claims (14)
- 스펙트럼 센서(40)를 통해 표적 가스들로부터 측정되는 스펙트럼 신호를 획득하는 획득 모듈(410);
상기 스펙트럼 신호를 스펙트럼 데이터로 신호 처리하는 신호 처리 모듈(420); 및
상기 스펙트럼 데이터에 대해 미리 설정되는 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하여 상기 표적 가스들 중 가장 우도가 높은 추적 표적 가스를 추출하는 알고리즘 수행 모듈(430);을 포함하며,
상기 추적 표적 가스를 미리 설정되는 특정값(k)과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 추적 표적 가스를 가스 오염운으로 결정하는 탐지 모듈(440);을 더 포함하고,
상기 특정값(k)은 실내외 시험을 통하여 가스별로 설정되며, 표적 가스마다 유동적인 값이고,
상기 일반 우도비 검정(GLRT) 알고리즘은 일반 우도비 검정 행렬(Z)을 이용하며, 상기 일반 우도비 검정 행렬(Z)은 첫 열에 배열되는 표적 가스들 및 상기 표적 가스에 대응하게 행과 열로 배열되는 배경 및 간섭물질들로 이루어진 서브 행렬(B)을 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 스펙트럼 데이터는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 배경 및 간섭물질 스펙트럼 데이터 및 표적가스 스펙트럼 데이터로 이루어지는 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 서브 행렬(B)은 다양한 환경에서 측정한 배경 스펙트럼, 탐지하고자 하는 표적가스와 유사한 신호 특성을 보이는 간섭물질들의 스펙트럼의 조합인 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 첫 열에 배열되는 표적 가스들은 흡수계수(absorption coefficients) 벡터인 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 가스 오염운의 형상을 촬영하는 촬영 영상기;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 가스 오염운의 형상을 출력하는 디스플레이;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 장치.
- (a) 획득 모듈(410)이 스펙트럼 센서(40)를 통해 표적 가스들로부터 측정되는 스펙트럼 신호를 획득하는 단계;
(b) 신호 처리 모듈(420)이 상기 스펙트럼 신호를 스펙트럼 데이터로 신호 처리하는 단계; 및
(c) 알고리즘 수행 모듈(430)이 상기 스펙트럼 데이터에 대해 미리 설정되는 일반 우도비 검정 기법(GLRT : Generalized Likelihood Ratio Test) 알고리즘을 수행하여 상기 표적 가스들 중 가장 우도가 높은 추적 표적 가스를 추출하는 단계;를 포함하며,
상기 (c) 단계 이후, (d) 탐지 모듈(440)이 상기 추적 표적 가스를 미리 설정되는 특정값(k)과 비교하여 비교 결과에 따라 상기 추적 표적 가스를 가스 오염운으로 결정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 특정값(k)은 실내외 시험을 통하여 가스별로 설정되며, 표적 가스마다 유동적인 값이고,
상기 일반 우도비 검정(GLRT) 알고리즘은 일반 우도비 검정 행렬(Z)을 이용하며, 상기 일반 우도비 검정 행렬(Z)은 첫 열에 배열되는 표적 가스들 및 상기 표적 가스에 대응하게 행과 열로 배열되는 배경 및 간섭물질들로 이루어진 서브 행렬(B)을 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법.
- 삭제
- 제 10 항에 있어서,
상기 (d)단계는, 촬영 영상기가 상기 가스 오염운의 형상을 촬영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법.
- 제 12 항에 있어서,
상기 (d)단계는, 상기 가스 오염운의 형상이 디스플레이에 출력되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법.
- 제 10 항, 제 12 항, 및 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 FT-IR 기반 적외선 분광 스펙트럼에서의 일반 우도비 검정 방법을 실행하는 프로그램 코드를 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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