KR102268085B1 - 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템 - Google Patents

온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 검사 대상체를 자화시키고, 자화된 검사 대상체에 의해 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 감지하는 코일 센서; 상기 코일 센서가 설치된 장소의 온도 감지를 위해 배치되는 서미스터; 및 상기 코일 센서 및 서미스터에 의해 수집되는 정보를 토대로 상기 검사 대상체에 대해, 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 획득하는 긴장력 계측 서버를 포함하는, 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템이 제공된다.

Description

온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템{TENSIBLE FORCE MEASUREMENT SYSTEM USING COIL SENSOR CAPABLE OF TEMPERATURE COMPENSATION}
본 발명은 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 머신러닝에 기초한 온도 보상 알고리즘을 통해 현재 환경에서의 긴장력을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다.
콘크리트 교량, 고층빌딩의 설계에는 포스트 텐셔닝(Post-tensioning, PT) 공법 또는 락볼트를 이용한 고정 공법이 널리 사용되고 있다.
포스트 텐셔닝 공법은, 다발로 구성된 텐던(tendon)을 활용하여 구조물에 프리 스트레스를 가하여 구조물의 강도를 증가시킨다.
이러한 포스트 텐셔닝 공법에서의 텐던과 락볼트 고정 공법에서의 락볼트의 긴장력은 시간의 경과에 따라 점차 완화될 수 있다. 구조물에 대한 긴장력 완화로 인해, 그 구조물의 안전성이 위협받을 수 있다. 이런 문제를 예방하기 위해 텐던 또는 락볼트의 긴장력을 정확하게 모니터링하고 긴장력 약화에 따른 구조물의 손상을 예방하기 위한 기술의 개발이 필요하다.
이러한 필요에 따라 구조물에 장착된 텐던의 긴장력을 정확하게 측정하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 긴장력 완화 모니터링을 위한 대표적인 기술로는 전자기 센서, 광섬유 센서, 또는 신장률 센서 등을 활용하는 기법들이 제안된 바 있다.
이 중 전자기 센서를 이용한 기법은 원통 형태의 전자기 센서의 중앙에 텐던을 통과시키는 형태로 설치한다. 충분한 계측해상도 확보를 위하여 강력한 자기장을 생성하여 텐던을 자화시킨다. 이때, 텐던을 자화시키기 위하여 순간적으로 수백 와트 수준의 전력이 요구되므로 크기가 크고, 실제 토목구조물 시공현장에서 사용하기에는 실용성 측면에서 한계가 있다.
또한, 자화된 텐던에 의해 형성되는 자기이력곡선은 온도에 매우 민감하다. 예를 들어, 터널과 같은 구조물의 경우, 터널 내부의 온도 변화는 매우 크므로, 상기의 방식에 의하여 긴장력 측정을 수행할 시, 온도에 따른 정확한 긴장력 측정이 불가능하다.
따라서, 온도 변화가 발생하더라도 정확한 긴장력 측정이 가능한 기술이 필요하다.
본 발명의 목적은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 온도 변화가 심한 현장에 설치된 검사 대상체에 대해서도 온도 보상된 자기 이력 곡선 관련 정보를 토대로 정확한 긴장력 추정이 가능해지도록 하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검사 대상체를 자화시키고, 자화된 검사 대상체에 의해 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 감지하는 코일 센서; 상기 코일 센서가 설치된 장소의 온도 감지를 위해 배치되는 서미스터; 및 상기 코일 센서 및 서미스터에 의해 수집되는 정보를 토대로 상기 검사 대상체에 대해, 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 획득하는 긴장력 계측 서버를 포함하는, 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템이 제공된다.
상기 긴장력 계측 서버는, 상기 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 기초로 구축되는 데이터베이스를 기반으로 하여 머신러닝 알고리즘을 수행할 수 있다.
상기 긴장력 계측 서버는, 온도에 따른 상기 서미스터의 저항값에 대한 데이터를 기초로 머신러닝 알고리즘을 수행할 수 있다.
상기 긴장력 계측 서버는, 상기 코일 센서에 의해 획득되는 정보를 토대로 생성되는 자기 이력 곡선 정보, 상기 서미스터에 의해 획득되는 정보를 토대로 확인되는 온도 정보를 기초로 하여, 검사 대상체의 긴장력 추정을 위한, 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 검사 대상체를 자화시키고 자화된 검사 대상체에 의해 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 감지하는 코일 센서, 및 서미스터에 의해 수집되는 정보를 토대로 상기 검사 대상체에 대해, 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 획득하는, 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부; 상기 서미스터의 온도에 따른 저항값 변화 패턴을 획득하는, 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부; 상기 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부 및 상기 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부에 의해 구축된 데이터를 통해 머신러닝 알고리즘을 수행하는 머신러닝 수행부; 및 상기 머신러닝 수행부에 의해 수행된 학습을 통해, 각 검사 대상체에 대한 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보를 획득하는, 온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부를 포함하는, 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템이 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 온도 변화가 심한 현장에 설치된 검사 대상체에 대해서도 온도 보상된 자기 이력 곡선 관련 정보를 토대로 정확한 긴장력 추정이 가능해지게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긴장력 계측 서버의 동작 및 구성을 상세히 설명하기 위한 블록도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 시스템은, 코일 센서(100), 제어 시스템(200), 긴장력 계측 서버(300), 사용자 단말기(400)를 포함하여 구성될 수 있다.
코일 센서 제어 시스템(200), 긴장력 계측 서버(300), 사용자 단말기(400)는 상호 통신망, 예를 들면, LoRa 통신망, 이동통신망, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 월드와이드웹(WWW: World Wide Web), 무선통신망(WiFi: Wireless Fidelity)을 통해 통신할 수 있다.
코일 센서(100)는 다양한 구조물에 설치된 락 볼트, 강봉 또는 기타 자재(예를 들면, 터널 구조물에 설치된 락 볼트)를 감싸도록 설치된다.
코일 센서(100)는 이중 코일 구조로 이루어져 있을 수 있다. 제어 시스템(200)으로부터 전력을 공급받게 되면, 제1 코일(1차 코일)에는 전류가 흐르게 되는데, 이에 따라, 자기장이 형성된다. 자기장에 의해 코일 센서(100)에 의해 감싸진 검사 대상체는 자화되며 이에 따라 그 주변에 자기력선이 형성된다. 이러한 자기력선은 검사 대상체의 긴장력에 따라 그 밀도가 달라지는데, 이러한 자속 밀도를 코일 센서(100)에 구비되는 제2 코일(2차 코일)이 감지하게 된다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면 코일 센서(100)에는 서미스터(110)가 추가적으로 구비된다. 서미스터(110)는 온도에 따라 전기적 저항이 변하도록 설계된 구성요소로서, 제어 시스템(200)은 상기 서미스터(110)에 전력을 공급하고, 그 저항을 측정함으로써, 현재 코일 센서(100)가 설치된 장소의 온도를 확인할 수 있다. 도 1에서는 서미스터(110)가 코일 센서(100)의 표면에 부착된 것으로 예시되었으나, 서미스터(110)는 코일 센서(100)의 다른 부분 또는 그와 인접하게 배치되면 족하다. 바람직하게, 서미스터(110)는 검사 대상체를 자화시키는 목적으로 구비되는 제1 코일에 부착되어, 코일의 온도 변화에 따른 수축 및 팽창이 검사 대상체의 자화에 어떤 영향을 주는지 확인하는 용도로서 기능한다.
제어 시스템(200)은 코일 센서(100)의 제1 코일에 전력을 공급하고, 제2 코일에 의해 감지된 자속 밀도 관련 정보를 수신하여, 이를 통해 자체적으로, 검사 대상체에 대한 긴장력을 추정하거나, 코일 센서(100)로부터 수신되는 자속 밀도 정보 및 감지된 온도 정보를 긴장력 계측 서버(300)로 전송한다.
긴장력 계측 서버(300)는 제어 시스템(200)으로부터 수신된 정보를 토대로, 검사 대상체의 고유 자기 이력 곡선 및 온도에 따른 자기 이력 곡선에 대한 데이터베이스를 구축한다. 철 등의 각 물질은 외부 자기장 세기에 따른 자화 강도 변화 특성을 가지고 있는데, 이러한 변화 양상을 나타내는 자기 이력 곡선은 긴장력 계측 서버(300) 자체적으로 저장하고 있을 수도 있으며, 긴장력 저하가 발생하지 않은 검사 대상체를 대상으로 코일 센서(100)에 의해 감지된 정보를 통해 획득될 수도 있다. 또한, 긴장력 계측 서버(300)는 서미스터(110)에 의해 전송되는 정보를 통해 코일 센서(100)가 설치된 장소의 온도를 추정하거나, 제어 시스템(200)에 의해 확인된 온도 정보를 획득하여, 온도 변화에 따른 검사 대상체의 자기 이력 곡선 변화 패턴에 대한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 긴장력 계측 서버(300)는 서미스터(110)의 저항이 온도에 따라 변화하는 패턴에 대해서도 데이터베이스를 구축한다.
상기 구축된 데이터베이스를 기반으로 긴장력 계측 서버(300)는 머신러닝 알고리즘에 기반하여 검사 대상체에 대한 자기 이력 곡선, 구체적으로는, 온도 변화에 따른 특징이 보상된 자기 이력 곡선을 획득하고, 당해 수신되는 검사 대상체에 대한 자속 밀도 정보를 통해 검사 대상체의 긴장력을 계측할 수 있게 된다.
사용자 단말기(400)는 긴장력 계측 서버(300)에 의해 산출된 검사 대상체 각각의 긴장력에 대한 정보, 각 검사 대상체에 대한 온도 보상이 적용된 자기 이력 곡선 정보 등을 수신하고, 관리자가 확인할 수 있는 형태로 표시할 수 있다.
사용자 단말기(400)는 연산 기능을 갖추고 있으며, 외부와 통신할 수 있는 기기라면 어떠한 형태로 구현되어도 무방하다. 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 랩탑 노트북, PDA 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긴장력 계측 서버의 동작 및 구성을 상세히 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 긴장력 계측 서버(300)는 자기 이력 곡선 획득부(310), 초기값 보정부(320), 온도 보상 알고리즘 수행부(330), 긴장력 산출부(340)를 포함하여 구성될 수 있다.
자기 이력 곡선 획득부(310), 초기값 보정부(320), 온도 보상 알고리즘 수행부(330), 긴장력 산출부(340)는 외부 장치와 통신할 수 있는 프로그램 모듈 또는 하드웨어들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어는 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 긴장력 계측 서버(300)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
자기 이력 곡선 획득부(310)는 각 검사 대상체의 고유 자기 이력 곡선을 획득하는 기능을 수행한다. 이는 긴장력 계측 서버(300)가 외부 서버 또는 사용자 단말기(400)로부터 전송되는 정보로부터 획득될 수도 있으나, 각 검사 대상체에 설치된 코일 센서(100)에 의해 감지된 정보로부터 획득될 수도 있다.
이 경우, 코일 센서(100) 또는 제어 시스템(200)으로부터, 각 검사 대상체에 가해준 자기장의 세기, 이에 따라 검사 대상체가 자화된 결과로 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 함께 수신할 수 있으며, 이를 통해 각 검사 대상체의 자기 이력 곡선 정보를 획득할 수 있다.
또한, 이와 함께 서미스터(110)에 가해준 전력에 대한 정보, 서미스터(110)의 저항 정보를 서미스터(110) 또는 제어 시스템(200)으로부터 수신하여, 코일 센서(100)가 설치된 장소의 온도를 추정할 수 있다. 즉, 온도별 검사 대상체의 자기 이력 곡선 정보를 획득할 수 있게 된다.
초기값 보정부(320)는 각 검사 대상체별 긴장력에 따른 자기 이력 곡선의 면적비에 기초하여, 각 검사 대상체에 대한 자기 이력 곡선을 보정하는 기능을 수행한다. 향후 자기 이력 곡선의 면적비를 토대로 각 검사 대상체의 긴장력을 추정하게 되기 때문에, 각 검사 대상체의 긴장력과 면적비에 대한 초기 보정이 필요하다.
온도 보상 알고리즘 수행부(330)는 온도에 따른 검사 대상체의 자기 이력 곡선 변화 패턴에 대한 데이터베이스, 및 온도에 따른 서미스터(110)의 저항 변화 데이터베이스를 구축한 후, 이러한 정보를 기초로 머신러닝 알고리즘을 수행하여, 학습 데이터에 기초한 각 검사 대상체의 자기 이력 곡선, 구체적으로는, 온도에 따른 영향이 보상된 자기 이력 곡선을 획득한다.
이를 위해, 온도 보상 알고리즘 수행부(330)는 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부(331), 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부(332), 머신러닝 수행부(333), 온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부(334)를 포함하여 구성될 수 있다.
온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부(331)는 각 코일 센서(100)에 의해 획득되는 각 검사 대상체의 자기 이력 곡선, 서미스터(110)에 의해 감지되는 정보를 토대로 획득되는 온도 값에 기초하여, 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 획득한다. 구체적으로, 자기 이력 곡선은 폐곡선을 이루는데, 온도 변화에 따른 해당 폐곡선의 면적 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축한다.
온도에 따른 서미스터 저항값 획득부(332)는 서미스터(110)가 설치된 장소의 온도에 따른 서미스터(110)의 저항값 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축한다.
머신러닝 수행부(333)는 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부(331) 및 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부(332)에 의해 구축된 데이터를 통해 머신러닝 알고리즘을 수행한다.
본 발명은 머신러닝(Machine Learning)의 일종인 딥러닝(Deep Learning) 기술을 이용한 학습 방법을 채택하고 있는데, 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다.
머신러닝은 주위 환경을 학습 요소로서 사용하여 지식베이스를 개선한다. 개선된 지식베이스를 이용하여 특정 작업을 수행하게 되고, 작업을 수행하는 동안에 얻은 정보는 다시 학습 요소에 반영된다. 머신러닝은 이러한 방식으로 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하며 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다. 머신러닝의 알고리즘들은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 사용한다.
머신러닝은 학습 전략에 따라 암기 학습과 새로운 지식을 직접적으로 부여하는 방식, 지도 학습 방식, 유추에 의한 학습 방식, 귀납적 학습 방식 등으로 분류될 수 있다. 본 발명은 상기 학습 방식 중 적어도 하나의 방식을 이용할 수 있다.
상기의 학습을 통해, 온도에 따른 각 검사 대상체의 자기 이력 곡선과 관련된 정보를 획득할 수 있으며, 온도에 따른 서미스터의 저항 변화 패턴을 정확하게 획득할 수 있게 된다.
온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부(334)는 머신러닝 수행부(333)에 의해 수행된 학습을 통해, 각 검사 대상체에 대한 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보를 획득한다.
상기 설명한 학습 과정을 통해, 서미스터(110)의 저항값을 통해 코일 센서(100)가 설치된 장소의 현재 온도를 정확하게 예측할 수 있게 되며, 각 검사 대상체에 있어서 현재 온도에서 정상 상태의 자기 이력 곡선 관련 정보, 즉, 자기 이력 곡선 면적에 대한 정보를 정확하게 예측할 수 있게 된다.
긴장력 산출부(340)는 온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부(334)에 의해 획득된 결과와 당해 수집된 코일 센서(100) 및 서미스터(110)로부터의 감지 정보를 기초로, 검사 대상체의 긴장력을 예측할 수 있게 된다. 이는, 각 검사 대상체의 긴장력에 대한 자기 이력 곡선의 면적비에 대한 정보를 참조하여 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 온도 변화가 심한 현장에 설치된 검사 대상체에 대해서도 온도 보상된 자기 이력 곡선 관련 정보를 토대로 정확한 긴장력 추정이 가능해지게 된다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 코일 센서
110: 서미스터
200: 제어 시스템
300: 긴장력 계측 서버
310: 자기 이력 곡선 획득부
320: 초기값 보정부
330: 온도 보상 알고리즘 수행부
331: 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부
332: 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부
333: 머신러닝 수행부
334: 온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부
340: 긴장력 산출부
400: 사용자 단말기

Claims (5)

  1. 검사 대상체를 자화시키고, 자화된 검사 대상체에 의해 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 감지하는 코일 센서;
    상기 코일 센서가 설치된 장소의 온도 감지를 위해 배치되는 서미스터; 및
    상기 코일 센서 및 서미스터에 의해 수집되는 정보를 토대로 상기 검사 대상체에 대해, 온도에 따른 자기 이력 곡선 정보를 획득하는 긴장력 계측 서버를 포함하고,
    상기 긴장력 계측 서버는,
    상기 코일 센서에 의해 획득되는 상기 검사 대상체의 자기 이력 곡선, 상기 서미스터에 의해 감지되는 정보를 토대로 획득되는 온도 값에 기초하여, 상기 검사 대상체에 대한 온도에 따른 자기 이력 곡선의 폐곡선 면적 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축하는, 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부;
    상기 서미스터가 설치된 장소의 온도에 따른 서미스터 저항값 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축하는, 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부; 및
    서미스터 저항값에 따른 온도 예측 및 검사 대상체에 대한 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보 획득을 위해, 상기 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부 및 상기 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부에 의해 구축된 데이터베이스를 기초로 머신러닝 알고리즘을 수행하는, 머신러닝 수행부를 포함하는, 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 검사 대상체를 자화시키고 자화된 검사 대상체에 의해 형성되는 자속 밀도에 대한 정보를 감지하는 코일 센서에 의해 획득되는 상기 검사 대상체의 자기 이력 곡선, 및 서미스터에 의해 수집되는 정보를 토대로 획득되는 온도 값에 기초하여, 상기 검사 대상체에 대한 온도에 따른 자기 이력 곡선의 폐곡선 면적 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축하는, 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부;
    상기 서미스터가 설치된 장소의 온도에 따른 서미스터 저항값 변화 패턴에 대한 데이터베이스를 구축하는, 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부;
    서미스터 저항값에 따른 온도 예측 및 검사 대상체에 대한 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보 획득을 위해, 상기 온도에 따른 자기 이력 곡선 획득부 및 상기 온도에 따른 서미스터 저항값 획득부에 의해 구축된 데이터베이스를 기초로 머신러닝 알고리즘을 수행하는, 머신러닝 수행부; 및
    상기 머신러닝 수행부에 의해 수행된 학습을 통해, 서미스터 저항값에 따른 온도 예측 및 각 검사 대상체에 대한 온도 보상된 자기 이력 곡선 정보를 획득하는, 온도 보상된 자기 이력 곡선 획득부를 포함하는, 온도 보상이 가능한 코일 센서 기반 긴장력 계측 시스템.
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