KR20200069772A - 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법 - Google Patents

광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 광케이블의 인근에 위치하는 진동원에 의해 발생하는 진동을 감시하기 위한 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템은 광펄스를 생성하여 광코어로 출력하는 펄스 생성부; 상기 광펄스가 상기 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 감지하여 전기 신호를 생성하는 진동 감지부; 상기 전기 신호를 수신하여 진동 신호와 특징 벡터를 추출하는 신호 처리부; 및 상기 특징 벡터를 분석하여 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 진동원 추론부; 를 포함할 수 있다.

Description

광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법 {OPTICAL CABLE OBSERVING SYSTEM AND OPTICAL CABLE OBSERVING METHOD}
본 발명은 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 광케이블의 인근에 위치하는 진동원에 의해 발생하는 진동을 감시하기 위한 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법에 관한 것이다.
광케이블(Optical Cable)은 전기 신호를 광선 신호로 바꾸어 유리섬유를 통하여 전달하는 케이블로서, 생김새는 원통 모양이 일반적이며, 심(Core)·클래드(Clad)·재킷(Jacket) 등으로 되어 있다. 심은 매우 가는 유리나 플라스틱으로 만든 광섬유이다. 클래드는 유리섬유의 주위를 강한 힘에 견디게 하기 위한 케블라(kevlar) 섬유이다. 이러한 광케이블이 복수로 집합되어 하나의 통신 선로를 형성할 수 있으며, 통신 선로는 원활한 신호 전달을 위하여 통상 지하에 매설된다.
한편, 지하에 매설된 광케이블은 지상의 활동에 의해 진동의 영향을 받게 된다. 공사 현장이나 차량의 이동, 사람의 활동 등 다양한 진동원이 예시될 수 있으며, 이러한 진동원으로부터 발생하는 진동은 광케이블에 포함되는 광코어의 굴절률을 변화시킬 수 있다. 이러한 특성을 이용한 분산형 음파 센서 (DAS: Distributed Acoustic Sensor) 에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며 상용 제품이 개발되어 있다.
하지만, 통신 선로의 수가 증가함에 따라 기존의 단일 광케이블 감시 시스템을 이용한다면 비용이 증가하고, 감시 효율이 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법은 하나의 광케이블 감시 시스템을 복수의 광케이블에 연결되어 각각의 광케이블로부터 입력되는 진동 신호를 수신하고 분석함으로써 광케이블 감시 시스템 구축에 소모되는 비용을 절감시키는 것에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법은 광케이블로부터 전송되는 진동 신호를 기존의 학습된 모델을 통해 그 위치와 성질을 정확히 분석하는 것에 다른 목적이 있다.
상기한 과제를 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템은 광펄스를 생성하여 광코어로 출력하는 펄스 생성부; 상기 광펄스가 상기 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 감지하여 전기 신호를 생성하는 진동 감지부; 상기 전기 신호를 수신하여 진동 신호와 특징 벡터를 추출하는 신호 처리부; 및 상기 특징 벡터를 분석하여 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 진동원 추론부; 를 포함할 수 있다.
복수의 광코어와 연결되며, 소정의 주기에 따라 상기 펄스 생성부와 상기 진동 감지부가 연결되는 광코어를 변경하는 광스위치; 를 더 포함할 수 있다.
상기 광스위치는 상기 진동원에 대한 정보에 대응하여 상기 펄스 생성부와 상기 진동 감지부가 하나의 광코어에 연결되는 시간을 연장할 수 있다.
상기 신호 처리부는 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출할 수 있다.
진동원 추론부는 사전에 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 학습된 추론 모델을 이용하여 상기 특징 벡터를 분석하여, 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다.
상기 진동원 추론부에서 생성되는 진동원에 대한 정보는 상기 광코어에 대한 진동원과 상기 광코어 간의 거리, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 종류, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 세기 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
상기 진동원 추론부는 상기 특징 벡터로부터 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하고, 상기 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면 상기 광코어로부터 생성되는 상기 특징 벡터를 추가적으로 분석할 수 있다.
진동원 추론부는 상기 특징 벡터를 추가적으로 분석할 때, 소정의 주기 별로 생성되는 복수의 특징 벡터를 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 상기 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다.
진동원 추론부는 복수의 광코어로부터 수집되는 진동원에 대한 정보를 분석하여 인접한 광케이블에 공통적으로 나타나는 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다.
상기한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법은 광펄스를 생성하여 광코어로 출력하는 펄스 생성 단계; 상기 광펄스가 상기 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 감지하여 전기 신호를 생성하는 진동 센싱 단계; 상기 전기 신호를 수신하여 진동 신호와 특징 벡터를 추출하는 신호 처리 단계; 및 상기 특징 벡터를 분석하여 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 진동원 추론 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 펄스 생성 단계에 앞서 연결된 상기 복수의 광코어 중 하나의 광코어를 선택하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 펄스 생성 단계는 선택된 상기 광코어로 상기 광펄스를 출력하는 단계일 수 있다.
상기 선택하는 단계는 소정의 주기에 따라 선택하는 광코어를 달리함으로써 상기 광케이블 감시 시스템에 연결된 상기 복수의 광코어에 포함되는 각각의 광코어에 대하여 정해진 순서대로 광케이블 감시가 수행되도록 하는 단계일 수 있다.
상기 진동원 추론 단계를 통해 생성되는 상기 광코어의 진동원에 대한 정보에 따라, 상기 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면, 상기 광코어를 포함하는 광케이블에 대한 감시 시간을 연장할 수 있다.
상기 신호 처리 단계는 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계일 수 있다.
진동원 추론 단계는 사전에 학습된 데이터로부터 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 상기 특징 벡터를 분석하여, 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법은 하나의 광케이블 감시 시스템을 복수의 광케이블에 연결되어 각각의 광케이블로부터 입력되는 진동 신호를 수신하고 분석함으로써 광케이블 감시 시스템 구축에 소모되는 비용을 절감시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템 및 광케이블 감시 방법은 광케이블로부터 전송되는 진동 신호를 기존의 학습된 모델을 통해 그 위치와 성질을 정확히 분석하여, 통신 선로의 유지 보수를 보다 수월하게 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 신호 처리된 파형과 스펙트럼 및 포락선을 예시하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 진동 신호를 추가 분석하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 복수의 특징 벡터가 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 표현한 그래프이다.
도 7과 도 8은 1차 분석과정과 2차 분석 과정에 사용되는 모델의 학습 결과를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법에 따라 복수의 광코어로부터 진동 신호를 센싱하여 진동원을 파악하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제 1, 제 2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광케이블 감시 시스템(100)을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 광케이블 감시 시스템(100)은 펄스 생성부(110), 진동 감지부(120), 신호 처리부(130), 진동원 추론부(140) 및 광스위치(150)를 포함할 수 있다.
광케이블 감시 시스템(100)은 분포형 음파 센싱 시스템(Distributed Acoustic Sensing System)을 통해 다중 광케이블에서 센싱된 음파 신호를 분석하고 분류하여 통신 선로에 가해지기 위한 위협의 원인을 분석하기 위한 것이다. 광 케이블 감시 시스템(100)에는 통신 선로가 연결될 수 있으며, 통신 선로는 복수의 광케이블을 포함하여 구성될 수 있다.
각각의 광케이블은 일반적으로 원통의 형상이며, 광 코어(Core), 클래드(Clad), 재킷(Jacket) 등으로 구성될 수 있다. 광 코어는 매우 가는 유리나 플라스틱으로 만든 광섬유이다. 클래드는 유리섬유의 주위를 강한 힘에 견디게 하기 위한 케블라(kevlar) 섬유이다. 주성분이 유리섬유의 빛 펄스로서 바깥 전류에 의하여 방해받지 않으며, 심과 다른 광 특성을 가진 유리·플라스틱 등으로 씌워져 있다. 재킷은 광섬유 다발 주위의 맨 바깥층으로서 플라스틱 등의 물질로 되어 있어 습기, 마모, 파손 등을 막는다.
보다 상세하게, 광케이블 감시 시스템(100)에 연결되는 복수의 광코어들은 광케이블 감시 시스템(100)의 광스위치(150)에 연결되며, 광스위치(150)는 광코어들과 광케이블 감시 시스템(100) 간의 입력과 출력 경로를 설정할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 광케이블 감시 시스템(100)은 시간의 경과에 따라 감시 대상이 되는 광케이블을 달리함으로써 복수의 광케이블에 대한 감시를 수행할 수 있다.
펄스 생성부(110)는 광원, 광스플리터, 변조기, 광증폭기 등을 포함할 수 있고, 광원으로부터 생성되는 광을 펄스 형태로 변조할 수 있다. 보다 상세하게, 광원에서 출력되는 광은 광스플리터에서 나누어지며, 나누어진 광의 일부는 진동 감지부(120)에서 수신기의 국부발진광으로 입력될 수 있다. 또한 광스플리터에서 나누어진 광의 다른 일부는 변조기에서 펄스로 변조된 후 증폭되어 광회전기와 광스위치(150)를 거쳐 광케이블 감시 시스템이 현재 감시 중인 광코어로 전파될 수 있다.
진동 감지부(120)는 펄스 생성부(110)로부터 생성되어 광코어에 전파되며 발생하는 레일리 역산란광을 광스위치(150)와 광회전기를 거쳐 센싱할 수 있다. 보다 상세하게, 진동 감지부(120)는 역산란광을 코히어런트(Coherent) 방식으로 검출할 수 있다. 이 때, 광케이블 감시 시스템(100)이 감시 중인 광코어의 주변에 진동원이 있다면, 해당 진동원의 진동에 의해 발생한 음파가 광코어를 통해 전방 또는 후방으로 진행하는 빛의 위상에 영향을 주게 된다. 진동 감지부(120)는 이러한 위상이 변화된 빛의 역산란되는 성분을 감지하여 전기 신호로 변환한다. 이 때 역산란되는 빛은 두 개의 편광 (X, Y) 으로 이루어져 있기 때문에 편광 다중화된 광수신기를 이용하여 두 개의 편광 성분을 모두 감지할 수 있다. 또한 코히어런트 검출을 통해 각각의 편광에 대해 in-phase, quadrature-phase 성분을 모두 검출해낸다. 상기한 방법을 통하여, 진동 감지부(120)는 광코어로부터 예를 들어 4개의 전기 신호 (XI, XQ, YI, YQ)를 생성할 수 있다. 이러한 전기 신호는 진동 감지부(120)로부터 신호 처리부(130)로 제공될 수 있다.
신호 처리부(130)는 진동 감지부로(120)부터 제공된 전기신호에 대해 각각의 편광 성분을 더하고 in-phase, quadrature-phase 성분으로부터 온전한 진동 신호를 생성한다. 신호 처리부(130)는 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출할 수 있다.
스펙트럼으로부터 추출된 포락선에 대한 정보는 이후, 진동원 추론부(140)에서 사용될 추론 모델의 입력값인 특징 벡터로 사용될 수 있다.
진동원 추론부(140)는 추론 모델을 통해 특징 벡터로부터 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다. 보다 상세하게, 진동원 추론부(140)는 사전에 CNN(Convolutional Neural Network) 등과 같은 신경망 기반 패턴 분석 모델을 이용하여 학습된 추론 모델을 이용하여 특징 벡터를 분석할 수 있다.
진동원에 대한 정보는 상기 광코어에 대한 진동원과 상기 광코어상에서 진동원의 위치, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 종류, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 세기 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
진동원 추론부(140)에 의한 특징 벡터의 분석은 두 단계로 나누어 수행될 수 있다. 1차 분석에서는 짧은 시간 동안 입력된 진동 신호를 기초로 생성된 특징 벡터를 분석함으로써 현재 광케이블 감시 시스템(100)에서 감시 중인 광코어에 영향을 주는 진동원이 있는 지 여부를 판단할 수 있다. 만약, 1차 분석을 통해 현재 감시 중인 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면, 진동원 추론부(140)는 해당 광코어에 대한 감시 시간을 연장시킬 수 있다. 이후, 진동원 추론부(140)는 연장된 시간만큼 추가적으로 수집된 광코어의 특징 벡터를 기초로 진동원의 위치와 성질을 확인할 수 있게 된다.
진동원 추론부(140)는 1차 분석에서 1차원의 CNN 추론 모델을 사용할 수 있다. 즉, 1차 분석을 통해 추론 모델은 진동원이 존재하는 지 여부에 대한 결과를 출력한다. 그리고, 진동원 추론부(140)는 2차 분석에서 2차원의 CNN 추론 모델을 사용할 수 있다. 즉, 2차 분석을 통해 보다 많은 양의 특징 벡터를 수집하고, 복수의 특징 벡터를 통해 구성되는 특징 매트릭스를 이용하여 시간의 경과에 따른 특징 벡터의 변화에 대한 값을 출력할 수 있게 된다. 이를 통해 진동원과 현재 감시 중인 광코어 간의 거리나 진동원에서 발생하는 진동의 세기나 성질을 추론할 수 있다.
이를 위해, 진동원 추론부(140)에서 사용되는 추론 모델은 사전에 다양한 진동 형태와 크기를 진동원의 성질과 매칭시키는 학습 과정을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습 과정과 추론 모델 생성 과정은 기계 학습(Machine Learning)에 의하여 수행될 수 있다.
광스위치(150)는 복수의 광코어와 연결되며, 펄스 생성부(110)와 진동 감지부(120)가 하나의 광코어에 연결되도록 하고, 소정의 주기에 따라 펄스 생성부(110)와 진동 감지부(120)가 다른 광코어에 연결되도록 할 수 있다.
보다 상세하게, 광스위치(150)는 진동원에 대한 정보에 대응하여 펄스 생성부(110)와 진동 감지부(120)가 하나의 광코어에 연결되는 시간을 연장시킬 수 있다.
예를 들어, 광스위치(150)는 펄스 생성부(110) 및 진동 감지부(120)와 연결되는 광코어를 1초마다 변경할 수 있다. 이 때, 광스위치(150)는 광스위치(150)에 연결된 복수의 광코어 중 하나를 선택할 수 있고, 광스위치(150)의 선택은 사전에 정해진 순서에 따를 수 있다. 상기한 예시를 통해 광케이블 감시 시스템(100)은 1초마다 하나의 광케이블에 대한 진동원 감시를 수행할 수 있게 된다. 따라서, 하나의 광케이블 감시 시스템(100)을 통해 복수의 광코어에 대한 감시가 가능해진다.
광스위치(150)에 의하여 광케이블 감시 시스템(100)이 하나의 광코어와 연결되는 시간과 그 변경 주기는 광케이블 감시 시스템(100)을 운용하는 자의 설정에 의해 변경될 수 있다.
상기하였듯이, 광케이블 감시 시스템(100)의 진동 신호 분석 및 진동원에 대한 정보 생성은 1차 분석 및 2차 분석에 의하여 수행될 수 있다. 광스위치(150)는 상기의 예시와 같이 연결된 복수의 광코어에 대하여 각각 1초의 연결 시간을 유지하되, 임의의 광코어에서 진동원이 있는 것으로 판단되면 해당 광코어에 대한 연결 시간을 연장할 수 있다. 그리고 해당 광코어에 대한 진동원의 거리나 성질의 확인이 종료되면 다시 다음 순서의 광코어에 대한 감시가 수행될 수 있도록 다음 순서의 광코어에 대한 연결을 수행할 수 있다.
광케이블 감시 시스템(100)의 진동원 추론부(140)는 상기한 방법을 통해 복수의 광코어로부터 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다. 진동원에 대한 정보는 각각의 광코어 별로 매칭되어 별도의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 만약, 서로 위치가 근접한 광코어에 대하여 유사한 시간대에 진동원이 있는 것으로 확인되는 경우, 진동원 추론부(140)는 진동원이 있는 것으로 추론되는 위치 근처의 광코어로부터 생성되는 진동원에 대한 정보를 종합하여 판단할 수 있다. 이에 대한 보다 상세한 설명은 후술하기로 한다.
광케이블 감시 시스템(100)에 의해 생성된 진동원에 대한 정보는 이후 통신 선로 또는 광케이블 시설의 운영자에게 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 2를 참조하면, 광케이블 감시 방법은 광코어 선택 단계(S100), 펄스 생성 단계(S110), 진동 감지 단계(S120), 신호 처리 단계(S130) 및 진동원 추론 단계(S140)를 포함할 수 있다. 도 2를 설명함에 있어서, 도 1과 중복되는 구성 또는 효과에 대한 설명은 생략하기로 한다.
광코어 선택 단계(S100) 광케이블 감시 시스템에 연결된 복수의 광코어 중 하나의 광코어를 선택하는 단계일 수 있다.
펄스 생성 단계(S110)는 광케이블 감시 시스템이 광펄스를 생성하여 선택된 광코어로 출력하는 단계일 수 있다. 보다 상세하게, 펄스 생성 단계(S110)는 소정의 주기에 따라 선택하는 광코어를 달리함으로써 상기 광케이블 감시 시스템에 연결된 상기 복수의 광코어에 포함되는 각각의 광코어에 대하여 정해진 순서대로 광케이블 감시가 수행되도록 하는 단계일 수 있다.
진동 감지 단계(S120)는 광펄스가 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 광케이블 감시 시스템이 감지하여 광신호로부터 전기 신호를 생성하는 단계일 수 있다.
신호 처리 단계(S130)는 광케이블 감시 시스템이 상기 전기 신호로부터 상기 진동 신호 및 특징 벡터를 추출하는 단계일 수 있다. 보다 상세하게, 신호 처리 단계(S130)는 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계일 수 있다.
진동원 추론 단계(S140)는 광케이블 감시 시스템이 특징 벡터를 분석하여 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 단계일 수 있다. 보다 상세하게, 진동원 추론 단계(S140)는 사전에 학습된 데이터로부터 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 상기 특징 벡터를 분석하여, 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
상기 광코어 선택 단계(S100)를 통해 선택된 광코어는 소정 시간동안 광케이블 감시 시스템과의 연결을 유지할 수 있는데, 상기 소정의 시간은 상기 진동원 추론 단계를 통해 생성되는 상기 광코어의 진동원에 대한 정보에 따라, 상기 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면 연장될 수 있다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 3을 참조하면, 광케이블 감시 시스템이 하나의 광코어에 대해서 1차 분석을 수행하고, 1차 분석의 결과에 따라 2차 분석을 수행하는 과정을 알 수 있다. 광케이블 감시 시스템은 선택된 광코어에 대하여 광펄스를 생성하여 출력하고 전기 신호를를 감지할 수 있다. 이후, 진동 신호에 대한 신호 처리 단계를 거쳐 해당 광코어에 영향을 주는 진동원에 따른 위협 여부를 추론할 수 있다.
광케이블 감시 시스템이 위협이 없는 것으로 판단하는 경우, 다른 광코어를 선택하여 광케이블 감시를 다시 수행한다. 만약, 광케이블 감시 시스템이 선택된 광코어에 진동원에 의한 위협이 있는 것으로 판단하는 경우, 해당 광코어에 대한 2차 분석을 수행한다. 이 때, 광케이블 감시 시스템은 광스위치를 제어하여 현재 연결된 광코어와의 연결 시간을 연장할 수 있다. 광케이블 감시 시스템은 연장된 시간만큼 추가적으로 해당 광코어에 대하여 펄스를 생성하고 진동 신호를 감지하며, 신호를 처리하고 진동 신호의 성질을 추론할 수 있다. 그리고 추론 결과에 기초하여 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다. 이후, 선로 감시가 종료되지 않았다면 다시 다른 광코어를 선택하여 광케이블 감시를 계속 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 신호 처리된 파형과 스펙트럼 및 포락선을 예시하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 도 1의 진동 감지부(120)가 역산란광을 수신하여 생성한 진동 신호를 신호 처리부(130)가 파형으로 변환한 결과를 알 수 있다. 이러한 파형은 시간(Time(sec))의 경과에 따른 진폭(Amplitude)의 변화를 통해 표현될 수 있다. 이후, 신호 처리부(130)는 상기 파형을 주파수(Frequency(Hz))의 변화에 따른 진폭(Amplitude(dB))을 가진 스펙트럼의 형태로 변환할 수 있으며, 스펙트럼으로부터 포락선을 검출할 수 있다. 여기서 검출된 포락선은 이후의 단계에서 특징 벡터로 사용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 진동 신호를 추가 분석하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 상기 도 3에서 광케이블 감시 시스템이 광코어의 주변에 진동원이 있다고 판단한 경우 수행되는 2차 분석 단계를 보다 상세히 알 수 있다. 도 5에서 제2 분석 단계는 A 초 동안 수행되는 것을 예시한다. 제2 분석 단계는 A 초 동안 t초 간격으로 B초간의 분석이 반복 수행됨으로써 수행될 수 있다.
즉, 제2 분석 단계가 수행될 때, 소정의 시간 간격으로 B초 길이의 타임 윈도우(time window)가 생성되고, 각각의 타임 윈도우에 포함되는 진동 신호를 분석함으로써 복수의 타임 윈도우에 대응되는 복수의 특징 벡터가 생성될 수 있는 것이다. 즉 타임 윈도우는 2차 분석 시간 A에서 타임 윈도우 간의 시간 간격인 t를 나눈 수만큼 생성될 수 있다. 각각의 타임 윈도우에 포함되는 진동 신호는 신호 처리부에 의하여 고속 퓨리에 변환될 수 있고, 변환된 값에 대한 스펙트럼 생성을 통해 포락선이 검출될 수 있다. 즉, 타임 윈도우의 수만큼 특징 벡터가 생성될 수 있다. 복수의 특징 벡터를 종합하여 특징 매트릭스가 형성될 수 있다. 상기한 특징 매트릭스는 특성 벡터가 시간에 따라 변화하는 양상에 대한 정보를 포함한다. 따라서, 한 순간의 특징 벡터뿐 아니라 시간의 경과에 따른 복수의 특징 벡터를 생성하고, 분석된 결과를 기생성된 추론 모델을 이용하여 분석함으로써 진동원의 성질과 거리에 대한 보다 정확한 정보가 생성될 수 있다.
도 6은 복수의 특징 벡터가 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 표현한 그래프이다. 도 6을 참조하면, 시간(Time(s))의 경과에 따라 특징 벡터(포락선)의 주파수(Frequency(Hz))와 진폭(Amplitude(dB))이 변화하는 것을 알 수 있다. 도 6에서 표현되는 그래프는 상기한 2차 분석 단계에서 생성되는 특징 매트릭스를 표현한 것으로 이해될 수 있다.
도 7과 도 8은 1차 분석과정과 2차 분석 과정에 사용되는 모델의 학습 결과를 나타낸다. 도 7은 상기한 1차 분석 단계에서 사용되는 이진 분류 모델, 도 8은 2차 분석 단계에서 사용되는 다중 분류 모델의 학습 결과를 보여준다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광케이블 감시 방법에 따라 복수의 광코어로부터 진동 신호를 센싱하여 진동원을 파악하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 9를 참조하면, 광케이블 감시 시스템(100)이 복수의 광코어와 연결되며, 진동원(M)에서 발생하는 진동이 광코어 1과 광코어 2에 영향을 주는 것을 알 수 있다. 광케이블 감시 시스템(100)은 상기한 광케이블 감시 방법을 통해 광코어1 로부터 생성되는 진동원에 대한 정보와 광코어2로부터 생성되는 진동원에 대한 정보를 저장할 수 있다. 그리고, 광케이블 감시 시스템(100)은 복수의 광코어로부터 수집되는 진동원에 대한 정보를 분석하여 인접한 광케이블에 공통적으로 나타나는 진동원에 대한 정보를 생성할 수 있다.
따라서, 광케이블 감시 시스템(100)은 서로 다른 광코어로부터 생성되는 진동원에 대한 정보를 종합하여 진동원에 대한 추론의 정확성을 보다 향상시킬 수 있게 된다.
이상, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 광케이블 감시 시스템 110: 펄스 생성부
120: 진동 감지부 130: 신호 처리부
140: 진동원 추론부 150: 광스위치

Claims (15)

  1. 광펄스를 생성하여 광코어로 출력하는 펄스 생성부;
    상기 광펄스가 상기 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 감지하여 전기 신호를 생성하는 진동 감지부;
    상기 전기 신호로부터 진동 신호와 특징 벡터를 추출하는 신호 처리부; 및
    상기 특징 벡터를 분석하여 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 진동원 추론부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    복수의 광코어와 연결되며, 소정의 주기에 따라 상기 펄스 생성부와 상기 진동 감지부가 연결되는 광코어를 변경하는 광스위치; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  3. 제2 항에 있어서, 상기 광스위치는
    상기 진동원에 대한 정보에 대응하여 상기 펄스 생성부와 상기 진동 감지부가 하나의 광코어에 연결되는 시간을 연장하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 신호 처리부는
    FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  5. 제1 항에 있어서, 진동원 추론부는
    사전에 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 학습된 추론 모델을 이용하여 상기 특징 벡터를 분석하여, 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 진동원 추론부에서 생성되는 진동원에 대한 정보는
    상기 광코어에 대한 진동원과 상기 광코어 간의 거리, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 종류, 상기 진동원에 의해 발생하는 진동의 세기 중 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 진동원 추론부는
    상기 특징 벡터로부터 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하고, 상기 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면 상기 광코어로부터 생성되는 상기 특징 벡터를 추가적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  8. 제7 항에 있어서, 진동원 추론부는
    상기 특징 벡터를 추가적으로 분석할 때, 소정의 주기 별로 생성되는 복수의 특징 벡터를 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 상기 진동원에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  9. 제7 항에 있어서, 진동원 추론부는
    복수의 광코어로부터 수집되는 진동원에 대한 정보를 분석하여 인접한 광케이블에 공통적으로 나타나는 진동원에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
  10. 복수의 광코어에 연결되는 광케이블 감시 시스템의 광케이블 감시 방법에 있어서,
    광펄스를 생성하여 광코어로 출력하는 펄스 생성 단계;
    상기 광펄스가 상기 광코어에서 전파되며 발생하는 역산란광을 감지하여 전기 신호를 생성하는 진동 센싱 단계;
    상기 전기 신호로부터 진동 신호와 특징 벡터를 추출하는 신호 처리 단계; 및
    상기 특징 벡터를 분석하여 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 진동원 추론 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 펄스 생성 단계에 앞서 연결된 상기 복수의 광코어 중 하나의 광코어를 선택하는 단계; 를 더 포함하고,
    상기 펄스 생성 단계는 선택된 상기 광코어로 상기 광펄스를 출력하는 단계인 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 방법.
  12. 제11 항에 있어서, 상기 선택하는 단계는
    소정의 주기에 따라 선택하는 광코어를 달리함으로써 상기 광케이블 감시 시스템에 연결된 상기 복수의 광코어에 포함되는 각각의 광코어에 대하여 정해진 순서대로 광케이블 감시가 수행되도록 하는 단계인 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 방법.
  13. 제10 항에 있어서, 상기 진동원 추론 단계를 통해 생성되는 상기 광코어의 진동원에 대한 정보에 따라, 상기 광코어에 진동원이 있는 것으로 판단되면, 상기 광코어를 포함하는 광케이블에 대한 감시 시간을 연장하는 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 방법.
  14. 제10 항에 있어서, 상기 신호 처리 단계는
    FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 상기 진동 신호를 스펙트럼으로 변환하고, 상기 스펙트럼의 포락선을 검출함으로써 상기 특징 벡터를 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 방법.
  15. 제10 항에 있어서, 진동원 추론 단계는
    사전에 학습된 데이터로부터 CNN(Convolutional Neural Network)를 이용하여 상기 특징 벡터를 분석하여, 상기 광코어의 진동원에 대한 정보를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 광케이블 감시 시스템.
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