부시네스크 식을 이용한 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법
Lost measurement sensor data estimation technology based on trend analysis of adjacent sensors using Boussinesq equation
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초록
유지관리에 활용되는 계측 센서들은 교통 수단 통행 및 강우와 같은 다양한 환경적인 요인에 지속적으로 노출됨으로써 손망실 가능성이 점차 증가하게 된다. 관련 연구에 따르면, 국내 지하철 터널 유지관리 계측 센서는 설치 후 약 5~6년이 경과한 상태에서 평균 14.2~14.8%의 손망실율을 보이고, 국외의 경우에는 동일 기준 약 13.9%로 국내외 평균 15%의 유지관리 계측 센서가 5~6년이 지난 후 정상적인 계측 값을 제공하지 못한다는 것을 알 수 있다. 원활한 유지관리를 위해서는 손망실 계측 센서에 대한 보수 및 교체를 통해 해당 계측 데이터를 확보해야 하지만, 일부 손망실된 계측 센서의 경우에는 설치 후 매립되어 유지보수 비용에 단순한 장비 구입만이 아닌 재시공까지 포함되는 등 계측 센서 보수에는 많은 시간 및 비용이 소요되고 이로 인한 지속적인 데이터 손실이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 손망실 계측 센서의 보수 및 교체 기간 동안 일시적으로 손실되는 데이터를 추정치로서 보완하여 끊김 없는 인프라 유지관리를 지원할 수 있는 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법을 제안한다.
Abstract
Most of measurement sensors used for maintenance are continuously exposed to various environmental factors such as transportation and rainfall, so the possibility of breakage increases gradually. The maintenance measurement sensor of domestic subway tunnel shows an average of 14.2% to 14.8% of loss rate after about 5 to 6 yearsfrom installation, and it shows a sensor loss rate of about 13.9% in case of foreign countries. As a result, it can be seen that an average of 15% of maintenance measurement sensors at home and abroad cannot send measuring values after 5~6 years. In order to continuously collect accurate data, measurement data must be recovered by performing repair or replacement of the sensor, but some lost measurement sensors are buried after installation. So, there are many difficulties in repairing sensors, including cost and time. Therefore, in this paper, we propose lost measurement sensor data estimation technology based on data trend analysis using adjacent sensors.
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