광섬유 격자를 이용한 센서 네트워크를 이용하여 준분배형 전력설비 안전진단 시스템을 구성하였다. FBG를 이용한 센서는 한 개의 라인에 복수의 센서가 설치가능하며, 전자기 노이즈에 영향을 받지 않는 특성을 가진다. 광섬유 격자에서 반사되는 파장의 신호를 분석하기 위하여 InGaAs PD 어레이와 홀로그램 회절격자를 이용하여 구조가 간단하면서도 고속의 파장복조가 가능하도록 하였다. 제안한 시스템의 정확도를 개선하기 위해 가우시안 라인피팅을 적용하였고, 높은 파장 정밀도(4[pm])와 동작 안정성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
다중화와 절대측정이 가능한 광섬유 브래그 격자(FBG) 센서는 다양한 분야의 건전성 모니터링에 활용되고 있으며, 패키징을 통한 빠른 상용화가 진행 중이다. 하지만, 장시간 구조 건전성 모니터링시 FBG 센서는 반복 열하중에 노출되며 이는 센서의 신호 안정성에 영향을 줄 수 있어 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 일반적으로 사용되는 FBG 센서의 브래그 격자 부분에 대한 두 가지 패키징 방법(양단 접착, 직접 접착)에 대해 반복 열하중이 신호 안정성에 미치는 영향을 고찰하였다. 구체적으로, $-20^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$의 온도 조건에서 300사이클 동안 FBG 센서의 브래그 파장, 광 강도값, 반너비값 등의 신호 특성을 관찰하였으며 직접 접착에 대해 수행한 선행 연구와의 비교를 통해 두 가지 패키징 방법에 대한 신호 안정성을 평가하였다. 시험 결과, 장기간 반복 열하중이 가해지는 환경에 노출된 FBG 센서의 경우 양단 접착이 직접 접착보다 신호 안정성이 더 높기 때문에 FBG 센서의 패키징시 양단 접착 방식이 더 효과적임을 확인하였다.
광섬유센서는 구조물에 매립 또는 부착시 전단응력에 의해 편광이 발생하여 피크가 2개로 갈라질 수 있기 때문에 센서는 보호되고 양 끝단을 고정하는 방법으로 패키징을 하여야 하나, 광섬유의 클래딩 부분을 부착하는 방식으로 고정하면, 변형발생시 광케이블을 구성하는 코어와 클래딩 사이에서 미끄러짐 현상이 발생하기 때문에 이를 방지하기위해 센서의 양 끝단에 고정구를 사용하고 광섬유를 부분탈피하여 부착하여 접점을 만들어 줌으로써 외력에 의해 발생하는 변형을 정확하게 측정이 가능하도록 하였다. 그리고 기존 광섬유격자센서가 자체적으로 압축변형의 측정이 곤란한 점을 개선하기위해 미리 긴장(Pre-Strain)상태를 유지하기 위하여 두 개의 접점사이를 볼트와 너트로 조절하여 프리스트레인 가변이 가능하도록 하여 인장/압축변형 측정을 가능하게 한 광섬유격자센서 패키지를 제작하였다. 이러한 광섬유격자센서패키지를 실제구조물에 적용하여 측정하였으며, 이를 통하여 안전을 감시하는 모니터링시스템에 적용할 수 있도록 하였다.
파장을 스케닝하기 위해 Fabry-Perot 필터를 사용하는 기존의 광섬유 브래그 격자(FBG) 스트레인 측정시스템은 PZT의 히스테리시스 특성과 필터의 느린 스케닝 시간 그리고 높은 가격으로 인해 응용이 제한적이다. 광원으로 비교적 저가인 발광 다이오드(LED)를 사용하고 FBG 센서를 다중화하기 위해 코드 분할 다중화(CDM) 방식을 도입한 다중 FBG 센서 시스템을 제안하였으며 실험을 통해 특성을 측정하였다. 실험은 정적 스트레인과 동적 스트레인을 측정하기 위한 두 가지 구조의 시스템에 대한 출력과 센서 신호간의 누화를 측정하였다. 구성한 시스템은 매우 저가이고 빠른 응답속도를 갖으며 누화의 레벨은 -30 dB 이하로 측정되었다.
본 논문은 분광 영역 모드록킹(Fourier domain mode-locking: FDML) 레이저를 기반으로 공진형 광섬유 격자 센서를 구현한 결과를 보고한다. FDML 레이저는 파브리-페롯 가변 필터를 이용하여 링 형태로 구성하며, 레이저 공진기 안에 광섬유 격자 2개를 한 쌍으로 하여 센서부 2개를 삽입한 구조이다. 광섬유 격자는 반사 거울 역할을 하며, 광섬유 격자의 위치에 따라 독립된 FDML 레이저 공진기를 구성한다. 각각 센서부의 공진 주파수는 46.687 kHz 와 44.340 kHz이다. FBG 센서 시스템에 정적 및 동적 스트레인을 가하였으며, 정적 스트레인에 대해 파장 영역과 시간 영역에서 측정된 스트레인에 대한 변화율은 각각 $0.61pm/{\mu}{\epsilon}$, $0.8ns/{\mu}{\epsilon}$ 이다.
FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.
할로우 코어 포토닉 밴드갭 광섬유(hollow core photonic bandgap fiber, HC-PBGF)와 광섬유 브래그 격자(fiber Bragg grating, FBG)를 이용하여 새로운 형태의 가스 검출 방식을 제안하였다. 제안하는 가스 측정 방식에서는 할로우 코어 포토닉밴드갭 광섬유에 채워진 가스의 흡수 스펙트럼을 우선 측정하고, 광섬유 브래그 격자를 파장 변조함으로써 얻어진 신호로부터 가스 농도에 대한 정보를 얻을 수 있다. 가스 측정 실험에서는 2m의 할로우 코어 포토닉 밴드갭 광섬유와 중심 파장이 1539.02nm인 광섬유 브래그 격자를 사용하였으며, 광섬유 브래그 격자의 반사파장을 1539.3nm에서 1539.6nm까지 2Hz의 주기로 가변하였다. 제안하는 가스센서는 2.5%, 5%의 아세틸렌가스를 선별적으로 잘 검출할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
광섬유 격자소자(FBG)를 이용한 광섬유 수중 음향센서는 기존의 광섬유 센서가 지니고 있는 우수한 장점들을 지니고 있을 뿐만 아니라, PZT센서가 검출할 수 없는 저주파수(30Hz~300Hz)특성에서도 우수한 신호 감지효과를 지니고 있다. 실험에서 $1{\times}3$ 광 커플러 보다, 최근 개발된 hopper lenz WDM을 사용하여, 최대 19KHz까지 고감도 음파신호를 검출하고, 우수한 신호압축율과 초저주파수의 신호검출가능성을 보임에 따라, 정교한 신호해석과 군사용으로 사용될 수 있는 초저주파 신호 검출에 실용화를 기대 할 수 있으며, 센서 어레이(array)를 통하여 고감도 다중화로 발전될 수 있다.
본 연구는 광섬유 브래그 격자 센서를 이용한 텐서그리티 구조물의 실시간 모니터링 결과를 보고한다. 기존의 간접적인 계측방식에서 탈피하여 케이블에 직접적으로 센서를 부착하여 케이블의 변형율을 측정하였다. 우선, 텐서그리티 구조모형을 시험체를 제작하고, 시험체에 광섬유 브래그 격자 센서를 부착하여 외력을 가하였다. 그 결과 하중의 증가에 따라 광섬유 브래그 격자센서는 케이블의 변형을 정밀히 측정할 수 있었으며, 계측의 안정성 측면에서 탁월함을 알 수 있었다. 또한 텐서그리티 구조물과 같이 케이블로 구성된 구조물의 변형측정 및 상시모니터링에는 광섬유 브래그 격자 센서가 유용함을 확인하였다.
파장 분할 방식의 광섬유 격자 센서의 멀티플렉싱 능력을 향상시키기 위하여 이중 격자의 파장 간격 변조로 구분되는 다중 광섬유 격자 센서 시스템을 제안하였으며, 서로 다른 파장 간격을 가지는 센서의 상태와 위치를 정확히 구별할 수 있는 방법을 연구하고 씨뮬레이션을 통하여 확인하였다. 또한 변형력 하에서 광섬유격자 센서들간의 스펙트럼 중첩으로 불명확한 브래그 피크를 최급 강하법(steepest descent method) 알고리즘을 사용하여 약 3 pm이내의 표준편차로 결정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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