Algorithm Development and Experimental Verification of Acoustic Emission First-arrival-time Determination for the Source Location

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정확한 미소파괴음의 발생위치 분석을 위한 신호 도달시간 결정 알고리즘 연구 및 실험적 검증

장현식·최준영·장보안*

강원대학교 지질·지구물리학부

Algorithm Development and Experimental Verification of Acoustic Emission First-arrival-time Determination for the Source Location

Hyun-Sic Jang, Jun-Young Choi, and Bo-An Jang*

Department of Geophysics, Kangwon National University

Received 24 November 2015; received in revised form 1 December 2015; accepted 4 December 2015

이 연구에서는 기존의 다양한 미소파괴음(AE)의 신호 도달시간 결정방법을 검토한 후, 전산처리 프로그래밍이 용이하 고 자료처리 속도가 빠른 가변 검출한계법을 개발하였다. 가변 검출한계법은 기존의 검출한계법을 수정한 것으로서, 검 출한계 값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음 분석을 실시하여 각 신호에 맞는 검출한계 값을 결정하는 방법이다. 가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위해 2차원과 3차원 음원추적 모델을 구성하고 실험적 방법으 로 검증을 실시하였다. 2차원 모델에 대한 검증에서 가변 검출한계법을 적용할 경우 기존의 고정된 검출한계 값을 사용 하는 방법에 비해 정확도가 평균 약 38.3% 정도 향상되는 것을 확인하였다. 3차원 모델에 대한 검증에서는 2차원 모델 에 비해 다소 적으나 가변 검출한계법을 적용할 경우 평균 약 15.2% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었으며, 3 점 휨 시험에서도 가변 검출한계법이 적용된 분석 결과가 실제 파괴면과 더 높은 연관성을 보였다. 따라서 가변 검출한 계법이 AE 음원의 위치를 정확히 분석하는데 유용한 알고리즘이라는 것을 검증시험으로부터 확인할 수 있었다.

주요어: 미소파괴음(AE), 도달시간, 가변 검출한계법, 검증시험

We examined various existing threshold methods for the determination of the first arrival time of acoustic emis- sion (AE), and developed a new variable threshold method that could determine the first arrival time of AE more accurately and more quickly than existing methods. The new method, a modification of an existing threshold method, does not fix the threshold, but applies variable thresholds for the AE signals according to noise analysis.

Two- and three-dimensional models were established to test the effectiveness of the new method. It could deter- mine source locations of AE in a two-dimensional model 38.3% more accurately than the pre-existing threshold methods. Its accuracy improvement over the existing methods in a three-dimensional model was about 15.2%. A practical test involved measuring the source locations of AE during three-point bending tests of granite cores. The new method placed the sources closer to the fracture plane than did the pre-existing methods, indicating its supe- rior (and quicker) ability to determine the source locations of AE.

Key words: acoustic emission (AE), first arrival time, variable threshold method, verification test

*Corresponding author: [email protected]

ⓒ 2015, The Korean Society of Engineering Geology

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erly cited.

서 론

미세균열(microcrack)은 암반의 변형 및 파괴거동에 결정적인 영향을 미치므로 암반 구조물의 안정성 해석 에 있어서 미세균열의 생성과 전파 메카니즘을 이해하 는 것은 매우 중요하다. 미소파괴음(acoustic emission : AE) 은 균열생성 시 발생되는 갑작스러운 탄성파로서 재 료 내부의 미시적 변형이나 파괴거동 규명에 뛰어난 특 성을 가지는데, 이로 인해 많은 구조물의 내부결함 및 손상도 평가 등에 관한 비파괴검사로 AE 측정 기술이 이용되어 왔다(Ohtsu, 1995). 또한 AE 분석은 균열의 실시간 계측이 가능하여 취성물질 내에서의 균열의 성 장과 거동을 실시간으로 모니터링 하는데 매우 효과적 이다(Choi and Jeon, 2015). 예를 들면, 교량과 같은 토목 구조물의 실시간 안정성 평가에 널리 응용되고 있 으며, 미국 광무국에서 수행된 광산의 음파 실험을 시작 으로 터널, 석유 비축기지, 방사성폐기물처분장 및 암반 사면 등의 균열 발생에 따른 암반의 안정성 평가 등에 도 이용되고 있다.(Kim et al., 2011; Plouffe, 1990;

Young et al., 1989; Olsson and Winberg, 1996;

Read, 1996; Emsley et al., 1997; Falmagne et al., 1998).

AE 신호를 다수의 센서로 동시에 측정할 경우 음원 의 위치분석(source locating) 및 모멘트 텐서 해석 (moment tensor analysis) 이 가능해 지고, 이러한 분석결 과를 이용해 암석 구조물 내의 미세균열의 생성과 전파 현상을 정량적으로 모니터링 할 수 있게 된다(Hashida and Takahashi, 1993; Hashida, 1993; Lee, 1999). 그 러나 고주파 성분인 AE가 암반내부에서 발생할 경우 센서와 균열 발생 지점과의 거리가 증가할수록 발생되 는 기하학적 감쇠와 불연속면 등의 영향으로 신호의 크 기는 급격히 감소하게 된다. 그 결과로 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratios : SNR) 가 낮아져 AE 신호는 주 변잡음과 유사한 수준으로 센서에 전달되기 때문에 측 정된 자료로부터 AE의 신호를 정확히 식별하고 도달시 간을 결정하는 것은 쉽지 않다. Landis et al. (1991)은 연구자의 경험적 판단에 의하여 AE 신호 도달시간을 결정하는 것이 정확성을 향상시키는 가장 정확한 방법 이라고 제시하였다. 따라서 AE 신호를 선별하고 AE 신 호의 도달시간을 정확히 결정하기 위해서는 숙련된 전 문가에 의한 수동적 방법이 동원되어야 하나, 실제로 AE 모니터링 분석에서는 매우 방대한 자료를 수집하고 처리해야하는 경우가 많으므로 수동적 방법으로 도달시

간을 결정하는 것은 현실적으로 어렵다. 이러한 문제 때 문에 대부분의 AE 모니터링 시스템에서는 배경잡음의 진폭보다 높은 임의의 진폭을 검출한계 값으로 결정한 뒤 검출한계 값을 최초로 넘는 신호를 AE 신호로 간주 하여 도달시간을 결정하는 검출한계법을 사용하고 있다.

검출한계법 외에도 현재까지 알려진 AE 신호 도달시간 결정방법으로는 AE 신호의 초기 배경잡음 구간과 그 이후의 실제 신호구간의 분산 특성을 비교하여 도달시 간을 결정하는 AIC (Akaile information criterion) 법 과 AIC 법을 수정한 Two-step AIC 법, AE 신호의 에너지 분석을 이용한 Hinkley criterion 등이 있다 (Sleemen and Eck, 1999; Zhang et al., 2003; Sedlak et al., 2009; Groose, 2000). 대부분의 AE 모니터링 시스템에 적용되고 있는 검출한계법은 AE 신호의 선별 및 도달시간 결정 알고리즘이 간단하고 자료처리 속도 가 빠르다는 장점이 있으나 신호 대 잡음비가 낮은 AE 신호에서는 오차가 발생할 가능성 높아지는 단점이 있 다. 따라서 효율적이면서도 정확한 AE 모니터링 시스템 을 구축하기 위해서는 AE 신호의 도달시간을 정확하면 서도 빠르게 결정할 수 있는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 선행 연구들에서 제안된 다양한 AE 신호 도달시간 결정방법을 검토한 후 전산처리 프로그래밍에 적용하기 쉽고 정확한 도달 시간을 결정할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하고 검 증시험을 통해 개발된 알고리즘의 정확도를 검토하고자 하였다.

배경이론 미소파괴음(acoustic emission : AE)

AE 는 암석과 같은 취성물질 내부에서 국소적인 변형 이나 파괴로 인해 갑작스럽게 발생되는 미세한 음으로 서 일종의 고주파 탄성파이며, 대개 압전소자(pie- zoelectric transducer) 센서에 의해 측정이 가능하다. 실 내 암석 실험의 경우, 지속적인 응력작용에 의해 암석시 료 내부에서 기존의 미세균열이나 광물입자의 결정경계 등 쉽게 응력작용에 의한 영향을 받는 지점에 힘이 집 중됨에 따라 돌연 균열이 발생하거나 성장하여 AE가 발생한다.

AE 신호의 처리법 중에서 가장 정량적인 결과로 얻

어지는 것은 AE 음원의 위치분석이다. AE 센서는 신호

가 도달했을 때의 시간과 크기만을 측정하고 위치정보

는 측정하지 못한다. 따라서 이를 해결하기 위해서는 하

나의 시료위에 여러 개의 AE 센서를 설치하여 AE 신 호가 각 센서에 도달하게 만들고, 이 때 도달하는 순서 와 시간의 차이로 AE 신호의 발생위치를 추정할 수 있 다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 음원 추적기법은 지 진의 진원지를 추정할 때 사용되는 도달시간차법이다.

Fig. 1 과 같이 음원(source)과 센서1, 센서2의 거리를 각 각 D

, D

라고 하고 측정된 AE 신호의 도달시간을 t

, t

라고 할 때, D

와 D

의 거리 차는 식 (1)과 같이 도 달시간차 Δt (= t

− t

) 와 매질의 속도 V의 곱과 같다.

(1) 이때, 음원의 좌표가 (x

, y

, z

) 이고, 센서1과 센서2 의 좌표가 각각 (x

, y

, z

) 와 (x

, y

, z

) 라고 하면 D

와 D

는 식 (2), (3)과 같이 구할 수 있다.

(2)

(3)

도달시간차법에서는 식 (2)와 식 (3)의 (x

, y

, z

) 을 임의로 바꾸어가며 D

과 D

를 계산하고 |(D

− D

) − ( Δt·V)| 값이 최소가 될 때의 좌표 값을 실제 음원 발 생위치로 추정하게 된다.

AE 신호의 도달시간 결정 알고리즘 검출한계법 (임계전압법)

검출한계법은 AE 신호의 도달시간 결정방법 중에서 가장 단순하고 대부분의 AE 측정장비에 적용되고 있는 기법으로서, 배경잡음보다 높은 검출한계 값을 임의로 결정한 뒤 검출한계 값을 최초로 넘는 지점을 도달시간 으로 결정하는 방법이다. 특정 알고리즘의 적용없이 결

정된 검출한계 값만을 이용하여 발생한 도달시간을 결 정할 수 있는 장점이 있지만(Lee, 1999), 시험자의 주관 에 따라 검출한계 값을 높게 설정하거나 신호 대 잡음 비가 낮은 신호에서는 잘못된 결과를 도출할 수도 있다 (Kurz et al., 2005).

AIC (Akaike Information Criterion)

Sleemen and Eck (1999) 는 탄성파의 도달시간을 결 정하기 위하여 Autoregressive-Akaike information criterion (AR-AIC) 알고리즘을 식 (4)와 같이 제안하였다. AR- AIC 는 발생한 탄성파 신호의 분산을 이용하여 도달시간 을 결정하는 알고리즘으로서, 이를 위해서는 발생한 탄 성파 신호를 Fig. 2와 같이 두 구간의 분석 구간으로 나눈 뒤 각각의 구간에 AR 계수를 적용하여 AIC가 최 소가 되는 구간의 시간을 탄성파의 도달시간으로 결정 한다(Lee et al., 2011).

AIC (k) = (k − M) log ( ) + ( N − M − k) log ( )

+ C

(4)

여기서, k는 신호의 순서, M은 AR 계수, N은 신호 길 이, C

는 상수, , 는 구간별 신호의 분산을 뜻한다.

그러나 AR-AIC 알고리즘의 정확성은 AR 계수에 좌 우되기 때문에 각각의 재료적 특성에 맞게 AR 계수가 새로 결정되어져야 하는 어려움이 있다. 그러므로 Maeda (1985) 는 식 (5)와 같이 AR 계수를 생략한 새 로운 형태의 AIC 알고리즘을 제안하였다.

AIC = k log (var (x [1, k]) + (N − k − 1) log (var (x [k + 1, N]) (5) 여기서, k는 신호의 순서, N은 신호의 길이, var (x [1, k]) D

– D

= Δt V ⋅

D

= ( x

– x

)

+ ( y

– y

)

+ ( z

– z

)

D

= ( x

– x

)

+ ( y

– y

)

+ ( z

– z

)

σ

σ

σ

σ

Fig. 1. Concept of time difference calculated from first

arrivals of two sensors. Fig. 2. Visual description of AR-AIC algorithm (Lee et al.,

2011).

는 신호의 시작부터 신호 k까지의 분산, var (x [k + 1, N]) 은 k + 1에서부터 N까지 신호의 분산을 뜻한다.

Zhang et al. (2003) 은 배경잡음이 큰 신호에 AIC 알고리즘을 적용할 경우에 여러 극소점이 발생할 수 있 어 정확성이 감소될 수 있다고 보고하였다. 이러한 문제 점을 해결하기 위하여 Sedlak et al. (2009)은 식 (4)와 같은 특성함수(Characteristic Function, CF)를 이용하여 발생한 탄성파 신호를 증폭한 뒤 AIC 알고리즘을 적용 하는 Two step AIC 알고리즘을 제안하였다.

(6) 여기서, 는 탄성파 신호 중 i번째의 진폭, R은 실 험을 통하여 획득되는 상수다.

HC (Hinkley Criterion)

고체 내부에 국부적으로 형성되어있는 변형에너지가 급격히 방출될 때 발생하는 탄성파인 음원방출은 물체 표면에 설치되어 있는 AE 센서에 의하여 검출되며 전 압의 형태로 표시된다. 따라서 탄성파의 발생 유무는 배 경잡음과의 전압 차이를 통하여 식별이 가능하다. 그러 나 신호 대 잡음비가 낮거나 배경잡음이 큰 신호가 발 생할 경우에는 진폭의 크기를 이용한 도달시간 결정에 상당한 어려움이 있다. 이에 따라 Groose (2000)는 AE 파형의 아래 면적에 해당하는 값인 AE 에너지(energy) 를 식 (7)의 Hinkley criterion에 적용하여 AE 신호의 도달시간을 결정할 것을 제안하였다(Lee et al., 2011).

(7) 여기서, S

는 i번째 에너지에 대한 누적값, 는 S

/ ( αN)으로 S

은 신호의 전체 에너지, N은 신호의 길이, α는 실험을 통하여 결정되는 상수다. HC법 역시 AIC 알고리즘과 같이 값이 최소가 되는 지점을 AE 신호 의 도달시간으로 결정한다.

가변 검출한계법 알고리즘

이 연구에서는 기존의 다양한 AE 신호의 도달시간 결정방법을 검토한 후, 전산처리 프로그래밍이 용이하고 자료처리 속도가 빠른 가변 검출한계법을 AE 신호의 도달시간 결정방법으로 사용하였다. 가변 검출한계법은 기존의 검출한계법을 개선한 알고리즘으로서 검출한계 값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음을 분석하여 각 신호에 맞은 검출한계 값을 개

별적으로 적용한다. 이때, 배경잡음 분석결과를 Maji and Shah (1988) 가 제안한 식 (7)에 적용하여 각 AE 신호마다의 검출한계 값(T)을 결정하게 된다.

(7) 여기서, m과 는 배경잡음 진폭의 평균과 표준편차이 고 A는 경험상수이다.

Fig. 3 은 가변 검출한계법 알고리즘을 나타낸 흐름도 로서 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

① 측정된 AE 파형자료를 읽고 자료 초기부분에 배 경잡음 구간을 설정한다.

② 설정된 구간에서 배경잡음 진폭의 평균(m)과 표준 편차( )를 계산하고, 경험상수 A를 기존의 측정자 료나 예비시험을 통해 결정한다. 이 연구에서는 예 비시험을 통해 A를 10으로 결정하여 사용하였다.

정규분포에서 는 전체의 자료의 99.73%에 해당하므로 A를 10로 설정할 경우에 검출한계 값 ( T)는 배경잡음의 최대크기보다 약 3배 정도 크게 설정된다.

③ 결정된 m, , A 값을 식 (7)에 대입하여 입력된 AE 신호의 검출한계 값(T)을 구한다.

CF i ( ) = x i ( ) R x i + ( ) x i 1 – ( – ) x i ( )

S′

= S

– iδ

δ

S′

T m Aσ = ± σ

σ

m 3σ ±

σ

Fig. 3. Flow chart for the variable threshold method.

④ 입력된 파형자료에서 T을 초과하는 첫 번째 피크 가 위치한 지점의 시간을 도달시간으로 결정한다.

⑤ 마지막 AE 파형자료까지 ①~④의 과정을 반복한다.

Fig. 4 는 일반적인 AE 측정기기에 적용되는 고정 검 출한계 값(±10 mV)과 이 연구에서 개발한 가변 검출한 계법으로 결정된 검출한계 값(1.88 mV, -1.99 mV)을 비 교하여 나타낸 것이다. 각 검출한계 값에서 결정된 도달 시간은 64 µs와 62.5 µs로 가변 검출한계 값에 의해 결 정된 도달시간이 1.5 µs 더 빠르다. Fig. 4에서 볼 수 있듯이 모든 AE 신호에 동일한 검출한계 값을 적용해 야 할 경우 잡음에 의한 오류를 방지하기 위해 충분히 큰 검출한계 값을 설정할 수밖에 없다. 반면 가변 검출 한계법의 경우에는 배경잡음의 특성에 따라 충분히 작 은 크기로 검출한계 값을 적용할 수 있기 때문에 기존 의 검출한계법에 비해 상대적으로 더 정확한 도달시간 을 결정할 수 있다.

검증모델의 설정

가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위하여 2차원과 3 차원의 음원 위치분석을 위한 검증모델을 구성하고, 고 정 검출한계 값을 사용하는 AE 측정기기의 분석결과와 가변 검출한계법이 적용된 음원의 위치분석 결과를 비 교하였다.

2 차원 검증모델은 음원의 발생과 측정이 2차원 평면 에서 이루어지는 모델이다. 2차원 모델을 이용한 검증 시험에서는 가로 100 mm, 세로 100 mm, 두께 10 mm 크기의 정사각형 화강암 블록이 사용되었고 표면에 13 개의 음원 발생위치를 설정한 후, 연필심 분절법(pencil lead break test) 으로 인공적인 AE 신호를 발생시켜 AE 측정기기에서 분석된 음원의 위치와 가변 검출한계법을 적용하여 분석된 음원의 위치를 실제 발생위치와 비교 하였다(Fig. 5).

3 차원 검증모델은 3차원 공간상에서 음원의 발생과 측정이 이루어지는 모델이다. 3차원 모델을 이용한 검 증시험에서는 직경 55 mm, 길이 135 mm 크기의 원주 형 화강암 시료를 사용하였다. 3차원 모델에서도 2차원 모델과 마찬가지로 시료 중심을 따라 45° 간격으로 8개 의 음원 발생위치를 설정한 후, 연필심 분절법으로 인공 적인 AE 신호를 발생시켜 AE 측정기기에서 분석된 위 치와 가변 검출한계법을 적용하여 분석된 음원의 위치 를 실제 음원발생 위치와 비교하였다. 또한 추가적으로 3 점 휨 시험(3-point bending test)을 실시하고 이때 측 정된 암석의 실제 AE 신호를 대상으로 도달시간 결정 방법에 따른 음원의 발생위치들을 비교하였다(Fig. 6).

Fig. 4. Comparison of the first arrival times determined using the fixed and variable threshold methods.

Fig. 5. (a) Layout of AE sensor location and pencil lead break points for 2-D verification model. (b) photograph for pencil

lead break test.

시료 및 시험장비

검증시험에 사용된 시료는 경기도 가평 지역에서 산 출되는 중생대 화강암으로 주구성광물은 석영, 사장석, K- 장석, 흑운모 등이다. 검증시험에 앞서 음원 위치분석 에 필요한 시료의 탄성파(P파) 속도와 기타의 기본적인 물리/역학적 특성을 측정하기 위하여 실내시험을 실시하 였다. 실내시험에는 길이가 약 130 mm 정도인 NX 규 격의 원주형 시료 6개가 사용되었고 국제암반역학회 (ISRM) 의 제안법으로 시험을 실시하였다. Table 1은 실 내시험에서 측정된 화강암 시료의 평균 물성을 나타낸 것으로서 국내 중생대 신선한 화강암의 일반적인 물성 의 범위에 속하는 것을 알 수 있다.

검증시험에는 AE 신호를 수집/저장하고 자료를 분석 할 수 있는 미국 Physical Acoustic Corporation (PAC) 사의 µDiSP 시스템을 사용하였다(Fig. 7a). µDiSP 시

스템은 시험을 통해 발생되는 AE 신호가 AE 센서 (sensor) 를 통해 전기적 신호로 변환되어 저장되며 재생 및 분석이 가능한 디지털 방식의 시스템으로, AE 센서 (sensor) 와 전치 증폭기(pre-amplitude), 케이블, 신호변환 기(AD converter), PC 본체 등으로 구성되어 있다. AE 측정 장치 중 가장 중요한 요소인 센서는 시료 내부의 음원발생 지점으로부터 파동에 의해 표면에 도달한 미 세한 동적 변위를 전기적 신호로 변환시켜주는 변환자 이다. 시험에 이용된 센서는 세라믹 압전소자를 사용한 공진형 센서인 NANO30이며, 이 센서의 측정 주파수 대역은 150 kHz~750 kHz이다. 검증시험에서는 음원의 위치를 추적하기 위해 총 8개의 AE 센서를 사용하였고, 미세한 AE 신호를 효과적으로 측정하기 위하여 글루건 (glue gun) 을 사용하여 센서를 시료에 단단히 고정하였 다. µDiSP 시스템은 시스템을 운영하고 자료를 수집/분 석할 수 있는 AEwin 소프트웨어를 포함하고 있다.

Fig. 6. (a) Layout of AE sensor location and pencil lead break points for 3-D verification model. (b) photograph for 3-point bending test.

Table 1. Physical properties of Gapeong granite used for verification test.

Density P-wave velocity U.C.S. Young’s Modulus Poisson’s ratio

2.65 g/cm

3894 m/s 202 MPa 58.7 GPa 0.27

Fig. 7. Measurement equipment: (a) AE measurement system (µDiSP) and (b) compression testing machine.

AEwin 은 AE 신호를 측정하면서 실시간으로 음원의 위 치를 분석할 수 있는 기능이 있으며 위치분석에 필요한 AE 도달시간은 단일 검출한계 값으로 결정된다. 검증시 험에서 2차원 모델은 ± 31.6 mV, 3차원 모델은 ± 10 mV 의 검출한계 값을 AEwin에 적용하여 AE 신호를 측 정하고 음원의 위치를 분석하였다.

3 차원 검증시험에서 수행된 3점 휨 시험은 Fig 6(b) 와 같은 3점 휨 발생장치와 국내 에이스원(AceOne)사 에서 제작된 만능재료시험기(UTM)을 사용하였다(Fig.

7b). 이 시험기는 최대 가압하중이 196 kN이고 정밀한 변위 및 하중 제어가 가능한 서보제어장치(Servo- controlled system) 를 갖추고 있다. 3점 휨 시험을 이용 한 검증시험에서는 변위제어로 가압(loading)을 진행하 였으며, 가압 속도는 시료 중간부위에 인장균열이 서서 히 발생될 수 있도록 0.01 mm/min의 느린 속도로 설정 하여 AE 분석이 용이하게 하였다.

검증시험 결과 2차원 모델에 대한 검증시험 결과

Fig. 8 은 2차원 모델에 대한 검증시험 결과를 보여준 다. Fig. 8에서 확인할 수 있듯이 가변 검출한계법을 적 용하여 분석된 음원의 위치(검은 사각 점)는 13개 지점

모두에서 실제 음원의 발생위치와 매우 근접해있으며 오 차분석에서 0.91~5.7 6mm 정도의 작은 오차만이 발생 하는 것으로 분석되었다(Table 2). 반면에 단일 검출한 계 값만을 사용하는 AEwin의 위치 분석결과(회색 마름 모 점)의 경우에는 13개 지점 중 9개 지점은 4.5 mm 이하의 비교적 작은 오차만이 발생하였지만 4개 지점에 서는 7.62~17.54 mm의 비교적 큰 오차가 발생하였다 (Table 2).

Fig. 9 는 AEwin 분석결과에서 가장 큰 오차(17.54

Table 2. Errors of AE source locations for 2-D model. (unit : mm) Pencil lead break point Result of AEwin

(fixed threshold method)

Result of this study (variable threshold method)

x y x y Error x y Error

0 0 1.7 0.4 1.75 1.4 0.7 1.57

30 30 37.8 33.4 8.51 34.2 30.5 4.23

0 30 2.3 31.7 2.86 4.1 31.1 4.24

-30 30 -36.6 33.8 7.62 -35.1 28.0 5.48

-30 0 -34.4 0.5 4.43 -33.8 -0.9 3.91

-30 -30 -47.4 -32.2 17.54 -35.4 -28.0 5.76

0 -30 0.9 -30.4 0.98 0.9 -29.9 0.91

30 -30 32.7 -29.7 2.72 32.8 -27.8 3.56

30 0 32.2 -0.4 2.24 33.4 -0.2 3.41

15 15 22.1 28.6 15.34 17.9 15.9 3.04

-15 15 -14.2 14.8 0.82 -13.9 14.1 1.42

-15 -15 -17.6 -16.2 2.86 -18.7 -14.1 3.81

15 -15 15.8 -16.7 1.88 16.6 -15.1 1.60

Average error 5.35 Average error 3.30

Maximum error 17.54 Maximum error 5.76

Fig. 8. AE source locations determined using the fixed and

variable threshold methods for 2-D model.

mm) 를 보인 x = -30 mm, y = -30 mm 지점에서 발생된 음원의 파형자료 및 도달시간을 도달시간 순서대로 표 시한 것이다. Fig. 9에서 보여주듯이 가변 검출한계법으 로 설정된 검출한계 값(실선)은 (3.1~9.2 mV)으로 매우 낮은 수준이며, 이에 따라 모든 파형자료에서 도달시간

이 첫 번째 피크에서 결정되었다. 그러나 AEwin에서 설정된 검출한계 값(점선)은 가변 검출한계법으로 설정 된 값보다 4~10배 정도 높은 31.6 mV이고, 이에 따라 첫 번째 피크보다 약 1.5~5.5 µs 이후에 나타나는 두 번째나 세 번째 피크에서 주로 도달시간이 결정되었다.

Fig. 9. First arrival times of AE waves determined using the fixed and variable threshold methods at the point of X =

-30 mm and Y = -30 mm in Fig 8.

특히, 신호의 크기가 다른 채널들보다 작은 8번 채널의 경우에는 첫 번째 피크보다 무려 13.5 µs 이후에 있는 7 번째 피크에서 도달시간이 결정되었으며(Fig. 9g), 이 같은 도달시간의 부정확한 결정은 위치분석에서 큰 오 차를 발생시키는 주요 원인으로 작용했을 것으로 예상 된다.

2 차원 모델에 대한 검증시험 결과를 종합적으로 검토 해보면, 먼저 가변 검출한계법은 배경잡음의 영향을 받 지 않는 수준에서 충분히 낮은 검출한계 값을 설정할 수 있어 도달시간을 매우 정확히 결정할 수 있다는 것 을 확인하였다(Fig. 9). 또한 음원 위치분석 결과에 대한 정량적인 오차분석에서 가변 검출한계법과 AEwin의 평 균 오차는 3.30 mm와 5.35 mm로서 가변 검출한계법을 적용할 경우 단일 검출한계 값을 사용하는 경우보다 위 치분석의 정확도가 평균 약 38.3% 향상되는 것을 확인 하였다(Table 2).

3차원 모델에 대한 검증시험 결과

3D 모델 검증 시험에서는 Fig. 6의 원주형 화강암 시 료를 사용하였으며, 연필심 분절시험과 3점 휨 시험을 실시하였다. Fig. 10은 3차원 모델 중간부의 x로 표시된 부분에서 각 2회씩 연필심 분절법으로 인공음원을 발생 시킨 후, 가변 검출한계법을 사용한 위치 분석결과(검정 색 사각 점)와 AEwin의 위치 분석결과(회색 마름모 점) 를 나타낸 것이다. 먼저 X-Y 좌표상에서는 AEwin 분 석결과에 비해 가변 검출한계법 적용 결과가 실제 음원 이 위치한 시료 중간부분에 더 잘 정렬되어 있는 것을 확인할 수 있다(Fig. 10a). 반면에 Z-Y 좌표상에서는 두

가지 분석결과 모두가 시료의 테두리를 따라 설정된 실 제 음원 위치와 달리 다소 찌그러진 타원형의 분포를 보였다(Fig. 10b). 종합적으로 볼 때 두 가지 분석결과 모두에서 x 좌표 값들의 오차는 비교적 적지만 y와 z 좌표 값들은 상대적으로 오차가 많이 발생하였다(Table 3). 이는 음원의 x좌표의 경우는 AE 센서 배열의 안쪽 에 위치하여 위치 분석에 유리하지만 음원의 y와 z 좌 표는 AE 센서 배열의 경계나 밖에 위치해 있어서 위치 분석이 상대적으로 불리하기 때문인 것으로 판단된다.

또한 3차원 모델이 2차원 모델에 비해 AE 센서의 배열 간격이 조밀하여 도달시간차(Δt) 측정에 불리하고 추정 해야할 좌표계가 1차원 더 많은 것도 오차를 증가시키 는 요인으로 작용될 수 있다. 도달시간 결정방법별 오차 분석에서 가변 검출한계법의 오차는 평균 9.74 mm, 최 대 13.68 mm이며, 단일 검출한계값이 적용된 AEwin의 오차는 평균 11.49 mm, 최대 18.70 mm로 분석되었다 (Table 3). 이러한 분석결과를 통해 3차원 공간에서도 가변 검출한계법을 사용할 경우 단일 검출한계 값을 사 용할 때보다 평균 약 15.2% 정도의 정확도가 향상된다 는 것을 알 수 있다.

Fig. 11 은 3점 휨 시험에서 측정된 AE 신호를 분석 한 결과를 나타낸 것이다. 단일 검출한계 값을 사용하는 AEwin 의 분석결과(회색 마름모 점)는 음원의 위치가 상 당히 분산되어 있고 시료 외부에도 음원이 위치하는 등 상당히 부정확한 결과가 도출되었다. 반면 가변 검출한 계법이 사용된 분석결과(검정 사각 점)는 실제 파괴가 발생되기 시작한 시료의 중간 하단부에 음원이 집중되 어 있고 시료 외부에 위치한 음원이 거의 없었다. 따라

Fig. 10. AE source locations determined using the fixed threshold method and the variable threshold method for pencil

break 3-D model. Locations are plotted in (a) X-Y plane and (b) Z-Y plane.

서 가변 검출한계법을 적용한 분석결과가 시료의 실제 파괴형상과 더 높은 연관성을 보이는 것을 알 수 있다.

결 론

AE 측정을 이용한 미세균열의 위치추적 기술은 암반

의 안정성을 평가하는 매우 유용한 비파괴 검사기법이 다. 측정된 AE 신호로부터 미세균열의 정확한 위치를 분석하기 위해서는 AE 도달시간을 정확히 결정해야한 다. 이 연구에서는 기존의 다양한 AE 신호 도달시간 결 정방법을 검토한 후 기존의 검출한계법을 개선한 가변 검출한계법을 개발하였다. 가변 검출한계법은 검출한계 Fig. 11. AE source locations determined using the fixed and variable threshold methods for three point bending test.

Locations are plotted in (a) X-Y plane and (b) Z-Y plane.

Table 3. Errors of AE source locations for 3-D model. (unit : mm)

Pencil lead break point Result of AEwin (fixed threshold method)

Result of this study (Variable threshold method)

x y z x y z Error x y z Error

0.0 -27.5 0.0 1.5 -12.0 -9.5 18.27 1.4 -15.7 -0.9 11.92

0.5 -11.1 -9.0 18.70 1.5 -16.3 -3.6 11.86

0.0 -19.4 19.4 -0.7 -9.8 16.7 10.03 -2.2 -10.9 16.9 9.18

1.6 -9.2 15.7 11.04 1.0 -7.8 12.7 13.50

0.0 0.0 27.5 -3.5 3.1 17.8 10.79 1.3 2.9 21.8 6.53

-5.5 -0.5 15.6 13.15 -0.3 8.4 20.4 11.00

0.0 19.4 19.4 1.9 21.7 11.0 8.95 -2.3 17.1 13.3 6.97

0.1 20.9 12.2 7.44 -0.1 14.1 12.3 8.92

0.0 27.5 0.0 -2.1 14.9 -4.4 13.48 1.3 14.3 -0.2 13.27

-1.5 12.5 -2.7 15.30 0.8 14.3 3.5 13.68

0.0 19.4 -19.4 -7.3 8.9 -20.8 12.90 -3.6 10.4 -14.6 10.87

-8.3 8.2 -19.8 13.99 -3.4 9.4 -16.1 11.12

0.0 0.0 -27.5 5.5 -6.5 -30.9 9.14 0.4 -3.3 -28.5 3.47

4.7 -8.7 -30.9 10.52 4.3 0.9 -23.8 5.74

0.0 -19.4 -19.4 -0.8 -15.3 -22.3 5.14 -2.1 -9.4 -17.7 10.41

-0.5 -17.0 -23.7 4.95 0.2 -14.8 -13.7 7.39

Average error 11.49 Average error 9.74

Maximum error 18.70 Maximum error 13.68

값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음을 분석하여 각 신호에 맞는 검출한계 값을 개 별적으로 적용하는 방법으로서 알고리즘이 간단하여 전 산 프로그래밍이 쉽고 자료처리 속도가 빠른 장점이 있다.

가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위하여 2차원과 3 차원 음원추적 모델을 대상으로 검증시험을 실시하였 다. 2차원 모델에 대한 연필심 분절법으로 수행된 검증 시험에서 가변 검출한계법은 배경잡음의 영향을 받지 않 는 수준에서 충분히 낮은 검출한계 값을 설정할 수 있 어서 도달시간을 매우 정확히 결정할 수 있다는 것을 확인하였으며, 이에 따라 가변 검출한계법을 적용할 경 우 기존의 단일 검출한계 값을 사용하는 방법에 비해 정확도가 평균 약 38.3% 정도 향상되는 것을 확인하였 다. 연필심 분절법으로 수행된 3차원 검증시험에서도 가 변 검출한계법을 적용할 경우 단일 검출한계값을 적용 하였을 때보다 정확도가 평균 약 15.2% 정도 향상되는 것을 확인하였다. 또한 3점 휨 시험에서도 단일 검출한 계 값을 적용한 결과보다 가변 검출한계법이 적용된 분 석 결과가 실제 파괴면과 더 높은 연관성을 보였다. 따 라서 가변 검출한계법이 알고리즘이 간단하고 자료처리 속도가 빠르면서도 AE 음원의 위치를 정확히 분석하는 데 유용하다는 것을 확인할 수 있다. 또한 차후로 추가 적인 연구를 통해 가변 검출한계법 알고리즘을 현재 상 용화되어 있는 AE 측정시스템에 직접적으로 적용시킬 경우 현장 모니터링 및 실내시험 분석결과의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

이 논문은 2015년도 강원대학교 학술연구조성비(과제 번호-520150424)의 지원으로 수행되었습니다.

References

Choi, S. B. and Jeon, S. W., 2015, Experimental study on source locating technique for transversely isotropic media, Tunnel & Underground Space, 25(1), 56-67 (in Korean with English abstract).

Emsley, S., Olsson, O., Stenberg, H. J., Alheid, H. J., and Falls, S., 1997, ZEDEXF a study of damage and dis- turbance from tunnel excavation by blasting and tunnel boring, Technical Report 97-30, Swedish Nuclear Fuel and Waste Management CO. Stockholm, 198p.

Falmagne, V., Kaiser, P. K., and Martin, C. D., 1998, Microseismic monitoring and rock mass degradation,

In : CD-ROM Proc. of the 100th Canadian Institute of Mining and Metallurgy Annual General Meeting, Montreal.

Groose, C. U., 2000, Winpecker version 1.2. Instruction manual, University of Stuttgart, Stuttgart.

Hashida, T. and Takahashi, H., 1993, Singificance of AE crack monitoring in fracture toughness evaluation and non-linear rock fracture mechanics, International Jour- nal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geo- mechanics Abstracts, 30(1), 47-60.

Hashida, T., 1993, Fracture toughness testing of core- based specimens by acoustic emission, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences &

Geomechanics Abstracts, 30(1), 61-69.

Kim, J. S., Kwon, S. K., Sanchez, M., and Cho, G. C., 2011, Geological storage of high level nuclear waste, KSCE Journal of Civil Engineering, 15(4), 721-737 (in Korean with English abstract).

Kurz, J. H., Grosse, C. U., and Reinhardt, H. W., 2005, Strategies for reliable automatic onset time picking of acoustic emissions and of ultrasound signals in con- crete, Ultrasonics, 43(7), 538-546.

Landis, E., Ouyang, C., and Shah, S. P., 1991, Automated determination of first P-wave arrival and acoustic emission source location, Journal of Acoustic Emis- sion, 10(1-2), S97-S103.

Lee, S. E., 1999, A study on the determination of source location and source mechanism by acoustic emission in rock materials, PhD Thesis, Kangwon National Uni- versity, Korea, 193p (in Korean with English abstract).

Lee, K. S., Kim, J. S., Lee, C. S., Yoon, C. H., and Choi, J. W., 2011, A study on the P wave arrival time deter- mination algorithm of Acoustic Emission (AE) suit- able for P waves with low signal-to-noise ratios, Tunnel

& Underground Space, 21(5), 349-358 (in Korean with English abstract).

Maji, A. and Shah, S. P., 1988, Process zone and acoustic emission measurements in concrete, Experimental Mechanics, 28(1), 27-33.

Read, R. S., 1996, AECL's mine-by experiment: a test tunnel in brittle rock, Rock Mechanics Tools and Tech- niques, In : Proceedings of the 2nd North American Rock Mechanics Symposium, NARMS'96, a Regional Conference of ISRM, Montréal, Québec, Canada, Tay- lor & Francis US, 1, 13.

Ohtsu, M., 1995, Acoustic emission theory for moment tensor analysis, Journal of Research in Nondestructive Evaluation, 6(3), 169-184.

Olsson, O. L. and Winberg, A., 1996, Current under- standing of extent and properties of the excavation dis- turbed zone and its dependence of excavation method, In : Proceedings of the International Conference on Deep Geological Disposal of Radioactive Waste, 101- 112.

Plouffe, M., 1990, A local seismic survey at Creighton mine, CANMET, Energy, Mines and Resources Can- ada, Mining Research Laboratories (Canada), Division Report MRL 90-076.

Sedlak, P., Hirose, Y., Khan, S. A., Enoki, M., and Sikula,

J., 2009, New automatic localization technique of

acoustic emission signals in thin metal plates, Ultra- sonics, 49, 254-262.

Sleemen, R. and Eck, T. V., 1999, Robust automatic P- phase picking: an on-line implementation in the anal- ysis of broadband seismogram recordings, Physics of the Earth and Planetary Interiors, 113(1), 265-275.

Young, R. P., Hutchins, D. A., McGaughey, J., Towers, J., Jansen, D., and Bostock, M., 1989, Geotomographic imaging in the study of mining induced seismicity, In:

Seismicity in Mines. Birkhäuser Basel, 571-596.

Zhang, H., Thunber, C., and Rowe, C., 2003, Automatic P-wave arrival detection and picking with multiscale wavelet analysis for single-component recordings, Bulletein of Seismological Society of America, 93(5), 1904-1912.

장현식

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