Leakage Localization with an Acoustic Array that Covers a Wide Area for Pipeline Leakage Monitoring in a Closed Space

(1)

닫힌 공간에서의 광역배관 누출 감시를 위한 배열센서를 이용한 누설 위치 검출

Leakage Localization with an Acoustic Array that Covers a Wide Area for Pipeline Leakage Monitoring in a Closed Space

박춘수*^✝, 전종훈**, 박진호**

Choon-Su Park*^✝, Jong-Hoon Jeon** and Jin-Ho Park***

초 록 배관에서 발생한 문제는 비단 배관의 손상뿐만 아니라, 배관과 연결된 주요기기 혹은 시스템 전체의 작동에도 영향을 주기 때문에 이상 유무에 대한 감시가 필요하다. 특히, 원전 2차계통의 배관들은 안전상의 이유로 넓은 실내 공간 내에 복잡하게 배치되어 있다. 넓은 영역에 배치되어 있는 전체 배관의 누출 상태 감 시를 하기 위해서는 센서 배열을 이용한 원격지에서의 누출 감시 방법이 효율적인데, 닫힌 공간 내에 있기 때문에 발생하는 반사파의 영향을 고려하여야 한다. 따라서 복잡한 실내 공간에서 발생하는 반사파의 특성과 빔형성법에의 영향을 수학적으로 살펴보았다. 그리고 반사파의 영향을 줄이는 공간평균방법을 적용한 빔형성 법을 사용하여 광역배관의 구조 건전성 감시가 가능한 방법에 대해 제안하고, 이를 모사한 전산 모의실험과 누출 배관의 축소 모형 장치를 이용한 실험을 통하여 그 적용성을 검증하였다.

주요용어: 배관 누출 감시, 위치 검출, 반사파 제거, 음향 센서 배열, 빔형성법

Abstract It is of great importance to localize leakages in complex pipelines for assuring their safety. A sensor array that can detect where leakages occur enables us to monitor a wide area with a relatively low cost.

Beamforming is a fast and efficient algorithm to estimate where sources are, but it is generally made use of in free field condition. In practice, however, many pipelines are placed in a closed space for the purpose of safety and maintenance. This leads us to take reflected waves into account to the beamforming for interior leakage localization. Beam power distribution of reflected waves in a closed space is formulated, and spatial average is introduced to suppress the effect of reflected waves. Computer simulations and experiments ensure how the proposed method is effective to localize leakage in a closed space for structural health monitoring.

Keywords: Pipeline Leakage Monitoring, Source Localization, Reflected Waves Suppression, Acoustic Array, Beamforming

[접수일: 2013. 9. 10, 수정일: 2013. 10. 13, 게재확정일: 2013. 10. 15] *한국표준과학연구원 삶의질측정표준본부 안전측정센터, **현대중공업 기반기술연구소, ***한국원자력연구원 원자력융합기술개발부, ✝Corresponding Author: Center for Safety Measurements, Division of Metrology for Quality of Life, Korea Research institute of Standards and Science, Daejeon 305-340, Korea (E-mail: [email protected])

1. 서 론

배관은 일반 가정에서부터 국가기간산업에 이 르기까지 그 크기와 종류도 다양하게 쓰이고 있 다. 배관에서 발생하는 문제는 비단 배관 자체의 손상을 유발할 뿐만 아니라, 배관과 연결된 주요

시스템의 작동에도 영향을 주기 때문에 잘 관리 되어야 한다. 특히, 원자력발전과 관련된 배관에 서 문제가 발생하면 방사능 유출이라는 큰 문제 를 일으킬 수 있으며, 방사능과 직접적인 연관이 없다고 하더라도 (안전상의 이유로) 원전 가동의 중단으로 이어져 국가적 손실을 유발시킬 수 있

(2)

다. 특히, 원전 2차 계통의 배관은 직접적으로 방 사능과 닿아있지 않지만, 원자로 냉각 및 전력 발전과 연관되어 있어서 매우 중요한 설비라 할 수 있겠다.

이 2차 계통 배관들도 유사시를 대비하여 두꺼 운 콘크리트 벽으로 둘러싸여 있으며, 수많은 배 관들이 복잡하게 놓여 있다. 이 배관들에서 누출 이 발생하면 원전가동이 중단될 수 있으므로(실 제 2004년 일본 미하마 3호기에서 사고 발생하여 인명 및 재산 피해 발생), 누출을 실시간으로 탐 지하는 모니터링 방법이 필요하다. 그러나 넓은 영역에 분포되어 있는 배관들에게 모두 접촉식 누출 탐지 센서를 부착하는 것은 경제적으로 많 은 비용이 필요하고, 기존의 누설 위치 검출 방 법 (예를 들어, 육안검사 및 열화상 카메라를 이 용한 검사)은 그 정확성이 떨어지고, 안전상의 문 제가 있어 본 문제의 해결책으로 적합하지 않다.

원전 2차 계통과 같이 고압의 배관에서 누출이 발생하면 누설 부위를 통해 음향이 외부로 방출 된다. 즉, 누출이 발생할 경우 배관은 누출이 없 는 경우와 다른 음향신호를 발생시키게 될 것이 므로, 이를 측정하여 위치를 파악하는 방법을 생 각하여 볼 수 있다. 특히, 센서 어레이의 사용을 통해 원거리에서 발생된 음향 신호의 위치를 찾 을 수 있기 때문에, 넓은 영역에서의 누출 위치 탐지를 위한 구조 건전성 감시(structural health monitoring, SHM) 방법으로 사용이 가능하다.

센서 어레이를 이용한 누출 위치 탐지는 음향 전파이론을 고려하여 다채널 신호처리(예를 들 어, 참고문헌[1] 참조)를 통해 얻을 수 있는데, 간 단한 알고리즘으로 빠른 계산이 가능한 빔형성 (beamforming)법이 다양한 분야에서 널리 쓰이고 있다. 예를 들면, 사용자에게 거슬리는 소음 (noise)을 만들어내는 소음원을 찾기 위한 음향 카메라(acoustic camera)[2,3] 및 재료 내부의 결함 위치를 찾아내기 위해 비파괴 분야에서 사용되는 이미징 방법인 위상배열(phased array, PA)기법(예 를 들어, 참고문헌[4] 참조)도 센서 사이의 시간 차이를 이용하는 방법인 빔형성법을 사용한다.

빔형성법은 대상 신호(target signal)의 모델링을 통해 검출하고자 하는 대상의 위치를 추정하는 방법이므로, 이를 적용하기 위한 누출신호의 특 성 파악 및 위치 추정에 적합한 모델 수립이 필 요하다. 특히, 닫혀 있는 실내 공간의 경우에는

설비가 가동될 때 발생하는 가동 중 소음뿐만 아 니라, 벽면으로 이루어진 경계에서 발생하는 다 양한 반사 조건을 고려한 신호 모델링이 필요하 게 된다.

대부분의 빔형성법은 잡음이나 반사파가 없는 조건에서의 위치 추정에 쓰이는 경우가 많은데, 이 는 스캔함수를 모델링하기가 쉽지 않기 때문이다. 잡음의 경우엔 잡음에 강건한 가중함수(weighting function)를 사용하는 상호상관법(generalized cross correlation, GCC)[5]이나, 최소분산(minimum variance) 알고리즘을 적용한 최소분산 캡스트럼(minimum variance cepstrum, MVC)[6,7]을 통해 잡음 속에 묻 힌 시간지연 정보를 얻어내는 방법들도 많이 보 고되고 있다. 그러나 잡음에 비해 반사파에 대한 연구는 그렇게 많이 수행되지 않았는데, 최근 실 내와 같이 닫힌 공간에서 반사파가 발생하는 경 우에도 음원의 위치 추정이 가능한 새로운 방법 이 제안되었다[8]. 그러나, 제안된 방법은 무수히 많은 반사파들을 공간상에 랜덤하게 분포하는 신 호로 보고, 시간영역에서의 백색잡음으로 간주하 여 정성적인 관찰을 하였다.

이에 본 논문에서는 닫힌 실내 공간에 있기 때 문에 다양하게 입사하는 반사파의 영향을 정량적 으로 살펴보고, 반사파가 많은 상황에서도 넓은 영역의 복잡한 배관 시스템의 구조 건전성 상시 감시가 가능한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 2장에서는 센서 어레이를 이용한 누출위치 추정이 가능한 빔형성법에 대해 소개 한다. 3장에 서는 다양한 반사 신호의 영향에 대한 수학적 모 델링과 이를 이용한 위치 추정 향상 방안에 대해 설명하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 살펴본다. 4장에서는 배관의 누출을 모사하는 축 소 모형 장치를 이용한 실험을 통해서 누출 신호 가 가지는 신호의 특성에 대해서 살펴보고, 실제 반사가 많이 발생하는 실내 공간에서의 실험을 통해 제안하는 방법에 대한 검증을 하고자 한다.

2. 빔형성을 이용한 위치 추정

빔형성법은 음원(결함 등의 2차 음원 포함)을 가시화(visualization)하는 방법 중 매개변수 방법 (parametric method)의 하나인데[9], 이는 특정 변 수를 모델링하여 사용하는 방법을 의미한다. 즉, 예측하고자 하는 음원의 특성에 맞는 기저함수

(3)

P

W

θ

θs

(a)

d θs

x y

λ

s θ θ

P1

P2

P3

P4

PM

W1

W2

W3

W4

WM

1

1 ^M M∑i₌

L L

(b)

Fig. 1 Conceptual diagrams of beamforming; (a) a vector notation, (b) a planar beamforming with a sensor array (M elements), and its beam power distribution with respect to angle (basis function, 혹은 스캔함수라 부르기도 함)를

모델링하여, 해당 기저함수와 가장 유사한 특성 을 가지는 위치를 찾는 방법이다. 따라서 이를 통해 얻은 결과는 전적으로 우리가 기저함수를 얼마나 잘 모델링하느냐에 따라 달라진다.

빔형성법은 Fig. 1(a)에서 보이는 것처럼 벡터 표현으로 간단하게 표현할 수 있다. 여기서, P는 측정된 음향신호로써 실제 위치를 나타내는 벡터 이고, W는 모델링하여 스캔하는 가상의 위치 벡 터를 의미한다. 그림에서 볼 수 있듯이 빔형성법 이란 가상의 음원 벡터 W를 벡터 도메인에서 회 전시키면서 실제 소음원의 위치 벡터인 P와 맞 춰가는 방법이다. 이 때, 벡터를 맞춰 간다는 것 은 수학적인 의미에서 두 벡터를 내적(inner product)한다는 것이고, 따라서   _일 때 최대 값을 가지게 된다. 두 벡터의 내적의 제곱을 통 해 얻는 것을 빔파워(beam power, _)라고 부르 며, 최대의 빔파워를 갖는 곳이 우리가 찾고자 하는 음원이 위치한 곳을 의미한다. 이를 수식으 로 표현하면,

H 2 H H H

P Eb= ⎡⎢⎣W P ⎤⎥⎦=E⎡⎣W PP W⎤⎦=W RW (1) 과 같고, ∙  는 앙상블 평균(ensemble average), 위첨자 H는 에르미트 공액(eermitian conjugate)을 의미하고, R은 P의 상관행렬(correlation matrix)을 나타낸다.

Fig. 1(b)는 이를 구체적으로 묘사한 것으로, M 개의 센서를 가지는 선형 어레이(a linear array)에 파장 를 갖는 평면파(a plane wave)가 _방향으 로 입사하고 있는 상황과 빔파워를 그린 것이다. 이 경우의 P와 W는

[ ]

1 2

, , , , , ,

T M

P P P W W W

=

= P W

L

L (2)

와 같이 표현된다. 센서 사이의 거리가 d이고, 파 의 전파속도를 c라고 하면, 인접한 두 센서 사이 에는 다음과 같은 관계가 성립한다.

1

2 sin / sin

( ) ( )

( ) ^s ( ) ^s

i i

j fd c jkd

i i

P t P t

P t e ^π ^θ P t e ^θ

+ = +τ

= = ⁽³⁾

여기서 ^{ sin}는 두 센서 사이의 시간지

연(time delay)을 나타내고,  는 파수 (wavenumber)를 의미한다.

이제, 빔파워가 어떻게 구해지는지 좀 더 자세 하게 살펴보도록 하자. 의 크기를 가지는 평면파 가 입사하게 되면, 각 센서에서 측정되는 신호는

_   sin_

(4)

가 되고, 여기서   ⋯이다. 평면파 가정 을 통해 스캔함수는

__{ }

^

   sin (5)

와 같이 모델링할 수 있는데, 센서 개수로 나누는 것은 센서의 개수 변화에 의한 영향을 없애 정규

(4)

화하기 위한 것이다. 이 경우의 빔형성 파워는

_



  ^



^



^

 



  cossin_ sin

  cossin_ sin (6)

과 같이 얻어진다. Fig. 2는 센서 어레이에 수직 으로 입사하는 (_ ) 경우의 한 예로써, 센서 개수가 16개이고, 파수()는 18.3, 그리고 d는 0.1 m인 경우에 대한 빔파워의 결과를 보여준다.

입사각 0°에서 정확하게 최대값을 가지는 주엽 (main-lobe)을 볼 수 있고, 그 주위로 한정된 크기 와 이산화된 센서로 구성된 배열에 의해 발생하 는 부엽(side-lobe)들을 볼 수 있다.

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80

-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0

Bearing Angle[degree]

Beamforming power, [dB]

Fig. 2 A beamforming power distribution when a plane wave is coming at _ .

3. 닫힌 공간에서의 위치 추정

3.1. 랜덤한 반사파의 영향

닫힌 공간에서 발생한 누출신호는 주변의 벽면 이나 다른 장치들로부터 수많은 반사파를 생성시 킨다. 이러한 반사파는 음원으로부터 발생한 직 접음(direct acoustic wave)과 함께 센서 배열에 입 사하게 된다. 이러한 반사파는 크기와 입사각이 랜덤한 평면파의 조합으로 다음과 같이 표현할 수 있다.

_

  



_   

(7) 여기서, 하첨자 l은 입사하는 개별 반사파를 의미 하며, L은 총 반사파의 개수이다. 여기서, _은 서로 연관되어 있지 않은(uncorrelated) 랜덤신호

로 다음과 같이 가정할 수 있다. 즉,

^_^^{ }_ (8) 과 같은 관계를 가지는 반사파의 크기라고 가정 하자. 여기서, 는 입사되는 반사파들의 표준편 차(standard deviation)를 나타내고, 은 델타함수 (delta function)를 의미한다. 그리고 입사각 _은 관심 영역 내에서 균일하게 분포하는 랜덤변수로 관심각도 이내에서 동일한 발생빈도를 가지는 확 률밀도함수(probability density function)를 가진다 고 가정하자. 다시 말해,

_ 











    ≤ _≤ 

 

(9)

이 경우, 임의의 2개 센서에 입사하는 반사파의 상호스펙트럼(cross spectrum)은

^_^^^^_    (10)

과 같이 얻어진다. 식(10)에서 볼 수 있듯이, 두 반사파의 상호스펙트럼은 두 센서의 조합에 따라 베셀함수(Bessel function)의 형태를 가지는 것을 볼 수 있다. 따라서 반사파들은 참고문헌[8]에서 정성적으로 살펴본 것과 같이 공간상에 동일하게 분포되어 있는 랜덤변수로 볼 수 없음을 알 수 있다.

3.2. 공간평균에 의한 위치 추정

식(10)과 같은 특성을 가지는 반사파는 비록 시간상에서의 백색잡음(white noise)과 같이 공간 의 전 영역에 걸쳐 고르게 분포해 있지는 않으 나, 음원의 위치처럼 확정적인(deterministic) 특성 을 가지고 있는 것도 아니다. 다시 말해, 주파수 영역의 대역신호(banded signal)와 같이 공간상의 대역 신호(spatially banded signal)의 형태를 가지 고 있다고 비교하여 말할 수 있을 것이다. 랜덤 하게 분포되어 있는 반사파 속에 확정적인 특성 을 가지는 음원의 위치는 주파수별로 얻어진 빔 형성 이미지의 공간평균(spatial average)을 통해 추정이 가능하다고 보고된 바 있다[10]. 이는 측 정되는 시간신호의 평균을 통해 신호대잡음비

(5)

Fig. 4 Beamforming power distributions with respect to a frequency. white dot stands for the true source location

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 0.22

θ_t E[|WH N|2]

N=4 N=8 N=12 N=16 N=20

θ

as N increases

Fig. 3 A beamforming power distribution of reflected waves as spatial average increases

(signal to noise ratio, SNR)를 높이는 것과 동일한 개념이다.

공간평균에 의한 반사파의 영향을 수학적으로 살펴보도록 하자. 이를 위해, 반사파의 빔파워를 구하면 다음과 같다.

  ^ _{ }

^

_^

×



 ^{  }_{  }^^^{  }^^cos sin  

 ⁽¹¹⁾

식(11)은 하나의 주파수에 대해서 얻어지는 반 사파의 빔파워를 나타낸 것으로, 우리가 관심을 가지는 누출신호가 여러 가지 주파수 성분을 가 지게 된다면, 해당 주파수별로 빔파워 분포 이미 지를 여러 개 얻을 수 있게 된다. 즉, 참고문헌 [10]에서 제안하는 이미지의 공간평균을 적용하 여, 위치추정 오차를 줄일 수 있는 것이다.

식(11)을 통해서, 공간평균에 의해 서로 다른 주파수 성분들의 베셀함수가 더해지는 것을 알 수 있고, 이 베셀함수들은 주기가 조금씩 다른 값을 가지므로 더해지면서 상쇄 된다. Fig. 3은 평균을 하는 주파수 개수를 늘렸을 때, 반사파의

빔형성 파워가 변화하는 것을 보여준다. 공간평 균을 하는 주파수의 개수가 늘어날수록 각도별 분포해 있는 빔파워의 크기가 줄어드는 것을 볼 수 있다.

3.3. 컴퓨터 모의실험

3.2절에서는 공간평균을 통한 반사파 저감으로 닫힌 공간에서의 위치 추정 성능을 높이는 개념 에 대해 설명하였다. 본 절에서는 이를 모사하는

(6)

the source position

Fig. 5 A beamforming power distribution after spatial averaging with frequencies from 1500 Hz to 1520 Hz

(a)

(b)

Fig. 6 A measurement set-up and a schematic diagram for the meausrement surface; (a) a sensor array with 11 elements, (b) a measurement surface, which is enclosed by a bold red line

전산모사 실험을 통해 그 효용성을 확인해 보도 록 하자. 센서 어레이는 십자형태(cross type)로 24 개의 센서를 사용하였고, 누출 신호를 가정한 음 원은 단극음원(monopole)의 형태로 평면파 가정 조건을 만족시키기 위해 1 m 떨어져 있는 상황 을 모사하였다. 단극음원의 위치는 가로방향(x축) 으로는 0.5 m에 위치해 있으며, 세로방향(y축)으 로는 1.5 m 위치해 있다. 실제 누설음은 백색잡 음(white noise)과 같은 특성을 가지지만, 주파수별 음장 이미지를 얻고 이를 더하는 방법의 특성상 전산모의실험에서 광대역의 신호가 필요하지는 않다. 따라서 음원은 1500 Hz를 중심주파수로 100 Hz의 밴드를 가지며, 일정한 분산(variance)을 가지는 신호로 모델링하였다. 반사파는 크기가 직접음과 비슷한 크기를 가지면서 랜덤하게 입사 하는 신호로 모델링하였다.

Fig. 4는 각 주파수별 빔형성 결과를 보여준다.

그림에서 볼 수 있듯이, 하나의 주파수 성분에서 는 정확한 음원의 위치를 추정하지 못함을 볼 수 있다. 반면에, Fig. 5에서 보이는 것과 같이, 20개 의 주파수(1500~1520 Hz)에 대해서 공간평균을 한 결과는 정확하게 음원의 위치를 추정하고 있 음을 볼 수 있다.

4. 누설배관 위치 추정 실험

4.1. 누설음의 공간 특성 파악

누설배관에 의해 발생하는 누출 신호의 공간적 분포 특성을 파악하기 위한 측정 장치를 Fig. 6

과 같이 구성하였다. 누출 신호를 발생시키는 장 치는 한국원자력연구원에서 보유하고 있는 누설 검증 시험장치를 이용하였다. Fig. 6(a)를 통해 센 서 배열의 형태를 볼 수 있다. 누출음이 공간적 으로 어떻게 분포하고 있는지 파악하기 위한 목 적으로, 누출위치로부터 일정하게 0.5 m 거리에 있는 지점을 10도 간격으로 측정하여 해당 면에 서의 음압 크기를 Fig. 6(b)와 같이 구성하였다.

Fig. 6(b)는 누출음의 공간특성을 파악하기 위해 측정한 면을 보여 주는데, 시험장치가 설치되어 있는 공간의 제약(벽면 및 압력 용기 등) 및 누 출 유체로 인해 누설위치 전체를 둘러싸는 구면 을 측정할 수 없었기 때문에 구 전체 표면의 1/8 부분만을 측정하여 특성을 살펴보았다.

측정은 NI 4496 (24bit, ±10 V range, 100 ks/sec) DAQ 장치를 이용하였으며, 샘플링은 40 kHz로 하여 12채널(11채널+기준채널)로 구성하여 측정 하였다.

Fig. 7은 측정된 신호와 그 신호의 주파수 스 펙트럼, 그리고 음압레벨의 공간의 분포를 보여

(7)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -2

0 2

time[sec]

Sound pressure[Pa] Array No.1

leakage

0 500 1000 1500 2000 2500

-50 0 50 100

Frequency[Hz]

SPL[dB]

leakage background

(a)

(b)

Fig. 7 A measured signal and spatial distribution of the leakage; (a) a measured signal in a microphone and its frequency spectrum, (b) a spatial distribution of sound pressure level

(a)

(b)

7 [cm]

the leakage point

Fig. 8 An experimental set-up and a leakage localization in a closed space; (a) a cross- type sensor array (24 elements), (b) a beam power distribution spatially averaged with 1000 frequencies

준다. Fig. 7(a)에서 볼 수 있듯이, 누설음은 랜덤 한 신호로써, 넓은 주파수 영역의 특성을 가지고 있으며, 1000 Hz 이상에서 배경잡음과 확연히 구 분이 됨을 알 수 있다. 한편, Fig. 7(b)는 관심 공 간 내에서 전체 음압레벨(overall sound pressure level)을 그린 것이다. 결과로부터 누설위치를 바 라보고 있는 지점이 그렇지 않은 지점보다 약 6 dB정도 높은 것을 볼 수 있다. 또한, 검은색 점선으로 나타낸 부분을 통해 볼 수 있듯이 같은 높이라고 할지라도 약 2~3 dB낮은 지점이 존재 한다는 것이다. 이는 누출음이 어느 정도의 방향 성을 가지고 있으나, 그리 크지 않음을 의미한다.

4.2. 위치 추정

제안하는 방법으로 위치 추정을 하기 위한 실 험을 수행하였다. 신호 취득 장치는 4.1절의 장치 와 동일하고, 센서 배열은 Fig. 8(a)에 보이는 것 과 같이 3장의 컴퓨터 시뮬레이션과 동일한 십자 형 어레이를 24개의 센서를 이용하였다. 관심 주 파수는 Fig. 7(a)에서 볼 수 있듯이, 1500 Hz 이 상에서 다른 작동잡음에 비해 양호한 신호대잡음

비를 가지고 있으나 반사파의 영향이 크게 작용 하고 있어 많은 공간평균이 필요하여 2500 Hz 까지 사용하였다.

센서의 공간 샘플링은 관심 주파수 영역(1500~

2500 Hz) 내에서 공간 앨리어싱(spatial aliasing)이 발생하지 않기 위한 조건 즉, 관심 최소 파장의 1/2 이하가 되게 정했으며, 이는 7 cm의 간격을 갖는다. 비록, 2500 Hz 근처에서의 몇몇 주파수 성분은 공간 앨리어싱이 발생할 가능성이 있으나, 공간평균 횟수(1000회)에 비해 매우 작은 개수의 음장에서 미미하게 발생하는 것이어서 최종 결과 에 미치는 영향은 거의 없을 것으로 예상된다. 센서 어레이는 공간이 크지 않은 관계로 누출이 있는 배관으로부터 1 m 떨어진 곳에 위치 시켰 다. Fig. 8(b)는 이 결과로써, 실제 누출이 발생하 고 있는 지점을 잘 추정하고 있음을 볼 수 있다.

(8)

실제 환경에서는 어레이 센서로부터 누설이 발 생한 거리가 다양하게 발생할 것이다. 거리가 멀 어지면, 누출에 의해 발생한 직접음에 의한 크기 는 줄어들고, 반사파들은 더 많이 반사되어 센서 로 입사될 것이다. 그러나 이런 경우에도, 누출에 의해 발생한 직접음이 센서 어레이에 측정이 되기 만 하면, 공간평균에 의해 확정적인 특성을 가지 는 누설위치는 점점 더 큰 값을 가지게 되고, 랜 덤한 반사파의 영향은 점점 줄어들게 되어 위치 추정에 문제가 되지 않을 것임을 예상할 수 있다.

5. 결 론

본 연구에서는 센서 어레이를 이용하여 누설신 호의 특성을 파악하고 실내의 반사파를 모델링하 여 반사파가 많은 닫힌 환경에서 배관의 누출음 의 위치를 찾는 방법을 제안하였다. 배관의 누출 음은 광대역의 주파수 특성을 가지게 되는데, 방 향별로 최대 약 6 dB 정도의 차이가 발생하지만 대체로 방향성이 크지 않기 때문에 어레이 센서 의 방향 여부에 상관없이 누출 신호를 측정할 수 있다. 이러한 누출음의 특성과 반사파의 신호 특 성을 이용하여 누출 위치를 추정하는 빔형성법을 이론적으로 살펴보고, 축소 모형실험을 통해 반 사파가 많은 실내에서의 누출위치 검출이 가능함 을 검증하였다. 따라서 이 방법을 배관의 구조 건전성을 상시 감시하는 방법의 하나로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

후 기

본 연구는 한국원자력연구원(KAERI)의 연구장비 지원과 한국표준과학연구원의 안전계측기술개발 (KRISS-13011028)의 지원을 받아 수행되었습니다.

참고문헌

[1] D. H. Johnson and D. E. Dudgeon, Array Signal Processing, PTR Prentice Hall, New York, USA, (1993)

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