철도 시설물과 같은 사회 기반 시설의 안전성과 상태를 실시간으로 감시하는 구조건전성 모니터링(structural health monitoring, SHM)에는 다양한 종류의 물리량 계측을 위한 센서들이 사용된다. 이러한 목적을 위해, 현재 전기식 센서가 가장 폭넓게 사용되고 있으며 다양한 종류의 상업용 센서를 통해 변형률, 온도, 가속도, 변위, 압력 등 거의 모든 종류의 물리량 측정이 가능한 수준이다[1]. 이러한 SHM 기술은 항공, 국방 분야에서 가장 먼저 시작되었으나 현재는 다중이용시설 중심의 건축, 토목 분야[2]로 빠르게 적용영역이 확대되고 있다. 한편, 여러 종류의 SHM 기술 적용가능 분야 중 25kV의 고압 전류가 사용되며 수 킬로미터의 장대교량이나 터널 등 대형 인프라 시설이 많은 고속철도 운영 환경은 전자기파(electromagnetic interference, EMI)나 장거리 케이블링에 따른 신호 잡음(noise) 문제로 전기식 센서의 적용에 많은 제약이 따른다. 이를 극복하기 위해, 기존 전기식 센서의 제한점을 개선한 광학식 센서가 점차 적용 영역을 넓혀가고 있다[3]. 특히, 여러 광학식 센서 중 광섬유 센서(fiber optic sensor, FOS)는 크기가 매우 작고, 원거리까지 적은 손실로 신호의 전송이 가능해 현장 중심의 계측분야에서 가장 활발히 적용되고 있는 광학식 센서이다. 광섬유 센서는 복조(demodulation) 기법에 따라 여러 형태로 구분되며, 그 중에서 대량 생산이 용이하고 다중화(multiplexing)가 가장 쉬운 광섬유 브래그 격자(fiber Bragg grating, FBG) 센서는 상대적으로 가장 활발히 연구 및 적용되고 있다[4]. 또한, 광섬유의 특정한 위치가 센서의 역할을 하는 일반적인 광섬유 센서와 달리 분포형 광섬유 센서[5-7]는 광섬유 자체를 센서로 이용할 수 있어 많은 수의 측정점이 요구되는 계측환경에서 매우 효율적으로 적용이 가능하지만, 계측시스템이 고가이며 측정 해상도가 상대적으로 낮아 특정 분야에 제한적으로 적용되고 있다. 뿐만 아니라, SHM 수행 시 넓은 지역에 분포한 대상체로부터 데이터를 보다 효율적으로 계측하기 위한 노력으로 스마트센서 및 무선센서에 대한 연구[8,9]도 활발히 진행되고 있다.
하지만, SHM을 위해 보편적으로 사용되는 전기식 센서는 전자기파나 원거리 케이블링에 따른 신호 잡음 문제 등에 약점이 있고, 광섬유 센서는 전기식 센서에 비해 상대적으로 센서의 종류가 다양하지 못해 한 가지 종류의 센서로 다양한 종류의 계측 환경은 지원하는데 현실적인 어려움이 존재한다. 이를 극복하고자, 최근 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 지원할 수 있고 LTE기반 무선 데이터 통신을 지원하는 하이브리드 계측시스템이 개발된 바 있다[10].
따라서, 본 연구에서는 선행연구[10]를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 철도현장 적용성을 확인하기 위하여, 현재 영업 운영 중인 호남 고속철도 선로에 개발된 하이브리드 계측 시스템을 적용한 테스트베드 운영을 통해 개발 시스템의 성능을 평가하였다.
본 연구에 사용된 선행연구[10]를 통해 개발된 하이브리드 계측 시스템의 경우, Fig. 1과 같이 전기저항식 센서 및 FBG 센서를 동시에 적용할 수 있도록 각각의 계측 모듈이 있으며, 각 모듈에서 계측된 데이터를 하나의 시스템으로 동기화하는 통합 제어 컨트롤러와 데이터를 무선으로 전송할 수 있는 LTE 모듈이 하나의 시스템으로 통합된 형태이다. 또한, 해당 시스템을 이용하여 철도현장에서의 테스트베드 구축을 위해 Fig. 1과 같이 방수가 가능한 옥외형 함체를 적용하였다.
테스트베드는 호남 고속철도 하행선 정읍-김제 구간 중 KP109 지점을 선정하였으며, Fig. 2와 같이 레일 및 침목에 총 5종의 센서를 적용하여 구축하였다. 테스트베드 운영은 2017년 8월 31일부터 9월 4일까지 총 5일간 계측기를 통한 장기 모니터링을 통해 원격지의 서버로 실시간 전송된 데이터를 분석하는 방법으로 진행하였다.
전기식 센서와 광섬유 센서의 신호를 동시에 받아 모니터링 할 수 있는 하이브리드 계측시스템의 철도현장 적용성을 확인하기 위해, 테스트 베드에 광섬유 FBG 센서 3종을, 전기식 변형율 및 온도 센서 2종을 부착하였다. 또한, 원격지(서울 서초구 소재)에 있는 데이터 서버로 계측 데이터가 실시간 전송되도록 시스템을 구성하였다.
한편, 테스트베드 구축 개소인 KP109는 장대 레일 및 콘크리트 침목궤도를 적용한 호남 고속선으로 하루 약 8편성의 SRT(Super Rapid Transit) 또는 KTX(Korea Train eXpress)가 운행되고 있는 실제 영업노선이다. Fig. 3에서와 같이 광섬유 센서는 레일 저부에 부착한 가속도 센서, 변형율 센서, 그리고 온도 센서의 3종으로 1.25 kHz의 샘플링레이트로 신호를 계측하였으며, 전기식 센서는 침목 상단에 부착한 변형율 센서와 온도센서로 128 Hz의 샘플링레이트로 신호를 측정하였다.
광섬유 센서가 적용된 레일 저부의 변형율 센서 및 가속도 센서는 철도 차량이 센서 부착 개소를 통과할 때 철도차량의 윤중에 의해 레일에 가해지는 레일 저부 응력과 레일 진동 가속도를 측정하기 위한 것으로 현재 궤도지지 강성 평가 및 열차 주행 시 거동분석을 위한 목적으로 주로 적용되고 있다. 이와 같이, 현재 연구목적 또는 시설물 유지보수를 위하여 사용되고 있는 계측항목들을 측정함으로써 개발한 계측 시스템의 현장 적용성을 함께 검토할 수 있도록 테스트베드를 설계하였다. 그리고, 전기식 변형율 센서는 차량 주행 시 침목에 가해지는 압력에 의한 영향을 계측하기 위한 목적으로 적용하였다. 또한, 장기간 운영 시 레일과 침목의 재질 차이로부터 기인되는 온도차 효과를 통해 궤도 상태 분석에 활용하기 위한 목적으로 각각의 위치에 온도 센서를 부착하였다.
한편, 각각의 센서로부터 하이브리드 계측기까지는 전기 및 광 케이블을 이용한 유선 방식으로 데이터를 전달하였으며, 통합된 데이터는 Fig. 4와 같이 LTE 방식을 통해 서버로 전송하였다. 또한, 계측된 데이터는 스마트기기용 전용 앱을 통해 원격으로 실시간 확인이 가능하도록 구성하였다. 특히, 본 연구에 사용한 LTE 통신의 주파수대역은 향후 700 MHz 대역을 사용하는 철도 전용무선망인 LTE-R과의 연계를 고려하여 근접한 주파수 대역(~800 MHz)의 상용화된 LTE망을 활용하였다.
앞서 설명한 것처럼, 본 연구에서 구축한 테스트베드 상에서 총 5일간 실시간 모니터링을 수행하였다. Fig. 4에 제시된 것처럼, 모니터링 1일차를 기준으로 테스트베드를 통과하는 코레일 차량은 3 편성의 SRT와 5 편성의 KTX로 총 8편성이 통과하는 것을 알 수 있다. 해당 개소를 통과하는 SRT와 KTX는 모두 최고속도 300 km/h이며 열차의 편성은 SRT는 10량 1편성, KTX는 20량 1편성으로 구성된다. 본 연구에서는 SRT와 KTX 고속철도 차량이 테스트베드를 통과할 때, 적용된 5개의 센서로 측정되어 하이브리드 계측시스템을 통해 무선으로 서버로 전송된 신호를 분석하는 방법으로 철도현장 적용성을 평가하였다.
테스트베드에서 측정된 데이터 중 레일 저부에서 측정된 신호는 열차 통과 시 대차(bogie) 축과 상응하는 피크(peak)를 보인다.
Figs. 5,6은 8월 31일 오후 5시 30분경에 익산에서 출발하여 광주 송정으로 운행된 SRT#661 열차에 의해 발생된 신호를 보여주고 있다. 각각의 피크는 동력차 – 단부객차 – 6량의 중간객차 – 단부객차 – 동력차 순서로 연결되어있는 총 10량 1편성의 SRT 대차 신호를 정확하게 표현하고 있으며, 누락되는 데이터 없이 정확히 계측 및 전송되고 있음을 확인할 수 있다. 또한, 각 피크의 간격은 대차의 축간거리와 차량의 운행속도에 의하여 결정되므로, Fig. 7과 같이 신호의 푸리에 변환(Fourier transform) 주파수 값인 26.07 Hz와 축간거리인 3 m로부터 차량 운행속도를 추정하면, SRT#661 차량은 약 281.6 km/h로 테스트베드를 통과하였음을 알 수 있다. 반면, Fig. 6에서 침목의 변형을 측정한 전기식 센서의 경우, 일반적으로 알려진 것처럼 콘크리트 궤도의 특성으로 거의 변화가 없는 것으로 확인되었다.
한편, 위에서 분석한 SRT 차량에 비하여 2배의 대차수를 갖는 총 20량 1편성의 KTX 차량의 경우 차량이 통과할 때 Figs. 8, 9와 같은 형태의 신호가 관측되었다. 해당 열차는 8월 31일 오후 2시경에 익산에서 출발하여 광주 송정으로 운행된 KTX#515 열차에 의해 발생된 신호로 KTX는 20량으로 구성되어 있으나 동력차 – 단부객차 – 중간객차 – 단부객차 – 동력차의 구조는 SRT와 동일하다. 따라서, 신호의 시작부와 마지막 부의 두 번째 피크에서 동력차와 단부객차로 이어지는 연속 대차의 신호를 KTX 에서도 정확하게 확인할 수 있다. 이는 동력차와 단부객차의 연결부에서 대차 2개가 연속으로 지나가면서 두 번째 피크에서 차량길이인 10미터 간격이 아닌 연속된 피크가 발생하는 형태로 그래프에 나타나게 된다. 또한, Fig. 10과 같이 신호의 푸리에 변환 주파수 값인 26.37 Hz와 대차 축간거리 3 m로 차량 통과 속도를 계산해보면 약 284.8 km/h로 SRT와 비슷한 속도로 KP109를 통과하였음이 확인가능하다.
또한, 레일과 침목에 부착된 광학식 및 전기식 온도센서를 통하여 레일과 침목의 온도변화를 모니터링 하였다. 먼저, 레일에 부착된 광섬유 센서로 측정된 온도값은 Fig. 11과 같이 일출과 함께 서서히 상승하여 오후 2시경 약 50도의 최대값을 보였다. 반면, 콘크리트 침목에 부착된 전기식 온도 센서의 경우 온도 변화의 양상은 유사하였으나 최대 약 35℃ 정도로 레일보다 낮는 온도변화를 보였다. 측정된 데이터의 유효성은 기상청(Korea meteorological administration, KMA)에서 제공하는 해당지역 날씨정보를 이용하여 데이터 간 추세를 상호 비교하는 방법으로 진행하였으며, Fig. 11에서 확인 가능하듯이 해당지역의 날씨와 경향성이 잘 부합되는 것을 확인하였다. 이와 같은 장기간의 레일온도 측정 데이터는 부동구간의 장대레일 응력 변화 모니터링의 기초 자료로 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 선행연구[10]를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 호남고속철도 익산-정읍 구간(KP109)에서의 테스트베드 운영을 통해 개발시스템의 철도현장 적용성을 검증하였다.
그 결과 전기식 센서와 광섬유 센서 신호를 통합하여 하나의 계측시스템으로 차량 운행 정보 및 온도 값을 장기간 효과적으로 계측하였으며, 계측된 신호의 분석을 통해 측정 데이터의 신뢰성을 검증하였다.
향후, 본 연구를 통해 검증된 높은 시스템 안정성 및 계측 편의성을 가지는 IoT기반 하이브리드 계측시스템을 다양한 철도현장 모니터링에 확대 적용함으로써 철도시스템의 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.