Development of Noise Reduction Methods for a Wireless Ultrasonic Structural Monitoring System

본 연구에서는 초음파 센서를 활용한 구조물 변형 계측 시스템의 무선화와 소형화를 통해 기존 유선 기반 시스템의 한계를 극복하고자 하였다. Wi-Fi 기반의 소형 아두이노 보드와 초음파 센서를 적용하여 설치 용이성과 현장 적용성을 향상시켰다. 초음파 센서 계측 시 발생하는 스파이크 노이즈 완화를 위해 칼만 등 6종의 필터를 적용하였으며, 가우시안 필터가 가장 낮은 오차율을 보였다. 또한 다양한 필터 조합을 기반으로 MLP(Multilayer Perceptron)를 적용하여 예측 성능을 향상시켰다. 학습에는 Bayesian 최적화와 K-fold 교차검증을 사용하여 과적합을 방지하고 최적의 하이퍼파라미터를 도출하였다. 필터 조합의 개수를 단계적으로 확장시키며 비교한 결과, 초음파 센서값과 5종 필터(U, K, E, S, G)를 결합한 MLP 모델이 가장 낮은 오차율을 기록하였다. 추가로 제작한 간이 실험체를 활용한 비교 검증에서도 동일한 결과가 나타나 제안된 방법의 실효성과 재현성이 확인되었다. 이를 통해 초음파 센서의 스파이크 노이즈를 효과적으로 감소시킬 수 있음을 입증하였으며, 향후 T형보 전단 실험을 통해 실제 구조물 환경에서의 성능을 검증할 예정이다.