Development of Deep Neural Network-Based Fiber-Optic Sensor Interrogation Technology for Simultaneous Multi-Parameter Measurement
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066314
교육부
한국연구재단
국립부경대학교
함상우
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
부산광역시 남구
전기/전자 > 광응용기기 > 광계측/제어기기
본 연구의 최종 목표는 광섬유 센서의 스펙트럼 정보를 학습하여 기존 민감도 행렬 복조법이 지닌 비선형성 및 교차 민감도의 본질적 한계를 극복하는 'DNN(Deep Neural Network) 기반 다중 물리량 동시 복조 모델'을 개발하고 이를 정량적으로 검증하는 것입니다.
본 연구개발은 크게 세 가지 핵심 내용으로 구성됩니다. 첫째, 다중 물리량 인가 조건에서의 응답 특성을 고려하여 최적의 광섬유 센서 구조와 제작 조건을 도출하고, 다중 환경 제어가 가능한 정밀 광학 실험계를 구성하여 초기 스펙트럼 특성을 확인합니다. 둘째, 다양한 물리량 조합 조건에서 반복 측정을 진행하여 모델 학습을 위한 대규모 데이터셋을 구축하며, 센서...
... 극복하여 센서의 적용 범위를 대폭 확장하고, 관련 성과를 바탕으로 최상위 SCI급 논문을 게재하여 국내 기술의 국제 경쟁력을 강화할 계획입니다.산업 및 경제적 측면에서는 개발된 단일 센서 기반 고정밀 측정 기술을 항공 및 토목 구조물의 스마트 모니터링에 직접 적용하여 시스템 구축 비용을 절감하는 동시에 감시 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.