토석류 모니터링 계측자료 신뢰도 향상을 위한 중앙값필터와 칼만필터 적용

Application of Median and Kalman Filter for Reliability Improvement of Debris-flow Remote Monitoring Data

원격 모니터링 시스템에서 계측되는 자료는 다양한 요인에 의해 이상값 및 잡음을 포함하게 된다. 정확한 분석을 위해서는 계측자료의 신뢰도가 매우 중요하다. 본 연구에서는 계측자료의 신뢰도 확보를 위해 이상값 제거에 개선된 중앙값 필터 알고리즘, 잡음 제거에 칼만필터 알고리즘을 함께 사용할 것을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 현장 계측 자료에 적용한 결과, 잡음과 이상값을 모두 제거하였으며, 채널당 연산 시간이 1밀리초 이하로 매우 빨라 저사양 계측모듈에 쉽게 적용 가능함을 확인하였다.

The data measured in the remote monitoring system will contain outlier values and noise due to various factors. Reliability of measured data is important for accurate analysis. In this study, we propose the use of an improved median filtering algorithm to remove outlier data, and Kalman filter algorithm to remove noise. After applying to the field measurement data, the proposed algorithm removed both outlier values and noise, and it was confirmed that the calculation time per channel was significantly low, at less than 1 millisecond, thus it can be easily applied to the low measurement module.