Pooled Testing 개념을 활용한 DAS 데이터 이벤트 탐지 효율화 연구

초록

분산형 음향 센싱(Distributed Acoustic Sensing, DAS)은 대규모 인프라 모니터링과 탄성파 탐사 등 다양한 분야에서 활용되는 기술이지만, 방대한 데이터로 인해 높은 연산 비용과 긴 처리 시간이 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 진단 의학에서 사용되는 효율적 검사 전략인 pooled testing 개념을 DAS 데이터의 이벤트 탐지 문제에 적용하였다. Pooled testing은 샘플을 그룹 단위로 묶어 1차 검사를 수행한 뒤, 양성 반응이 나타난 그룹에 대해서만 세부 검사를 진행하는 방식이다. 본 연구에서는 DAS 데이터를 시간 구간을 따라 그룹화하여 1차 검사를 수행하고, 신호가 감지된 구간에 대해서만 세부 탐지를 진행하였다. 기존의 개별 샘플 단위 탐지 방식과 비교한 결과, 제안 방법은 이벤트 탐지 정확도를 유지하면서도 연산 시간을 크게 절감하였으며, 데이터 규모가 커질수록 효과가 더욱 두드러졌다. 이러한 결과는 pooled testing 개념을 대규모 센서 데이터 분석으로 확장한 시도로서, 향후 실시간 이벤트 탐지 시스템 개발에 기여할 수 있음을 보여준다.