CTD는 수중으로 투하되는 수중운영 장비(Underwater unit), 수중운영 장비에 대한 데이터의 송수신, 데이터 A/D 변환을 담당하는 데크 유닛(Deck Unit), 장비의 컨트롤, 데이터 출력 및 저장, 장비용 소프트웨어 운영 및 데이터 후처리를 담당하는 장비 운영 컴퓨터, 수중운영 장비의 진수 및 인양에 사용되는 CTD Winch로 크게 총 4가지 부분으로 구성되어 있다. 수중운영 장비는 해수 채수용기 및 용기 장착용 프레임 내부에 설치되어 운영되며, 수중운영 장비는 수온과 전도도센서 외, 수중압력, 용존산소량, 탁도, 클로로필, 수중광량, 이산화탄소량, 수중 고도, 수중 산성도(pH) 센서로 구성된다. 주 활용센서인 수온과 전도도센서의 소수점 셋째자리 까지 정확도를 확보하고 있으며, 운영되는 선박의 규모와 구축되어 있는 보조 인프라 환경에 따라 천해에서부터 심해 6000m 이상 깊이의 수중환경에서 원하는 수심에서의 해수채취 및 데이터 취득이 가능하여 대부분의 해양탐사에서 범용으로 활용되고 있다. CTD 장비에서 생산된 자료는 과학적인 연구뿐만 아니라 정책 의사결정, 해양예보 등 다양한 분야에 사용될 수 있으므로 불량자료 생산 시에는 막대한 비용과 노력의 손실을 초래할 수 있기 때문에 사전 예방적 차원에서 센서의 점검 및 교정이 필수적으로 권고되는 사항이다. 과거에는 외국 제조사로의 센서반출을 통하여 센서의 검·교정을 시행하였으나, 국외기술에 의존한 검·교정과정에서 예산 및 시간소요의 부담이 큰 문제점이 대두되어, 이를 해결하기 위해 국내 해양연구기관인 한국해양과학기술원은 2010년 CTD 센서 교정실을 설립하였고, 2013년 기술 표준원 한국인정기구(KOLAS)로 부터 국내 최초로 해양 관측장비의 온도와 압력(수심) 분야에서 국제공인 교정기관으로 인정받아 현재까지 활발히 운영 중에 있다[3].

LabVIEW는 그래픽을 기반으로 한 프로그래밍 소프트웨어로서 그림으로 만들어진 함수 아이콘, 점, 선을 주로 사용하여 시스템을 설계하도록 만들어진 프로그램이다. 특히 데이터의 측정 및 분석 표현에 적절하도록 특별히 고안되었기 때문에, 실험 장비의 제어 프로그램에 LabVIEW를 이용하면 수일 내에 완성 할 수 있는 장점이 있다. 또한 매우 다양한 GUI(Graphical User Interface, 그래픽 사용자 인터페이스)를 갖고 있기 때문에 쉽게 프로그램을 이해할 수 있고, 더불어 설계중인 시스템을 직접 눈으로 확인할 수 있기 때문에 기존의 텍스트를 기반 소프트웨어들에 비해 프로그래밍에 대한 설계, 해석이 용이하여 소프트웨어 제작시간을 단축시킬 수 있으며, 사용자에게 조금 더 친숙하게 이용될 수 있다는 장점이 있기 때문에, 프로그램의 용도가 연구개발 뿐만 아니라, 장비의 제어, 데이터 처리, 산업 공정설계 등 여러 분야에서 두루 활용된다.

본 LabVIEW에 의해 구성된 CTD 센서 검정시스템은 시스템의 제작 의도인 편의성에 맞도록 단순히 2가지 모듈로 구성되며, 직접적인 물리 데이터의 측정을 하는 측정 모듈, 측정 모듈을 컨트롤하고 데이터를 기록하고 저장하는 컨트롤 모듈로 구성된다. 시스템의 구성도는 Figure 1과 같다.

Figure 1: 
Diagram of SVS system

Figure 2: 
Construction of SVS system

측정 모듈은 수온, 전도도, 산소 센서와 센서의 직류 전원공급 장치로 구성된다. 각 센서 별 주요 재원은 Table 1과 같다. 컨트롤 모듈은 점검시스템의 전반적인 운영과 데이터 관리를 담당하는 PXI (PCI eXtensions for Instrumentation) 장비와, 센서에서 출력되는 데이터의 수신 및 PXI로의 데이터 전달을 담당하는 커넥터 블록으로 구성된다. 또한, 실제 CTD 장비를 운영하는 환경에서 사용되어야 하므로, 장비의 실험환경을 CTD 사용 환경과 동일하게 구성하였으며, CTD 장비에서 생성되는 데이터가 동시에 검정시스템에서 측정 및 비교분석 될 수 있도록 네트워크 공유를 통해 CTD 장비의 데이터가 검정 시스템에 실시간으로 입력될 수 있도록 구성하였다.

동일한 방법으로 CTD에서 사용하는 전기화학식(Electrochemical) 산소센서¹⁾의 경우 멤브레인(Membrane, 얇은 막) 타입으로 사용 환경의 변화(기온변화, 이물질 침투 등)에 따른 막의 손상 의한 데이터 이상이 발생될 가능성이 적지 않은 것을 감안하여 외부 환경변화에 대한 내구성이 뛰어난 광학식(Optical) 산소센서²⁾를 네트워크 공유를 통해 점검시스템과 연결하여 센서 데이터를 추가 입력함으로써 시스템의 신뢰성을 높이고자 하였고, 두 타입의 산소센서의 데이터 경향 및 안정도를 비교실험 하였다[2]. 네트워크 공유를 위해 이더넷 전용 네트워크 허브(Hub)와 장비에서 입력되는 시리얼 타입 데이터를 네트워크에 입력시키기 위해 시리얼 to 이더넷 신호 변환장치를 사용하였다.

센서 점검시스템은 센서 데이터 측정과 동시에 외부 장비에서 입력되는 데이터와의 실시간 비교 및 분석을 목표로 설계하였다. 센서 점검시스템은 전원인가를 통한 센서의 구동으로부터 시작된다. 구동된 센서로부터 전기 신호를 DAQ 보드가 수신한다. 수신신호는 PXI 장비에서 운영되는 센서 점검시스템의 소프트웨어 동작버튼을 누른 이후부터 점검 시스템에 인가되며, 설정된 신호 측정 주파수에 따라 신호를 측정한다. 단, 신호 측정 주파수가 시스템의 사양에 비해 높게 설정되었을 경우, 소프트웨어에서 에러 신호를 반환하여 측정이 정지된다. 신호의 수신이 시작되면, 소프트웨어에서 데이터 저장경로를 지정하도록 팝업을 생성하며, 사용자의 설정에 의해 파일 저장경로 및 위치가 정해지게 되면, 텍스트파일 형태로 데이터가 1초주기로 저장된다. 수신된 신호는 센서 데이터 계산 알고리즘에 의해 연산과정을 거쳐 최종 데이터로 출력된다. 추가적으로 외부에서 입력되는 타 장비 데이터를 네트워크 공유를 통해 센서 점검시스템에서 활용하도록 설계하였다.

사용자의 판단에 의하여, 외부에서 측정된 데이터와 점검시스템에서 측정된 데이터의 오차를 확인하고 센서의 정상여부를 판단할 수 있다. 시스템의 일반적인 운영 알고리즘을 Figure 3에서 정리하였으며 이 알고리즘을 토대로, 실험하고자하는 센서의 종류에 따라 소프트웨어를 선택하여 사용할 수 있도록 설계하였다[4].

Figure 3: 
Algorithm for control of SVS system

출력 아날로그 전압파형으로부터 분석된 주파수 값을 데이터 소스로 활용하는 수온 및 전도도센서의 경우 Figure 4, Figure 5, Table 2, Table 3와 같이 1차 실험에서 샘플주파수의 크기를 높일수록 데이터의 편차가 줄어드는 것을 확인하였다.

Figure 4: 
Graph for Temperature data of SVS and CTD on each sampling frequency

Figure 5: 
Graph for Conductivity data of SVS and CTD on each sampling frequency

2차 실험에서는 2대의 센서를 동시에 측정하도록 시스템을 구성하였으며, 그에 따라 DAQ board의 샘플링 속도를 250kHz로 사용하여 실험하였다. 수온센서의 경우 초당 1회씩 약 1000개, 전도도센서는 약 500개의 데이터를 측정하였다. Table 4, Table 5에 정리한 바와 같이, 자체 데이터의 표준편차는 수온센서의 경우 샘플링 주파수가 6912kHz인 CTD의 출력 데이터에 비해 약 30배 이상 크게 나타났으며, 전도도 센서는 약 200배 이상 크게 나타났다. 표준 데이터를 CTD 장비의 데이터라 할 때 점검시스템의 수온 평균 오차는 0.0069℃, 0.0005℃ 전도도는 -0.0021 S/m, 0.0022 S/m로 현장에서 사용하기에 충분한 정밀도를 보였다.

산소센서는 초당 1회씩 약 1200개의 데이터를 기록하였다. 전기화학식 산소센서의 경우 산소를 소모하여 발생되는 전압을 데이터 소스로 활용하는 방식으로, 연속적인 산소공급이 가능한 공기 중에서 실험을 진행하였다. 실험에서 자체 데이터의 표준편차는 CTD의 경우 0.0013 ml/l, 점검시스템에서는 0.0017 ml/l 로 CTD 시스템과 비슷한 규모의 편차가 발생하여 비교적 안정된 양상을 보였다. 동시 측정된 광학산소센서는 0.0043 ml/l 로 기준 데이터인 CTD에 비해 3배 이상 높은 편차를 보였다. 평균오차는 점검시스템의 경우 0.0581 ml/l, 광학산소센서의 경우 0.2834 ml/l 로 확인되었다(Figure 6, Table 6 참조).

Figure 6: 
Graph for Dissolved Oxygen data of SVS, CTD, Optical Oxygen sensor on air test