그래프만 있는 데이터는 생각보다 많다
앞선 편에서 팬 커브를 예로 들었지만, 이 상황은 훨씬 더 다양한 영역에서 발생한다.
엔지니어가 해석에 필요한 데이터를 수집하다 보면, 수치 파일이 아닌 그래프 이미지 형태로만 제공되는 자료를 자주 접하게 된다. 논문, 규격서, 데이터시트, 시험 보고서 — 출처를 가리지 않는다.
상황 1. 재료 특성 곡선
구조 해석에서 비선형 재료를 적용하려면 응력-변형률 곡선이 필요하다. 재료 공급사나 논문에서는 이 곡선을 그래프 형태로 제공하는 경우가 많다.
S-N 피로 곡선도 마찬가지다. 피로 수명 예측에 필요한 핵심 데이터지만, 수치 테이블보다 그래프 형태로 제시되는 경우가 일반적이다.
상황 2. 진동·충격 규격 곡선
IEC 61373, MIL-STD-810H와 같은 규격서에는 PSD(Power Spectral Density) 곡선이나 SRS(충격응답스펙트럼) 곡선이 포함되어 있다.
일부 규격은 breakpoint 수치를 함께 제공하지만, 그래프로만 제시되거나 도표와 병행되어 해석이 필요한 경우도 있다. 이러한 곡선을 해석 입력값으로 사용하려면 수치 데이터로 변환하는 과정이 필요하다.
상황 3. 측정 장비 출력 데이터
진동 시험이나 소음 측정 결과가 그래프 이미지 형태로만 남아 있는 경우가 있다. 디지털 원본 파일이 없거나, 오래된 장비의 출력물이 종이 형태로만 보존된 경우다.
이 데이터를 해석 결과와 비교하거나 재활용하려면 다시 수치화해야 한다.
상황 4. 공급사 데이터시트
팬, 펌프, 열교환기 등 유체 장치의 성능 곡선은 공급사 카탈로그에서 그래프로 제공되는 경우가 일반적이다. 유동 해석의 경계 조건으로 사용하려면 P-Q 곡선이나 효율 곡선을 수치 데이터로 변환해야 한다.
공통된 문제
위 상황들의 공통점은 하나다. 데이터가 없는 것이 아니라 그래프 안에 존재한다는 점이다.
그래프에서 수치를 추출하는 작업 자체는 어렵지 않다. 하지만 이를 매번 수작업으로 반복하는 것은 비효율적이며, 작업자에 따라 결과가 달라질 수 있다.
마무리
Valentis의 Curve Data Extractor는 이러한 반복 작업을 표준화된 방식으로 처리한다.
이미지를 불러오고, 기준점을 설정하고, 커브를 따라 포인트를 선택하면 CSV로 내보낼 수 있다. 출처와 관계없이 동일한 절차로 데이터를 변환할 수 있다.