일반뉴스 소리로 장비 상태 알아내는 제조공정 모니터링 시스템 개발

헬로티 함수미 기자 | 서울대학교 공과대학은 기계공학부 안성훈 교수팀이 소리로 여러 대의 장비 상태를 실시간으로 동시에 알아내는 제조공정 모니터링 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번에 개발된 센싱 시스템은 공장 내에 설치된 1대의 마이크를 통해 로그 멜-스펙트로그램 방식으로 소리를 2차원으로 변환하고, 인공 신경망의 일종인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 이용해 인지하는 방식이다. 해당 시스템은 소음이 매우 큰 실제 공장 환경 내에서 여러 대의 장비 소리를 동시에 추적하는 것이 가능하다. 이 시스템은 현재 국내 중소기업의 서로 다른 제조 환경과 공정들에 적용되고 있다. 특정 장비의 거동을 통제해 학습에 필요한 데이터를 얻어내는 기존의 방식과 달리, 장비의 일상적인 작동음을 조합해 학습에 필요한 데이터를 확보할 수 있다. 제1 저자인 서울대학교 기계공학부 김지수 박사는 “보통 장비 내부에 센서를 설치해 하나의 장비만을 모니터링하는 기존의 방식과 달리, 이 시스템은 여러 대의 장비를 외부에서 동시에 모니터링하는 것을 목적으로 한다”며 “이 과정에서 노이즈에 대한 저항이 높아 실제 환경에서 적용 가능하다는 장점이 있다”고

• 함수미 기자
• 2021-08-02 11:01