피리 모양 필터 (이미지=Mechanical Systems and Signal Processing)

서울대 안성훈 교수와 안세민 연구원이 전자회로 없이도 특정 주파수의 소리만 골라내 증폭할 수 있는 필터 개발에 성공했다고 밝혔다. 산업 현장의 극심한 소음 속에서도 기계의 미세한 고장 신호를 정확히 감지해 낼 수 있는 신기술이다.

현재, 소리로 기계 고장을 진단하려면 고장 주파수만 분리해 내는 밴드패스 필터가 필수다. 그래서 다른 고장을 진단하려면 거기에 맞게 전자회로, 소프트웨어와 여러 개의 마이크 배열을 새로 설계해야 해 비효율적이다.

연구팀은 소리의 간섭 원리를 활용해, 피리 모양의 필터와 마이크 하나만으로 밴드패스 필터 기능을 구현해 냈다. 슬릿을 통해 들어오는 소리가 서로 상쇄되거나 보강되도록 설계된 필터를 회전시켜 각도를 바꾸는 것만으로도 새로운 고장을 진단할 수 있어 훨씬 효율적이다.

연구팀은 현장 실험을 통해 개발된 필터의 성능도 입증했다. 공사장 소음, 클럽 음악 소리, 기차 소리와 유사한 100dB의 소음 조건에서, 목표 주파수의 신호 세기가 4.82배 커지는 결과를 확인했다. CNC 가공 기계의 고장을 나타내는 주파수는 19.9배 증폭해 냈다.

특히, AI 고장 진단 모델의 성능을 비약적으로 향상시켰다. 기존 필터로 취득한 데이터로 학습시킨 AI 모델은 84dB 소음 환경에서 기계 고장 인식률이 0%에 그쳤으나, 새로 개발된 필터 데이터로 학습시킨 AI 모델은 동일한 환경에서 78.6%의 인식률을 기록했다.

더 자세한 내용은 Mechanical Systems and Signal Processing 저널에서 Interference structure-based directional acoustic-band amplifier for enhanced sound sensing 논문으로 확인할 수 있다.