머신러닝으로 현장 설비 소음을 시각화... 설비이상 실시간 진단한다
머신러닝으로 현장 설비 소음을 시각화... 설비이상 실시간 진단한다
  • 최창현 기자
  • 승인 2019.11.27 08:04
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'실시간 소음 감시 시스템' 은 공장이나 발전소 설비 가동에 따른 소음을 여러 곳에서 상시 측정하고 평가 대상의 소음의 크기와 주파수의 트렌드를 시각화하고, 수집된 데이터에 머신러닝을 적용해 정상 가동 시의 소음 및 이상시의 소음을 자동으로 식별
머신러닝으로 현장 설비 소음을 시각화...설비이상 실시간 진단한다(사진:본지편집)

히타치 파워 솔루션즈(Hitachi Power Solutions)는 공장이나 발전소 등에서 발생하는 비정상적인 소음을 상시 감시할 수 있는 '실시간 소음 감시 시스템'의 제공을 25일부터 시작했다.

사람의 지문처럼 목소리의 특징인 성문(Voiceprint)이 있듯이 공장 시설에서 발생하는 소리에도 각각의 특징이 있다.

이에 착안한 '실시간 소음 감시 시스템' 은 공장이나 발전소 설비 가동에 따른 소음을 여러 곳에서 상시 측정하고 평가 대상의 소음의 크기와 주파수의 트렌드를 시각화하고, 수집된 데이터에 머신러닝을 적용해 정상 가동 시의 소음 및 이상시의 소음을 자동으로 식별한다.

시스템 개요(사진:본지)
시스템 개요(사진:본지)

이는 실시간 소음 감시 및 정보 공유가 가능하며, 시설 및 장비 고장 위험과 설비 이상의 조기 발견과 세심한 환경 대책에 기여한다.

이 회사는 인프라 분야에서의 시설 및 장비 유지 보수 서비스를 전개하고 있으며, 원격 감시 및 전조 진단도 이미 제공하고 있다. 그 일환으로 800 개 이상의 실적과 소음 영향 예측 및 평가 기술을 보유하고 있다.

제공하는 '실시간 소음 감시 시스템'은 공장 내 설치한 여러 센서에서 측정한 소리의 크기와 주파수를 클라우드를 통해 실시간으로 시각화한다.

각 장비의 데이터를 사전 학습한 머신러닝을 이용한 장비 별 고유 음향 특성의 파악이 가능해져 이상 소음 발생시에는 사무실에서 실시간으로 식별이 가능하고 각 담당자에 이메일 통지와 경광등을 점등시키는 등 현장 장비와 설비 이상에 적극 대응할 수 있다.


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