다채널 가속도 주파수 특징 설계 및 모델 최적화를 통한 작동 음압 예측

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확장요약문

제품 작동 중 발생하는 소음 편차를 생산단계에서 판별하려면 주변 소음의 영향을 받는 마이크로폰 대신 제품에 부착된 가속도계를 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 다채널 가속도 신호로부터 작동 음압을 예측하기 위해 예측 주파수 범위, 입력 특징 및 모델 구조를 단계적으로 검토하였다. 음압 스펙트럼의 대역별 기여도를 분석한 결과, 대표 제품에서 500-10,000 Hz 성분으로 복원한 음압과 Full-band 음압의 차이는 0.01-0.02 dBA 로 나타났다. 이에 따라 이후 분석 범위를 500-10,000 Hz 로 설정하였다.

주파수 입력은 Full-bin 과 대역 압축 특징으로 구성하고, 전달함수, 다층퍼셉트론(MLP) 및 1-D CNN 의 예측성능을 비교하였다. 대역 Magnitude 를 입력하고 단일 음압을 출력하는 MLP 가 가장 낮은 오차와 작은 입력 차원을 보여 대표모델로 선정되었다. 최종 모델에서는 6 채널 가속도를 500 Hz 간격의 19 개 대역으로 압축하여 114 개의 Magnitude 특징을 구성하였다. 또한 Magnitude 가 반영하지 못하는 채널 간 관계를 보완하기 위해 15 개 센서쌍의 교차 스펙트럼을 대역별로 복소 합산하고 크기의 합으로 정규화하였다. 이를 실수부와 허수부로 분리한 570 개의 특징을 Magnitude 특징과 결합하여 총 684 개의 ANN 입력을 구성하였다.

18개 제품의 Run 1-3과 CW·CCW 조건을 대상으로 leave-one-product-out 교차검증을 수행하였다. 총 108개의 제품·Run·회전방향 결과에서 Magnitude 모델의 MAE는 1.205 dBA였으며, 교차 스펙트럼 특징을 추가한 모델에서는 0.977 dBA로 약 18.9% 감소하였다. RMSE는 1.455 dBA에서 1.258 dBA로 감소하고, 결정계수 (R2)는 0.773에서 0.830으로 증가하였다. 본 연구에서는 유효 주파수 범위 설정, 대역 Magnitude 압축 및 MLP 선정으로 음압 예측모델을 구성하였으며, 교차 스펙트럼 기반 채널 관계를 추가함으로써 미학습 제품의 예측 정확도를 향상하였다.