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동시에 소리 3개 구분하는 '인공지능 귀' 나왔다

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동시에 소리 3개 구분하는 '인공지능 귀' 나왔다

2021.08.02 11:28
서울대 안성훈 교수팀 개발…스마트 팩토리 적용 기대
마이크를 통해 입력된 여러 개의 소리를 분리하기 위해 합성곱신경망(CNN)을 이용한 알고리즘으로 처리했다(오른쪽). 제조시스템저널 제공
안성훈 서울대 기계공학부 교수팀이 마이크를 통해 입력된 여러 개의 소리를 인지하기 위해 합성곱신경망(CNN)을 이용한 알고리즘으로 처리했다(오른쪽). 제조시스템저널 제공

서울대 연구진이 여러 개의 소리가 섞인 파형을 인공지능(AI) 알고리즘으로 동시에 구분해내는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 중소기업에서 여러 대의 장비 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있어 스마트 팩토리 구축에 도움이 될 전망이다. 


서울대 공대는 기계공학부 안성훈 교수팀이 인공 신경망인 합성곱신경망(CNN)을 이용해 마이크로 들어오는 여러 개의 소리를 각각 인지해내는 데 성공했다고 2일 밝혔다. 


기존에는 공장에서 장비 상태를 확인하기 위해 장비에 센서를 설치하거나 사람이 직접 확인하는 방법이 일반적이었다. 이 경우 한 번에 장비 하나만 모니터링할 수 있다는 제약이 있다. 


연구진은 마이크를 통해 들어오는 소리 파동을 합성곱신경망 알고리즘으로 인지해 각각의 소리를 분리해내는 시스템을 개발했다. 실제 공장에 마이크를 설치하고 CNC 공작기계, 공기압축기(에어건), 그라인더 등 장비 3대를 동시에 돌리고 각 장비를 인지하는 데도 성공했다. 

 

서울대 연구진이 공장에 마이크를 설치하고 직접 개발한 인공지능(AI) 시스템을 시험하고 있다. 서울대 제공
서울대 연구진이 공장에 마이크를 설치하고 직접 개발한 인공지능(AI) 시스템을 시험하고 있다. 서울대 제공

연구 논문의 제1 저자인 김지수 서울대 기계공학부 박사후연구원은 “마치 카메라가 사물을 인식하면 인공지능이 이를 인지하는 AI 비전처럼 이 시스템은 인공지능이 파형을 2차원(2D)으로 바꾼 뒤 각각의 파형을 구분해낸다”며 “최대 3~4개 장비에서 나는 소리를 동시에 인지할 수 있다”고 설명했다.   


이 시스템을 이용하면 장비를 모니터링하기 위해 고가의 센서를 살 필요가 없을 뿐 아니라 센서를 부착하기 위해 장비에 직접 손을 대지 않아도 된다는 장점도 있다. 

 

안 교수는 "일반적으로 중소기업에서 비용 문제로 센서를 설치하지 못한 기존의 제조 장비들의 작동 시간을 모니터링할 수 있는 기술”이라며 “적정한 비용으로 스마트 팩토리를 구축하는 새로운 방안이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 


연구진이 개발한 시스템은 현재 국내 중소기업에 적용되고 있다. 연구 결과는 국제학술지 ‘제조시스템저널(Journal of Manufacturing Systems)’ 1월호에 실렸다. 

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