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초록·키워드
공기중 초음파 기반 이상 유무 탐지는, 비접촉 방식으로 휴대용 장비를 이용하여 비교적 원거리 측정이 가능하다는 장점이 있어 최근 그 활용도가 증가하고 있다. 과거에는 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 공진형 변환기를 적용하는 것이 일반적이었으나, 근래에는 음원위치 추적기술이 결합되어 발생 위치 추정 및 공간 필터링을 통한 신호 대 잡음비 개선도 가능해짐에 따라 마이크로폰과 같은 광대역 센서가 사용되고 있다. 이는 넓은 주파수 대역의 신호 특성을 진단에 활용할 수 있으며, 단순히 이상 유무를 판별하는 것에서 이상의 종류 및 정도를 판별하는 것까지 확장할 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 가스 누출 및 부분 방전으로 인해 발생하는 음향 신호를 분석하기 위하여, 이를 시뮬레이션 하는 장치를 만들어 그 특성을 관찰하였다. 또한, 이상 유형을 분류하기 위해 스펙트로그램을 활용한 머신러닝 기반 모델에서 높은 정확도로 진단이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 결과로부터, 공기중 초음파 대역의 광대역 측정 결과를 통해 자세한 이상상태와 관련된 보다 다양한 정보를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
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