한국음향학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference)

한국음향학회 (The Acoustical Society of Korea)
권호 표지

K-means 알고리듬을 이용한 비정상 사운드 검출

Irregular Sound Detection using the K-means Algorithm

  • 이재열 (울산대학교 컴퓨터정보통신 공학부) ;
  • 조상진 (울산대학교 컴퓨터정보통신 공학부) ;
  • 정의필 (울산대학교 컴퓨터정보통신 공학부)
  • Lee Jae-yeal (School of Computer Engineering and Information Technology, University of Ulsan) ;
  • Cho Sang-jin (School of Computer Engineering and Information Technology, University of Ulsan) ;
  • Chong Ui-pil (School of Computer Engineering and Information Technology, University of Ulsan)
  • 발행 : 2004.05.01
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초록

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

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