Helmholtz 역 빔포밍을 활용한 자동차 주행 소음 분석(Helmholtz Inverse Beamforming (HIBF), Pass-by Noise Virtualization, Digital Twin in Automotive Acoustics, Vehicle Noise Source Estimation, Machine Learning for Noise Prediction)

 

목차

 

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Helmholtz 역 빔포밍을 활용한 자동차 주행 소음 분석

Two microphone lines for simulated pass-by measurements in a hemi-anechoic chamber.

 

이 논문은 자동차의 주행 소음을 분석하고 최적화하는 새로운 방법을 제안하는 연구이다. 자동차가 도로를 지나갈 때 발생하는 소음(주행 소음, Pass-by Noise)은 사람들의 건강에 영향을 줄 수 있으며, 이에 따라 유럽 경제 위원회(ECE)에서는 ECE R51.03 규정을 통해 자동차의 소음 수준을 최대 68 dB(A) 이하로 제한하고 있다. 이러한 규제를 준수하기 위해 자동차 제조업체(Original Equipment Manufacturer, OEM)는 차량의 소음이 발생하는 원인을 분석하고, 소음 수준을 예측하며, 이를 줄이기 위한 효과적인 방법을 찾아야 한다.

 

 

현재 자동차 제조업체들은 개발 비용을 절감하고 설계 기간을 단축하기 위해 디지털 기술을 적극 활용하고 있다. 이에 따라 차량이 실제로 제작되기 전 단계에서 소음 수준을 예측하고 최적화할 수 있도록 디지털 트윈(Digital Twin) 개념이 도입되었다. 디지털 트윈은 차량의 물리적 특성과 성능을 컴퓨터에서 가상으로 구현하는 기술로, 이를 통해 개발 과정에서 소음 특성을 분석하고 최적의 설계를 도출할 수 있다.

 

그러나 기존의 소음 분석 방법에는 한계가 존재한다. 대표적으로 많이 사용되는 전달 경로 분석(Transfer Path Analysis, TPA) 기법은 많은 마이크 장비를 필요로 하고 측정 과정이 복잡하며, 타이어처럼 소음 방향성이 중요한 요소를 정확히 분석하지 못하는 단점이 있다. 이에 연구진은 기존 기법을 개선한 Helmholtz 역 빔포밍(Helmholtz Inverse Beamforming, HIBF) 기법을 제안한다. HIBF 기법은 마이크 어레이(microphone array)를 활용하여 소음 측정의 정확도를 높이고, 구면 조화 함수(Spherical Harmonics) 를 적용하여 소음원의 방향성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한, 기존 방법보다 적은 장비로도 효과적인 분석이 가능하여 실용성이 높다.

 

 

 

Helmholtz 역 빔포밍을 활용한 자동차 주행 소음 시험 및 결

 

 

 

본 연구에서는 HIBF 기법의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 주행 소음(Simulated Pass-by Noise) 환경에서 실험을 진행하였다. 실험은 세 가지 조건에서 진행되었다. 첫 번째는 차량이 50km/h로 공회전(coasting)하는 상황으로, 이 경우 엔진과 배기 시스템의 기여도가 거의 없으며 타이어 소음이 주요한 요인으로 분석되었다. 두 번째는 50km/h 속도로 일정하게 주행하는(Constant Pass-by) 상황으로, 엔진 회전수(RPM)가 낮아 엔진 소음의 영향이 작았으며 타이어 소음이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 번째는 50km/h 속도에서 가속하는(Accelerated Pass-by) 경우로, 이때는 엔진과 타이어 소음이 모두 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 실험 결과, HIBF 기법을 이용한 소음 분석 결과는 기존의 SIFAH(Spherical Integration Farfield Acoustic Holography) 기법과 비교했을 때 매우 유사한 수준의 정확도를 보였다.

 

Car placed on the dyno surrounded by the microphone array for HIBF and the two microphone lines for simulated pass-by (at the left and right wall)

 

 

이 연구는 "SimlationsTool Außengeräusch"(S!TA) 프로젝트의 일부로 진행되었다. 이 프로젝트는 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)와 여러 연구기관이 협력하여 자동차 소음을 디지털 방식으로 최적화하는 것을 목표로 하고 있다. S!TA 프로젝트의 주요 목표는 미래 자동차의 전체 주행 소음을 예측하고, 개별 부품(엔진, 배기 시스템, 타이어 등)이 소음에 미치는 영향을 분석하며, 이를 바탕으로 부품별 소음 기준을 설정하고 최적화하는 것이다. 이러한 연구를 통해 차량 설계 단계에서부터 소음 수준을 법적 기준에 맞게 조정할 수 있도록 지원하고 있다.

 

 

VVS (red arrow) to measure the transfer functions

 

 

본 연구를 통해 도출된 결론은 다음과 같다. 자동차의 주행 소음을 효과적으로 줄이기 위해서는 각 부품별로 소음이 전체 소음에 기여하는 정도를 정확하게 분석하는 것이 필수적이다. 기존 소음 분석 방법은 한계가 있지만, HIBF 기법을 활용하면 부품별 소음 분석을 더욱 정밀하게 수행할 수 있다. 이를 통해 자동차 제조업체는 차량이 실제로 제작되기 전에 소음 특성을 미리 분석하고, 법적 기준을 충족할 수 있도록 설계를 최적화할 수 있다. 또한, 본 연구는 디지털 트윈 기술을 활용하여 차량 개발 과정에서 소음 저감 기술을 보다 효과적으로 적용할 수 있는 가능성을 제시하였다.

 

현재 연구진은 HIBF 기법을 더욱 발전시키고, 이를 산업용 소프트웨어로 개발하는 작업을 진행 중이다. 소프트웨어는 클라우드 기반 서비스 및 인공지능(AI) 기술과 결합하여 실시간으로 소음 분석 및 최적화를 수행할 수 있도록 설계될 예정이다. 이러한 연구 결과는 향후 자동차 산업에서 소음 규제 기준을 준수하는 동시에, 보다 조용하고 쾌적한 주행 환경을 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

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