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NoiseImage의 Correlation 분석: 소음 원인과 전달 경로 분석(음향 카메라, NoiseImage, acoustic camera, sound source separation, virtual reference channel, impulse response, convolution, noise masking) 본문
NoiseImage의 Correlation 분석: 소음 원인과 전달 경로 분석(음향 카메라, NoiseImage, acoustic camera, sound source separation, virtual reference channel, impulse response, convolution, noise masking)
FAMTECH 2025. 11. 7. 11:50
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음향 카메라 Correlation 분석이란?

gfai tech의 NoiseImage 소프트웨어에 포함된 Correlation 분석 기능은 단순히 소리를 “찍어내는” 것을 넘어, 특정한 참조 신호와 연관된 소리 성분만을 분리·강조할 수 있는 고급 분석 도구입니다. 이 기능은 기본적으로 “참조(reference) 신호와 얼마나 선형적으로 연관되어 있는가?”라는 개념을 이용합니다. 따라서 하나의 소리 장면 속에서 서로 다른 원인에 의해 발생한 소리들을 구분하고, 특정 경로나 구조를 통해 전달된 성분만을 골라내는 데 매우 효과적입니다.

NoiseImage에서는 이를 위해 여러 도구를 제공합니다. 먼저 Correlation function은 참조와 다른 신호들 간의 시간 영역 상관도를 계산하여, 실제로 연관된 위치를 지도 위에서 밝게 드러냅니다. Correlation filter는 한 발 더 나아가 참조와 유사한 성분을 아예 격리하거나 제거합니다. 예를 들어, 모터 회전 성분과 상관된 소리만 남기거나 반대로 제거하여 다른 소스를 더 잘 볼 수 있습니다. Impulse response(임펄스 응답) 기능은 참조와 대상 신호 사이의 전달 특성을 추정하는데, 이는 구조물이나 경로를 통해 어떻게 소리가 전달되는지를 보여줍니다. 마지막으로 Convolution(컨볼루션) 기능은 이렇게 얻은 임펄스 응답을 기반으로 가상의 입력 신호를 흘려보내어, 만약 특정 자극을 주었을 때 어떤 소리가 발생할지를 예측·합성할 수 있습니다.
이 기능을 활용하려면 우선 참조 신호가 필요합니다. NoiseImage는 세 가지 방식을 지원합니다. 첫째, 가속도계나 해머와 같은 외부 센서를 이용한 실측 참조 채널입니다. 둘째, 지도 상의 특정 소스 지점을 클릭하여 해당 지점의 신호를 참조로 삼는 가상 참조 채널입니다. 마지막으로, 기존의 오디오 파일을 불러와 참조로 사용할 수도 있습니다. 특히 가상 참조 채널은 빔포밍 지도의 특정 지점을 클릭만 하면 손쉽게 생성할 수 있어, 큰 소스에 가려진 약한 소스를 찾아내는 데 유용합니다.

실제 적용 사례를 보면 이해가 더 쉬워집니다. 예를 들어 풍동에서 차량 소음을 측정할 때, 운전석 창문 근처의 진동 센서를 참조로 삼으면 그 진동과 직접 연동된 소음만 지도로 나타납니다. 이 과정에서 여러 잡음과 동시발생 소스가 제거되므로, 문제 부위 파악이 훨씬 빨라집니다. 또 다른 사례로, 지도에서 가장 강한 소스를 가상 참조로 설정하고 상관 분석을 하면 그 소스와 같은 변조 특성을 갖는 다른 소스가 강조되어, 기존 지도에서는 잘 보이지 않던 약한 소스가 드러납니다. 또한 회전체나 기어 같은 장비에서는 회전수 신호를 참조로 사용해, 회전 주기와 연관된 성분만 분리해내어 기어메시나 베어링 결함 같은 문제를 정확히 파악할 수 있습니다. 나아가 추정된 임펄스 응답에 새로운 신호를 컨볼루션하여 “만약 이렇게 자극하면 어떤 소리가 날까?”를 가상 시뮬레이션하는 것도 가능합니다.
요약하자면, gfai tech의 Correlation 분석 기능은 단순한 소스 지도보다 한 단계 더 나아가, 원인과 결과의 인과 관계를 밝히는 분석 도구라고 할 수 있습니다. 큰 소스에 묻혀 있는 약한 소스를 찾아내고, 구조 전달 경로나 특정 성분만 분리하여 확인하며, 실제와 가상의 시나리오를 검증할 수 있는 이 기능은 소음 문제의 근본 원인을 파악하고 해결책을 마련하는 데 매우 강력하게 활용됩니다.
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