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상관된 소음원도 정확하게 분석하는 Gfai 음향카메라 솔루션 본문

기초이론/소음 음향(Noise, Sound)

상관된 소음원도 정확하게 분석하는 Gfai 음향카메라 솔루션

FAMTECH 2026. 3. 16. 10:31

 

목차

     

    "관련제품 문의는 로고 클릭 또는 공지사항의 연락처를 통해 하실 수 있습니다."

     

     

     

     

     

    상관된 소음원이 존재하는 상황

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    같은 파형의 음향 소음원 발생, 음향 카메라 오류 발생, 팜테크

     

     

    이 그림은 음향 카메라 측정에서 두 개의 소음원이 동시에 존재할 때 발생할 수 있는 대표적인 오인식 사례를 설명한다. 실제로는 서로 다른 위치에 두 개의 소음원이 존재하지만, 이들이 매우 유사한 시간 구조를 가진 신호를 방출할 경우 음향 카메라는 이를 독립적인 소음원으로 구분하지 못할 수 있다. 이러한 상태를 두 소음원이 서로 상관되어 있다고 표현한다.

     

    파동 병합으로 인한 위치 오인

    상관된 두 소음원에서 발생한 음파는 측정 과정에서 하나의 파동장처럼 해석될 수 있다. 음향 카메라는 마이크 배열에 도달하는 신호의 시간 지연과 상관관계를 기반으로 소음원의 위치를 계산하는데, 두 신호가 거의 동일하면 알고리즘은 이를 단일 소음원으로 판단한다. 그 결과 실제 소음원은 양쪽에 존재함에도 불구하고, 소음원이 두 소스의 중간 지점에 위치한 것처럼 시각화된다. 그림 하단의 컬러 음향 지도는 이러한 잘못된 결과를 보여준다.

     

    음향 카메라 해석의 한계

    이 현상은 물리적으로 소리가 합쳐진 것이 아니라, 신호 처리 과정에서 발생하는 해석상의 한계에서 비롯된다. 특히 동일한 기계에서 발생한 반복 소음이나 동기화된 장비에서 나오는 소음처럼 시간적 특성이 유사한 경우 이러한 문제가 자주 발생한다. 따라서 단일 강한 소음원이 중앙에 나타났다고 해서 실제 소음원이 그 위치에 있다고 단정해서는 안 된다.

     

    문제를 식별하고 검증하는 방법

    이러한 오인식을 확인하기 위해서는 추가적인 검증 절차가 필요하다. 먼저 마이크 위치나 측정 각도를 변경하여 반복 측정을 수행하면 결과의 일관성을 확인할 수 있다. 또한 현장에 흡음재를 부분적으로 배치해 특정 소음원의 영향을 줄였을 때 음향 지도가 어떻게 변하는지를 관찰하는 것도 효과적이다. 마지막으로 서로 상관되지 않은 신호를 사용하는 소음원을 적용하면 소음원이 명확히 분리되어 나타나므로, 기존 결과가 상관성으로 인한 오류였는지를 판단할 수 있다.

     

     

    상관된 소음 문제에 대한 Gfai 음향카메라의 접근 방식

     

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    Gfai 음향카메라는 서로 상관된 소음원으로 인해 실제와 다른 위치에 소음원이 나타나는 문제를 해결하기 위해 다양한 고급 신호 처리 기법을 통합적으로 제공한다. 일반적인 빔포밍에서는 시간 구조가 유사한 두 소음원이 존재할 경우, 음향 카메라가 이를 하나의 소음원으로 해석하여 두 소스의 중간 지점에 강한 음원이 형성되는 오인식이 발생할 수 있는데, Gfai 시스템은 이러한 한계를 상관성 분석과 고급 알고리즘을 통해 보완한다.

     

    먼저 상관 분석 기능을 이용하면 특정 기준 신호와 직접적으로 연관된 소리만을 선택적으로 시각화할 수 있어, 동일한 시간 패턴을 가진 소음 중 실제 원인 소음과 그렇지 않은 소음을 구분할 수 있다. 또한 주파수 영역에서 동작하는 CLEAN-SC 알고리즘은 음향 이미지를 비상관 점음원의 중첩으로 가정하고, 가장 강한 소음원과 그에 상관된 성분을 반복적으로 제거함으로써 기존에 하나로 합쳐져 보이던 소음원을 실제 위치별로 분리해 준다. 여기에 Acoustic Eraser 기능을 적용하면 특정 위치의 소음원을 시간 신호에서 제거한 뒤 음향 지도를 재계산할 수 있어, 중앙에 나타난 소음원이 실제 소음원인지 아니면 상관 효과로 인해 생성된 가짜 소음원인지를 직관적으로 검증할 수 있다. 더 나아가 Orthogonal Beamforming이나 Power Beamforming과 같은 고급 빔포밍 기법을 활용하면 교차 스펙트럼 행렬을 기반으로 상관된 신호의 영향을 줄이고 사이드로브를 억제함으로써, 실제로 공간적으로 분리된 소음원을 보다 명확하게 표현할 수 있다. 이처럼 Gfai 음향카메라는 단일 알고리즘에 의존하지 않고 여러 분석 기법을 단계적으로 조합함으로써, 상관된 소음으로 인한 위치 오인 문제를 효과적으로 해결하고 신뢰도 높은 소음원 분석 결과를 제공한다.

     

     

    해당 내용과 관련해서 팜테크에서 시스템 솔루션을 제공하고 있습니다.  관심 있으시면 아래 홈페이지 또는 연락처를 통해 문의 주시면 됩니다. :)

     

    https://famtech.co.kr/sub04/01_01.php

     

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