▲ 서울공대 기계공학부 안성훈 교수팀, 소리로 기계 고장 진단하는 하드웨어 음향 필터 세계 최초 개발(왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 안성훈 교수(교신저자), 서울대학교 기계공학부 안세민 박사과정생(주저자)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 안성훈 교수 연구팀이 전자회로 없이도 특정 주파수를 걸러내고 증폭할 수 있는 ‘음향 밴드패스 필터(Interference Acoustic Filter)’를 세계 최초로 개발했다.연구진은 마이크 하나와 간섭 기반 메타구조를 활용해 원하는 주파수만 선택적으로 들을 수 있는 기술을 구현함으로써 산업 현장의 고소음 환경에서도 기계 고장을 진단할 수 있는 길을 열었다.이번 연구 결과는 기계공학 분야의 국제 학술지 ‘메카니컬 시스템즈 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing)’에 이번 달 게재됐다.◇ 연구 배경... 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술 필요성 부각공장, 발전소, 항공기 엔진룸과 같은 산업 현장은 80~100데시벨(dB)에 달하는 엄청난 소음으로 가득하다. 이러한 환경에서는 기계가 고장 나기 직전 내는 미세한 ‘이상 신호음’이 거대한 기계 소음에 묻혀버려 작은 균열이나 기계 마모 같은 초기 징후를 놓치기 쉬웠다.결국 큰 사고로 이어져 인명 피해와 막대한 수리 비용이 발생하거나 생산 차질을 빚는 경우가 많았다. 이 문제를 해결하기 위해 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술이 등장했다.기계가 정상일 때와 고장 났을 때 내는 소리(주파수)가 다른 점에 착안해 고장을 의미하는 특정한 ‘이상 주파수’ 성분만 정확히 분리해 기계 이상을 진단하는 원리가 적용된 방식이다.따라서 이 기술에는 기계 내·외부에 장착된 전자회로나 컴퓨터 소프트

일본 공작기계업체인 오쿠마(オークマ)는 2016년 11월 공작기계를 움직이는 수치제어장치에 탑재하는 인공지능(AI)기술을 개발했다고 발표했다.인터넷 등에 접속하지 않아도 기계가 자율적으로 스스로의 이상을 감지할 수 있기 때문에 고장 방지를 통해 생산성 향상 등으로 연결할 수 있다.AI를 사용한 공작기계의 진단기술은 세계 최초로 동사는 이 기술을 통해 경쟁력을 높이고 부진하고 있는 공작기계 수주량을 확대할 계획이다.