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기계공학과 박용화 교수 연구팀, 대한기계학회-LG전자 퓨처홈테크 챌린지 대상, 동상 수상
우리 대학 기계공학과 인간-기계 상호작용 연구실 (지도교수: 박용화) 정원호 연구원과 임대근 박사과정이 “제 1회 대한기계학회-LG전자 퓨처 홈 테크 챌린지 (KSME-LG Future Home Tech. Challenge)”에서 각각 대상과 동상을 수상했다. 본 수상은 대한기계학회와 LG전자가 공동으로 주관해, 미래기술사회의 혁신을 선도할 창의적이고 실용적인 아이디어를 공모했고 대한기계학회와 LG전자 사내 전문가가 심사했다.
대상을 수상한, 정원호 연구원은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 Prognostics & Diagnostics 기술로, 전력계통신호를 이용한 회전체 고장 진단 기술을 제안했다. (아이디어 제목: 전류 이미지화 기법을 이용한 회전체 고장진단 기법 개발). 해당 기술은 기존 값비싼 진동센서를 대체하고, 센서 설치에 대한 이슈를 해결하여, 다양한 회전체 작동조건에서도 운용될 수 있는 고장진단 기법으로서, 고장진단 기술의 현장 적용 문제점을 해결할 수 있다. 제안된 방법은 노이즈가 심하거나 다양한 작동조건으로 운용되는 모터뿐만 아니라, 에어컨 압축기, 공조기 등에도 공통적으로 적용할 수 있을 것이라 기대되어, 상용화 관점에서 높은 점수를 받았다.
동상을 수상한, 임대근 박사과정은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 CAE, VPD(가상제품설계) 관련 기술로, 드럼세탁기 상태진단 모델을 구현하기 위한, 전산역학 기반의 디지털트원 모델 기술을 제안했다 (아이디어 제목: 드럼세탁기 상태진단을 위한 인공지능 및 전산역학 기반의 디지털트윈 개발). 해당 디지털 트윈 기술은 다양한 인정시험 및 설계변경을 가상에서 수행하기 때문에 시제품 제작 및 테스트를 위한 직접경비와 설계변경에 필요한 인력들의 업무시간 단축과 같은 간접경비의 절감을 기대할 수 있다. 제안된 방법은 드럼 세탁기 상태진단 모델을 탑재함으로써 고객에게 상태정보를 제공하고, 사전에 고장 대비 및 이상부품 수급 및 수리일정과 관련된 스케줄링 서비스를 통하여 고객만족을 달성할 수 있다.
해당 시상을 위해, 2022년 대한기계학회 학술대회(개최지: ICC제주)에서 LG전자 오세기 부사장과 대한기계학회 이재종 회장이 시상식에 참여했다. 수상 혜택으로 정원호 연구원과 임대근 박사과정은 각각 500만원과 50만원의 상금, LG전자 H&A본부와의 산학연계 공동연구 그리고 LG전자 입사가산점 혜택이 부여된다.
링크: http://ksme-lg.ksme.or.kr/default.asp
2022.11.14 조회수 5982 -
딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.
작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 '기침 인식 카메라'를 개발했다.
연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 기침 인식 모델 개발을 위해 *합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 *지도학습(supervised learning)을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정했다.
이어서 기침 인식 모델의 훈련 및 평가를 위해 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트인 `오디오세트(Audioset)'를 비롯해 `디맨드(DEMAND)'와 `이티에스아이(ETSI)', `티미트(TIMIT)' 등에서 데이터 세트를 수집했다. 이 중 `오디오세트'는 훈련 및 평가 데이터 세트 구성을 위해 사용했고 다른 데이터 세트의 경우 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강(data augmentation)을 위한 배경 소음으로 사용했다.
☞ 합성 곱 신경망(convolutional neural network): 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류
☞ 지도학습(Supervised Learning): 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법
데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 `오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9:1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.
모델 최적화를 위해서는 '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용해 학습을 진행하고 시험 데이터 세트의 정확도를 측정, 성능을 확인한 결과 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다.
연구팀은 이어 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성되는 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 인식 모델이 기침 소리로 인식할 경우 기침 소리가 난 위치에 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨이 각각 표시된다.
박 교수팀은 마지막 단계로 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능하며 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.
박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 박 교수는 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 에너지기술평가원(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.03 조회수 30907