KR102389553B1 - 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 복합 센서를 이용하여 자동차 부품의 상태를 지속적으로 진단하여 부품의 교체 또는 수리 시기를 알려주는 기술에 관한 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 소리센서와 진동센서로 이루어진 복합센서를 고장 진단 대상의 부품들에 각기 설치해 두고, 이들을 통해 획득한 순수한 소리 신호들을 대상으로 딥런닝(deep learning)을 수행하여 기준 데이터를 획득한 후 자동차의 해당 부품에서 발생되는 소리를 기준 데이터와 비교하여 그 비교 결과를 근거로 해당 부품의 고장 또는 교체 시기를 조기에 인식하여 통보하는 것을 기술적 구성상의 특징으로 한다.

Description

복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치 및 방법{APPARATUS FOR ERROR DETECTION OF VEHICLE USING COMPLEX SENSOR MODULE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 자동차의 고장을 진단하는 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복합 센서를 이용하여 자동차 부품의 상태를 지속적으로 진단하여 부품의 교체 또는 수리 시기를 알려줄 수 있도록 한 것이다.

잘 알려진 바와 같이, 자동차는 아주 많은 종류의 기계 및 전자 부품들로 이루어져 있으며, 사람이 탑승한 상태로 비교적 빠른 속도로 주행하는 운송 수단이다. 이로 인하여, 주요 부품에 고장이 발생되는 경우 주행 중에 사고가 발생될 수 있고, 이에 의해 생명과 재산에 큰 피해를 입게 된다.

따라서, 자동차의 부품 관리는 그 어떤 장비나 설비들보다 철저하게 이루어져야 한다. 하지만, 대부분의 사용자들은 자동차에 대한 전문적인 지식이 없거나 부족하므로, 자동차 부품들에 고장이 발생되는 것을 조기에 인지하는데 어려움이 있다.

근래 들어, 고장 수리를 위해 정비소에 입고된 자동차를 대상으로 부품에서 발생되는 소리를 근거로 고장을 진단하는 기술이 도입되고 있다. 그런데, 자동차의 부품들은 제조 과정이나 환경이 서로 상이하여 각기 다른 고유한 진동 소리를 발생한다. 따라서, 수 많은 부품들의 기준 신호를 확보하는데 어려움이 있다.

또한, 특정 자동차 예를 들어 실험실 환경 자동차의 부품에서 발생되는 소리를 기준 소리로 채택하여 여러 자동차들에 장착된 부품들의 고장 진단에 일률적으로 적용하는 경우 오진단률이 높아지는 문제점이 있다.

최근 들어, 자동차의 부품에 마이크와 같은 소리센서를 부착하고 이를 통해 검출되는 신호를 분석하여 고장 여부를 판단하는 기술이 개발되었다.

그러나, 이와 같이 부품에서 발생되는 소리 신호를 근거로 자동차의 부품에 대한 고장 진단을 하는 경우, 소리 신호가 갖는 기준 정보가 취약하여 정확한 고장 진단에 한계가 있다.

대한민국특허공개 10-2013-0120330 (2013.11.04. 공개) 대한민국특허공개 10-2020-0110530 (2020.09.24. 공개)

본 발명은 전기한 바와 같은 문제점을 개선하기 위해 안출한 것으로서, 소리센서와 진동센서로 이루어진 복합센서를 고장 진단 대상의 부품들에 각기 설치해 두고, 이들을 통해 획득한 순수한 소리 신호들을 대상으로 딥런닝(deep learning)을 수행하여 기준 데이터를 획득한 후 자동차의 해당 부품에서 발생되는 소리를 기준 데이터와 비교하여 그 비교 결과를 근거로 해당 부품의 고장 또는 교체 시기를 조기에 인식하여 통보하는데 목적이 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 자동차의 부품들 중에서 목적한 부품에서 발생되는 소리와 진동을 각기 검출하여 그에 따른 신호들을 출력하는 제1 내지 3 복합센서; 상기 제1 내지 3 복합센서에서 출력되는 소리 데이터와 진동 데이터를 공급받아 소리 성분 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 순수한 소리 성분의 소리 데이터를 각기 출력하는 제1 내지 3 신호 처리부; 기준데이터 생성모드에서, 상기 제1 내지 3 신호 처리부로부터 각기 공급되는 소리 감지 데이터를 딥러닝(Deep Learning)하여 기준 데이터를 생성한 후, 고장 진단모드에서 공급되는 소리 데이터를 상기 기준데이터와 비교하여 고장 발생여부를 판단하는 제어부; 및 상기 제어부에 의해 판단된 고장 정보를 표시하고 알람을 발생하는 디스플레이;를 포함하는 구조로 형성된 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 제1 내지 3 신호 처리부, 제어부 및 디스플레이 중에서 어느 하나 이상이 자동차용 단말기의 구성요소와 공용하는 형태로 구성된 구조를 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 자동차용 단말기는 블랙박스, 네비게이션 및 RSE(Rear Seat Entertainment) 중에서 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 제1 내지 3 신호 처리부는 각각 연속적으로 발생되는 상기 소리 데이터 영역 중에서 특정 영역을 한정하는 윈도윙부; 상기 윈도윙부(120A)로부터 공급되는 소리 데이터를 단시간 프리에 변환(STFT)하여 시간-주파수 영역의 소리 데이터로 변환하는 단시간 프리에 변환부; 상기 시간-주파수 영역의 소리 데이터를 저역 필터링하여 잡음이나 신호 왜곡 등이 저감된 순수한 소리 성분의 데이터를 출력하는 필터부; 상기 주파수 영역으로 변환된 소리 데이터를 주파수-시간 융합 방법으로 시간 영역에 대하여 중첩한 형태의 소리 데이터로 출력하는 주파수/시간 융합부; 및 상기 주파수/시간 융합 처리된 소리 데이터를 기준으로 다른 소리 데이터가 상대적인 시간 변화를 갖는 것을 컨벌루션 연산하고, 그 연산 결과에 따라 시간에 따라 서로 다른 두 소리 데이터를 합성한 형태의 소리 데이터로 출력하는 컨벌루션 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 제어부는 상기 소리 데이터를 상기 기준데이터와 비교할 때, 주파수, 증폭도, 빈도수, 소리 및 진동의 패턴 중에서 어느 하나 이상을 비교하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 소리센서는 마이크인 것을 특징으로 한다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 소리 센서와 진동 센서를 구비한 복합센서들을 이용하여 자동차 부품들 중에서 목적한 부품에서 발생되는 소리와 진동을 감지하여 그에 따른 감지신호를 출력하는 소리 및 진동 신호 감지 단계; 신호 처리부를 이용하여, 상기 복합센서에서 출력되는 소리 데이터 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 순수한 성분의 소리 데이터를 출력하는 감지신호 처리단계; 기준데이터 생성모드에서, 상기 순수한 성분의 소리 데이터에 대하여 딥러닝을 미리 설정된 시간 또는 횟수 동안 실시하는 딥러닝 수행 단계; 상기 딥러닝 수행 결과를 근거로 하여 기준데이터를 빅데이터 형태로 생성하여 메모리 또는 데이터베이스에 저장하는 기준데이터 생성 단계; 진단모드에서, 상기 순수한 성분의 소리 데이터와 상기 기준 데이터를 비교하는 동작을 반복 수행하는 소리 데이터와 기준 데이터 비교 단계; 및 상기 소리 데이터와 상기 기준 데이터를 비교하여 그들 간의 차이가 기준치 이상인 경우, 해당 부품의 교체 시기 또는 고장 수리 시간에 도달되었다는 내용을 디스플레이를 통해 통보하는 부품의 고장 발생 통보 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 건강진단 기능을 구비한 마스크에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 소리센서와 진동센서를 구비한 복합센서를 고장 진단 대상의 부품들에 각기 설치해 두고, 이들을 통해 획득한 순수한 소리 신호들을 대상으로 딥런닝(deep learning)을 수행하여 기준 데이터를 획득한 후 기준 데이터와 자동차의 해당 부품에서 발생되는 소리를 비교하여 해당 부품의 고장 또는 교체 시기를 조기에 인식하여 통보할 수 있게 함으로써, 사용자 입장에서 볼 때 별다른 주의를 기울이지 않고도 자동차 부품의 교체 시기를 정확하게 인식하여 조치할 수 있는 효과가 있다.

둘째, 자동차의 고장 진단을 위해 기준 데이터로서 자동차에 관계없이 통일된 데이터를 사용하는 것이 아니라, 해당 자동차에서 직접 취득한 주행 시의 소리 감지 데이터를 기준 데이터로 채택하고 이를 기준으로 부품을 진단하게 되므로 자동차의 오진단율을 대폭적으로 줄일 수 있는 효과가 있다.

셋째, 자동차의 부품에서 발생되는 소리를 감지할 때 해당 부품에서 발생되는 소리 이외에 주변의 진동에 의해 발생되는 소리를 제거하여 순수한 소리를 획득할 수 있게 함으로써, 오진단율을 크게 저하시킬 수 있는 효과가 있다.

넷째, 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치를 구성하는 요소들 중에서 일부를 자동차 단말기의 구성요소와 겸용하는 형태로 구현 함으로써, 비용을 절감하고 설치 공간을 최소화할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 감지신호 처리부의 상세 블록도이다.
도 3a 내지 도 3e는 도 2 각부의 파형도이다.
도 4의 (a) 내지 (c)는 감지된 소리 중에서 진동에 의해 발생된 소리를 제거하는 원리는 나타낸 예시도이다.
도 5는 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치의 다른 실시예를 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명에 따른 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 방법의 순서도이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 하고, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이므로 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것으로 보아서는 아니 되며, 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 관한 정보 디스플레이 장치의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치의 블록도이다.

도 1을 참조하면 본 발명에 따른 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치(100)는 제1 내지 3 복합센서(111-113), 제1 내지 3 감지신호 처리부(121-123), 제어부(130) 및 디스플레이(140)를 포함한다.

제1 내지 3 복합센서(111-113)는 자동차의 고장 진단을 하고자 하는 부품의 부위에 설치되고, 이들은 해당 부품에서 발생되는 소리와 진동을 각기 검출하여 그에 따른 신호들을 출력한다.

자동차에서 제1 내지 3 복합센서(111-113)가 설치될 수 있는 부위는 특별하게 한정되지 않는다. 예를 들어, 타이밍 벨트, 베어링 등속 조인트, 브레이크 라이닝 또는 패드, 타이어, 부싱류, 터보차져, 휠의 허브베어링, 댐퍼, 휠의 고무 부싱 또는 볼트 등에 설치될 수 있다.

본 실시예에서, 제1 복합센서(111)는 자동차의 브레이크 패드 부위에 설치되고, 제2 복합센서(112)는 자동차 엔진룸의 타이밍 벨트 부위에 설치되고, 제3 복합센서(113)는 타이어에 설치된 것을 예로 하여 설명한다.

제1 내지 3 복합센서(111-113)는 각각 소리센서 및 진동센서를 구비하여 해당 부품에서 발생하는 소리와 진동을 감지하여 그에 따른 감지신호를 출력한다. 제1 내지 3 복합센서(111-113)들은 설치 위치가 상이할 뿐 소리와 진동을 감지하여 그에 따른 감지신호를 출력하는 동작 원리는 동일하므로, 여기에서는 제1복합센서(111)를 예로 하여 설명한다.

도 2는 도 1에서 감지신호 처리부에 대한 상세 블록도이고, 도 3a 내지 도 3e는 도 2 각부의 파형도이다.

제1 복합센서(111)는 소리 센서와 진동 센서를 구비한다. 상기 소리센서는 자동차의 브레이크 패드 부위에서 발생되는 소리를 감지하여 그에 따른 소리 데이터(SD)를 출력한다. 상기 소리 센서는 마이크일 수 있다. 상기 진동센서는 상기 브레이크 패드 부위에서 발생되는 진동을 감지하여 그에 따른 진동 데이터를 출력한다.

제1 복합센서(111)는 상기 소리 센서와 진동 센서가 포함된 하나의 모듈 형태로 구성될 수 있다. 참고로, 소리 센서로 사용되는 마이크는 매우 얇은 진동판과 전자석을 구비하는데, 전자석은 소리에 의한 진동의 떨림을 전기적인 신호로 변환하여 출력한다. 그런데, 소리가 없는 곳에서 마이크가 흔들리면 진동판이 떨리게 되어 소리는 없지만 마치 소리가 있는 것처럼 소리 감지 신호가 출력된다. 이와 같은 현상을 이용하여 소리와 진동을 구분할 수 있다.

제1 감지신호 처리부(121)는 상기 제1 복합센서(111)의 소리 센서에서 출력되는 소리 데이터(SD)를 처리하는데, 이때 소리 성분 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 순수한 소리 성분의 신호만을 출력한다.

이의 처리과정을 도 2 및 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 2를 참조하면, 제1 감지신호 처리부(121)는 윈도윙부(120A), 단시간 프리에 변환부(120B), 필터부(120C), 주파수/시간 융합부(120D) 및 컨벌루션 연산부(120E)를 포함한다.

윈도윙부(120A)는 연속적으로 발생되는 도 3a와 같은 소리 데이터(SD)의 영역 중에서 특정 영역을 한정하는 역할을 한다. 이를 위해 윈도윙부(120A)는 윈도우를 이용하여, 제1 복합센서(111)에서 공급되는 소리 데이터(SD)를 윈도윙(windowing)한다. 여기서 윈도잉이란 M개의 샘플에 윈도잉 함수를 곱하는 것을 의미하며, 윈도잉 함수는 직교주파수분할(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심볼의 스퓨리어스(Spurious) 성분을 줄이기 위한 함수를 의미한다.

단시간 프리에 변환부(120B)는 상기 윈도윙부(120A)로부터 공급되는 한정된 소리 데이터를 단시간 푸리에 변환(STFT : Short-Time Fourier Transform)하여 도 3b와 같은 시간-주파수 영역(차원)의 소리 데이터로 변환한다.

필터부(120C)는 상기 시간-주파수 영역의 소리 데이터를 저역 필터링하여 도 3c와 같은 형태의 데이터로 출력하고, 이에 의해 신호의 잡음이나 신호 왜곡 등이 저감된다. 이때, 필터부(120C)는 소리 센서를 통해 감지된 소리 성분 중에서 진동 센서에 의해 감지된 신호를 근거로 진동에 의한 소리를 제거하여 순수한 소리 성분의 신호만을 출력할 수 있게 된다.

도 4는 필터부(120C)에 의해 상기와 같이 소리 센서를 통해 감지된 소리 성분 중에서 진동에 의해 발생된 소리 성분을 제거하는 원리는 예시적으로 나타낸 것이다. 즉, 시간/주파수 변환(FFT)된 진동 신호의 파형이 도 4의 (a)와 같고, 시간/주파수 변환(FFT)된 소리 신호의 파형이 도 4의 (b)와 같은 경우, 필터부(120C)는 소리 성분 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 도 4의 (c)와 같이 순수한 소리 신호만을 출력할 수 있게 된다.

주파수/시간 융합부(120D)는 상기 단시간 프리에 변환부(120B)에 의해 주파수 영역으로 변환된 소리 데이터를 주파수-시간 융합 방법(Frequency-Time Domain Method)을 이용하여, 시간 영역에 대하여 중첩하여 도 3d와 같은 형태의 소리 데이터로 출력한다.

컨벌루션 연산부(120E)는 상기 주파수/시간 융합 처리된 소리 데이터를 기준으로 다른 소리 데이터가 상대적인 시간 변화를 갖는 것을 컨벌루션 연산하고, 그 연산 결과에 따라 시간에 따라 서로 다른 두 소리 데이터를 합성하여 도 3e와 같은 형태의 소리 데이터로 출력한다.

제어부(130)는 상기와 같은 경로를 통해 공급되는 소리 감지 데이터를 근거로 하여 상기 브레이크 패드, 타이밍 벨트 및 타이어를 진단하고, 그 진단 결과를 디스플레이(140)에 표시함과 아울러 알람을 발생하게 된다.

이를 위해, 제어부(130)는 기준데이터 생성모드(초기 모드)에서, 고장 진단 장치(100)가 자동차에 설치된 시점으로부터 소정 기간 예를 들어, 자동차가 운행된 1 주일 동안에 상기와 같이 공급되는 소리 감지 데이터를 소정 주기로 수집하여 딥러닝(Deep Learning)을 수행하고, 그에 따른 기준 데이터를 빅데이터(big data) 형태로 생성하여 내부의 메모리 또는 데이터베이스(도면에 미표시)에 저장한다. 이때, 제어부(130)는 자동차가 정상적으로 주행하고 있는 상태에서 감속, 속도별, 조향 상태, 탑승인원 등에 따라 수집된 소리 감지 데이터에 대하여 딥러닝을 수행한다.

이와 같이 딥러닝을 통해 기준 데이터를 생성하는 이유는 고장 진단 장치(100)가 자동차에 설치된 시점 예를 들어, 사용자가 새 자동차를 구입한 시점에서 자동차의 부품들은 정상적인 상태이므로, 이 때의 데이터들을 기준으로 차후에 부품들의 고장 여부를 판단하기 위함이다.

이와 같이 자동차의 고장 진단을 위해 기준 데이터로서 자동차에 관계없이 통일된 데이터를 사용하는 것이 아니라, 해당 자동차에서 직접 취득한 주행 시의 소리 감지 데이터를 기준 데이터로 채택하게 되므로, 자동차의 오진단율을 대폭적으로 줄일 수 있는 효과가 있다.

이후, 제어부(130)는 고장 진단모드에서, 자동차 주행 시 상기와 같은 경로를 통해 공급되는 소리 감지 데이터를 기준 데이터와 비교하여 그들 간의 차이의 정도에 따라 해당 부품에 고장이 발생되거나 교체 시기에 도달되었다는 알리는 메시지를 디스플레이(140)에 소정 주기로 표시하고, 다른 한편으로는 알람을 발생한다.

여기서, 자동차 주행 시 획득한 소리 감지 데이터를 기준 데이터와 비교할 때, 비교 대상은 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들어, 주파수, 증폭도, 빈도수, 소리 및 진동의 패턴 등이 포함될 수 있다.

예를 들어, 제어부(130)가 자동차 주행 시 제1 복합센서(111) 및 제1 신호 처리부(121)를 통해 감지된 소리 감지 데이터와 기준 데이터를 비교한 결과 그 차이가 10% 이하인 것으로 판명되면 브레이크 패드가 정상 상태인 것으로 판단한다.

다른 예로써, 제어부(130)가 자동차 주행 시 제2 복합센서(112) 및 제2 신호 처리부(122)를 통해 감지된 소리 감지 데이터와 기준 데이터를 비교한 결과 그 차이가 20% 정도인 것으로 판명되면 타이밍 벨트의 교환 시기에 근접한 것으로 판단하여 그 사실을 디스플레이(140)를 통해 사용자에게 통보한다.

또 다른 예로써, 제어부(130)가 자동차 주행 시 제3 복합센서(113) 및 제3 신호 처리부(123)를 통해 감지된 소리 감지 데이터와 기준 데이터를 비교한 결과 그 차이가 30% 정도인 것으로 판명되면 타이어의 교환 시기에 도달된 것으로 판단하여 그 사실을 디스플레이(140)를 통해 사용자에게 통보하고 알람을 발생한다.

따라서, 사용자는 상기와 같이 디스플레이(140)에 표시되는 자동차의 진단 정보를 근거로 해당 부품을 적절한 시점에서 새 부품으로 교체할 수 있게 된다. 이에 따라, 자동차 정비업소를 방문하지 않고도 적절한 시기에 해당 부품을 교체할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자는 자동차의 부품 교체를 위해 별다른 주의를 기울이지 않고도 적절한 시점에서 해당 자동차 부품을 교체하여 항상 안전운전이 보장되는 효과가 있다.

상기 도 1의 실시예에서는 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치(100)가 하나의 단일 제품으로 구현된 것을 예로 하여 설명하였다.

그러나, 본 발명에 따른 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치가 다양 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치를 구성하는 요소 중 일부가 자용차용 단말기의 구성요소와 공용하는 형태로 구현될 수 있다. 여기서, 자동차용 단말기는 블랙박스, 네비게이션 및 RSE(Rear Seat Entertainment) 중에서 어느 하나를 의미할 수 있다.

도 5는 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치(100)의 구성요소들 중에서 제1 내지 3 복합센서(111-113)를 제외한 제1 내지 3 신호 처리부(121-123)와 제어부(130), 디스플레이(140)가 자동차용 단말기(200)의 구성요소와 공용하는 형태로 구현된 것을 나타낸 것이다.

한편, 도 6은 본 발명에 따른 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 방법의 순서도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 방법은 자동차의 부품들 중에서 목적한 부품에서 발생되는 소리 및 진동 신호를 감지하여 신호 처리를 수행하는 단계(S1,S2), 기준데이터 생성모드에서 소리 데이터에 대한 딥러닝을 기 설정된 시간동안 수행하여 기준데이터를 생성하는 단계(S3,S4), 고장 진단모드에서 소리 데이터와 기준 데이터를 비교하여 차이가 기준치 이상일 때 해당 부품에 대해 교체 시기 또는 고장 발생 시기에 도달되었음을 통보하는 단계(S6-S7)을 포함한다.

소리 및 진동 신호 감지 단계(S1)에서는 소리 센서와 진동 센서를 구비한 복합센서들을 이용하여 자동차의 부품들 중에서 목적한 부품에서 발생되는 소리와 진동을 감지하여 그에 따른 감지신호를 출력한다.

감지신호 처리 단계(S2)에서는 신호 처리부를 이용하여, 복합센서에서 출력되는 소리 데이터 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 순수한 성분의 소리 데이터를 출력한다.

이를 위해 상기 감지신호 처리 단계(S2)는 윈도윙부를 이용하여 연속적으로 발생되는 소리 데이터(SD)의 영역 중에서 특정 영역을 한정하는 단계, 상기와 같이 한정된 소리 데이터를 단시간 프리에 변환(STFT)하여 시간-주파수 영역(차원)의 소리 데이터로 변환하는 단계, 필터부를 이용하여 상기 시간-주파수 영역의 소리 데이터를 저역 필터링하여 잡음이나 신호 왜곡 등이 저감된 순수한 소리 성분의 데이터를 출력하는 단계, 주파수/시간 융합부를 이용하여 상기 주파수 영역으로 변환된 소리 데이터를 주파수-시간 융합 방법으로 시간 영역에 대하여 중첩한 형태의 소리 데이터로 출력하는 단계, 컨벌루션 연산부를 이용하여 상기 주파수/시간 융합 처리된 소리 데이터를 기준으로 다른 소리 데이터가 상대적인 시간 변화를 갖는 것을 컨벌루션 연산하고, 그 연산 결과에 따라 시간에 따라 서로 다른 두 소리 데이터를 합성한 형태의 소리 데이터로 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

딥러닝 수행 단계(S4)에서는 현재 모드가 기준데이터 생성모드일 때, 상기와 같은 경로를 통해 출력되는 순수한 성분의 소리 데이터에 대하여 딥러닝을 미리 설정된 시간(예: 일주일) 또는 횟수(예: 100회) 동안 실시한다.

기준데이터 생성 단계(S5)에서는 상기 딥러닝 수행 결과를 근거로 하여 기준데이터를 생성한다.

소리 데이터와 기준 데이터 비교 단계(S6)에서는 현재 모드가 진단모드일 때, 상기와 같은 경로를 통해 출력되는 순수한 성분의 소리 데이터와 상기 기준 데이터를 비교하는 동작을 반복 수행한다. 여기서, 소리 감지 데이터를 기준 데이터와 비교할 때, 비교 대상은 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들어, 주파수, 증폭도, 빈도수, 소리 및 진동의 패턴 등이 포함될 수 있다.

부품의 고장 발생 통보 단계(S8)에서는 상기 소리 데이터와 상기 기준 데이터를 비교하여 그들 간의 차이가 기준치 이상인 경우, 해당 부품의 교체 시기 또는 고장 수리 시간에 도달된 것을 디스플레이를 통해 통보한다. 이때, 부저를 통해 경고음을 주기적으로 발생할 수 있다.

이상과 같은 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

100 : 고장 진단장치 111-113 : 제1 내지 3 복합센서
120A : 윈도윙부 120B : 단시간 프리에 변환부
120C : 필터부 120D : 주파수/시간 융합부
120E : 컨벌루션 연산부 121-123 : 제1 내지 3 신호 처리부
130 : 제어부 140 : 디스플레이
200 : 자동차용 단말기

Claims (7)

1. 자동차의 부품들 중에서 목적한 부품에서 발생되는 소리와 진동을 각기 검출하여 그에 따른 신호들을 출력하는 제1 내지 3 복합센서(111-113);
   상기 제1 내지 3 복합센서(111-113)에서 출력되는 소리 데이터와 진동 데이터를 공급받아 소리 성분 중에서 진동에 의한 소리 성분을 제거하여 순수한 소리 성분의 소리 데이터를 각기 출력하는 제1 내지 3 신호 처리부(121-123);
   기준데이터 생성모드에서, 상기 제1 내지 3 신호 처리부(121-123)로부터 각기 공급되는 소리 감지 데이터를 딥러닝(Deep Learning)하여 기준 데이터를 생성한 후, 고장 진단모드에서 공급되는 소리 데이터를 상기 기준데이터와 비교하여 고장 발생여부를 판단하는 제어부(130); 및
   상기 제어부(130)에 의해 판단된 고장 정보를 표시하고 알람을 발생하는 디스플레이(140);를 포함하는 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치에 있어서,
   상기 제1 내지 3 신호 처리부(121-123)는 각각 연속적으로 발생되는 상기 소리 데이터 영역 중에서 특정 영역을 한정하는 윈도윙부(120A)와; 상기 윈도윙부(120A)로부터 공급되는 소리 데이터를 단시간 프리에 변환(STFT)하여 시간-주파수 영역의 소리 데이터로 변환하는 단시간 프리에 변환부(120B)와; 상기 시간-주파수 영역의 소리 데이터를 저역 필터링하여 잡음이나 신호 왜곡 등이 저감된 순수한 소리 성분의 데이터를 출력하는 필터부(120C)와; 상기 주파수 영역으로 변환된 소리 데이터를 주파수-시간 융합 방법으로 시간 영역에 대하여 중첩한 형태의 소리 데이터로 출력하는 주파수/시간 융합부(120D); 및 상기 주파수/시간 융합 처리된 소리 데이터를 기준으로 다른 소리 데이터가 상대적인 시간 변화를 갖는 것을 컨벌루션 연산하고, 그 연산 결과에 따라 시간에 따라 서로 다른 두 소리 데이터를 합성한 형태의 소리 데이터로 출력하는 컨벌루션 연산부(120E); 를 더 포함하여 이루어지도록 한 것을 특징으로 하는 복합센서를 이용한 자동차의 고장 진단 장치.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제

Images