KR20240047615A - 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법에 관한 것이다. 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 차량의 이동 경로 상에 복수 개의 마이크와 복수 개의 스피커를 다중 및 다층 구조로 설치하고 능동 소음 제거를 위한 능동 소음 제거 제어 장치를 구비한다. 능동 소음 제거 제어 장치는 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 감지된 소음 및 잡음 신호를 분석하여 소음 및 잡음 신호를 제거 및 상쇄하기 위한 역위상의 파동 신호를 추출 및 발생하고, 이를 스피커로 출력하여 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시킨다. 따라서 본 발명에 의하면, 차량의 주행 중에 소음 및 잡음 발생 시, 딥러닝 반복 학습에 의해 초고속으로 반응하여 소음 및 잡음 신호에 대응되는 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시켜서 출력함으로써, 차량의 도로 주변에서 대규모이며 지속적으로 발생되는 소음 및 잡음을 신속하고 정밀하게 제거하거나 감소시킬 수 있다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 차량의 이동 경로 상에 설치되는 능동 소음 제거 제어 장치를 이용하여 소음 및 잡음에 대한 음향 신호와 소음 및 잡음을 제거하는 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 반복 학습하고, 차량의 주행 중에 소음 및 잡음 발생 시, 능동 소음 제거 제어 장치로부터 딥러닝 기술을 이용하여 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시켜서 신속하게 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법에 관한 것이다.
최근 생활 수준의 향상과 경제 발전으로 주거 환경의 질에 대한 거주자의 요구 수준이 점점 높아지고 있는 가운데 중요한 이슈로 떠오르는 문제가 주거용 건축물의 소음이다. 소음은 산업 현장 뿐만 아니라, 가정과 같은 인간 실생활에 밀접한 영향을 미치고 있다. 특히 아파트 등의 보급으로 주거 생활이 집적화되고 자동차의 보급으로 창문 등을 통해 전파되는 외부 소음이 문제가 되고 있다.
공동 주택의 소음을 발생시키고 있는 대표적인 외부 소음은 도로 교통 소음이며, 일반적으로 다른 소음들은 제한적, 순간적이며 또한 소음의 강도 자체가 그리 심하지 않은 경우가 많은 반면에, 도로 교통 소음은 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음 예를 들어, 차량의 엔진음, 차량 자체에서 발생되는 소음, 차량의 타이어와 도로 노면 사이에서 발생되는 마찰 소음 등이 도로의 주변에서 지속적으로 발생하고 있어 도로 인근에 거주하고 있는 주민들의 민원이 끊이지 않고 있는 실정이다.
외부에서 전파되는 소음을 감쇄시키는 기법으로는 예컨대, 흡음재나 방음재를 이용한 수동 소음 제어 기법과, 중첩의 원리를 이용한 능동 소음 제어 기법이 있으며, 수동 소음 제어 기법은 저주파 소음에 대해서는 소음 감쇄 효과가 떨어지므로, 최근에는 능동 소음 제어 기법이 활발히 연구, 개발되고 있다.
능동 소음 제어는 소음파를 평면파(plane wave)로 취급할 수 있는 1차원 음향 공간에서의 문제와 평면파로 취급할 수 없는 3차원 음향 공간에서의 문제로 나눌 수 있는데, 지금까지는 실시간 제어의 어려움 때문에 덕트, 엔진의 배기관(exhaust) 등 1차원 음향 공간에서의 소음 제어가 주로 연구되어 왔다.
도로 교통 소음 저감을 위해 대표적으로 사용되고 있는 방법으로 도로 옆 방음벽을 설치하여 소음을 차단하고 있다. 그러나 방음벽 설치 및 유지 관리에 소요되는 비용이 과다하다고 지적되고 있으며, 한없이 높아져 가는 방음벽으로 인해 주변경관을 저해하는 문제 또한 발생하고 있다. 또 방음벽을 이용한 수동 소음 제어 기술 개발은 꾸준한 연구와 관련 제도의 마련으로 회절음의 저감에 한계가 있음에도 불구하고 현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 반면에, 능동 소음 제어 기술 개발은 신호 처리 기술의 부족으로 인한 특정한 저주파수에서는 효과적인 결과를 얻었지만 고주파수의 음압 상승 및 관련 제도 마련의 미흡으로 인해 적극적인 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다.
그러나 최근에는 DSP 기술의 발달로 자동차와 비행기의 내부에서와 같이 3차원 음향 공간에서의 능동 소음 제어 문제와 소음 신호파의 특성 및 온도, 습도 등 주변 환경이 변할 때도 잘 적응하는 1차원 및 3차원 음향 공간에서의 적응 능동 소음 제어 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
이에 따라 차량의 주행 중에 차량의 이동 경로 상에서 발생되는 소음 및 잡음을 신속하게 제거하기 위하여, 능동 소음 제어 기법을 이용한 시스템의 개발과 기존 방음벽의 성능을 향상시키기 위해 전자식 소음 저감 기술의 기초 핵심 기술 확보와 시스템 개발이 필요하다.
본 발명의 목적은 차량의 도로 주변에 설치되어 차량 주행 중에 발생되는 연속적이고 대형으로 발생되는 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음에 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 발생시켜서 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 능동 소음 제거 방식을 이용하여 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 역위상 가공 파동 신호를 딥러닝 학습하여 소음 및 잡음 발생 시, 신속하고 정밀하게 역위상 가공 파동 신호를 발생시키는 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위한, 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 차량의 도로 상에 설치되는 복수 개의 능동 소음 제거 제어 장치를 통해 소음 및 잡음에 매칭된 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생하는데 그 한 특징이 있다. 이와 같은 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 지향성 스피커를 통해 역위상 가공 파동 신호를 소음 발생원 방향으로 발생시켜서 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시킬 수 있다.
이 특징에 따른 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템은: 차량의 이동 경로 상의 서로 다른 위치에 다중 및 다층 구조로 설치되어 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음에 대한 음향 신호를 감지하는 복수 개의 마이크; 사전에 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 음향 신호를 능동 소음 제거 방식으로 신호 처리하여 음향 신호에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 생성하고, 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 저장하여 데이터베이스화하고, 저장된 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습하고, 상기 마이크로부터 음향 신호가 감지되면, 반복 학습에 의해 감지된 음향 신호에 대응되는 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생하여 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 적어도 하나의 능동 소음 제거 제어 장치; 및 차량의 이동 경로 상의 상기 마이크들 각각에 대응하여 설치되고, 상기 능동 소음 제거 제어 장치로부터 발생된 역위상 가공 파동 신호를 각각 출력하는 복수 개의 스피커를 포함한다.
이 특징에 있어서, 상기 능동 소음 제거 제어 장치는, 상기 마이크로부터 전송되는 음향 신호를 디지털 신호로 변환하는 수신 변환기; 상기 수신 변환기로부터 출력된 디지털 신호를 받아서 음향 신호를 분석 및 연산 처리하고, 음향 신호에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 생성하는 신호 처리부; 상기 신호 처리부로부터 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 저장된 데이터들을 반복 학습하여 상기 마이크로부터 음향 신호가 전송되면, 음향 신호에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 추출하여 상기 신호 처리부로 전송하는 인공지능 데이터 처리부; 상기 신호 처리부로부터 출력된 역위상 가공 파동 신호를 아날로그 신호로 변환하는 송신 변환기; 상기 송신 변환기로부터 변환된 아날로그 신호를 증폭하여 역위상 가공 파동 신호에 대응되는 음향 신호를 상기 스피커로 출력하는 신호 발생기; 및 상기 인공지능 데이터 처리부로부터 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 저장 및 관리하고, 저장된 데이터들을 상기 인공지능 데이터 처리부로 인공지능 기반으로 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습하도록 제공하고, 반복 학습에 따른 데이터를 업데이트하여 저장하는 데이터 저장부를 포함한다.
이 특징에 있어서, 상기 도로용 능동 소음 제거 시스템은, 상기 스피커들 각각으로부터 출력되는 역위상 가공 파동 신호를 감지하여 역위상 가공 파동 신호의 검증을 위한 피드백 신호를 상기 능동 소음 제거 제어 장치로 전송하는 복수 개의 피드백 마이크;를 더 포함하되, 상기 능동 소음 제거 제어 장치는, 상기 피드백 마이크들 각각으로부터 전송된 피드백 신호를 통해 음향 신호에 매칭된 최적의 역위상 가공 파동 신호인지를 더 분석 및 반복 학습하여 음향 신호에 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 상기 스피커로 출력시킨다.
이 특징에 있어서, 상기 스피커는 지향성 스피커로 구비되고; 상기 능동 소음 제거 제어 장치는, 적어도 상기 마이크의 위치, 상기 스피커와 상기 마이크 간의 방향, 거리, 폭 및 높이, 음향 신호의 세기에 따라 역위상 가공 파동 신호를 더 조절하여 딥러닝 학습한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 인공지능 기반의 딥러닝 기술의 능동 소음 제거 제어 장치를 차량의 이동 경로 상에 설치하고, 딥러닝 기술을 이용하여 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 신속하고 정밀하게 제거하는데 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 발생 및 출력시킬 수 있다.
또 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 복수 개의 마이크와 복수 개의 스피커들을 도로 주변에 다중 및 다층 구조로 설치함으로써, 차량의 주행 중에 대규모이며 지속적으로 발생되는 소음 및 잡음을 딥러닝 기술을 이용하여 신속하고 효율적으로 제거하거나 감소시킬 수 있다.
또 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 인공지능 기반의 딥러닝 기술의 능동 소음 제거 제어 장치를 이용하여 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음이 감지되면, 딥러닝 기술을 이용하여 연산 처리없이 학습된 역위상 가공 파동 신호를 초고속으로 반응하여 추출 및 발생시킴으로써, 소음 제거 및 감쇄를 위한 소요 시간을 최소화할 수 있고, 신속하고 정밀하게 대응이 가능하다.
또 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 소음 및 잡음이 스피커의 물리적 지향성, 기존 방음벽 및 집중 소음 제거 구역에 설치, 설치 각도 및 설치 위치에 따라 자유롭게 변형, 설정하여 최적화된 역위상 파동 신호를 발생시킴으로써, 차량의 주행 중에 발생된 소음 및 잡음을 제거하고 소음 및 잡음의 방호벽 월경을 방지할 수 있다.
또한 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 지향성 스피커를 적용하고, 소음 발생원과의 방향, 거리, 폭 및 높이, 신호의 세기 등에 따른 맞춤형의 인공지능(AI) 능동 소음 제거(ANC) 기능을 제공함으로써, 도로 주변에 설치된 방음벽을 월경하는 소음 및 잡음까지도 능동 소음 제거가 가능하다.
뿐만 아니라, 본 발명의 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거 제어 장치를 차량의 이동 경로 상에 설치 가능하게 구비함으로써, 예를 들어, 방음벽의 길이, 소음 세기, 도로 주변의 건물 단지의 규모 및 크기 등 설치 장소의 환경에 따라 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거 제어 장치의 갯수를 조절하여 전기적으로 연결시켜서 쉽게 증설이 가능하다.
도 1 및 도 2는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면들,
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 도면들,
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건축물 주변 도로나 터널 구간에 설치된 도로용 능동 소음 제거 시스템의 지향성 스피커를 이용한 구성을 도시한 도면들,
도 8 및 도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 통합형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도들,
도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따른 일체형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도, 그리고
도 11은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 처리 수순을 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 도면들,
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건축물 주변 도로나 터널 구간에 설치된 도로용 능동 소음 제거 시스템의 지향성 스피커를 이용한 구성을 도시한 도면들,
도 8 및 도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 통합형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도들,
도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따른 일체형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도, 그리고
도 11은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 처리 수순을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 서술하는 실시예로 인해 한정되어지는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 구성 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어진 것이다.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 제거하거나 감쇄시키기 위해, 차량의 이동 경로 상에 설치되는 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하고, 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음 신호를 감지 및 분석하여 소음 및 잡음 신호를 제거 및 상쇄하기 위한 역위상의 파동 신호를 추출 및 발생하여 소음 발생원 방향으로 출력시킨다.
따라서 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템은 차량의 이동 경로 상에 설치된 능동 소음 제거 제어 장치를 이용하여 소음 및 잡음 발생 시, 딥러닝 반복 학습에 의해 초고속으로 반응하여 소음 및 잡음 신호에 대응되는 최적화된 역위상의 파동 신호를 추출 및 발생시켜서 출력함으로써, 차량의 주행 중에 대규모이며 지속적으로 발생되는 소음 및 잡음을 신속하고 정밀하게 제거하거나 감소시킬 수 있다.
이하 첨부된 도 1 내지 도 11을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면들이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 도면들이며, 그리고 도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 건축물 주변 도로나 터널 구간에 설치된 도로용 능동 소음 제거 시스템의 지향성 스피커를 이용한 구성을 도시한 도면들이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 능동 소음 제거(Active Noise Cancellation : ANC) 방식으로 제거하기 위하여, 인공지능(AI) 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 소음 및 잡음에 대한 음향 신호와 음향 신호에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 반복 학습하여 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 소음 및 잡음이 감지되면, 신속하고 정밀한 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시켜서 소음 및 잡음을 제거하거나 최소화시킨다.
이러한 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 복수 개의 마이크(200, 200a)와 복수 개의 스피커(300, 300a)들을 도로(20 ~ 26)의 양측 주변 예를 들어, 건물(40)들이 위치하는 주거 지역, 인구 밀집 지역, 상업 지역, 지하 구간, 터널 구간 등의 방음벽(30) 및 그 주변, 지하(미도시됨)나 터널(50)의 내부 구간 등에 다중 및 다층 구조로 배치하여 설치하고, 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 감지하고, 능동 소음 제거 제어 장치(100, 100a)를 통해 딥러닝 기술을 적용하여 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 대형 지역 및 구역의 대규모이고 지속적인 소음 및 잡음 발생을 제거하거나 최소화할 수 있도록 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시킨다.
따라서 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 능동 소음 제거 방식에 따른 별도의 신호 처리 과정없이 딥러닝 학습에 의해 소음 및 잡음에 대응하여 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시킴으로써, 신속하고 정확하게 소음 및 잡음 제거가 가능하다.
또 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 지향성 스피커(300, 300a)를 적용하여 소음 발생원 예컨대, 마이크(200, 200a)의 위치, 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a) 사이의 방향, 거리, 폭 및 높이, 신호의 세기 등에 따른 맞춤형의 인공지능(AI) 능동 소음 제거(ANC) 기능을 제공함으로써, 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 설치된 방음벽(30)을 월경하는 소음 및 잡음까지도 능동 소음 제거가 가능하다.
이를 위해 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 복수 개의 마이크(200, 200a), 적어도 하나의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a) 및 복수 개의 스피커(300, 300a)를 포함한다. 또 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 도 8 내지 도 10에 도시된 바와 같이, 복수 개의 피드백 마이크(210, 210a)를 더 포함한다.
구체적으로, 차량(10 ~ 16)은 예를 들어, 자동차, 버스, 트럭 등 다양한 차종들을 포함하고, 차량(10 ~ 16)의 이동 경로를 따라 주행 중에 소음 및 잡음이 발생된다. 이 때, 이동 경로는 예를 들어, 고속도로, 국도, 지방도 등의 복선 및 단선의 도로(20 ~ 24)로서, 차량(10 ~ 16)이 주행하는 선형 구조를 갖는다. 또 이동 경로 상의 도로(20 ~ 24) 양측에는 다양한 형태의 건물(50 : B1 ~ B7)들이 포함된 주거 단지, 근린 시설, 공공 시설, 상가 시설 등이 구비될 수 있다. 이러한 건물(50)들에는 예를 들어, 아파트, 학교, 빌라, 병원, 상가 등이 포함될 수 있다. 또 이동 경로에는 차량(10 ~ 16)이 운행 및 통과하는 지하 구간, 터널(50) 구간의 도로(26)를 포함한다.
따라서 도로(20 ~ 24)와 건물(50) 사이, 지하 구간, 터널(50)의 내부 구간의 양측 등 이동 경로 상에는 복수 개의 마이크(200, 200a)와 복수 개의 스피커(300, 300a)가 서로 다른 위치에 각각 설치된다. 이동 경로 상에는 도로(20 ~ 24) 양측 즉, 도로(20 ~ 24)와 건물(50)들 사이에 방음벽(30)이 설치되고, 방음벽(30) 및 그 주변, 또는 별도의 지지대(32) 등을 이용하여 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a) 및 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a) 각각이 복수개로 설치된다. 또 지하 구간이나 터널(50)의 내부 구간의 이동 경로 상에는 도로(26) 양측 즉, 지하 구간이나 터널(50)의 양측벽이나 별도의 지지대(미도시됨) 등을 이용하여 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a) 및 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a) 각각이 복수개로 설치된다.
이러한 도로(20 ~ 26)는 차량(10 ~ 16)이 양방향 또는 단방향으로 주행이 가능한 복선 구조나 단선 구조로 구비될 수 있으며, 도로(20 ~ 24)의 일측 또는 양측 각각에 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)이 설치된다. 예컨대, 도로(20 ~ 24)의 양측 주변에 설치된 도로(20 ~ 24)와 방음벽(30) 사이에는 마이크(200, 200a)가 설치될 수 있으며, 방음벽(30) 또는 방음벽(30) 주변에 별도의 지지대(32) 등을 이용하여 스피커(300, 300a)와 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)가 설치될 수 있다. 또 지하나 터널(50)의 도로(26)에는 내부 양측벽에는 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a)가 설치되고, 그 주변에 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)가 설치될 수 있다.
따라서 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a)들 각각은 도로(20 ~ 24)와 건물들 사이, 지하 구간이나 터널(50) 구간 내부에 고정 설치되어 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 감지하고, 이에 대응하는 역위상의 가공 파동 신호를 소음 발생원 방향으로 출력한다. 이 때, 스피커(300, 300a)들 각각은 도 3 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 예컨대, 지향성 스피커로 구비되고, 마이크(200, 200a)에 대응되는 소음 발생원의 위치, 소음 발생원과의 방향, 거리, 폭 및 높이, 소음의 세기 등에 따라 조절 설치되고 이에 따라 딥러닝 학습에 의해 최적화된 역위상의 가공 파동 신호를 출력한다.
본 발명의 실시예에서 마이크(200, 200a)와 스피커(300, 300a)들은 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)와 분리되는 통합형으로 구비되거나 하우징에 내장되는 일체형으로 구비될 수 있다. 즉, 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)는 복수 개의 마이크(200)와 복수 개의 스피커(300)들을 통합 제어하도록 구비되고, 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)는 하나의 마이크(200a)와 하나의 스피커(300a)를 단일 제어하도록 구비된다.
마이크(200, 200a)는 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 소음 및 잡음이 많이 발생되는 구간의 도로(20 ~ 24)와 방음벽(30) 사이, 방음벽(30) 또는 별도의 지지대(32) 등을 이용하여 복수 개가 설치된다. 또 마이크(200, 200a)는 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 소음 및 잡음이 많이 발생되는 지하나 터널(50) 구간의 도로(26) 양측벽 또는 별도의 지지대(미도시됨) 등을 이용하여 복수 개가 설치된다. 마이크(200, 200a)는 도로(20 ~ 24)와 방음벽(30) 사이, 방음벽(30)이나 지지대(32), 지하 구간이나 터널 구간의 도로(26) 양측벽 또는 그 주변의 지지대(미도시됨) 등의 서로 다른 위치에 각각 설치되어 음향 신호 수신을 위한 다중 및 다층 구조를 형성한다. 마이크(200, 200a)는 적어도 하나가 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)에 전기적으로 연결된다. 마이크(200, 200a)는 차량(10 ~ 16)과 도로(20 ~ 26) 사이 즉, 소음 발생원으로부터 발생되는 소음 및 잡음에 대한 음향 신호를 감지하고, 감지된 음향 신호를 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)로 전송한다.
스피커(300, 300a)는 마이크(200, 200a)들 각각에 대응하여 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 설치된다. 즉, 스피커(300, 300a)는 마이크(200, 200a)들 각각에 대응하여 도로(20 ~ 24)와 건물들 사이, 도로(26)와 지하 구간이나 터널(50) 구간의 양측벽 사이에 배치되고 방음벽(30) 및 그 주변의 지지대(32), 지하 구간이나 터널(50) 구간의 양측벽 및 별도의 지지대(미도시됨) 등을 이용하여 설치된다. 스피커(300, 300a)는 적어도 하나가 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)에 전기적으로 연결된다. 스피커(300, 300a)는 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)로부터 발생되는 역위상의 가공 파동 신호를 소음 발생원 방향으로 출력한다.
피드백 마이크(210, 210a)는 스피커(300, 300a)들 각각에 대응하여 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 설치된다. 피드백 마이크(210, 210a)는 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)에 전기적으로 연결된다. 피드백 마이크(210, 210a)는 스피커(300, 300a)로부터 출력되는 역위상 가공 파동 신호를 감지하여 역위상 가공 파동 신호를 검증하기 위한 피드백 신호를 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)로 전송한다. 이에 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 피드백 신호를 통해 소음 및 잡음의 음향 신호에 최적화된 역위상 가공 파동 신호인지를 분석하고, 이를 반복 학습 및 업데이트하여 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 스피커(300, 300a)로 발생시킨다.
그리고 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 설치된다. 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 설치된 도로(20 ~ 26) 주변 예를 들어, 방음벽(30) 또는 방음벽(30)과 그 주변의 건물 사이, 지하 구간이나 터널(50) 구간의 양측벽 사이 등에 설치된다.
능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 적어도 하나의 마이크(200, 200a)와 적어도 하나의 스피커(300, 300a)가 전기적으로 연결된다. 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 실시예에 따라 통합형 또는 일체형으로 구비된다. 즉, 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)는 복수 개의 마이크(200)와 복수 개의 스피커(300를 통합 제어하는 구성을 가지고, 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)는 하우징의 내부에 하나의 마이크(200a)와 하나의 스피커(300a)가 구비되고 이들을 단일 제어하는 구성을 갖는다.
능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 각각의 마이크(200, 200a)로부터 감지된 음향 신호를 전송받아서 딥러닝 학습에 의해 최적의 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시킨다. 이 때, 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 감지된 음향 신호 뿐만 아니라, 소음 발생원의 위치, 소음 발생원과의 방향, 거리, 폭 및 높이, 소음의 세기 등에 따라 조절된 역위상 가공 파동 신호를 딥러닝 학습한다. 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 매칭시켜 저장하고, 딥러닝 학습에 의해 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호의 데이터들을 업데이트한다. 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 발생된 역위상 가공 파동 신호를 해당 스피커(300, 300a)로 전송한다.
따라서 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 다중 및 다층 구조로 서로 다른 위치들 각각에 복수 개의 마이크(200, 200a)와 복수 개의 스피커(300, 300a)를 설치하고, 그 주변에 적어도 하나의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)를 설치하고, 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에서 발생되는 대형 지역 및 구역의 대규모이고 지속적인 소음 및 잡음 발생을 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)의 딥러닝 학습에 의해 제거하거나 최소화할 수 있도록 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시킨다.
구체적으로 본 발명의 실시예들에 따른 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치에 대한 구성과 기능 및 작용을 상세히 설명한다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 통합형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도들이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 제1 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2)은 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)를 이용하여 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 원천 소음을 제거하거나 상쇄시킨다.
이 실시예의 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)는 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상의 도로(20 ~ 26) 주변에 설치된 복수 개의 마이크(200, 210)와 복수 개의 스피커(300)들을 통합 제어하도록 구비된다. 마이크(200, 210)는 소스 마이크(200)와 피드백 마이크(210)를 포함한다.
구체적으로, 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)는 복수 개의 소스 마이크(200)와, 복수 개의 스피커(300) 및 복수 개의 피드백 마이크(210)들과 전기적으로 연결된다.
소스 마이크(Source MIC)(200)는 각각이 설치 위치에서 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 원천 소음을 감지하고 원천 소음에 대응되는 전기적인 신호 즉, 아날로그 음향 신호를 통합형 능동 소음 제거 제어 장치(100)로 전송한다.
피드백 마이크(Feedback MIC)(210)는 스피커(300)들 각각에 대향하는 위치에 설치된다. 피드백 마이크(210)는 역위상 가공 파동 신호를 검증하기 위하여, 스피커(300)로부터 출력되는 역위상 가공 파동 신호를 감지하여 디지털의 피드백 신호를 통합형 능동 소음 제거 제어 장치(100)로 전송한다.
스피커(300)는 예를 들어, 지향성 스피커로 구비되어, 소스 마이크(200)와 피드백 마이크(210)에 대응하는 위치에 설치된다. 스피커(300)는 각각이 설치 위치에서 소음 발생원 예컨대, 해당 소스 마이크(200)의 방향으로 역위상 가공 파동 신호를 출력하도록 설치된다. 즉, 스피커(300)는 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)로부터 발생되는 역위상 가공 파동 신호를 소음 발생원 방향으로 출력한다.
그리고 통합형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100)는 수신 변환기(110), 신호 처리부(120), 송신 변환기(130), 신호 발생기(140), 인공지능(AI) 데이터 처리부(150) 및 데이터 저장부(160)를 포함한다.
수신 변환기(110)는 예컨대, 아날로그 디지털 컨버터(ADC) 등으로 구비되고, 소스 마이크(200)들 각각으로부터 전송되는 원천 소음에 따른 아날로그 음향 신호를 입력받아서 디지털 신호로 변환하여 신호 처리부(120)로 출력한다.
신호 처리부(120)는 예컨대, 디지털 신호 프로세서(DSP) 등으로 구비되고, 수신 변환기(110)로부터 출력된 디지털 신호를 받아서 음향 신호를 분석 및 연산 처리하고, 이를 통해 디지털 모델링하여 음향 신호에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 생성한다. 신호 처리부(120)는 생성된 역위상 가공 파동 신호를 송신 변환기(130)로 출력한다. 신호 처리부(120)는 수신 변환기(110)로부터 음향 신호가 전송되면, 이에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 출력하는 상술한 능동 소음 제거(ANC) 과정들을 반복 수행하고, 이에 따라 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 데이터베이스화하도록 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)로 전송한다. 또 신호 처리부(120)는 피드백 마이크(210)로부터 피드백 신호를 전송받아서 스피커(300)로부터 출력되는 역위상 가공 파동 신호를 검증한다. 신호 처리부(120)는 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)로부터 딥러닝 기술에 의해 추출된 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 송신 변환기(130)로 출력한다.
송신 변환기(130)는 예컨대, 디지털 아날로그 컨버터(DAC) 등으로 구비되고, 신호 처리부(120)로부터 출력된 역위상 가공 파동 신호를 아날로그 신호로 변환하여 신호 발생기(140)로 출력한다.
신호 발생기(140)는 예컨대, 신호 증폭기(AMP) 등으로 구비되고, 송신 변환기(130)로부터 출력된 아날로그 신호를 증폭하여 스피커(300)로 역위상 가공 파동 신호에 대응하는 음향 신호를 발생한다.
인공지능(AI) 데이터 처리부(150)는 예컨대, 인공지능(AI) 프로세서 등으로 구비되고, 신호 처리부(120)로부터 전송된 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 상호 매칭시켜서 데이터 저장부(160)에 저장한다. 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)는 데이터 저장부에 저장된 데이터들을 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습한다. 이 때, 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)는 소음 발생원 즉, 마이크(200)와의 위치, 스피커(300)와 마이크(200) 사이의 방향, 거리, 폭 및 높이, 음향 신호의 세기 등에 따라 역위상 가공 파동 신호를 조절하고, 이를 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습한다. 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)는 신호 처리부(120)로부터 음향 신호가 전송되면, 이에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 데이터 저장부(160)로부터 추출하여 신호 처리부(120)로 전송한다. 이 때, 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)는 역위상 가공 파동 신호에 대한 특성 예를 들어, 이득(Gain) 산출, 역위상 제어, 위상 보정 등을 판별 및 처리하여 신호 처리부(120)로 전송한다.
그리고 데이터 저장부(160)는 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)로부터 음향 신호와 이에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 저장, 관리한다. 데이터 저장부(160)는 저장된 데이터들을 인공지능(AI) 데이터 처리부(150)로 인공지능 기반으로 딥러닝 학습하도록 제공하고, 이에 따라 데이터를 업데이트하여 데이터베이스를 구축한다.
이러한 통합형 능동 소음 제거 제어 장치(100)는 인공지능(AI) 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 넓은 영역대(예를 들어, 1Hz ~ 20,000Hz 범위)에서 발생하는 다양한 원천 소음 및 잡음에 대하여 각 영역대에 대비하는 역위상 가공 파동 신호를 스피커(300)를 통해 발생시켜서 다양한 차량(10 ~ 16)의 이동 중에 발생되는 소음 및 잡음을 딥러닝 기술을 통하여 처리된 역위상 가공 파동 신호를 학습하여 최적의 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 저장하고, 다양한 원천 소음 및 잡음이 유입되면 자동으로 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 초고속으로 반응하여 출력한다.
따라서 제1 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2)은 도 9에 도시된 바와 같이, 도로(20 ~ 26) 주변의 방음벽(30)이나 별도의 지지대(32), 지하 구간이나 터널(50) 구간의 양측벽이나 별도의 지지대(미도시됨) 등에 복수(N) 개의 소스 및 피드백 마이크(200, 210)를 다중 및 다층 구조로 설치하여 정밀한 음향 신호를 수신하고, 복수(N) 개의 스피커(300)를 소스 마이크(200)에 대응해서 다중 및 다층 구조로 설치하여 최적의 역위상 가공 파동 신호를 발생시켜서 연속적이고 대형의 소음 및 잡음을 제거 및 상쇄한다. 이 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2)은 마이크(200, 210)와 스피커(300)를 설치 장소의 환경 예를 들어, 방음벽의 길이, 소음 세기, 건물 단지의 규모 및 크기, 지하 구간 및 터널(50) 구간의 규모 및 크기 등에 따라 그 갯수를 조절하여 통합형 능동 소음 제거 제어 장치(100)에 전기적으로 연결시킬 수 있어 쉽게 증설이 가능하다.
그리고 도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따른 일체형 능동 소음 제거 제어 장치를 구비하는 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성을 도시한 블록도이다. 여기서는 제1 실시예의 구성과 차이점을 중점으로 설명하고, 동일한 기능의 구성에 대해서는 구체적인 설명은 생략한다.
도 10을 참조하면, 제2 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2a)은 하나의 마이크(200a)와 하나의 스피커(300a)를 단일 제어하는 일체형(All-In-One) 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)를 복수 개로 구비하여 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 원천 소음을 제거하거나 상쇄시킨다. 이 실시예의 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)는 하나의 하우징에 하나의 마이크(200a, 210a)와 하나의 스피커(300a)가 구비된다.
즉, 본 발명의 제2 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2a)은 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상의 도로(20 ~ 26) 주변에 마이크(200a, 210a)와 스피커(300a)가 배치되도록 복수 개의 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)가 설치된다. 마이크(200a, 210a)와 스피커(300a)들은 소음 발생원에 대응하고, 예를 들어, 도로(20 ~ 24)와 건물(미도시됨)들 사이에 설치된 방음벽(30), 별도의 지지대(32), 지하 구간 및 터널(50) 구간의 양측벽, 별도의 지지대(미도시됨) 등을 이용하여 다중 및 다층 구조로 배치된다.
구체적으로, 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)는 소음 수집용 소스 마이크(200a), 역위상 신호 검증용 피드백 마이크(210a), 역위상 신호 출력용 스피커(300a), 수신 변환기(110), 신호 처리부(120), 송신 변환기(130), 신호 발생기(140), 인공지능(AI) 데이터 처리부(150) 및 데이터 저장부(160)를 포함한다.
따라서 이 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2a)은 복수 개의 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)를 이용하여 소음 및 잡음에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 신속하고 정밀하게 발생시킴으로써, 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시킬 수 있다.
또 이 실시예의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2a)은 저감 강도에 맞는 증설이 가능한 마이크(200a, 210a)와 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a) 및 스피커(300a)를 모두 내장한 일체형 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100a)로 구성하여 차량(10)의 이동 경로 상에 설치됨으로써, 설치 장소의 환경 등에 따라 쉽게 증설이 가능하다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 차량(10 ~ 16)의 이동 경로 상에 복수 개의 마이크(200, 200a)와 복수 개의 스피커(300, 300a)를 다중 및 다층 구조로 설치하고, 이에 대응하여 복수 개의 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)를 설치하여, 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 연속적이고 대형으로 발생되는 원천 소음을 신속하고 정밀하게 제거하는데 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 발생 및 출력시킨다.
따라서 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 소음 및 잡음이 감지되면, 딥러닝 기술을 이용하여 연산 처리없이 학습된 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생시킴으로써, 소음 제거 및 감쇄를 위한 소요 시간을 최소화할 수 있고, 신속하고 정밀하게 대응이 가능하다.
계속해서 도 11은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 처리 수순을 도시한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 도로용 능동 소음 제거 시스템(2, 2a)은 먼저, 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)를 이용하여 소음 및 잡음 발생에 따른 음향 신호를 사전에 감지, 수집 및 분석하여 음향 신호에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 데이터베이스화하여 저장하고, 이를 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습한다. 이 때, 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 딥러닝 학습에 의해 음향 신호 뿐만 아니라, 소음 발생원 예컨대, 마이크(200, 200a)의 위치, 스피커(300, 300a)와 마이크(200, 200a) 사이의 방향, 거리, 폭 및 높이, 음향 신호의 세기 등에 따라 역위상 가공 파동 신호를 조절하고, 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 매칭시켜 저장하고, 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호의 데이터들을 업데이트한다.
단계 S400에서 마이크(200, 200a)는 차량(10 ~ 16)의 주행 중에 발생되는 원천 소음의 음향 신호를 감지하여 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)로 전송한다.
단계 S410에서 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 음향 신호를 실시간으로 수집하여 디지털 신호로 변환하고, 능동 소음 제거(ANC) 방식을 이용하여 신호 분석 및 처리하여 데이터베이스화하여 저장하고, 단계 S420에서 딥러닝 기술을 이용하여 음향 신호에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 저장한다.
단계 S430에서 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 추출된 역위상 가공 파동 신호를 발생시킨다. 단계 S440에서 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 해당 소음 발생원에 대응되는 스피커(300, 300a)로 출력시킨다.
단계 S450에서 피드백 마이크(210, 210a)는 스피커(300, 300a)로부터 출력된 역위상 가공 파동 신호를 감지하여 피드백 신호를 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)로 전송하여 역위상 가공 파동 신호를 검증한다. 이 때, 통합형 또는 일체형의 능동 소음 제거(ANC) 제어 장치(100, 100a)는 음향 신호에 대응하여 최적화된 역위상 가공 파동 신호이면, 스피커(300, 300a)로 출력시키고, 단계 S460에서 딥러닝 반복 학습 및 데이터를 업데이트하여 저장한다.
이상에서, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템의 구성 및 작용을 상세한 설명과 도면에 따라 도시하였지만, 이는 실시예를 들어 설명한 것에 불과하며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다.
2, 2a : 도로용 능동 소음 제거 시스템
10 ~ 16 : 차량
20 ~ 24 : 도로
30 : 방음벽
32 : 지지대
40 : 건물
50 : 터널
100, 100a : 능동 소음 제거 제어 장치
200, 200a : 마이크(소스 마이크)
210, 210a : 피드백 마이크
300, 300a : 스피커
10 ~ 16 : 차량
20 ~ 24 : 도로
30 : 방음벽
32 : 지지대
40 : 건물
50 : 터널
100, 100a : 능동 소음 제거 제어 장치
200, 200a : 마이크(소스 마이크)
210, 210a : 피드백 마이크
300, 300a : 스피커
Claims (4)
- 도로용 능동 소음 제거 시스템에 있어서:
차량의 이동 경로 상의 서로 다른 위치에 다중 및 다층 구조로 설치되어 차량의 주행 중에 발생되는 소음 및 잡음에 대한 음향 신호를 감지하는 복수 개의 마이크;
사전에 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 음향 신호를 능동 소음 제거 방식으로 신호 처리하여 음향 신호에 매칭되는 역위상 가공 파동 신호를 생성하고, 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 저장하여 데이터베이스화하고, 저장된 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습하고, 상기 마이크로부터 음향 신호가 감지되면, 반복 학습에 의해 감지된 음향 신호에 대응되는 역위상 가공 파동 신호를 추출 및 발생하여 소음 및 잡음을 제거하거나 감소시키는 적어도 하나의 능동 소음 제거 제어 장치; 및
차량의 이동 경로 상의 상기 마이크들 각각에 대응하여 설치되고, 상기 능동 소음 제거 제어 장치로부터 발생된 역위상 가공 파동 신호를 각각 출력하는 복수 개의 스피커를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로용 능동 소음 제거 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 능동 소음 제거 제어 장치는,
상기 마이크로부터 전송되는 음향 신호를 디지털 신호로 변환하는 수신 변환기;
상기 수신 변환기로부터 출력된 디지털 신호를 받아서 음향 신호를 분석 및 연산 처리하고, 음향 신호에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 생성하는 신호 처리부;
상기 신호 처리부로부터 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 저장된 데이터들을 반복 학습하여 상기 마이크로부터 음향 신호가 전송되면, 음향 신호에 대응하는 역위상 가공 파동 신호를 추출하여 상기 신호 처리부로 전송하는 인공지능 데이터 처리부;
상기 신호 처리부로부터 출력된 역위상 가공 파동 신호를 아날로그 신호로 변환하는 송신 변환기;
상기 송신 변환기로부터 변환된 아날로그 신호를 증폭하여 역위상 가공 파동 신호에 대응되는 음향 신호를 상기 스피커로 출력하는 신호 발생기; 및
상기 인공지능 데이터 처리부로부터 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호를 전송받아서 음향 신호와 역위상 가공 파동 신호에 대한 데이터들을 저장 및 관리하고, 저장된 데이터들을 상기 인공지능 데이터 처리부로 인공지능 기반으로 딥러닝 기술을 이용하여 반복 학습하도록 제공하고, 반복 학습에 따른 데이터를 업데이트하여 저장하는 데이터 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로용 능동 소음 제거 시스템.
- 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 도로용 능동 소음 제거 시스템은,
상기 스피커들 각각으로부터 출력되는 역위상 가공 파동 신호를 감지하여 역위상 가공 파동 신호의 검증을 위한 피드백 신호를 상기 능동 소음 제거 제어 장치로 전송하는 복수 개의 피드백 마이크;를 더 포함하되,
상기 능동 소음 제거 제어 장치는,
상기 피드백 마이크들 각각으로부터 전송된 피드백 신호를 통해 음향 신호에 매칭된 최적의 역위상 가공 파동 신호인지를 더 분석 및 반복 학습하여 음향 신호에 최적화된 역위상 가공 파동 신호를 상기 스피커로 출력시키는 것을 특징으로 하는 도로용 능동 소음 제거 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 스피커는 지향성 스피커로 구비되고;
상기 능동 소음 제거 제어 장치는,
적어도 상기 마이크의 위치, 상기 스피커와 상기 마이크 간의 방향, 거리, 폭 및 높이, 음향 신호의 세기에 따라 역위상 가공 파동 신호를 더 조절하여 딥러닝 학습하는 것을 특징으로 하는 도로용 능동 소음 제거 시스템.
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| KR1020220126843A KR20240047615A (ko) | 2022-10-05 | 2022-10-05 | 인공지능 기반의 도로용 능동 소음 제거 시스템 및 그의 처리 방법 |
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| KR20190103952A (ko) | 2018-02-28 | 2019-09-05 | 하만인터내셔날인더스트리스인코포레이티드 | 지속적으로 최적화되는 도로 소음 제거 방법 및 장치 |
| KR102263135B1 (ko) | 2020-12-09 | 2021-06-09 | 주식회사 모빌린트 | 딥러닝 알고리즘을 이용한 소음 제거 방법 및 장치 |
| KR20210087329A (ko) | 2020-01-02 | 2021-07-12 | 김순기 | 능동형 도로 및 거리 소음 제거 시스템 |
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