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NEW 기계 이진우 교수팀, AI 활용한 新 소음기 설계기법 개발
- 2024-09-25
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우리 학교 기계공학과 이진우 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 목표 주파수 대역에서 소음을 대폭 줄일 수 있는 새로운 소음기 설계 기법을 개발했다. 기존 소음기 설계의 한계를 극복함으로써 자동차와 가전제품, 공장 등의 배기 및 냉난방 시스템의 소음 저감에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기계공학과 이진우 교수는 인공지능을 이용해 음향 해석을 수행하고 역전파법과 생성적 설계 기법을 활용해 목표 주파수 대역에서 소음을 대폭 줄일 수 있는 음향 최적 설계 기법을 개발했다고 밝혔다.
해당 내용은 ‘인공 신경망 모델의 역전파법을 활용한 딥러닝 기반 최적 소음기의 생성적 설계(Deep-learning-based generative design for optimal silencer using backpropagation of artificial neural network model)’라는 제목으로 인공지능 관련 학술지 <어드밴스트 엔지니어링 인포맥택스(Advanced Engineering Informatics(JCR ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 부분 상위 2.0%)> 2024년 10월자에 게재될 예정이다(온라인판 8월 게재). 해당 연구에는 안병현 박사(현 HD현대일렉트릭, 위 사진 오른쪽)가 제1저자로, 이진우 교수(위 사진 왼쪽)가 교신저자로 참여했다.
소음기란 자동차와 가전제품, 전차, 플랜트 등에서 발생하는 덕트 소음(배관을 통해 토출되는 소음)을 줄이기 위해 이용되는 음향 장치다. 기존에 활용되던 소음기는 설계자의 과거 경험이나 직관에 의존하여 설계되어왔고, 다른 대안으로 제시되어온 형상·위상 최적화 기법 역시 민감도 계산에 소요되는 시간과 소음 저감 성능 개선의 어려움 등 여러 한계를 보여왔다.
이에 아주대 연구팀은 인공 지능을 활용해 주파수에 따라 변화하는 민감도 해석 기법을 세계 최초로 개발, 소음기 설계 분야에 새로운 연구 방향을 제시했다. 연구팀은 이 방법으로 설계된 소음기에 대한 성능 평가 실험을 통해 그 유효성도 입증해냈다.
이진우 교수는 “이번에 제안한 방법을 활용하면 짧은 시간 내에 목표 주파수 대역에서 소음을 대폭 줄일 수 있는 다양한 구조의 소음기를 대량으로 설계할 수 있다”며 “제작 편의성을 고려해 소음기를 선택할 수 있어 앞으로 자동차, 가전제품, 전차와 플랜트 등의 배기 시스템과 냉난방 공조 시스템의 덕트 소음 저감에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 개인 기초 연구 사업-중견 연구 과제의 지원을 받아 수행됐다. 연구팀은 앞으로도 인공 지능 기반 음향·진동 해석과 설계에 관한 후속 연구 결과를 연이어 발표할 예정이다.
연구팀이 개발한 프로그램으로 최적 설계된 소음기 내부 구조, 목표 주파수 대역에서 소음 저감 성능이 대폭 향상된 것을 알 수 있다.
이번 연구에서 개발한 소음기 설계 기법을 반영한 GUI(Graphic User Interface) 프로그램
(출처: Advanced Engineering Informatics)