이화여자대학교MCNL

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우리 연구실  최은혜 박사과정 학생(1저자)의 논문 “Lightweight Machine Sound Anomaly Detector based on Parallel Discrete Wavelet Transform”이 저명한 SCIE저널인 IEEE Sensors Journal에 게재 승인을 받았습니다.  

본 논문은 산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things, IIoT)환경에서의 설비 이상 탐지를 위한 경량화된 이상 탐지 알고리즘을 제안하였습니다. 특히, 본 연구에서는 병렬 이산 웨이블릿 변환(Parallel Discrete Wavelet Transform, PDWT)기법을 활용하여IIoT 엣지 노드에서 수신되는 **음향 신호(acoustic signal)**를 효과적으로 압축하고 처리하는 방법을 고안하였습니다.

제안한 방식은 기존 이상 탐지 알고리즘 대비 메모리 사용량과 연산 시간을 현저히 절감할 수 있으며, 엣지 노드의 제한된 저장 및 연산 자원을 고려한 설계로 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높였습니다. 또한, PDWT를 통해 전처리된 특징들을 기반으로 학습된 모델은 경량화되면서도 정확한 이상 탐지 성능을 유지하였으며, 실제 산업용 장비에서 수집한 데이터를 통해 제안 방식의 유효성이 입증되었습니다.

본 논문이 게재된 IEEE Sensors Journal은 전자전기공학 및 센서 응용 분야에서 우수한 국제 저널(Impact Factor 4.3, Q1) 로, 스마트 센서, IoT 시스템, 신호 처리 기술 등의 최신 연구를 다루고 있습니다.