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예방정비와 예지보전 차이, 데이터로 읽는 AI 설비관리의 미래

USENS — Tue, 12 May 2026 13:48:11 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
예방정비를 정해진 주기에 맞춰 진행하고 있는데도 갑작스러운 고장이 발생한 경험 있으신가요?
반대로 멀쩡한 부품을 매번 교체하면서 '이게 정말 필요한 작업인가' 의문이 들었던 적도 많으실 겁니다.
이런 사각시대를 해결하기 위해 등장한 방식이 바로 예지보전이며, AI 기술과 결합되면서 설비관리의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다.
이번 글에서는 두 방식의 차이부터 실제 도입 효과, 그리고 AI 시대의 설비 관리 방향까지 살펴보겠습니다.

예방정비 - 시간을 기준으로 움직이는 정비

예방정비(Preventive Maintenance)는

설비 사용 시간이나 가동 횟수를 기준으로 정해진 주기마다 점검과 부품교체를 진행하는 방식입니다.

자동차 엔진오일을 5,000㎞마다 교환하는 것과 같은 개념입니다.
도입이 쉽고 일정 관리가 단순하다는 장점이 있지만 설비 실제 상태와 무관하게 자원을 투입하기 때문에
멀쩡한 부품을 폐기하거나 주기 사이에 갑작스러운 고장이 발생하는 한계가 있습니다.
딜로이트 연구에 따르면 부실한 정비 전략은 공장 전체 생산능력을 5~20%까지 떨어뜨립니다.

예지보전 - 데이터를 기준으로 움직이는 정비

예지보전(Predictive Maintenance, PdM) 뜻은

설비에 부착된 센서로부터 실시간 가동 데이터를 수집하고 AI가 이를 학습해 고장 시점을 사전에 예측하는 방식입니다.
캘린더가 아니라 설비가 보내는 신호 자체가 정비 시점을 결정하는 구조입니다.
기존 방식: 가동 6개월 경과 → 일괄 점검 → 멀쩡한 부품 교체 → 비용 낭비
예지보전 방식: 진동·온도 데이터 수집 → AI 패턴 분석 → 이상 징후 포착 → 필요 시점에만 정비

두 방식의 결정적 차이와 도입 효과

가장 큰 차이는 '판단 기준'입니다.
예방정비는 시간이, 예지보전은 알고리즘이 정비 시점을 결정합니다.
도입 효과도 수치로 입증되고 있습니다.
맥킨지 연구에 따르면 예지보전 도입 시 가동 중단 시간이 30~50% 감소하고 설비 수명은 20~40% 연장됩니다.
딜로이트 보고서 역시 유지 보수 비용이 25~30% 절감된다고 분석했습니다.
특히 공장 1시간 가동 중단 손실이 평균 26만 달러에 달한다는 점을 고려하면 예지보전의 ROI는 시간이 지날수록 가파르게 개선되는 구조입니다.

AI · IoT가 만드는 새로운 설비 관리 패러다임

예지보전 기술의 정확도는 결국 데이터 품질과 분석 엔진에 달려 있습니다.
IoT 디바이스가 가동 정보를 끊김 없이 수집하고 AI 모델이 정상과 이상 패턴을 구분하며
디지털 트윈은 가상 환경에서 다양한 시나리오를 시뮬레이션합니다.
여기에 엣지 컴퓨팅이 결합되면서 망 분리 환경에서도 실시간 AI 연산이 가능해졌고 디지털 전화의 진입 장벽도 과거보다 크게 낮아졌습니다.
글로벌 시장조사기관 AMR도 예지보전 시장이 2033년 약 1,621억 달러 규모로 성장하며
연평균 32.2% 성장률을 기록할 것으로 전망하고 있습니다.

핵심 차이 요약

① 판단 기준: 예방정비는 시간, 예지보전은 데이터
② 비용 효과: 가동 중단 30~50% 감소, 유지비 25~30% 절감
③ 정비 시점: 예방정비는 정기, 예지보전은 필요 시점
④ 사각지대: 예방정비는 주기 사이 고장, 예지보전은 사전 감지
⑤ 확장성: AI · IoT 기반 지능화 운영 가능

설비관리의 미래는 '얼마나 자주 점검하는가'가 아니라 '얼마나 정확하게 예측하는가'에 달려있습니다.
유센스는 브로드센스 GU300 엣지 컴퓨팅 게이트웨이 기반 AI 예지보전 시스템을 통해 오탐을 줄이고 현장에서 바로 이해하고 실행할 수 있는 솔루션을 구현하는 방향으로 개발을 진행하고 있습니다.
기존 인프라 구성을 알려주시면 현장 조건에 맞는 예지보전 솔루션 방향을 함께 제안 드리겠습니다.
궁금하신 점은 언제든지 유센스로 문의해 주세요.

데이터 분석 툴 자동 빅데이터 시각화 툴로 후처리 시간 확 줄여보세요!

USENS — Mon, 11 May 2026 01:52:00 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
현장에서 진동, 소음, 변형률처럼 다양한 물리량을 측정하는 일은 이제 익숙해졌습니다. 하지만 실제 업무에서 시간을 잡아먹는 건 측정 자체 보다 수집된 데이터를 후처리·분석하는 과정인 경우가 많습니다.
시간이력(Time History) 데이터를 채널별로 불러오고 스펙트럼·옥타브·전체 레벨 같은 결과를 순서대로 만들고, 저장·시각화까지 매번 수동으로 처리하면 분석 시간이 길어질 뿐 아니라 설정 실수로 결과가 달라질 위험도 커집니다.
그래서 이번 글에서는 자동 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'를 활용해,
빅데이터 시각화 툴처럼 결과를 한눈에 확인하고 후처리 시간도 확 줄이는 방법을 소개해 드리겠습니다.

프로세스 디자이너(Process Designer) 란?

EconTest 소프트웨어에서 제공하는 빅데이터 후처리(Post-processing) 자동화 기능입니다.
후처리 작업을 블록 형태의 모듈로 만들고 이를 시각적으로 연결해 자동화된 분석 워크플로우를 구성하는
데이터 분석 툴이자 데이터 시각화 툴이라고 할 수 있습니다.
실험 유형 선택 화면에서 더블 클릭하거나 Tools 메뉴의 Insert Module을 통해 추가할 수 있으며 크게 아래 4가지 영역으로 구성됩니다.

① Documentation
: 테스트 노트(사진/설명/텍스트 등) 기록, 작업 이력 정리에 활용

② Navigator
: 시간 이력 데이터 선택, 파일 검색, 테스트 결과 표시

③ Data Selection
: 후처리할 데이터 선택

④ Post Proccess
: 선택된 시간이력 데이터를 조회·편집·저장, 저장 데이터는 후처리 분석에 활용 가능

동작 순서

작업 절차는 5단계로 체계적으로 구성되어 있습니다.
각 단계는 순차적으로 진행되며 마지막 저장 단계까지 일관된 워크플로우를 보여줍니다.

① 툴 진입 → ② 처리할 데이터 선택 → ③ 후처리 분석 실행 → ④ 처리 결과 확인 → ⑤ 데이터 저장

입력 및 출력 데이터 유형 4가지

자동 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'에서 처리할 수 있는 데이터는 크게 4가지로 구분됩니다.
어떤 데이터를 선택하느냐에 따라 후처리 블록 모듈 구성 방식도 달라집니다.

① 시간이력 신호
: 진동, 음압, 변형률 등 물리량의 진폭이 시간에 따라 변화하는 과정을 나타내는 신호입니다.
가속도계로 측정된 ㎨ 단위의 가속도 데이터가 대표적인 예이며, 0~180초의 시간 범위에서 ±140㎨ 진폭을 갖는 신호를 확인할 수 있습니다.

② 블록 데이터
: 2차원 함수 형태의 분석 결과이며, 차수 함수, 합계 함수 등 다양한 블록 유형이 지원됩니다.

③ 맵 데이터
: 블록 데이터가 연속으로 쌓인 형태로, 시간 또는 회전수(RPM) 같은 파라미터에 따라 추적되는 3차원 데이터입니다.
스펙트럼 오더 맵(Spectrum Order Map)이 대표적인 예로, 1000~2500 rpm 회전 범위에서 0~80 차수에 걸친 진폭 분포를 컬러맵으로 시각화 합니다. 회전 기계의 진동 특성 분석에 매우 유용한 데이터 시각화 툴 역할.

④ 통계값
: 단일 수치값으로 표시되는 통계 데이터로, Ctrl 키를 누른 상태에서 다중 채널을 선택해 통계값을 비교할 수 있습니다.
주요 통계 지표는 다음과 같습니다.

빅데이터 후처리 구성 방법

데이터 시각화 툴처럼 각 분석 기능을 작은 큐브 형태로 모듈화합니다.
사용자는 필요한 큐브를 선택하고 데이터 처리 함수 간의 관계에 따라 큐브를 연결하여 데이터 분석 워크플로를 구성합니다.
워크플로를 실행하면 결과가 인터페이스 좌측의 Run 폴더에 표시됩니다.

도입 기대 효과

자동화 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'를 활용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

-반복적인 데이터 분석 작업의 자동화로 빅데이터 분석·후처리 시간 대폭 단축
-다채널 데이터를 일관된 방법으로 처리하여 데이터 품질 균일화
-스펙트럼·옥타브·차수 분석 등 복합 분석을 한 번의 실행으로 처리
-시간적인 블록 연결 방식으로 비전문가도 손쉽게 워크플로우 구성 가능
-분석 결과를 즉시 시각화하여 빠른 의사결정 지원
-저장된 분석 결과를 추후 후처리 분석에 재활용 가능

현장에서 데이터 분석은 '한 번만' 하는 일이 아니라 같은 조건으로 반복되는 경우가 많습니다.
이럴수록 데이터 분석 툴의 자동 기능과 빅데이터 시각화 툴 처럼 한눈에 확인할 수 있는 방식이 후처리 시간을 줄여주는 포인트가 됩니다.
프로세스 디자이너를 통해 반복 후처리를 워크플로우로 표준화하고 결과를 빠르게 확인하는 환경을 만들고 싶다면 유센스로 문의 주세요.
측정 채널 수, 필요한 분석, 결과 저장 방식 등 조건을 알려주시면 현장 흐름에 맞춘 구성 방향을 함께 제안 드리겠습니다.

진동센서 KCS 방폭인증 등급 받은 안전한 진동 감지 센서 종류 소개

USENS — Tue, 21 Apr 2026 23:49:25 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
석유화학·가스· LNG 플랜트처럼 폭발 위험지역에서는 진동센서를 선택할 때 측정 성능보다 중요한 것이 있습니다.
바로 방폭인증 여부와 방폭등급 입니다. 인증등급이 맞지 않으면 센서 설치 자체가 불가능하거나 안전 기준을 충족하기 어렵기 때문입니다.
이번 포스팅에서는 국내 유일 방폭 안전 KCS인증을 취득한 한스포드의 진동센서 HS-420I를 중심으로 진동 감지 센서 종류를 소개해 드리겠습니다.

한스포드 센서(Hansford Sensors) 소개

한스포드 센서는 영국에 본사와 제조공장을 둔 산업용 진동센서 전문 제조사입니다.

산업용 가속도계와 4-20㎃ 진동 트랜스미터(루프 파워 센서) 등을 설계·개발·제조하며 글로벌 대리점 네트워크를 통해

우수한 진동 감지 센서 공급(평생 품질 보증)과 기술 지원을 제공합니다.

HS-420I 시리즈

HS-420I는 PZT(압전소자) 신호를 변환해 속도 또는 가속도를 모니터링하는 본질 안전형 4-20㎃ 진동 트랜스미터입니다.

4-20㎃ 출력으로 PLC, DCS, BMS, SCADA 시스템 직접 연결
기존 아날로그 인프라 그대로 활용하며 실시간 진동모니터링
별도 신호 처리 장비없이 루프파워 방식으로 동작
펌프, 팬, 모터, 컴프레서 등 회전기계 이상 징후 조기 감지

국내 유일 KCS 방폭인증 방폭등급 취득

최득한 KCS인증서 (방폭인증서)

2024년 9월 24일 HS-420I 시리즈는 방폭 관련 4건의 KCS인증을 받았습니다.

인증번호	진동 감지 센서 종류	방폭등급(방폭인증 종류)	비고
24-AV4BO-0263X	HS-420I & HS-422I	Ex ia IIC T4/T6	가스 환경용
24-AV4BO-0264X	HS-420IT & HS-422IT	Ex ia IIC T4/T6	온도 출력 추가형
24-AV4BO-0265X	HS-420I & HS-422I	Ex iaD 20 T80℃/T130℃ IP65	분진 환경용
24-AV4BO-0266X	HS-420IT & HS-422IT	Ex iaD 20 T80℃/T130℃ IP65	온도 출력 + 분진 환경용

★ 현재 4-20㎃ 출력 방식의 진동센서로 KCS 방폭인증 등급을 취득한 제품은 위에 표기된 센서 종류가 유일합니다.

또한 KCS인증에 앞서 전 세계 주요 방폭인증을 모두 보유하고 있어 글로벌 공장·플랜트에도 동일 사양으로 적용 가능합니다.

주요 기술 사양

① 전기적 특성

② 성능 특성

③ 기계적 특성

④ 방폭 정격 (KCS인증 기준)

적용 산업 및 설비

KCS 방폭인증받은 HS-420I 진동센서는 아래와 같이 폭넓은 산업 분야의 위험지역 설비에 적용됩니다.

- 적용 설비: 팬, 모터, 펌프, 컴프레서, 원심분리기, 컨베이어, 에어 핸들러, 기어 박스, 롤러, 건조기, 프레스, 스핀들, 가공 장비

- 적용 산업: 석유화학·정유, 가스· LNG 플랜트, 제지·펄프, 금속·철강, 제약, 수처리, 자동차 제조, 빌딩 설비 관리 등

HS-420I vs HS-420IT : 진동 감지 센서 종류 선택

→ 진동과 온도 이상을 단일 센서로 동시 모니터링하고자 한다면 HS-420IT가 유리합니다.

시스템 구성 예시

'위험지역 → 안전 장벽 → 안전지역'의 3단 구성으로 이루어집니다.

한스포드 HS-420I 시리즈 진동센서는 국내 유일하게 4-20mA 출력의 진동센서 중, KCS 방폭인증, 방폭등급을 획득한 제품입니다.

ATEX · IECE 등 글로벌 방폭인증과 SIL 기능 안전 인증까지 보유하면서도 기존 PLC/DCS 인프라에 손쉽게 통합할 수 있는 4-20㎃ 루프 파워 방식을 채택하여 위험 방폭지역에서 진동 감지 센서 종류를 선택할 때 현실적인 기준점이 될 수 있습니다.

폭발 위험지역에서의 설비 예지보전을 고민하고 계시다면 유센스가 적용 모델과 구성 방향을 함께 안내드리겠습니다.

설비고장 대비 말하는 AI 예지보전 시스템 온디바이스 LLM으로 시작합니다

USENS — Tue, 7 Apr 2026 12:27:16 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.

현장에서 설비고장 알람이 울릴 때마다 '지금 정말 조치가 필요한 상황인지' 판단이 어려웠던 적 있으신가요?

기존 임계값 기반 시스템은 '오탐(False Alarm)'이 많아 현장에서 알람을 무시하게 되는 악순환이 생기기 쉽습니다.

유센스는 브로드센스 GU300 엣지 컴퓨팅 게이트웨이에 온디바이스 LLM 엔진을 탑재한 AI 예지보전 시스템을 개발 중입니다.

진짜 알람만 검증해서 전달하고 현장 작업자가 이해할 수 있는 쉬운 언어로 안내하는 것이 핵심입니다.

알람이 아닌 '검증 엔진' - LLM 의 실제 역할

브로드센스 GU300에 탑재할 온디바이스 LLM 은 대화형 챗봇이 아닙니다.

설비고장으로 임계값 알람이 발생했을 때 그 맥락을 분석해 오탐·오류를 걸러내는 AI 신뢰도 검증 엔진으로 작동합니다.

기존 방식: 진동 첨도 6.2 → 임계값 초과 → 알람 전송 → 오탐 발생 → 알람 무시
LLM 방식: 진동 첨도 6.2 → 최근 3일 추세 + 온도 동반 상승 + 패턴 교차 검증 → 신뢰도 0.87 → 진짜 알람만 전송

즉, 단순 '수치 초과'가 아니라 AI가 추세·동반 신호·패턴 일치 여부를 함께 보고 현장에서 의미 있는 알람만 남기는 구조입니다.

서버 0%, 현장 완결형 구조 - 완벽한 망 분리

이 AI 예지보전 시스템의 또 다른 핵심은 모든 AI 연산이 GU300 내부에서 완결된다는 점입니다.

외부 클라우드나 인터넷 연결 없이 폐쇄망/망분리 환경에서도 100% 자율 운영이 가능합니다.

데이터 흐름은 아래와 같이 게이트웨이 하나에서 완결됩니다.

★ 브로드센스 무선 센서 (진동·온도, 2.4㎓ BLE)

→ 전처리 프로세스(Node-RED, FFT 분석)

→ 시계열 DB(influxDB 로컬 저장)

→ 온디바이스 LLM 엔진(고장 진단·추론)

→ 생성형 AI 진단 가이드 생성

→ 로컬 HMI(태블릿/PC) 표시

사용자 경험의 혁신 - 숫자에서 언어로!

기존 대시보드는 FFT 그래프나 RMS(실효값) 수치 등 전문 지식 없이는 해석이 어려웠습니다.

온디바이스 LLM 은 이 정보를 현장 작업자가 바로 이해할 수 있는 '언어'로 바꿔 말해줍니다.

- Before(기존 대시보드): FFT 그래프· RMS 수치 표시 → 전문가만 해석 가능

- After(LLM 진단 가이드): "로터 언밸런스로 인한 진동 상승, 즉각 중단 불필요, 다음 교대조 시 앵커 볼트 체켤 상태 확인 권장"

기존 인프라 연동+BroadVibra 내장

브로드비브라(Broad Vibra) 소프트웨어 내장을 통해 공장 설비 운영 부담을 낮추는 방향을 제시합니다.

핵심 기능 요약

① 오탐 저감: LLM 신뢰도 검증으로 진짜 알람만 전달

② 자연어 진단 가이드: 수치 대신 언어로 조치 방향 제시

③ 현장 완결형 구조: 서버/클라우드 없이 GU300 내부에서 AI 연산 완결(망 분리)

④ 기존 인프라 연동: SCADA/HMI/PLC/DCS 통합 지원

⑤ BroadVibra 내장: 구독료 없는 영구 라이선스 기반 운영

설비고장 알람이 많아질수록 중요한 건 '알람 개수'가 아니라 '알람의 신뢰도'입니다.

유센스는 GU300 기반 온디바이스 LLM 검증 엔진을 통해 오탐을 줄이고 현장에서 바로 이해하고 실행할 수 있는

'말하는 AI 예지보전 시스템'을 구현하는 방향으로 개발을 진행하고 있습니다.

망 분리 요구 여부, 센서 구성(진동·온도), 알람 운영 방식, 기존 인프라 연동 조건을 알려주시면

현장 조건에 맞는 AI 예지보전 솔루션 방향을 함께 제안 드리겠습니다.

궁금하신 점은 언제든지 유센스로 문의해 주세요.

초음파센서 초음파측정기 장비 활용한 설비고장 예측시스템 구축 방법

USENS — Fri, 3 Apr 2026 23:41:12 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
설비 이상은 갑자기 발생하는 것처럼 보여도 그전에 반드시 '신호'가 나타나는 경우가 많습니다.
그 신호 중 하나가 초음파 영역(20㎑ 이상)에서 나타나는 미세한 소음 변화, 즉 데시벨 수치 변동입니다.
이번 포스팅에서는 초음파센서 초음파측정기 장비를 활용해 기계 이상 징후를 조기에 파악하는
설비고장 예측시스템 구축 방법을 소개해 드립니다.

커먼 센스(CONMON Sense) 초음파 센서 란?

SDT 커먼센스 초음파센서는 4-20㎃ 출력 방식의 연속 초음파 모니터링 전용 센서입니다.
초음파의 데시벨(㏈) 변화를 측정해 설비 상태를 실시간으로 감지하므로 설비고장 예측시스템을 구축하는 용도로 적합합니다.
커먼센스는 설치 방식에 따라 2가지 타입이 있습니다.

① RSC.101(Contact): 구조 전달음 측정, M6 나사 직결 장착, IP65, 37㎑ 공진

② RSC.102(Airborne): 공기 전달 초음파 측정, 브래킷 장착, IP65, 40㎑ 공진

→공통사항

측정 범위: 20~100 dBμV RMS/ 전원: 12~30V DC/ 최대 케이블 길이 30M 지원

PIN CONFIG - M8 4핀 배선(IEC 60947-5-2)

초음파측정기 커먼센스센서는 M8 4핀 커넥터를 사용합니다. 배선은 아래 구성은 아래와 같습니다.

- PIN 1 (갈색) - VCC: 공급 전원 12~30V DC
- PIN 2 (흰색) - Signal: 4~20 ㎃ 출력
- PIN 3 (파랑) - GND : 접지
- PIN 4 (검정) - COM : Floating(VDD) → RMS 초음파 측정 / GND 연결 → 온도 측정(RSC.101 전용)

★ 4-20 ㎃ 변환식 : dBμV RMS = 전류(㎃) ÷ 0.2 → 4㎃ = 20㏈ / 20㎃ = 100㏈

이 변환식을 기준으로 게이트웨이에서 전류값을 받아 실시간 데시벨 측정 화면과 경보 임계값을 쉽게 구할 수 있습니다.

산업용 엣지 게이트웨이 연결 및 Node-RED 모니터링

초음파센서의 4-20㎃ 출력을 실시간으로 모니터링하려면
AI(아날로그 입력) 채널을 내장한 산업용 엣지 게이트웨이를 사용하면 간단합니다.
커먼센스의 4-20㎃를 게이트웨이 AI 채널에 직결하면 별도의 신호 변환 장치 없이 바로 데시벨 값을 수신할 수 있습니다.

① 기본 연결

- 커먼센스 4-20㎃ 출력(PIN 2) → 게이트웨이 AI 입력
- GND(PIN 3) → 게이트웨이 GND
- VCC(PIN 1)→ 12~30V DC 전원 공급

② 게이트웨이 웹 설정
웹 설정 접속 주소: 192.168.1.1 →브라우저로 접속해 AI 채널 입력 범위와 기본 네트워크 설정 구성

③ Node-RED 내장(서버 없이 현장 단독 구성)
: 게이트웨이에 노트RED가 내장되어 있으면 별도 서버 없이도 현장에서 바로 아래 기능을 확인할 수 있습니다.

- 대시보드 시각화: 실시간 데시벨 트렌드 표시
- 경보 임계값 설정: 예로 특정 데시벨 초과 시 알람/알림
- 데이터 기록: 이벤트 시점/이력 데이터 저장

④ 외부 시스템 연동
: 게이트웨이는 현장 단독 운용뿐 아니라 기존 시스템과의 연동도 고려할 수 있습니다.
현장에서는 실시간 감시와 경보, 중앙에서는 통합 관제 형태로 확장 운영이 가능한 설비 고장 예측 시스템 구축 가능

- 지원 프로토콜: MQTT/HTTP/TCP

- 연동 대상: 클라우드, SCADA, MES 등

SDT T-Sonic 1 초음파 발생기 실증 테스트

실제 현장 적용 가능성을 확인하기 위해 SDT T-Sonic 1 초음파 발생기를 사용해 데시벨 수치 변화를 단계별로 측정했습니다.
초음파센서와 게이트웨이 연결, 4-20㎃에서 데시벨 변환이 정상적으로 동작하는지 검증하는게 목적입니다.

★ 측정 결과
- 기준 배경 소음(조용한 환경): 20.1 ㏈
- T-Sonic 1 작동(표준 강도): 67.9~70.5 ㏈
- T-Sonic 1 작동(고강도): 83.5~83.8 ㏈

고강도 구간에서는 데시벨 값이 80㏈ 임계값을 초과하는 것이 확인되어
Node-RED에서 경보 임계값을 설정했을 때 실제로 알람 구간이 명확히 구분됨을 보여줍니다.
또한 4㎃ 기준에서 20.1㏈가 정상 측정됨으로써 센서 기본 동작과 전류 → 데시벨 변환 체계가 정확히 작동하는 것을 확인했습니다.

초음파측정기 초음파센서 커먼 센스의 핵심 기능 요약

✔️ 4-20㎃ 직결: 별도 신호 변환 장치 없이 산업용 엣지 게이트웨이에 AI채널에 바로 연결
✔️ Node-RED 내장: 경보 임계값 설정, 데이터 기록, 시각화를 현장 단독 완성
✔️ IP65 방수·방진: 공장, 옥외 환경의 장기 연속 운용 가능
✔️ 4G/5G/Wifi/이더넷: 위치 제약 없는 원격 실시간 모니터링
✔️ MQTT/HTTP 지원: 기존 SCADA, 클라우드, MES 시스템과 쉽게 연동

초음파 영역의 데시벨 변화는 설비이상 징후가 드러나기 전 단계에서 먼저 나타날 수 있는 신호입니다.
초음파측정기 커먼센스 초음파센서와 산업용 엣지 게이트웨이를 연결해 실시간 데시벨 측정 모니터링으로 설비고장 예측시스템을 구축하면 현장에서 경보 기준을 설정하고 데이터를 누적해 설비 상태를 더 빠르게 파악할 수 있습니다.
설비 종류, 측정 방식, 설치 위치, 목표 임계값, 통신 환경을 알려주시면
유센스가 현장 조건에 맞는 맞춤형 실시간 초음파 모니터링 솔루션을 함께 제안 드리겠습니다.

자동차 에어컨 냉매 가스 누수 누설 탐지 고체염료를 사용하여 잡는법

USENS — Thu, 19 Mar 2026 18:14:33 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태 감시와 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
자동차 에어컨 냉매 가스 누수 누설은 눈에 보이지 않아 발견이 늦어지고, 누설이 진행될수록 냉방 성능 저하와 컴프레서(압축기) 손상으로 이어져 보증수리 비용과 클레임 부담을 키우기 쉽습니다. 기존처럼 형광 염료를 주입해 UV 램프로 탐지하는 방식은 진단 시간이 길고 작업 편차가 발생할 수 있다는 한계도 있습니다.
이런 문제를 줄이기 위한 '트레이서 웨이퍼'는 공장 생산 단계에서 고체 염료를 건조제 내부에 내장해, 누설 감지 준비를 '출고 전'에 완료하는 솔루션을 제안합니다. 이번 글에서는 공정 추가 없이 자동차 에어컨 냉매 누설 탐지 체계를 만드는 적용 흐름을 정리해 보겠습니다.

트레이서 웨이퍼(Tracer Wafer)는 어떻게 작동하나요?
: 4단계 프로세스

트레이서 웨이퍼는 '정비 단계에서 염료를 주입하는 방식'이 아니라,
공장 생산 단계에서 자동차 에어컨 냉매 누설 탐지 준비를 끝내고 출고 이후 진단을 단순화하는 구조입니다.

① OEM 승인 및 사양 결정

: 완성차 제조사가 차량 에어컨 시스템 사양에 맞는 트레이서 웨이퍼 규격을 승인.

② Tier2 부품 공급사 단계 내장

: 에어컨 건조제(Desiccant Bag) 제조사가 조립 공정에서 웨이퍼를 건조제 내부에 삽입.
OEM 조립 라인에 추가 공정이 발생하지 않아 비용 부담이 없습니다.

③ 자동차 에어컨 가동 시 자연 용해 및 염료 순환

: 차량 출고 후 에어컨을 가동하면 웨이퍼가 냉매 오일과 함께 자연스럽게 용해됨.
UV 형광 염료는 냉매 배관 전체에 순환하며 막힘이나 냉매 흐름에 영향을 주지 않도록 설계되었습니다.

④ 서비스센터에서 UV 램프로 즉시 확인

: 에어컨 냉매 가스 누수 누설이 의심되는 차량이 입고되면, UV 램프를 비추는 것만으로 누설 분위가 형광 발광하여 즉시 식별됨.
추가 염료 주입 없이 진단 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

제품 사양: 자동차 크기별 라인업 10종

트레이서 웨이퍼는 소형 자동차부터 대형 차량까지 에어컨 시스템 용량에 맞춰 총 10가지 규격으로 제공됩니다.
차량마다 에어컨 냉매 오일 용량이 다르기 때문에 적용 시에는 시스템 사양에 맞는 웨이퍼 규격을 선택하는 것이 핵심입니다.

왜 '트레이서 웨이퍼' 인가요?

① 핵심 장점

- 공장 출고 전 내장(Factory-Installed) : Tier2 공급사 단계에서 건조제 내부에 미리 삽입, 추가 비용·공정 없이 적용
- 고강도 형광 발광: 타사 제품 대비 뛰어난 발광 강도로 UV 램프 조사 시 미세 누설도 즉각 시각화
- EV ·하이브리드 차량 완벽 호환: 전동 컴프레서 포함 전기차/하이브리드 에어컨 시스템 호환
- 모든 냉매·윤활유 호환: R-134a, R-1234yf, HCFC, CFC, HFC, HFO 냉매 및 미네랄 오일,

알킬벤젠, PAG, POE 등 모든 종류와 호환
- 냉매 오일과 함께 완전히 용해되어 배관에 이물질 축적 우려 없음
- 차량 수명 전반 유지: 냉매 오일 교체 전까지 형광 감지 효과 지속
- 글로벌 OEM 신뢰 검증: 테슬라, 지엠, 포드, 닛산, 재규어, 크라이슬러, 닷지 등 주요 브랜드 채택

② 기술 규격 적합성

- SAE J2297(자동차 에어컨 냉매 가스 누설 감지 형광 추적제 표준) 적합
- ISO 9001:2015 인증 제조사 생산
- Co-solvent Free(공용매 무첨가) 설계

한국 시장 기준 비용 절감 효과

트레이서 웨이퍼를 적용하면 에어컨 냉매 누설 탐지가 '추가 염료 주입 없이' 가능해지면서,
진단 시간이 획기적으로 단축되고 보증 수리 비용이 크게 감소합니다.

특히 R-1234yf(2018년 이후 신냉매) 적용 차량은 냉매 충전만으로도 20만~40만 원 정도로 비용 부담이 크기 때문에
에어컨 냉매 누설을 조기에 찾아 재발과 반복 점검을 줄일수록 절감 효과는 더 커집니다.

유센스의 트레이서 웨이퍼의 핵심은 추가 염료 주입 없이 공장 생산 단계에서 건조제 내부에 고체 염료를 내장해
출고 전부터 자동차 에어컨 냉매 누설 탐지 체계를 갖추는 것입니다.
OEM 조립 라인 공정 부담을 최소화하면서 서비스센터에서는 UV 램프만으로 냉매 가스 누수·누설을 즉시 식별할 수 있어 진단 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 차종별 호환 및 적합 여부 등 검토가 필요하시면 유센스로 문의 주세요.
적용 차종/냉매 종류/오일 용량 정보를 주시면 공정에 맞춘 적용 방안을 안내드리겠습니다.

예지보전 솔루션 무선 진동센서 SVT 크레스트 팩터 실시간 측정 기능 업데이트

USENS — Sat, 14 Mar 2026 16:39:30 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태 감시와 예지보전 솔루션 전문 기업 유센스(USENS) 입니다.
산업 현장에서 설비가 갑작스럽게 고장이 나면 생산 라인 전체에 큰 손실이 생깁니다.

특히 베어링 초기 결함은 겉으로 드러나지 않는 경우가 많아 적절한 측정 지표 없이는 사전에 감지하기가 어렵죠.
그래서 예지보전에서는 RMS 지표뿐 아니라 초기 결함 단계의 순간 충격 신호를 더 민감하게 포착할 수 있는 지표가 함께 필요합니다.
이번 포스팅에서는 유센스의 무선 진동센서인 STV-V 시리즈의 업데이트(26.2.1)로 추가된 크레스트 팩터 실시간 측정 기능을 중심으로 현장 활용 포인트를 정리해 드리겠습니다.

RMS만으로는 초기 결함을 놓칠 수 있습니다

기존 방식의 각 지표별 한계 표

현장에서 가장 널리 사용하는 진동 지표는 RMS(Root Mean Square,실효값) 입니다.
속도 RMS와 가속도 RMS는 설비의 전반적인 진동 에너지를 파악하는데 유용하지만
결함 초기 단계의 짧고 강한 충격 신호는 평균값에 묻혀 변화가 크지 않을 수 있습니다.
특히 베어링에 피팅이나 스폴링과 같은 초기 손상이 생기면 강한 충격이 '가끔씩' 발생하는 형태로 나타나는데
이 구간에는 RMS 수치가 낮게 유지되어 정상처럼 보이기도 합니다.

→ RMS 기반 진동 감시만으로는 초기 결함 징후를 조기에 감지하기 어렵습니다.
복잡한 주파수 분석 없이도 현장에서 바로 판단할 수 있는 간단하면서 신뢰도 높은 지표가 필요합니다.

예지보전 솔루션: 크레스트 팩터(Crest Factor) 실시간 측정 기능

이런 한계를 보완하기 위해 무선 진동센서 SVT-V 시리즈가 최근 펌웨어 3.0 업데이트되며
'크레스트 팩터(Crest Factor, CF)'가 실시간 출력 지표로 공식 추가되었습니다.

크레스트 팩터: 진동 신호의 피크 진폭을 RMS로 나눈 비율
CF=최대 진폭÷ RMS 값

CF가 높다는 것은 순간적인 충격 에너지가 평균보다 훨씬 크다는 뜻이며
베어링 초기 결함에서 나타나는 '산발적 충격' 신호를 포착하는데 유리합니다.
즉, RMS 수치가 아직 크게 오르지 않은 시점에서도 CF는 초기 이상 징후를 더 민감하게 보여줄 수 있는 지표가 됩니다.

크레스트 팩터로 읽는 베어링 결함 단계

무선진동센서 STV-V 시리즈 실시간 측정 모니터링 대시보드(ISO 10816 기준 포함)

크레스트 팩터(CF)는 베어링 결함이 진행되면서 특징적인 변화 패턴을 보입니다.
이 패턴을 이해하는 것이 예지보전 솔루션의 핵심이며, 복잡한 주파수 분석 없이도 베어링 결함진단을 빠르게 할 수 있습니다.

무선진동센서 SVT-V 시리즈 제품 구성 및 주요 사양

무선 진동센서 SVT-V 시리즈 제품 구성 표

브로드센스 SVT-V 시리즈는 적용 환경과 진동 범위에 따라 모델이 구분됩니다.
펌웨어 3.0 이상에서는 모든 모델에서 속도 RMS, 가속도 RMS, 크레스트 팩터, 온도를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

⊙ 주요 공통 특징

■ 실시간 측정 모니터링: 듀얼 모드 샘플링 알고리즘으로 이벤트를 실시간 잠지 하면서도 배터리 수명 5년 이상 유지
■ 자동 감도 조절 지능형 알고리즘: 진동 수준에 따라 측정 범위를 자동 전환 기능(저진동 시 고감도/ 고진동 시 고범위)
■ ISO 10816 진동 감시 표준 준수: DC 오프셋(offset) 자동 제거 및 ISO 10816 속도 RMS 기준표 내장
■ 낮은 전문성 요구: 복잡한 주파수 분석 없이 기본 기술의 현장 기술자도 설비 이상 감지 가능
■ BroadVibra 소프트웨어 연동: 무선 게이트웨이 연동으로 loT 예지보전 솔루션 구성

기대 효과

ISO 10816-3 진동 심각도 기준표

크레스트 팩터 실시간 측정 기능 업데이트는
현장에서 '초기 결함을 더 빨리 확인하고 계획 정비로 연결'하며 안정적인 예지보전 솔루션에 직접적인 도움이 됩니다.

✔️ 초기 결함 조기 감지
: RMS 수치 상승 이전 단계에서 크레스트 팩터로 베어링 이상을 선제적으로 파악
✔️ 유지보수 비용 절감
: 계획 외 설비 중단 예방으로 긴급 수리 비용 및 손실 최소화
✔️ 간편한 현장 적용
: CF+ RMS 수치만으로 현장 기술자가 빠르게 상태 판단
✔️ 장기 배터리 운용
: 실시간 모니터링을 유지하면서도 배터리 수명 5년 이상으로 교체 주기 최소화
✔️ 데이터 기반 의사결정
: 실시간 4채널(속도 RMS, 가속도 RMS, CF, 온도) 데이터로 정밀한 정비 계획 수립
✔️ 장거리 환경 대응
: 넓은 공장, 전자파 간섭 환경에서도 안정적인 무선 통신 지원

이번 무선 진동센서 SVT 크레스트 팩터 실시간 측정 기능 업데이트는,
무선 진동센서 기반 예지보전 솔루션에서 초기 충격 신호를 더 민감하게 확인하고 CF와 RMS를 함께 모니터링해 설비 상태를 빠르게 판단할 수 있도록 돕습니다.
현재 사용 중인 설비(모터/펌프/팬/감속기 등)와 진동 수준, 무선 통신 환경을 알려주시면
예지보전업체 유센스가 STV-V 모델 선택부터 알람 임계값 설정, BroadVibra 연동 구성까지 현장 조건에 맞춰 안내드리겠습니다.

리눅스 서버 게이트웨이 예지보전 시스템으로 진동데이터 분산처리 방법

USENS — Thu, 12 Mar 2026 14:03:15 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.

현장에서 진동 모니터링 설비가 늘어나면 서버로 RAW 데이터가 몰리면서 데이터 처리 구조에 대한 고민이 커지는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 단순 게이트웨이가 아닌, 리눅스 서버처럼 동작하는 브로드센스 GU300 예지보전 시스템으로

진동데이터를 분산처리하여 운영 부담을 낮추는 방법을 소개해 드리겠습니다.

리눅스 서버 게이트웨이 예지보전 시스템이 필요한 이유

기존 진동모니터링 구조는 RAW 데이터를 전량 서버로 전송한 뒤 중앙 서버에서 저장·처리·분석을 수행하는 방식이 많습니다.
이 구조는 설비가 증가할수록 중앙 서버 PC에 저장 용량과 연산 부하, 네트워크 비용이 집중되어 운영 부담이 커지기 쉽습니다.

'브로드센스 GU300'은 단순 게이트웨이가 아니라,

현장에 분산 배치되는 리눅스 기반 소형 서버(Edge 서버) 개념으로 접근하는 장비입니다.
기존 서버가 맡던 데이터 처리·요약·저장 부담을 현장 게이트웨이로 분산시키고

중앙 서버는 관제·통합 관리 중심으로 가볍게 운영할 수 있습니다.

중앙 집중형에서 분산형 엣지서버(Edge) 구조로 전환

GU300 기반 예지보전 시스템의 핵심은 중앙 집중형 → 분산형 엣지서버 구조 전환입니다.

① 현장(GU300) 역할
: RAW 진동 입력 → 신호처리 / 특정치 생성 / 이벤트 판단

② 중앙 서버 역할
: 전량 처리 대신 결과 관리, 시각화, 리포트 중심 운영

③ 확장 방식
: 설비가 늘어날수록 서버 증설보다 게이트웨이 추가로 수평 확장 가능

즉, 다수 설비를 운영하는 현장에서 더 유리한 구조를 만들 수 있습니다.

GU300에서 RAW 진동데이터를 바로 '예지보전 파라미터'로 변환

GU300은 내부 로직으로 현장에서 수집한 RAW 진동데이터를 바로 활용 가능한 지표로 만들 수 있습니다.

① Time-domain : 속도/가속도 RMS, Peak, 통계 특정치

② Frequency-domain: FFT, 대역 RMS, 특정 대역 에너지

③ AI/추론 활용: 모델 입력 피처 구성, 이상도(Confidence) 산출 및 시각화

→ 단순히 데이터를 전달하는게 아니라 현장에서 바로 가공해 활용 가능한 데이터로 자산화하는데 강점이 있습니다.

Node-RED 기반이라 현장 로직 구현과 운영이 빠릅니다

GU300은 Node-RED 기반 플랫폼으d로, 현장 요구에 맞춘 로직을 플로우+코드로 빠르게 구현할 수 있습니다.

- 필터/ FFT / RMS 등 신호처리
- DAQ 설정(모드, Rate, Points, Range, Threshold) 및 원격 제어
- DB/ MQTT 연동
- 이벤트 기반 전송 설계

→ 반도체·디스플레이·2차 전지, 철강·회전체, 물류 자동화 등 다수 설비를 안정적으로 확장 운영해야 하는 현장에 적합합니다.

예지보전 시스템은 데이터가 많아질수록 장비 성능만큼이나 처리 구조 설계가 중요합니다.
리눅스 서버 기반 게이트웨이를 이용해 분산처리하면 중앙 서버 부담을 줄이면서도 현장 중심의 진동데이터 처리와 확장이 가능합니다.

설비와 센서 조건을 알려주시면 유센스가 RAW →피처→추론 흐름의 GU300 기반 맞춤형 Edge 진단 파이프라인을 함께 제안 드리겠습니다.

설비 누수 누유 탐지 이 형광염료로 쉽게 확인하고 비용도 줄이세요

USENS — Sun, 15 Feb 2026 02:52:28 +0900

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.

산업 현장에서는 생각보다 많은 설비 누수와 설비 누유가 발생합니다.

겉으로 보기에 작은 문제처럼 느껴질 수 있지만 이를 방치하면 생산 효율 저하와 유지보수 비 증가로 이어질 수 있습니다.

혹시 이런 경험 있으신가요?

'어딘가 새는 것 같은데 정확한 위치를 모르겠다','누유 원인을 몰라 반복적으로 수리한다'

바로 이럴 때 필요한 것이 바로 형광염료 기반 누유, 누수탐지 솔루션입니다.

새는 부분을 빠르게 발견하고 확인하는 것만으로도 불필요한 비용 손실을 크게 줄일 수 있습니다.

미세한 누유가 만드는 큰 비용 손실

산업용 유압 시스템에서 1초에 한 방울 발생하는 누유, 과연 얼마나 큰 영향을 줄까요?

연간 손실량 약 1600리터
금액 환산 시 약 850만원 이상의 비용 발생
예방 정비 시 유지보수 비용 18~24% 절감 가능

설비 누유는 단순한 오일 손실 문제가 아닙니다.

'설비 효율 저하 / 예기치 않은 장비 정비 / 안전 문제 증가' 등이 발생하므로

조기 확인이 곧 비용 절감으로 이어집니다.

형광염료를 활용한 설비 누수, 누유 탐지 방법

최근 많은 산업 현장에서 형광염료를 활용한 탐지 방식이 도입되고 있습니다.

원리는 매우 간단합니다.

유체에 형광염료를 소량 투입한 뒤, UV 램프를 비추면 설비 누수 지점만 형광 반응을 보입니다.

→ 눈으로 확인하기 어려운 미세 누유, 누수까지 빠르게 확인할 수 있어 불필요한 점검 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

왜 스펙트로라인(SpectroLine) 형광염료 인가?

스펙트로라인은 1955년부터 UV 기술과 형광염료 기반 누유 탐지 분야를 선도해 온 글로벌 브랜드입니다.

산업 현장에서 신뢰받는 이유는 분명합니다.

① 초미세 누유 탐지 → 2㎛ 수준까지 필터링 된 비입자성 염료 사용

② 원거리 확인 가능 → 강력한 UV 램프로 최대 8m 거리에서도 설비 누유 확인

③ 안전성 확보 → NSF 인증 제품 및 생분해성 라인업 보유

④ 유체 물성 변화 없음 → 오일과 냉각수의 성능에 영향을 주지 않음

⑤ 색상 구분 가능 → 복잡한 설비에서도 누유 위치를 정확히 식별

→ 설비 누수 탐지를 보다 빠르고 정확하게 수행할 수 있습니다.

유체별 맞춤 형광염료 라인업

현장에서 사용하는 유체는 모두 다르기 때문에 적절한 형광염료 선택이 매우 중요합니다.

스펙트로라인은 다양한 산업 환경에 대응할 수 있는 제품군을 제공합니다.

① OIL-GLO® ULTRA : 석유 및 합성유 기반 유압 시스템용

② WATER-GLO® ULTRA: 수성 / 글리콜 기반 시스템 및 냉각수용

③ GAS-GLO™ / AERO-BRITE™ : 가솔린, 디젤 및 항공 연료 시스템용

→ 유체 특성에 맞는 제품을 적용하면 설비 누유 탐지 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.

누수 탐지 성능을 완성하는 UV램프

형광염료의 성능을 극대화하려면 정밀한 UV 램프가 함께 사용되어야 합니다.

스펙트로라인 'LeakTracker™ 시리즈'는 365nm 파장의 고정밀 UV를 사용하여 아주 미세한 형광 반응까지 놓치지 않습니다.

이런 현장이라면 반드시 필요합니다

✔️ 반복적인 설비 누유가 발생하는 경우

✔️ 누수 위치 확인에 시간이 오래 걸리는 경우

✔️ 예방 정비 체계를 구축하려는 경우

✔️ 유지보수 비용 절감을 고민하는 경우

설비 누수와 설비 누유는 더 큰 문제로 이어지기 전에 발견하는 것이 무엇보다 중요합니다.

형광염료를 활용한 누수탐지 기술은 문제를 빠르게 확인하고 불필요한 비용을 줄이는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.

설비 누유 문제로 고민하고 계시다면 유센스로 편하게 문의해 주세요.

현장 환경에 맞는 형광염료 누유 탐지 솔루션과 적용 방법을 함께 안내해 드리겠습니다.

휴대용 데이터 수집장치 ECON 모달 테스트 사례

USENS — Wed, 11 Feb 2026 01:30:41 +0900

안녕하세요. 산업 설비 측정 및 상태 감시와 예지보전 솔루션 전문기업 유센스입니다.
지난 글에서는 데이터측정(시험)과 분석을 한번에 할 수있는 휴대용 데이터 수집장치 ECON의 전반적인 특징과 활용 분야를 소개해 드렸는데요.
이번 글에서는 실제 현장에서 수행한 모달 테스트(Modal Testing) 사례를 중심으로 ECON을 활용해 구조물의 진동 특성을 어떻게 분석하는지 정리해 보겠습니다.

모달 테스트란 무엇인가?

모달 테스트는 실험적인 방법을 통해 구조물이 가지고 있는 고유한 진동 특성을 파악하는 시험입니다.

이를 통해 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다.

- 특정 주파수에서 구조물이 어떻게 반응하는지
- 진동 문제가 발생할 가능성이 있는 구간
- 설계 개선이 필요한 구조적 취약 지점

즉, 진동 문제를 사전에 예측하고 구조 설계를 최적화하기 위한 핵심 시험 기법입니다.

핵심 측정 항목

모달 테스트에서는 다음 3가지 요소를 중점적으로 분석합니다.

- 고유 주파수(Natural Frequency): 물체가 본래 진동하려는 성질을 가진 특정 주파수 시점
- 모드 형상(Vibration Shape): 상하 흔들림, 좌우 흔들림 등 진동이 발생하는 형태
- 감쇠비(Damping Ratio): 진동 에너지를 흡수하고 멈추게 하는 능력(진동 감쇄 속도 결정)

이 세 가지를 종합적으로 분석해 구조물의 동적 특성을 판단합니다.

테스트 예시: Z-방향 굽힘 모드(Bending Mode)

이번 사례에서는 Z-방향 굽힘 모드로 테스트를 예로 들어 설명하겠습니다.

(본 사례에 사용된 휴대용 데이터 수집장치인 ECON에 대한 자세한 특징은 이전 글에서 확인하실 수 있습니다)
https://usens.tistory.com/103

① 시편 설치
시험 대상 구조물을 탄성 로프를 이용해 매달거나 실제 장착 조건과 유사한 시뮬레이션 상태로 고정합니다.

② 진동 유발(Excitation)
임팩트 해머를 사용해 물체의 Z-방향(수직 방향)으로 충격을 가합니다.

③ 데이터수집
물체의 여러 지점에 배치한 다채널 3축 가속도 센서를 통해 진동 응답 신호를 계측합니다.

④ 데이터분석 및 식별
모달 분석 소프트웨어를 이용해 주파수 응답 함수(FRF)를 생성하고 주요 모드의 고유진동수와 진동 형상을 시각화합니다.

⑤ 설계 개선 검토
특정 주파수 대역에서 모드 중첩(Frequency Overlap)이 발생할 경우,
구조 보강이나 국부적 질량 조정 등을 통해 공진을 피할 수 있도록 개선 방향을 검토합니다.

모달 테스트를 통해 기대할 수 있는 효과

✔️진동 및 소음(NVH) 문제 사전 예방
✔️설계 단계에서 구조적 취약 지점 파악
✔️시뮬레이션 결과 검증 및 신뢰성 향상
✔️최적 설계를 통한 품질 개선

휴대용 데이터 수집장치 ECON은 모달 테스트와 같은 구조 진동 시험에서도 현장에서 바로 구성하고 측정과 분석까지 수행할 수 있는 올인원 장비입니다. 시험 목적에 따라 센서 구성, 채널 수, 분석 방식은 모두 달라질 수 있기 때문에 장비 뿐 아니라 현장 조건에 맞는 시험 구성이 무엇보다 중요합니다.
모달 테스트, 구조 진동시험, NVH 분석 등 실제 계측 환경에 맞는 데이터수집장치 구성과 분석방법이 필요하시다면 언제든지 편하게 문의주세요. 유센스가 현장에 맞는 최적의 시험 구성과 솔루션을 함께 제안 드리겠습니다.