Acoustic monitoring techniques are widely adopted for identifying various leaks from plant facilities to prevent loss of resources and any further structural damages. As the conventional sensing devices have measured acoustic signals at predesignated positions inside or very close to the object being observed, the need for more sophisticated and automated monitoring of more complex infrastructure has increased both the number of sensors to be installed and the amount of data to be analyzed. Thus, in order to diagnose the high-pressure steam leakage efficiently, this research proposes a novel method to find and condense the distinguishable features from the acoustic signals, which are captured by remotely dispersed microphone sensor nodes around a laboratory scale nuclear power plant coolant system. The performance of the proposed method is evaluated by several quantitative metrics resulting from the five state-of-the-art machine learning algorithms, together with the condensed data ratio. Experimental results show that the proposed method can transform the original acoustic signals into a smaller number of featured predictors, even less than ten-thousandths of the original data amount, while improving classification accuracy despite loud machine-driven noises nearby.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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