초록 

회전 기계는 기계 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나로, 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있다. 회전 기계에서 발생하는 이상은 경제적 손실, 안전 사고, 그리고 산업 생산성 저하를 초래할 수 있으므로, 회전 기계의 현재 상태를 정확하게 진단하고 시스템의 무결성을 유지하기 위한 최적의 유지 보수 계획을 수립하는 것이 필수적이다. 전통적으로는 회전 기계에 센서를 부착하여 신호를 수집하고 이를 분석함으로써 이상을 진단해 왔다. 그러나 실제 산업 현장에서는 물리적 제약으로 인해 센서를 부착하기 어려운 경우가 많으며, 센서 설치를 위해 시스템을 중단해야 할 경우 생산성 저하가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 비전센서를 통한 이상 탐지 방법이 주목 받고 있다. 본 연구에서는 시간 대역 통과 필터를 활용한 이미지 기반의 이상 탐지 알고리즘을 제안하고, HAI 실험실의 로터 테스트베드 데이터를 사용하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.