본 논문은 컨베이어 시스템의 주파수분석을 통한 고장감지 시스템을 다루고 있다. 이러한 고장감지 시스템은 사람이 접근하기 힘든 산업용 시설에 설치하여 자동으로 원격으로 고장을 탐지 하는 장소에 적용 될 수 있다. 컨베이어 시스템의 고장의 형태는 컨베이어의 구성 부품인 벨트와 모터 및 지지 베어링의 과부하 혹은 노화로 인하여 발생할 수 있으며 발생하는 시점에 따라서 초기, 중기, 말기의 형태로 나타난다. 이러한 고장의 형태는 미소한 음성 신호를 발생하는 경우에서부터 간헐적으로 발생하는 시끄러운 고음에 이르기까지 다양한 음성노이즈를 발생하게 된다. 본 논문에서는 컨베이어 시스템에서 발생하는 음성 노이즈를 측정하여 분석하고 고장의 형태를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 고장감지 시스템은 각각의 마이크를 통하여 소리를 측정하며 이에 따라 FFT 분석을 통해 고주파수의 유무와 주파수 비율성분의 연속성을 분석하여 고장을 감지한다. 제안된 구조는 화력발전소에서 취득한 소리데이터를 이용하여 가상실험을 진행하여 효율적임을 보였으며 실제의 시멘트 공장현장실험을 통하여 고장감지의 유용성을 확인하였다. 향후에는 인공지능과 같은 기법을 통하여 보다 정밀한 고장감지를 시키는 연구가 필요하다.