선박내의 작업 환경에서 발생하는 소음은 엔진, 발전기, 펌프와 같은 다양한 소음원 에 기인하다. 이들은 대체적으로 저주파 대역에서 주기성을 가지며, 이로 인해 능동 소음 제 어 기법이 적용될 수 있다. 이 논문에서는 선박내 소음 환경을 개선하기 위해 소음 흡음 재·차단재를 이용한 헤드폰 착용과 같은 수동적인 방법이 아니라, 작업 상황에 따라 소음 을 줄이기 위한 능동소음제어(ANC: Active Noise Control) 시스템을 구현한다. 특히 선박내 의 침실 공간으로 적용 가능성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 고찰하고, TMS320C50 DSP를 포함한 하드웨어 구성을 통해 그 성능을 실험하고 평가한다.
본 논문은 부유식 석유 저장 하역 선박(FSO)의 소음 특성 및 해석 기법에 관한 것이다. FSO의 선실 소음 수준은 일반 상선과는 달리 선실 내부에 있는 소음원 이외에도 topside에 있는 각종 소음원들의 영향을 크게 받는다. 따라서, topside에 있는 각종 소음원들이 선실의 소음수준에 미치는 영향을 정확히 평가하는 것이 중요하다. 일반적으로 FSO의 소음해석은 옥외 및 선실 소음 해석으로 구분하여 수행한다. 본 논문에서는 topside에 있는 각종 소음원들의 공기음 전파 특성 해석은 ISO 9613에 근거한 프로그램을 이용하였고, 고체음 전파 특성은 파워 흐름 해석법을 이용하였다. 또한 선실 소음 해석은 통계적 에너지 해석법(SEA)을 이용하였으며, 해석 결과로부터 높은 소음 수준이 우려되는 구역에 대한 방음 대책을 제시하였다. 위의 선실 소음 해석 결과는 향후 FSO의 topside에 있는 각종 소음원들에 의한 선실의 소음 해석 기법 정립에 기여할 것으로 기대된다.
선박 내부에 탑재된 추진 기계류에서 발생되는 진동은 마운트 Deck을 통하 여 선체에 전달되어 수중으로 전파된다. 기계류에 의해 발생되는 수중방사소 음을 감소시키기 위해서는 선체로 전달된 진동수준 및 수중방사소음 예측이 우선 중요하다. 수중방사소음 예측 방법으로 FEM과 BEM에 의한 저주파수 대역 예측, 전달함수에 의한 실험적 예측, SEA(Statistical Energy Analysis) 기법을 이용한 고주파수 대역 예측으로 나눌 수 있다. R.H.Lyon 등에 의해 발전된 SEA 기법은 항공기, 선박등 복잡한 구조물의 고주파수 대역 진동해 석에 널리 이용되고 있다. SEA 기법의 선박에 대한 적용은 소형선박의 기계 류에서 발생되는 진동에 의한 선체 진동수준 및 수중방사소음 해석 등에 적 용되고 있다. 본 연구에서는 보강 원통형 셀 모델에 대한 수중방사소음을 SEA 기법을 이용하여 예측하고 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음의 셉스트럼(cepstrum) 분석을 이용한 음향역산법을 제안하였다. 셉스트럼 분석을 통해 수중 청음기에서 계측된 선박 소음으로부터 직접 도달파와 해수면과 해저면에서 반사파와의 간섭에서 기인한 음파의 다중반사 구조를 추출할 수 있다. 음향학적 역산은 계측 신호의 셉스트럼과 모의 신호의 셉스트럼을 비교하여 최적의 역산인자를 찾는 방식으로 구성되었다. 본 논문에서 제안된 역산기법을 대한해협에서 계측한 선박 수중방사소음 데이터에 적용하여 대상 선박의 음원중심과 수중청음기의 위치를 추정하였다.
선내 소음은 선원의 거주성과 건강을 위한 중요한 요소 중의 하나로, 선내 소음을 줄이기 위한 노력이 활발하게 진행되고 있다. 소음 저감 방법에는 수동소음제어(PNC) 방법과 능동소음제어(ANC) 방법이 있다. 자동차, 항공기와 달리 선박에서는 ANC를 이용한 소음 저감 대책이 미미한 실정이다. 본 연구는 능동소음제어(ANC)와 같이 방음판과 고주파진동원을 이용하여 기관실에 발생한 소음을 줄이고자 하였다. 이를 위해 아크릴 상자를 이용하여 실험 모형을 만들었고, 4가지 조건별로 소음 저감 효과를 측정하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 방음판은 55 dB ~ 85 dB까지 모든 범위에서 소음 저감 효과가 있었다. 고주파진동원은 낮은 소음에서 효과가 없었으나, 70.8 dB(A)과 85 dB(A)와 같은 높은 소음에서는 효과가 있었다. 둘째, 방음판과 고주파진동원을 동시에 사용하는 경우에는 최대 -2.2 dB(A) 만큼의 소음 저감 효과가 있었다. 본 실험의 결과는 아크릴판으로 제작한 실험모형에서 얻은 결과로 철판으로 된 실제 선박과 다를 수 있다. 추후 연구에서 실제 선박에서 사용하는 철판(재질과 두께, 구조를 고려)을 이용하여 실험하고자 한다. 이 연구가 선박에 승선하는 선원들의 거주성 향상과 건강 증진에 도움이 되기를 기대한다.
고속으로 운항하는 hydrofoil선박과 호흡을 위해 해수면으로 올라오는 해양 생물의 충돌이 빈번히 발생한다. 선박을 발견한 해양 생물이 피하기 전에 고속 선박이 접근하기 때문에 충돌을 막기 위하여 선박의 몰수된 hydrofoil 위치에 능동 소나를 설치하여 해양생물을 미리 인지하여 충돌을 회피하는 방법이 제시된다. 표적의 탐지를 위한 능동 소나의 성능은 수신 된 신호에서 소음을 제거하고 표적 신호를 구별하는 능력에 좌우된다. 본 연구에서는 이러한 충돌 회피 능동 소나 개발을 위한 기반 연구로 실제 운항 중인 고속 선박의 hydrofoil에 청음기를 설치하여 소음을 계측했다. 계측을 위한 실험은 (1) 선박의 운항 및 기계 장치 작동 여부에 따른 소음 측정, (2) 선체 hydrofoil 표면에서 계측되는 위치에 따른 소음 측정, (3) 운항 속도 증가에 따른 속도 측정을 목적으로 수행하였다. 실해역 실험에서 발생하는 여러 요소들을 고려하기 위해 세 번에 걸쳐 수행하였으며 실험 결과의 타당성 검증 및 분석을 위해 다른 연구 결과와 비교하였다. 결과는 능동 소나 운용시 적용을 위해 주파수 분석을 수행하였으며, 소나를 운용할 고주파수 대역을 중점적으로 살펴보았다. 실험 내용과 그 결과 분석을 통해 속도 변화에 따른 소음 변화와 소음원에 따른 영향을 확인하였다. 이를 통해 향후 능동 소나가 설치 되었을 때 발생하는 소음의 영향을 고찰 할 수 있으며, 실제 고래 탐지를 위한 소음과 표적 신호의 구별이 용이한 능동 소나를 설계할 수 있다.
본 논문은 선박 내부 소음을 효과적으로 감소시키기 위한 ANC(Active Noise Cancellation)및 인공 지능 (AI) 결합 시스템의 개발과 적용에 관한 연구를 다룬다. 선박 환경에서의 소음은 승원의 스트레스 증가와 불편을 초래하므로, 이를 해결하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 외부 소음과 내부 소음 데이터를 수집하고, STFT(Short-Time Fourier Transform)알고리즘을 통해 소음 데이터를 분석 가능한 형태로 전처리한다. 그 후, LSTM(Long Short-Term Memory)알고리즘을 사용하여 선박 외부에서 발생한 소음을 입력으로 받아 내부에서 들리는 외부 소음을 예측하고 제어하는 모델을 훈련시킨다. 이후 최적화 과정을 거쳐 예측 소음의 반대 파형을 생성 및 출력을 통해 ANC 를 구현한다.
본 논문에서는 오리피스형 공기분사기에서 생성된 기포소음 특성을 고찰하였다. 전반적인 기포소음 특성을 파악하기 위해 Strasberg와 Blake가 각각 제안한 기포소음 스펙트럼을 살펴보았고, 기포소음 계측을 위해 선박해양플랜트연구소의 대형캐비테이션터널에서 공기분사 실험을 수행하였다. 본 실험은 5종의 공기분사기를 이용하여 정지 유체 조건과 유동 조건에서 수행되었다. 계측결과로부터 실험 조건에 따른 기포소음 스펙트럼 특성을 관찰하였고, 회귀분석을 통해 기포소음에 대한 인자별 영향을 분석하였다. 끝으로 회귀분석 결과를 기반으로 기포소음 추정식을 제안하였고 제안된 추정식은 계측결과와 잘 일치함을 확인하였다.
여러 형태의 Tonal 신호로 나타내어지는 선박 수중방사소음 원인을 효율적으로 분류하기 위해서 Tonal 신호를 잡음으로부터 분리하고 임계값을 초과하는 Tonal 신호를 자동으로 추출하였다. 추출된 신호의 발생기원이 속력 종속적인지 속력 비종속적인지 여부를 Q factor및 신경회로망의 패턴인식 기법을 이용하여 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 수치 시뮬레이션 및 실제 수중에서 측정된 선박소음에 적용하여 제안된 알고리즘의 유용성 여부에 대하여 검토하였다.
항행 선박의 시·공간적 모니터링 기술 연구는 연안 해양공간에서 해양 생태계 보호 및 효율적인 관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 실험해역에서 측정된 선박 소음 특징인 광대역 줄무늬 패턴 자료에 인공지능 기술을 적용하여 항행하는 선박을 자동 탐지하는 연구를 수행하였다. 소음 스펙트럼 이미지와 선박의 항행정보를 수집하기 위한 해상시험은 2016년 7월 15일부터 26일까지 제주 남부 해역에서 실시되었고, 컨볼루션 신경망 모델은 수집된 이미지를 기반으로 학습, 교차검증 과정을 거쳐 최적화되었다. 선박 소음 자동 탐지 기법의 성능은 정밀도(0.936), 재현율(0.830), 평균 정밀도(0.824) 그리고 정확도(0.949)로 평가되었다. 결론적으로 인공지능 기법을 활용하여 선박 소음의 자동 탐지 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 성능을 향상시킬 수 있는 방안 및 향후 연구에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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