본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.
소나를 이용한 수중 표적 탐지를 위해서는 해양환경 및 소나 특성이 반영된 탐지성능 분석이 수행되어야 한다. 수동 및 단상태 소나의 탐지성능 모델링은 해양환경을 고려하더라도 비교적 신속하게 수행될 수 있다. 하지만 양상태 및 다중상태 소나의 경우 수동 및 단상태 소나에 비해 계산 측면에서 높은 복잡성과 연산량이 요구되기 때문에 국내외에서는 음속구조나 해저지형과 같은 해양환경을 고려하지 않거나 단순화된 형태로 양상태 및 다중상태 탐지성능 분석이 수행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 동해 울릉분지 해역에서의 음파전달 특성 분석을 통해 잔향음과 해양환경이 양상태 탐지 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 수평 방위 해상도 변화 및 소음제한환경 가정 여부에 따른 탐지성능 모델링을 수행하였다. 이로부터 소나운용 수심이 최소음속층에 가까워질수록 해저지형의 영향이 줄어들며 잔향음 제한환경은 비교적 근거리에서만 형성된다는 것을 관찰하였다. 이러한 경향은 단순화하여 계산한 탐지성능 모델링의 결과와 정교하게 계산된 양상태 탐지성능 모델링 결과의 비교를 통해서도 확인 가능하였다.
잠수함 정숙화 추세와 복잡한 해양 환경으로 대잠수함전에서 미약한 표적신호를 지속적으로 탐지하기 매우 어려워지고 있어 소나 운용자가 장시간 지속적으로 전방위 표적 탐색하는 부담이 매우 크므로 표적 자동탐지 추적 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 장거리 예인 수동소나에 적합한 표적의 자동 탐지 및 추적기법을 제안하고 시뮬레이션과 실제 해상 환경에서 수중 표적신호로 성능을 검증하였다.
효과적인 양상태 소나 운용을 위해서는 해양환경 요인에 의한 음파전달 특성과 표적의 정보를 반영한 탐지성능 분석이 수행되어야 한다. 하지만 기존의 양상태 소나 탐지성능 분석은 해양환경 및 표적 특성을 고려하지 않거나 단순화되어 수행되었다. 따라서 본 연구에서는 서해와 울릉분지 해역에서 해양환경과 표적의 특성을 고려한 양상태 탐지성능을 산출하였다. 잠수함 형상을 가지는 표적에 대한 양상태 표적강도 도출을 위해 수치해석 모델을 활용하였으며, 모의된 표적강도를 반영하여 신호초과를 계산하였다. 그 결과 송·수신기 위치, 양상태 표적강도에 따라 유의미한 탐지성능 변화가 확인되었다.
수상함용 선체부착형소나의 한계를 극복하기 위해서 해상작전헬기용 디핑소나를 많은 나라에서 운용중이다. 디핑소나는 탐지거리가 짧지만 수상함의 생존성을 보장하고, 해양환경에 따라 심도를 조절하여 탐지성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 적용하여 해상작전헬기용 디핑소나의 최적심도를 산출하는 방법을 제안하였다. 또한, 소나의 성능을 평가하기 위해 해양환경, 표적의 심도, 디핑소나의 심도를 고려하도록 소나성 능함수를 정의하였다. 계산시간 단축을 위해 최적화 알고리즘중 하나인 Simulated Annealing(SA)를 적용하여 최적 심도를 산출하였다. 알고리즘의 정확도 검증을 위하여 최적화 기법을 적용하여 산출한 최적심도를 목적함수 계산 결과와 비교하였다. 또한, 우리나라 동해해역에서 해양환경에 따른 최적심도를 산출하였다.
최근에는 크기 및 비용의 관점에서 많은 장점을 갖는 초소형 해양로봇(Micro Marine Robot : MMR)의 개발 및 적용에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 국내에서는 그 기반이 매우 부족한 상황이다. 다행히도 초소형 수상로봇(Micro Surface Robot : MSR)의 장애물회피와 관련해서는 크기와 성능의 관점에서 최적화되어 4방향 탐지가 가능한 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)가 개발되었으나, 제한된 빔폭(beam width) 및 탐지거리를 갖는 고정 소나빔의 사용으로 인하여 장애물의 형상에 따라 탐지성능이 저하되는 문제점이 존재했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 평기어(spur gear) 및 서보모터를 활용하여 회전 소나빔을 구현한 MSR의 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘의 검증을 위해 다각 평면 장애물에 대한 MSR의 벽면 추적(wall-tracking) 문제를 고려하였고, 탐지성능 및 구동명령 측면에서 기존의 고정 소나빔 적용 시와 비교 및 분석을 수행하였다. 실험결과는 제안된 메커니즘의 타당성을 보여준다.
소나 탐지확률을 계산하는 경우, 수중음향 불확정성은 표준편차가 8 dB ~ 9 dB인 정규분포를 따르는 것으로 고려되고 있다. 하지만, 소나 탐지성능은 실험해역, 해양환경 변동성에 따라 크게 변화하기 때문에 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 탐지성능 예측이 필요하다. 본 논문에서는 동해 천해환경에서 측정된 중주파수(2.3 kHz, 3 kHz) 소음준위와 전달손실 자료 기반의 수중음향 불확정성이 산출되었다. 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 예상탐지확률을 산출한 후, 이를 기존의 탐지확률 결과, 레일리 분포의 불확정성과 음으로 치우친 분포의 불확정성을 반영한 예상탐지확률 결과와 비교하였다. 결과적으로 각각의 수중음향 불확정성에 따라 탐지영역의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
단상태 소나는 음원의 송신시간과 반사파의 수신시간 정보를 이용하여 표적의 위치를 산출한다. 그러나 음원의 송신시간 정보를 수신센서와 공유하지 않는 비동기 양상태 소나 시스템에서는 표적의 위치를 산출하기 위해 수신센서에서 음원의 직접파(direct blast)를 탐지해야한다. 본 논문에서는 직접파에 대한 PRI(Pulse Repetition Interval)와 적응적인 임계치 추정을 통해 직접파 탐지를 수행하는 기법을 제안한다. 모의 신호 및 해상 실험 데이터를 이용하여 제안하는 기법의 성능을 분석하였고 그 결과 강한 배경소음 및 직접파와 유사한 다수의 표적 반사파가 존재하는 환경에서도 강인한 직접파 탐지 성능을 보여주었다.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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