본 논문에서는 실제 현실에서 표현되는 소리의 특징인 파동(Sound wave)과 흐름(Sound flow) 그리고 회절(Diffraction of sound)을 가상환경에서 실시간으로 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 소리가 재생되는 위치로부터 장애물 여부를 판단하고, 장애물이 존재할 시, 장애물로 인해 반사와 회절된 새로운 소리 위치를 계산한다. 이 과정에서 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에서 들리는 소리의 크기를 계산하며, 충돌된 레이의 개수에 따라 소리의 크기를 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리의 회절은 물리 기반 접근법에서 나타나는 회절 형태를 실시간으로 표현했으며, 장애물에 따라서 회절 패턴이 변경되고, 이에 따라 소리의 크기가 자연스럽게 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 나타나는 소리의 퍼짐과 같은 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
옥외에서 발생하는 소음은 음원과 수음점 사이의 시선을 차단하는 장애물을 설치하는 방법이외에는 달리 방도가 없는 경우가 많다. 빛과 마찬가지로 소리도 시선이 차단되면 소리의 그늘이 지는데 빛의 경우보다는 상당히 강한 음장이 이 그늘에 존재한다. 그늘 영역에서의 음장은 소리의 회절현상에 기인하는 것으로서 회절음장은 곧 방음벽의 차음효과를 좌우한다. 방음벽의 차음효과는 잉여감쇠(excessive attenuation)로 표시되는데 잉여감쇠에 영향을 주는 인자는 방음벽의 기하학적 조건, 음향학적 성질, 설치지면, 주변지형, 풍속 및 온도분포와 같은 기상조건, 음원의 특성 등 다양하지만 가장 기본적인 인자는 기하학적인 조건이다. 본고는 방음벽의 원리에 국한하여 살펴보기 위해 기술된 것이므로 주로 판 또는 쐐기 형태의 물체에 의한 회절현상을 취급하였다.
본 논문에서는 가상환경에서 사운드 몰입을 개선시키기 위한 회절 기반의 사운드 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리적 환경에서 사운드의 파동과 흐름 그리고 회절과 유사한 패턴을 실시간으로 표현할 수 있다. 우리의 접근 방식은 사운드 근원지로부터 장애물이 있는지 판단을 한 뒤, 장애물로 인해 굴절과 회절된 새로운 사운드의 위치를 계산한다. 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 반사와 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에 있는 에이전트에게 들리는 사운드의 크기를 예측한다. 이 과정에서 반사와 굴절된 레이의 개수에 따라 사운드의 크기를 감쇠시켜 거리와 재질에 따른 사운드 감쇠를 모델링한다. 결과적으로 물리 기반 접근법에서 표현되는 회절 패턴을 실시간으로 표현했으며, 장애물의 위치가 변경됨에 따라 회절 패턴도 변경됨을 보여주고, 이에 따라 사운드의 크기가 자연스럽게 확산되는 결과를 보여준다. 제안하는 방법은 현실에서 표현되는 소리의 확산과 회절 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
그늘, 반사, 간섭, 회절은 파동의 일종인 소리가 나타내는 고유한 현상이다. 19세기 말 경에 유사한 광학적 현상들은 이미 검출되어 있었으나 소리에 관련된 이러한 현상들은 제대로 검출되지 못했다. 독창적인 실험 기구와 명민한 실험 설계로 이러한 현상들을 이견을 제시할 여지 없이 검출하는 데 성공한 인물은 레일리였다. 그는 건물의 모퉁이를 사용하여 소리 그늘을 검출할 수 있었고 반사판을 이용하여 그늘이 사라지는 것을 보일 수 있었다. 또한 그는 광학에서 유명한 영의 간섭 실험 장치와 유사한 장치를 만들어서 소리의 간섭을 검출했다. 더 나아가 그는 널리 알려진 광학적 현상이었던 '푸아송의 디스크'를 음향학적으로 재현하는 데 최초로 성공했고 구형 장애물에 의한 소리의 회절 효과를 조사하여 그것이 자신의 이론과 일치하는 것을 확인했다.
본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.
도로와 인접지역 사이에 장애물이 없으면, 소리는 소음원에서 수음영역으로 직접적으로 전달된다. 그러나 소음원과 수음영역 사이에 장애물이 있는 경우에는 소음원에서 발생한 소음은 장애물의 상단을 회절하여 수음영역으로 도달하는 회절경로와 장애물 자체를 통과하여 전달되는 투과경로, 장애물에 의한 반사경로 등 여러 전파 경로로 나뉘어 전달된다. 그러나 일반적인 방음벽은 벽 재료의 투과손실을 크게 하므로 회절감쇠 이외의 영향은 거의 없게 설계된다. 따라서 방음벽에 의한 소음 감쇠량은 방음벽의 높이(회절음의 영향)에 의해 결정되는 회절감쇠가 대부분을 차지하게 된다.(중략)
기하음향학 방법들을 이용한 중주파수 해석의 어려움을 해결하기 위하여 소리의 전파에서 위상 정보를 고려한 위상 기하음향학 방법이 제안되었다. 위상 기하음향학 방법은 위상정보를 고려하여 중주파수 대역의 간섭 현상을 설명할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 방법들을 이용하여 소리의 파동성으로 대표되는 저주파수 현상들을 모두 설명할 수 없다. 특히 저주파수 대역에서는 모서리나 장애물에 의한 회절현상을 고려하지 못하여 전달함수나 충격응답의 예측시 오차가 발생한다. 또한 실수인 흡음 계수를 사용한 해석 결과는 측정치와 차이를 보이므로 반사 계수의 잘못된 위상 정보는 교정되어야 한다. 본 연구에서는 균일 회절 이론을 병합한 위상 빔 추적법의 결과를 기존의 위상 빔 추적법의 결과와 비교하였다. 또한 벽면 반사계수의 위상을 변화시키며 위상 정보의 영향을 조사하였다. 제안된 오차 보정 방법들을 이용하면, 좀더 낮은 주파수 대역까지 정확성을 향상시켜 위상 빔 추적법을 실내음향 예측에 적용할 수 있다.
레일리는 수학적 이론에 능했을 뿐 아니라 실험 음향학자로서 중요한 기여를 했다. 그는 리케의 열에 의한 음발생 장치와 노래하는 불꽃을 순음발생 장치로 개선했다. 무엇보다는 그가 만든 인공 새소리 발생장치는 실험용음원의 개선에서 결정적으로 기여했다. 이 장치는 초음파를 발생시켜 실험실 안에서 소리의 직진, 굴절, 회절, 간섭의 실험을 교란 없이 수행할 수 있게 해주었다. 또한 레일리는 소리의 검출장치로서 민감 불꽃을 개선했다. 그는 또한 정밀한 회전속도 조절장치 (소리바퀴)와 소리의 절대 세기를 측정하는 장치 (레일리 원반)를 만들어 실험 음향학의 정밀성의 증진에 기여했다.
본 논문에서는 현실세계에서 사용되던 오디오 처리 기법을 가상현실과 증강현실로 확장하는 기술에 대해 제시한다. 메타버스 서비스 구축 등에 활용되는 가상현실 공간을 설계할 때에는 오디오 처리를 위해서 가상현실 공간내 사용자가 위치하는 장면에 따른 소리의 회절과 반사에 따른 잔향 효과를 고려해 줄 수 있어야 장면에 몰입된 사용자 경험이 가능하다. 증강현실 응용에서는 실제 정보와 증강된 효과를 제공하기 위해 가상과 실제 정보간의 위치 정합이 영상 또는 위치를 기반으로 하여 제공되어야 한다. 가상현실과 증강현실 지원을 위해 현실세계 오디오 재생 기술에 추가되어야 하는 기술들과 함께 진행중인 몰입형오디오 서비스를 제공하기 위한 국제표준 기술 개발의 현황을 살펴보고, 향후 추가로 기술이 개발되고 보완되어야 할 부분을 제시한다.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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