수동 음향 관측을 통해 수집된 방대한 양의 데이터에서 해양포유류의 소리를 탐지하고 식별하기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 활용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 8월까지 동시베리아 해에서 수집된 수중음향 스펙트럼 이미지를 기반으로 CNN을 활용하여 턱수염물범 소리의 분류 자동화 가능성을 확인해 보았다. 학습 데이터로서 다른 소음이 거의 포함되지 않은 뚜렷한 턱수염물범 소리를 사용하였을 때, 암기로 인한 과적합이 발생하였다. 일부 데이터를 소음이 포함된 데이터로 교체하여 학습시켜 수집된 전체 데이터로 평가한 결과 정확도(0.9743), 정밀도(0.9783), 재현율(0.9520)으로 모델이 이전보다 일반화되어 과적합이 방지되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 물범신호 분류는 학습 데이터에 소음이 포함되었을 때 성능이 증가하는 것으로 나타났다.
잠수함에서 발생하는 수중방사소음은 적함의 소나에 의해 피탐될 확률과 직결되며, 잠수함 저소음화 방안은 생존성 향상을 위해 필수적이다. 최신 잠수함의 경우 기계류 소음저감 및 고속/대형화가 진행됨에 따라 선체 주위에 발생하는 유동소음에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자유수면의 효과를 고려하여 잠수함 형상 주위에 발생하는 유동소음 수준을 예측할 수 있는 소음해석기법을 개발하였다. 잠수함이 자유수면 근처 운항시에 잠수함 주위 유동장의 교란에 의해 발생하는 난류유동소음과 쇄파버블에 의한 소음이 발생한다. 먼저 잠수함 주위 유동장 해석을 위해, VOF법 기반의 비압축성 이상유동(two-phase flow)해석을 수행하여 잠수함 주위 자유수면 형상과 유동장 정보를 도출하였다. 이후 난류유동소음해석을 위해 음향상사기법인 Permeable FW-H를 적용하였고, 쇄파버블 소음해석을 위해 유동해석에서 도출된 난류운동에너지 분포결과를 기반으로 쇄파버블 소음모델을 적용하였다. 최종적으로 개발된 유동소음 해석기법은 선박해양플랜트연구소(KRISO)의 대형캐비테이션터널(LCT)에서 수행된 잠수함 모형 유동소음계측 실험결과와 비교를 통해 검증을 수행하였다.
선박의 고속, 대형화 및 규제강화의 추세에 따라 유동소음의 중요성이 강조되고 있다. 그러나 항공, 철도 등의 공력소음 분야에서 유동소음을 설계에 반영하고 있는 것에 반해 조선해양분야에서는 고려되지 않고 있다. 본 연구에서는, 선체유기 유동소음의 해석절차를 정립하고 쇄파의 영향이 작고 선체선형에 의한 유기소음의 특성이 뚜렷한 파랑관통형 선형에 대해 소음특성을 분석하였다. 선체유기 유동소음의 주요 메커니즘인 난류경계층 내부의 복잡한 난류유동과 구조물의 유체-구조 연성적 소음원은 벽면변동압력을 이용하여 가진력을 모델링하고 파워흐름해석법을 이용하여 진동음향 응답해석을 수행하였다. 주파수 영역 및 선체부위에 따라 상의한 소음특성을 가지며 저주파수 영역에서 선형의 영향이 상대적으로 크고 유속에 비례하는 경향을 확인할 수 있었다.
수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.
수중 이동 음원의 방사 소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이며, 수신기 위치, 음원의 수심 및 속도 등과 같이 측정 규격이 정해져 있다. 이동하는 수중 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있지만 이 방법은 송신기와 수신기 사이의 시간 동기화 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이론적으로 계산된 다중 경로 신호 사이의 도달 주파수 차와 수신 신호에서 추정된 다중 경로 신호의 도달 주파수 차를 비교하여 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 다르게 제안한 방법은 시간 동기화 과정이 필요하지 않다. 성능 검증을 위해 모의실험을 수행하였으며, 거리 오차가 기존의 방법에 비해 약 95 % 감소하였다.
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 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
공사 소음이 공사장 주변의 양식 가물치 (체장 44cm)의 유영행동에 어떠한 영향을 미치는지 조사하기 위하여 1993년 9월 12일 경기도 평택시 신대리의 아산호 부근에 위치한 육상 양어장에서 파일작업전과 파일작업중의 소음 레벨과 진동을 측정하고, 바이오 텔레메트리 기법을 사용하여 유영행동을 측정하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1) 파일작업중 소음원으로 부터 약 90m의 거리에서 측정한 수중 소음 레벨, 공중 소음 레벨 및 진동 변위는 파일 작업전에 비하여 각각 36.5dB$(re\;l{\mu}Pa)$, 23dB$(re\;0.0002{\mu}bar)$ 및 $5.9{\mu}m$로 증가하였다. 2) 유영속도의 변화 폭은 자극을 가한 초기에 크고, 자극이 계속되면 그 변동폭은 감소하는 경향을 보였다. 활동량은 야간 보다 주간이 많고, 심한 자극을 받으면 상하운동을 많이 하며 양어장 바닥의 진흙 속으로 도피하는 경우도 있음을 알 수 있었다. 3) 파일작업중의 평균 유영속도는 0.50m/sec (체장대비 1.1배), 파일작업이 없을 때의 평균 유영속도는 0.36m/sec (체장대비 0.8배)이었으며, 파일작업중의 가물치의 평균 속도가 파일작업이 없을 때에 비하여 약 1.4배 빠른 것으로 나타났다. 이러한 소음이나 진동으로 인한 자극은 가물치의 생태에 상당한 영향을 미칠 것으로 사료된다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 내부 유체를 갖는 수중에 몰수된 탄성 쉘이 기포층으로 둘러싸여 있을 때의 음향 방사를 모드 이론을 이용해 연구했다. 전 방향성의 점음원이 내부 유체의 중심에 위치해 있고 음향 소음원으로서 사용되었다. 모드 해의 미지수는 매질 사이의 경계조건으로부터 계산된다. 넓은 주파수 대역에서 모드 해의 안정성을 유지하기 위해, 모드 해의 규격 기법이 사용되었다. 기포 층은 Commander와 Prosperetti의 유효 매질 이론에 기반하여, 단일 모드 분포, 균일 분포, 정규 분포, 멱함수 분포를 이용해 각각 모의되었다. 각각의 기포 분포에 대해 삽입손실이 주파수에 대해 계산되었다. 추가적으로 공극비, 탄성 쉘의 매질 특성, 탄성 쉘과 기포층의 간극의 영향에 대한 수치해석을 수행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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