수중음향에서 시역전 처리는 잔향음 제거 및 표적반향음 향상, 수중감시, 수중통신 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히, 근래에 활발히 연구되는 수중통신에서 시역전 처리를 이용해 신호를 시-공간적으로 집속함으로써 신호 대 잡음 비를 증가시켜 전송거리를 높임과 동시에 비트 오차율을 상당히 개선하였다. 본 논문에서는 시역전 처리에서의 센서 배열 최적화에 대한 두 가지 이슈를 다루었다. 먼저, 다양한 해양환경에서의 센서 배열에 대한 최적 센서 수에 대해 연구하였다. 두번째는 주어진 센서 수에 대해 최적의 센서 배치를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 센서 배열 최적화 알고리즘을 집속점과 관심영역에서 음향에너지 대비를 최대화시키는 센서 위치와 수를 목적함수로 하는 유전알고리즘을 기초로 하여 구체화하였다. 또한, 시역전과 신호처리 과정이 동일한 원리로 수행되는 정합장 처리를 이용하여 모의실험 결과에 대한 타당성을 실제 해양 실험데이터를 통해 검증 하였다. 최적화의 결과로 집속점에서 음향에너지가 기존의 센서배치 보다 최대 3 dB정도 향상되는 것을 확인하였다.
스마트폰, 태블릿 PC의 등장과 더불어 모바일 IT 제품들은 빠르게 소형화, 슬림화, 저전력화 되고 있으며, 이런 시스템의 요구에 대응하기 위하여 음향부품은 기술 전환기를 맞이하고 있다. 대표적 음향소자로는 소리를 전기적 신호로 변환하는 센서인 마이크로폰과 전기 에너지를 소리 에너지로 변환하는 액추에이터인 스피커가 있는데, 최근초소형 MEMS 마이크로폰과 초박형 압전 스피커와 같은 새로운 제품이 시장에서 주목받고 있다. 본 고에서는 음향소자의 기술 개요, 새로운 제품의 장단점 및 개발 동향, 그리고 시장 및 산업 동향을 살펴봄으로써 관련 국내 업계가 기술 전환기를 대비하는 데 필요한 기초 정보를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 음향적으로 결합된 공간에서 개구부의 크기변화에 따른 주관적 잔향감의 평가를 청취실험을 통해 실시하고 주관적 잔향감을 예측할 수 있는 새로운 물리적 지표를 제시하고자 하였다. 대상공간의 물리적 음향특성은 물론 주관적 음향평가를 위하여 1/10 스케일의 모형을 제작하여 실험에 사용하였다. 주관적 잔향감평가를 위해 바이노럴 임펄스 리스펀스(binaural impulse response)를 더미헤드(dummy head)를 이용해 녹음하여 가청화작업(auralization)을 거쳐 청취실험에 음원으로 제시하였다. 청취실험결과, 주실이 흡음력이 낮은 잔향부실과 음향적으로 결합할 경우 개구율이 12.5%(주실면적대비 1.97%)일 때 주관적 잔향감이 가장 큰 것으로 나타났으며 개구율이 25%(주실면적대비 3.94%)이상일 때 주관적 잔향감이 감소하는 것으로 나타났다 주실이 흡음력이 높은 흡음부실과 음향적으로 결합할 경우 개구율이 $0%{\sim}6.25%$까지(주실면적대비 $0%{\sim}0.99%$)는 주관적 잔향감이 변화하지 않다가 개구율이 12.5%에서부터 점차적으로 감소하는 것으로 나타났다. 이중감쇠현상을 나타내는 물리적 지표 T30/T15는 개구율의 변화에 따른 주관적 잔향감과 상관도가 거의 없는 것으로 나타났으며 저자들이 제시한 새로운 지표 T30/Tbp이 주관적 잔향감과 높은 상관도를 보였다. 또한 개구율 변화에 따른 이중감쇠현상은 초기나 중기감쇠부분에서보다 후기감쇠부분에서 에너지가 현저하게 증가하는 것으로 나타나 T30/T15에 비해 LDT/EDT나 T3/T1가 주관적 잔향감과의 상관성이 높은 것으로 나타났다.
위성 발사체의 추진 기관에 의한 음향 하중은 이륙 시 작용하는 주요한 동적 하중 중 하나로서, 이에 의한 위성이나 탑재물의 파손이 보고되고 있다. 위성이나 탑재물에 작용하는 음향 하중의 강토를 저감하기 위해서는 노즈 페어링의 구조 설계 시 차음 성능을 고려한 설계가 필요하다. 특히 복합재 구조의 경우 금속재 구조에 비해 비강성이 커서 음향 하중의 차음 측면에서는 불리하다. 본 논문에서는 위성 발사체의 노즈 페어링용 복합재 평판의 차음 특성을 살펴보았다. 노즈 페어링 구조로 사용 가능한 4종의 복합재 구조에 대하여 무한판 이론 및 통계적 에너지 해석법(SEA)을 이용하여 차음 성능을 평가하였다. 해석 결과를 토대로 두 종류의 복합재 평판을 제작하여 이에 대한 차음 성능을 측정하고 예측치와 비교를 수행하였다. 이를 바탕으로 무게 대비 차음 성능이 우수한 노즈 페어링용 복합재 구조를 선정할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 음향 표적의 식별은 환경 감시, 침입 감시, 다중 표적 분리 등에서 많이 연구된다. 무선 센서 네트워크의 센서 노드에서 사용하는 기존의 신호 처리기법은 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법과 수신 신호를 압축하여 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 전자의 경우 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않고 후자의 경우는 센서 노드에서의 신호처리 및 전송에 소모되는 에너지가 높아 센서의 생존시간이 줄어들게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 원신호 대비 28%로 줄이는 알고리듬을 제안한다.
본 연구에서는 제온 파이 x200 프로세서를 이용하여 3차원 파동 전파 모델링을 수행하고 기존의 제온 CPU를 사용한 경우와 병렬 연산 성능을 비교하였다. 제온 파이 1세대 프로세서인 제온 파이 나이츠 코너 보조프로세서와 달리 제온 파이 2세대 프로세서인 x200 프로세서는 직접 운영체제 실행이 가능하므로 내장 메모리와 주메모리 사이의 추가적인 통신이 필요 없다. 또한 제온 파이 x200 프로세서는 대용량 주메모리와 고대역폭 메모리를 이용하여 대규모 컴퓨팅을 독립적으로 실행할 수 있다. 병렬 연산 성능 비교를 위해 MPI (Message Passing Interface)와 OpenMP (Open Multi-Processing)를 이용해 모델링을 수행하였다. SEG/EAGE 암염돔 모델을 이용한 수치 실험 결과 제온 파이에서 다량의 연산 코어와 고대역폭 메모리를 이용해 12 코어 CPU 대비 2.69 ~ 3.24배 우수한 모델링 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 스피커를 사용하여 Jet와 Swirl 유동에 각각 가진을 가함으로써 기체-기체 동축형 제트-스월 인젝터의 Injector transfer function (ITF)을 측정하였다. Feed system의 길이를 변화시켜감에 따라 ITF를 측정한 결과 섭동이 가해진 유동이 흐르는 공간의 공진주파수에서 ITF의 peak가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. Jet 유동을 변화시키면서 Jet 유동에 가진을 줄 때, ITF의 크기는 감소하다가 56 slpm 이후부터는 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, Jet와 Swirl 유동의 속도차가 클수록 ITF의 크기가 커지는 것을 확인할 수 있었다. Swirl 가진 시에는 Jet 유동이 증가함에 따라 ITF가 감소하는 것을 확인할 수 있었는데, 이는 후단에서 일정 유량 대비 가진 에너지가 감소하기 때문이며, 이러한 차이는 후단의 Hot wire anemometer가 인젝터 중심축에 위치하기 때문이다.
본 연구에서는 제트 유동 증가에 따라 스피커로 제트와 스월 유동에 각각 가진을 가하여 기체-기체 동축형 제트-스월 분사기의 분사기 전달함수(Injector Transfer Function, ITF)을 측정하였다. 공급시스템의 길이를 변화시켜 ITF를 측정한 결과 공급시스템의 공진주파수에서 피크가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 제트 유동에 가진을 줄 때, 제트 유동이 증가함에 따라 ITF의 크기는 감소하다가 다시 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 두 유동의 속도차가 클수록 ITF의 크기가 증가하였다. 스월 가진 시 제트 유동이 증가함에 따라 ITF가 감소하는 것을 확인할 수 있었는데, 이는 후단에서 일정 유량 대비 가진 에너지가 감소하기 때문이다.
천연가스 저류층의 부존 특성을 파악하는데 주로 이용되고 있는 AVO 및 복소분석법을 파쇄대와 같은 지반환경의 주요 불연속면에 적용하는데 그 초점을 두었다. 연구에 이용된 시험자료는 수평 파쇄구조에 대하여 일반화된 맥스웰체 근사법을 적용한 점탄성매질에서의 수치모형자료이다. 수평 파쇄구조에 대한 AVO분석에서 반사 P파의 특성은 지하매질의 음향 임피던스 차이와 기하학적 계수인 오프셋에 따라 다양하게 나타나며 구배중합 단면도 및 오프셋조절 중합단면도에서 효과적으로 해석되는데, 입사각이 커질수록 진폭이 감쇠되는 특성을 보인다. 중합자료에 대한 복소트레이스 플롯(순간진폭, 순간주파수, 순간위상)에서 파쇄대의 상$\cdot$하부 경계는 강한 진폭과 동일한 위상으로 특징 지워지며, 파쇄대 구간 및 직하부는 저주파 특성을 보인다. 파쇄대와 주위 매질의 Q-대비에 따라 다르게 나타나는 진폭감쇠와 파형분산은 역 Q-필터링으로 효과적으로 보상되었다.
본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 Leq와 Lmax값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 Leq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 Leq평가지수의 경우 9개, Lmax 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 Leq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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