수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
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.
잠수함이 가장 취약한 시기는 잠수함이 스노클이나 잠망경 운용을 위하여 잠망경 심도로 항해할 경우이며, 이때에는 비음향 탐지센서인 레이더와 광학, 사람에 의한 시각에 탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황에서 탐지되는 취약성을 극복하고자 잠수함 마스트 및 잠망경 부분에 비음향 스텔스를 적용하고자 한다. 먼저 비음향 탐지센서에 대해서 조사하고, 그에 따른 스텔스 기법을 분야별 분석하여 최적화한 결과 다층형 구조로 선체표면부터 RAM layer, IR layer, Camouflage layer 구조로 각각 RAM layer는 자성재료인 페라이트계열로 3~5mm, IR layer는 Ceramic 또는 Nickel 계열로 1~2mm, Camouflage layer는 군청색 계열 페인팅을 제시하였다.
소음원 탐지는 환경 소음제어, 음향 표적 탐지 및 음성 통신 등의 광범한 분야에 적용되는 연구분야로 Beamforming 기술, 상관함수법, 음향인테시티법등 다양한 기술이 적용되는 분야이다. 본 연구에서는 최근 그 응용 범위가 증대고고 있는 Matched Filterig 기술을 이용한 소음원 탐지기술의 수치 해석 결과로 종래 연구가 현상적인 특성의 1차적 응용이라면 본 연구는Matched filtering 의 공간 분해능 특성을 해석한 것으로 배열 중심선과 소음원이 이루는 경사각에 따른 분해능 특성을 중심으로 논의되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1163-1169
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2014
$CO_2$ 가스 기포 탐지 기술 개발을 위한 예비연구로 인위적으로 발생시킨 수층의 $CO_2$ 가스 기포 플룸을 다중빔음향측심기, 단일빔음향측심기 그리고 천부지층탐사기(SBP)를 이용해서 탐지 비교하였다. 인위적으로 발생시킨 기포의 상승속도는 가스 탱크에서 압축된 가스의 강제적인 누출이 영향을 미쳐 기존 자료보다 높게 나타나는 것으로 판단된다. 다중빔음향측심기는 단일빔 음향장비에 비하여 넓은 범위를 탐지할 수 있고 가스 누출 위치 및 수층에서 가스 플룸의 3차원적인 정보를 제공하고 있다. 따라서 다중빔음향측심기는 단일빔의 음향장비 보다 더 뚜렷한 가스 플룸을 탐지할 수 있으나, 상호보완적으로 동시에 운영하면 보다 효과적인 탐지기술을 확립할 수 있다. 향후, 본 연구는 특정가스의 음향학적 특징을 파악하여 정량적, 정성적 탐지 기술 향상에 기여하고자 한다.
시역전 기술을 활용한 수중음향장벽에 의한 수중물체 탐지는 능동소나와 수동소나의 기법과 이론적 배경이 명확한 시역전 처리의 개념을 포함하고 있다. 본 논문에서는 수동형 해양 시역전에 의한 수중탐지의 개념과 이론을 수립하였다. 또한 수중음향 전파모델을 활용하여 모델링을 통해 수동형 시역전 수중음향장벽의 성능 예측을 수행하였다. 본 연구의 결과는 수동형 시역전 개념을 이용한 수중음향장벽 탐지시스템의 설계 시 유용한 성능예측 도구로 활용될 수 있다.
첨단 과학기술의 발달에 따라 미래 해전의 양상은 비대칭적인 전략과 수단이 보편화되는 양상으로 전개될 것으로 전망되며, 비대칭전력의 핵심인 잠수함의 중요성이 대두 될 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 중요성이 대두되는 잠수함 측면에서 잠수함을 탐지하는 대잠전 탐지체계를 분석한 결과 소나체계인 음향탐지체계와 전자파, 자기, 광학장비 등으로 탐지하는 비음향탐지체계로 구분되며 각각의 탐지체계로부터 탐지를 거부하고 생존력을 증대시키기 위해 필요한 잠수함의 스텔스 발전 방향을 제시하였다.
어군탐지기, 계량어군탐지기, 바이오텔레메터리등 음향을 이용하여 해중의 어군의 정보를 탐색하는 수산음향계측장치의 탐지범위와 그 음향특성에 대해 검토, 분석할 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 탐지범위는 송 ${\codt}$ 수파기 직경, 송파음의 강도의 증가와 함께 저주파로 이동하여 어군탐지기의 경우 20${\sim}$50kHz, 바이오텔레메터리의 경우 40${\sim}$80kHz에서 최대치를 나타내었다. 2. 탐지거리는 주파수의 증가와 함께 증가하였지만, 고주파에서는 흡수계수의 영향으로 급격하게 감소하였다. 즉, 송 ${\codt}$ 수파기 직경, 송파음의 강도, TS의 증가 효과는 저주파에서는 크고 고주파에서는 적은 경향을 나타내었다. 3. 바이오텔레메터리에서는 어군탐지기와 같은 송파의 지향성 이득을 얻을 수 없기 때문에 탐지체적의 최대치가 수파기의 직경과 함께 미소하게 감소하였다. 4. 탐지범위는 주파수 특성에 의한 어군탐지기의 음향산란신호를 분석하건, 수산음향계측장치의 설계 및 성능평가에 유효하게 사용될 수 있다.
다양한 장소에서 드론이 활발하게 이용되면서 비행금지구역 내 불법 침입, 정보 유출, 항공기 충돌 등의 위험이 증가하고 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 비행금지구역으로 침입하는 드론을 탐지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 기존의 드론 음향 탐지 연구는 탐지 모델에 환경 소음에 노출된 드론 음향을 그대로 학습시켰기 때문에 환경 소음에 독립적인 성능을 얻지 못했다. 이에 본 논문에서는 다양한 공간에서 환경 소음에 노출된 드론 음향을 명확하게 탐지하기 위해 주변 환경 소음을 별도로 수집하고, 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거하여 시끄러운 환경 속에서도 견고한 성능을 나타내는 범용적인 드론 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수집한 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거한 후 Mel Spectrogram 특성추출과 CNN 딥러닝을 이용하여 드론 존재 여부를 예측하였다. 실험 결과, 환경 소음으로 인해 감소했던 드론 탐지 성능을 7% 이상 향상시킴을 확인하였다.
잠수함이 가장 취약한 시기는 잠수함이 스노클이나 잠망경 운용을 위하여 잠망경 심도로 항해할 경우이며, 이때에는 비음향 탐지센서인 레이더와 광학, 사람에 의한 시각에 탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황에서 탐지되는 취약성을 극복하고자 잠수함 마스트 및 잠망경 부분에 비음향 스텔스를 적용하고자 한다. 먼저 비음향 탐지센서에 대해서 조사하고, 그에 따른 스텔스 기법을 분야별 분석하여 최적화한 결과 다층형 구조로 선체표면부터 RAM layer, IR layer, Camouflage layer 구조로 각각 RAM layer는 자성재료인 페라이트계열로 3~5 mm, IR layer는 Ceramic 또는 Nickel 계열로 1~2 mm, Camouflage layer는 군청색 계열 페인팅을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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