• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.428-436
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• 2004

물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장함으로써 소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 합성 어퍼쳐 소나에 대한 실험을 하였다. 어퍼쳐 영역이나 빔 영역에서 어레이를 합성하는 기존의 실험에서는 어레이의 형상을 선형으로 가정하기 때문에 실제 상황과 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 어퍼쳐 영역에서 어레이를 합성하는 실험을 하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터만으로 중첩되는 부어레이 간의 시ㆍ공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다. 실험 결과 합성에 의해서 방향 탐지 분해능이 향상되는 것을. 확인할 수 있었고, 5번 합성으로 3dB 빔폭이 약 70%줄어드는 결과를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.489-495
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• 2003

예인형 선 배열 소나는 구조적인 특성상 배열 축을 중심으로 대칭적인 빔을 형성하기 때문에 탐지된 표적에 대하여 좌/우 방위 구분에 있어 모호성을 드러낸다. 이러한 예인형 선 배열의 좌/우 구분이 모호한 문제점을 해결하기 위하여 고정형 카디오이드 빔을 적용한 방법이 사용되었다. 하지만 고정형 카디오이드 빔을 사용할 경우 약 11°이내의 영역에서 카디오이드 빔의 후면 이득에 대한 영향을 줄일 수가 없기 때문에 좌/우 분리 성능이 저하된다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 적응형 카디오이드 빔을 사용하여 후면 빔의 이득을 줄임으로써 예인형 선 배열의 성능을 향상시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제31권6호
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• pp.384-390
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• 2012

수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보 추출한다. 그러나 기존 데몬 처리 기법은 프로펠러 신호 뿐 아니라 토널 신호 성분도 추출하므로 토널 신호의 간섭으로 인한 성능 저하가 있다. 다시 말해 데몬 처리 주파수 영역 내에 토널 신호가 존재하면 기존 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 의한 신호 성분을 추가적으로 추출한다. 따라서 본 논문에서는 토널 신호 간섭을 제거할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데몬 처리를 위한 방사 소음 신호의 복조 과정 이전에 토널 신호를 추출 및 제거한다. 그러므로 제안된 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 강인하다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제안된 기법이 기존의 데몬 처리 기법보다 성능이 우수함을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.202-210
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• 2017

송신기와 수신기가 분리되어 있는 양상태 소나를 자함에 설치하여 운용하고 다수의 클러터가 존재하는 환경에서 표적추적을 수행하기 위해서는 양상태 소나에 알맞은 측정치 모델링이 적용된 자료결합 알고리듬이 요구된다. 자함이 기동하는 구간에서는 송신기와 수신기의 위치가 많이 흔들림에 따라 측정치에 오차가 많이 커지게 되어, 이 구간에서 얻은 측정치정보를 이용하면 추적성능저하가 생기게 된다. 본 논문에서는 공정잡음이 다른 다수모델기반의 자료결합 알고리듬인 IMM-IPDA(Interacting Multiple Model-Integrated Probabilistic Data Association)를 사용하였고, 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추적성능향상을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.755-760
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• 2009

본 논문에서는 근거리에 위치한 수중 장애물의 탐지 성능을 향상시키기 위해 잔향의 영향을 감소시키는 여러 기법 중 특이 값 차이를 이용한 잔향 감소 기법을 적용한다. 특이 값 차이를 이용한 잔향 감소 기법은 중심 빔 신호에 잔향과 표적이 포함되어 있다고 가정하고 인접한 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 중심 빔 신호와의 특이 값 차이를 이용함으로써 잔향 신호를 감소시킨다. 그리고 한국 근해에서 십자형 구조의 송수신 장치를 통해 얻어진 실측 데이터를 이용하여 수중 장애물 탐지에서의 제시한 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.601-609
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• 2022

2007년 8월 동해 연안에서 연안용승 현상이 발생 되었고, 이에 따른 수직적인 수온과 염분 자료가 실시간 해양관측부이를 통해 획득되었다. 시계열 관측자료를 기반으로 연안용승 발생 전·중·후의 수직적인 음속구조를 산출하였고, 연안용승의 수평적인 규모와 실제 해저지형 등을 고려한 음향모델링을 통해 연안용승이 수중의 음파 전달과 탐지환경에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 포물선 방정식 모델을 이용한 저주파(500 Hz) 음파 전달손실과 심도별 표적 탐지거리를 비교·분석한 결과, 동해 연안에서 용승이 발생하면 그렇지 않은 일반적인 음탐환경에 비해 최대 약 10 dB의 탐지이득을 기대할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한, 이번 연구를 통해 용승 전·후 약 2 ~ 3일의 짧은 기간 내에서도 음파전달 특성이 크게 달라질 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.210-217
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• 2022

수동 소나 시스템에서 음원 깊이 추정 분야는표적 식별, 추적 등 다양한 전술에 활용할 수 있기 때문에 많은 연구가 지난 수십년간 진행되어 왔다. 본 논문은 기존 논문[조성일 외, 한국음향학회지 제38권 제1호, 120-127(2019)]의 문제점이었던 음원 깊이가두 곳에서 추정되는 모호성을 해결하는데 목적이 있다. 해수면과 해저면에 반사되어 나타나는채널 임펄스 응답의 위상천이 패턴을 이용하여 모호성을 제거하며, 제거 후 하나의 깊이에서 채널 임펄스 응답의 교차점을 통해 음원의깊이를 추정한다. 음원에 대한 정보가 없고, 연속적인 신호 혹은 소음에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되며, 제안된 알고리즘은 시뮬레이션를 통하여 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.345-356
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• 2023

수동소나의 표적신호는 수초 내 세기의 변화를 갖는 협대역 고조파 특성과 로이드 거울 효과에 의한 장시간 주파수 변이 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 지역 및 전역적 시계열 특징을 학습하는 게이트 순환 유닛 기반의 신호분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 이용한 다층 네트워크를 구성하고 확장된 연결을 통해 지역 및 전역적 시계열 특징들을 추출한다. 이후 어텐션 메커니즘을 학습하여 시계열 특징들을 가중하고 수동소나 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 네트워크는 96.50 %의 우수한 분류 정확도를 보였다. 이러한 결과는 기존의 잔차 연결된 게이트 순환 유닛 네트워크과 비교하여 4.17 % 높은 분류 정확도를 갖는다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제24권1E호
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• pp.34-37
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• 2005

Ryu et al. proposed a multiple target angle-tracking algorithm without a data association problem using angular innovations. This algorithm, however, needs the computational loads in proportion to the square number of sensors regardless of the number of targets, because it uses a nonlinear equation between the signal subspace and angular innovation. In this Paper, we proposed an efficient algorithm for the multiple target angle-tracking using angular innovations. The proposed algorithm extracts the angular innovations from noise subspace. Also, it is demonstrated by computer simulations dealing with the tracking of crossing targets. The simulation results show that the computational loads of the proposed algorithm are $80\%$ and $60\%$ of those of Ryu's algorithm for 3 targets and 6 targets without degrading the performance of the target tracking.