국제적으로 음향$\cdot$초음파$\cdot$진동분야의 정밀계측 필요성이 점차 강조되고 있기 때문에 1998년도에 국제도량형위원회(CIPM; International Committee for Weights and Measures) 산하에 음향$\cdot$초음파$\cdot$진동 자문위원회 (CCAUV; Consultative Committee for Acoustics, Ultrasound and Vibration)가 신설되어 활동을 시작하였다. 그 첫 번째 사업의 하나가 1999년부터 시작된 음향분야의 1" 표준 마이크로폰에 대한 핵심측정표준 국제비교 (Key Comparison)이다. 1" 표준 마이크로폰 핵심측정표준 국제비교는 1999년 4월부터 2001년 4월까지 진행되었으며 한국표준과학연구원을 포함한 12개 국가표준기관이 참여하였다. 주관기관 (pilot lab.)은 영국의 National Physical Laboratory (NPL)이 맡았다. 이동용 표준기는 IEC 61094-1에 명시된 1" 표준 음압형 마이크로폰 (LS1P Microphone; Laboratory Standard 1" Pressure Type Microphone) 두 개이며 교정 주파수 범위는 63 Hz부터 8 kHz까지이다. 본 논문에서는 최종 보고서에 수록된 분석 결과를 요약하여 정리하였다.
본 논문에서는 아시아ㆍ태평양 지역에서 실시한 음향교정기의 국제비교 결과를 검토, 분석하였다. 국제비교에 사용된 음향교정기는 음압레벨교정기와 피스톤폰이었으며, 출력음압레벨을 측정하기 위해 사용된 마이크로폰은 1" 및 1/2" 표준마이크로폰 (LS1P, LS2P)과 1" 및 1/2" 기준 마이크로폰 (WS1P/F, WS2P/F)이다. 표준 마이크로폰을 이용하여 측정한 결과는 만족스러웠으나 기준 마이크로폰을 사용하여 측정한 결과는 En 값이 ±1.0 이내에는 들었으나 상대적으로 큰 편차를 보였다. 이러한 결과는 기준 마이크로폰의 음압감도레벨의 부정확한 교정으로 나타났다. 새로이 제정된 기준 마이크로폰의 비교교정에 따라 정밀 교정한 값을 사용한 결과 외국 표준기관들이 측정한 출력음압레벨과 유사한 값을 얻을 수 있었다.
교정 및/또는 시험기관은 국제상호인증협정 (Global Mutual Recognition Arrangement)에 따라 ISO 17025[1]의 경영요건 및 기술요건의 제반 조건 또는 이와 동등한 조건을 충족시켜야 한다. ISO 17025의 기술요건을 기술한 제 5장, 제 5.10.4 절은 교정성적서 (Calibration Certificate)에 대한 요구사항을 제시하고 있는데, 이들 중 하나가 측정 불확도 (Uncertainty of Measurement)를 교정성적서에 명시하여야 하는 것이다. 본 논문에서는 표준 마이크로폰의 가역교정에 따른 제반 불확도 요인을 측정 또는 계산하여 표준 마이크로폰의 교정에 대한 측정 불확도를 계산하였다. 중간 주파수 영역에서 1인치 및 1/2 인치 마이크로폰의 경우 확장불확도는 0.03 dB 였으며 20 Hz에서는 각각 0.10 dB과 0.11 dB, 고주파에서는 각각 0.07 dB와 0.08 dB까지 증가한다.
마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.
표준 컨덴서 마이크로폰의 정밀 교정은 가역원리를 이용한 가역교정에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 가역교정 중에서도 결합기를 이용하는 음압교정(pressure calibration)을 수행하여 세 개의 1인치 컨덴서 마이크로폰의 음압감도를 결정하였다. 마이크로본의 음압감도를 정밀하게 결정하기 위해서는 전압이나 결합기의 치수를 정밀하게 측정하여야 하며 결합기의 구조상 발생하는 제반 현상들에 대한 보정을 정확하게 해 주어야 한다. 이와같은 사항들을 정화하게 고려할 경우 가역교정에 의한 교정정밀도는 저주파와 중간 주파수 영역에서 0.05dB이며 10kHz 이상에서는 0.ldB가 된다.
본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.
건축물이 고층화될수록 승강기와 인접한 세대 수가 증가하고 그에 따라 승강기 사용 횟수도 증가할 것이다. 그에 따라 승강기 소음은 앞으로 증가할 수밖에 없다. 하지만 현재 우리나라는 승강기 소음에 대한 법적 기준이나 승강기 소음을 명확히 측정할 수 있는 측정 및 평가 방법 또한 마련되어 있지 않다. KS F ISO 16032에 승강기 소음 측정 방법이 일부 제시되어 있지만, 이 표준은 승강기 소음을 대상으로 제정된 규격이 아니다. 건축 설비 기기의 전반적인 측정 방법을 통합하는 성격의 표준으로 측정 시 마이크로폰 위치를 실험자가 선정 하도록 되어있다. 승강기 소음은 중저주파수대역이 중요한 소음으로 음압레벨이 낮은 것이 특징이다. 하지만 현재까지도 승강기 소음에 대한 거주자의 불만은 증가하고 있다. 이 연구에서는 승강기 소음 측정 시 승강기 소음을 가장 민감하게 수음할 수 있는 마이크로폰의 위치에 대해 연구하였다. 벽면에서부터의 이격거리와 바닥으로부터의 높이에 따라 총 9개의 마이크로폰 위치에 대해 측정 하고, 분석하였다. 실험 결과 승강기 소음은 63 Hz 대역에서 영향력이 매우 높은 소음임을 확인하였다. 중앙점에서의 측정값은 전체 승강기 소음 레벨 값을 낮추는 요인으로 확인되었다.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
최근 여러 산업 분야에서 음원 위치 추정의 필요성이 커지고 있다. 기존 음원 위치 추정 방법들 중에서, 음향인텐시티 계측법은 작은 마이크로폰 어레이에서도 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 그러나, 높은 헬름홀츠 수에서의 위치 추정 오차 증가는 이 방법의 한계로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 헬름홀츠 수에 따른 인텐시티 편향 오차를 딥러닝을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정사면체 마이크로폰 어레이에서 헬름홀츠 수에 대해 측정된 음향인텐시티 벡터를 입력했을 때, 보상된 음향 인텐시티 벡터를 도출하는 밀집 층 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 정확한 음원 위치의 추정을 가능케 한다. 본 연구의 제안 모델은, 0.1 < kd < 3.0의 모든 음원 방향에 대한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 검증하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반 접근 방식은 음향 인텐시티 벡터 기반의 음원 추정법을 적용하는데 있어서 측정 주파수 범위를 확장하고 다양한 크기를 갖는 마이크로폰 어레이에 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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