이어도 해양과학기지에서 해수중으로 청음기를 내려 2004년 7월에 3일간 연속적으로 수중 배경소음을 녹음 하였다. 측정된 주파수스펙트럼을 통계처리하고 또한 시계열 신호의 특성을 분석하였다. 해상 풍속도 관측하였다. 전체적으로 한반도 주변 해양의 배경소음에 비해 상대적으로 소음레벨이 작은 경향을 보였다.
본 논문에서는 거리 종속환경에서 해수면에 의한 배경소음 모델링을 수행하였다. 모델링 환경에서 음원은 해수면 근처에서 수평 방향의 전 영역에서 위치하고, 수신기 배열은 거리 종속환경의 해양 도파관 내에 위치하였다. 거리 종속환경에서의 소음원과 수신기 간의 음파전달은 연성모드법을 사용하여 계산되었으며, 이를 이용하여 수신기 간 상호 스펙트럴 밀도행렬 식을 유도하였다. 계산된 상호 스펙트럴 밀도행렬은 소음 인텐시티, 빔형성 결과, 코히런스 함수를 계산하는 데 사용되었으며, 그 결과를 거리 독립환경에서의 결과와 비교하였다. 이를 통해 해저면 특성에 의한 수직 방향성과 거리 종속환경에 의한 수평면상의 비대칭성 특성이 모델링 결과에 반영됨을 확인하였다.
잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
수중 음향 감시 체계는 하이드로폰 배열을 이용하여 적함을 실시간으로 탐지하고 그 위치를 추적하는데, 해저 고정형 센서 배열은 이러한 감시 체계에 있어 중추적 역할을 수행한다. 본 연구에서는 천해 환경을 고려한 해저 고정형 원통형 하이드로폰 배열의 개념 설계를 유한요소해석을 통하여 수행하였다. 해양 배경 소음 하에서의 수신 특성 안정화를 위하여 금속 차단막을 이용한 배경 소음 스펙트럼 준위의 백색화 기법을 제안하였고, 배열 형상 최적화를 통하여 고각 및 방위각 방향의 지향성을 확보하였다. 나아가 소나돔의 형상과 재질에 따른 구조 진동 및 음향 산란 특성을 고찰하였다. 배경 소음 준위의 백색화, 배열 형상 최적화 및 소나돔의 음향적 투명화를 통하여, 해당 주파수 범위에 걸쳐 4 dB 이내의 감도 편차를 갖는 강건한 수신 특성의 하이드로폰 배열을 도출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 함정의 주요 식별인자인 천이소음을 측정하기 위하여 웨이브렛 패킷을 이용한 수중 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 함정 천이소음은 해양환경 특성상 낮은 신호대 잡음비를 가지므로, 개별센서로 측정하기 위해서는 잡음 제거가 필수적으로 요구된다. 배경잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 임계치를 각 노드에 일괄적으로 적용하는 기존의 잡음제거 방법은 다양한 외부 잡음이 존재하는 수중환경에서는 적합하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하기 위해 신호와 잡음을 구분하여 각 노드별 임계치를 차별 적용하며, 이러한 임계치에 따른 변형된 소프트임계처리법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 모의 시뮬레이션과 다중 개별센서를 이용한 해상실험을 통하여 확인한다.
본 연구는 잠수기 어업용 수중무선전화기를 설계하는데 있어 최적의 반송 주파수와 송신 신호의 음원 준위를 결정할 목적으로 우리 나라 잠수기 주 조업장의 하나인 거제와 통영 해역의 해양 배경소음과 조업중인 잠수기 어장의 수중 소음에 대하여 검토, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 거제와 통영의 잠수기 어장의 해양 배경 소음을 분석한 결과, 음압 준위는 25∼301kHz 부근에서 가장 낮아 52∼57dB이었고, 주변 통항 선박량과 산업시설이 많은 거제 해역이 통영 해역보다 약 5dB 더 높았다. 2. 거제와 통영의 잠수기 어선의 조업중의 수중소음을 비교하면, 최저 음압준위는 30kHz 부근에서 거제 어장에서는 67dB로서 통영의 62d묘보다 5dB 높은 음압 준위를 나타냈다. 이것은 거제 해역은 잠수기 어선의 규모도 통영 해역의 잠수기 어선보다 약간 크고, 분사기를 사용하여 작업하는데 비해 통영 해역은 잠수기 어선의 크기도 상대적으로 작고, 주 어획 대상물이 달라 분사기를 사용하지 않는 것이 그 원인으로 판단된다. 3. 거제 해역의 패류 채취용 분사기를 사용할 때의 수중 소음의 음압 준위는 102dB었다. 4. 거제 해역의 조업중에 대한 수중 배경 소음을 67dB라 가정할 때, 최대 500m까지 통화하기 위한 송신 신호의 음원 준위는 131dB 정도이다. 그러나, 통영 해역의 잠수기 조업은 분사기를 사용하지 않는 조업으로 이 경우 배경 소음은 약 62dB로서 송신 신호의 음원 준위는 126dB정도이다. 잠수기 조업중이 아닌 경우 즉, 스쿠버 다이버용 수중무선 전화기인 경우에는 배경 소음이 52∼57dB이므로 송신 신호의 음원 준위는 l16∼121dB이면 될 것으로 판단된다. 협동학습 모형이 수학 수업에 보다 발전적으로 널리 적용되기를 기대한다.cal results well visualized the streamlines, pressure fields, and speed vectors of a simple cambered and slot cambered otter board with slot size 0.02C. The slot cambered one with slot size 0.02C was shown that pressure field was distributed moderately on front and back side of otter board. And, the delay and decrease of separation were favorably achieved by flow through slot. 4. Computed result on the pattern of hydrodynamic field and the values of C/sub L/ and C/sub D/ by the commercial CFD code, FLUENT, show almost the same as those of the experimental result.erence was found in its fragrance. And, no difference was found in brightness and viscosity between samples. As a result of conducting the palatability test, no difference was showed in the appearance, but as for the overall palatability
2001년 5월에 황해 연안의 수심 약 20 m의 해역에서 10시부터 13시까지 3시간 동안 수중소음을 관측하였다. 측정기간 내내 생물음으로 추정되는 강한 수중음이 지속적으로 관찰되었다. $1{\sim}20kHz$의 주파수 대역에서 측정된 수중음의 레벨은 수중 배경소음 레벨과 비교하여 매우 높게 측정 되었다. 이러한 수중음은 연안 수중소음 레벨에 지속적으로 영향을 줄 수 있으므로 수중음의 발생 원인을 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 논문들을 근거로 하여 수중음의 가장 유력한 음원으로 해저바닥에 서식하는 딱총새우의 음을 제시하였으며, 동일해역에서 채집한 살아있는 딱총새우로부터 방출되는 음향신호를 실험실에서 측정함으로서 이 수중음이 딱총새우에 의하여 발생된 것임을 재확인할 수 있었다.
해수면 생성 배경소음에 대한 코히런스함수를 계산하기 위한 음선 기반 모델은 거리와 방위각에 대한 이중적분의 형태를 띤다. 이를 수치적으로 계산하기 위한 이론적인 고려사항은 본 저자들의 과거의 연구에서 부분적으로 설명되었으나, 해양 환경에서의 수치 해석은 수행된 적이 없다. 본 연구에서는 천해와 심해 환경에서 수치실험을 수행하였고, 이를 통해 코히런스함수는 해저 퇴적층음속에 의존하며, 심해보다는 천해에서 해저 퇴적층음속에 민감하다는 것을 보였다. 비슷한 경향이 수신기 쌍의 자세가 변하는 경우에도 관찰된다. 추가적으로 소음수신각에 대한 소음인텐서티를 표현하기 위한 후처리 기술이 제안되었다. 이 기술은 Harrison의 준해석적 모델과 비교할 때, 출력 자료의 형식에 대한 음선 기반 모델의 단점을 보완할 수 있을 것이다.
선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.
In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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