• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.128-138
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• 2019

본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다. 전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.38-46
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• 2020

로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.599-607
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• 2006

여러 형태의 Tonal 신호로 나타내어지는 선박 수중방사소음 원인을 효율적으로 분류하기 위해서 Tonal 신호를 잡음으로부터 분리하고 임계값을 초과하는 Tonal 신호를 자동으로 추출하였다. 추출된 신호의 발생기원이 속력 종속적인지 속력 비종속적인지 여부를 Q factor및 신경회로망의 패턴인식 기법을 이용하여 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 수치 시뮬레이션 및 실제 수중에서 측정된 선박소음에 적용하여 제안된 알고리즘의 유용성 여부에 대하여 검토하였다.