• 제목/요약/키워드: Underwater radiated noise

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Atomic norm minimization을 통한 수중 방사 소음 신호의 토널 주파수 탐지 (Detection of tonal frequency of underwater radiated noise via atomic norm minimization)

  • 김준한;김진홍;심병효;홍정표;김성일;홍우영
    • 한국음향학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.543-548
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    • 2019
  • 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 토널 신호의 주파수 성분은 처리하고자 하는 주파수 대역에 비해 상대적으로 적어 희소신호로 모델링될 수 있다. 근래에 토널 신호의 주파수 희소성을 이용하여 빠른 시간 내에 적은 수의 관측치로 토널 주파수를 복원하는 압축센싱 기반의 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 방법들은 이산(discrete) 주파수 영역에서 주파수를 검출하기 때문에 이산화로 인한 basis mismatch error가 불가피하다. 본 논문에서는 atomic norm minimization을 이용하여 적은 수의 관측치로 연속(continuous) 주파수 영역에서 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 기법들에 비해 제안하는 기법의 성능이 정확성과 평균제곱오차 측면에서 우수함을 확인하였다.

잠수함 공격잠망경 함교 보호구조물 설치를 통한 장비 운용성능 향상에 관한 연구 (A Study on Improvement of Submarine Attack Periscope Operation Performance using Installing Protector on Sail)

  • 최우석;장호성;이영석;김상일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.199-206
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    • 2021
  • 본 논문은 잠수함 공격잠망경(Attack periscope) 보호를 위한 보호구조물 설치 타당성 및 신뢰성 검증 방안에 대해 서술하고 있다. 공격잠망경은 잠망경 심도 및 수상 항해 시 대수상 및 대공 표적을 은밀하게 시각적으로 확인하기 위한 핵심 탑재 장비이다. 관측장치 및 거리측정장치를 통해 획득된 표적 정보를 전투체계에 제공하며, 대수상 및 대공탐색하여 자함의 위협 수준 판단과 표적의 영상, 거리를 포함한 위치 정보를 제공한다. OOO급 잠수함 성능개량 시 공격 잠망경을 신규 장비로 교체함에 따라 마스트 길이가 증가하였고, 증가된 마스트 길이만큼 외부로 노출됨에 따라 항해 시 어망, 그물과 같은 해상 부유물에 의한 장비 손상 발생 가능성이 커졌다. 따라서 함교에 공격잠망경 보호구조물을 설치하여 장비 운용성능을 향상시켰으며, CFD 해석 및 실제 해상에서의 수중방사소음 측정을 통해 보호구조물 설치 타당성 및 신뢰성 검증을 수행하였다. 본 연구를 통하여 향후 공격잠망경 신규 장비 교체 시 건전성 확보를 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

시계열 신호 통계량 기반 캐비테이션 신호 탐지 (Cavitation signal detection based on time-series signal statistics)

  • 양해상;최하민;이석규;성우제
    • 한국음향학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.400-405
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    • 2024
  • 선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.