• 한국음향학회지
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• 제30권1호
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• pp.9-16
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• 2011

고속으로 운항하는 hydrofoil선박과 호흡을 위해 해수면으로 올라오는 해양 생물의 충돌이 빈번히 발생한다. 선박을 발견한 해양 생물이 피하기 전에 고속 선박이 접근하기 때문에 충돌을 막기 위하여 선박의 몰수된 hydrofoil 위치에 능동 소나를 설치하여 해양생물을 미리 인지하여 충돌을 회피하는 방법이 제시된다. 표적의 탐지를 위한 능동 소나의 성능은 수신 된 신호에서 소음을 제거하고 표적 신호를 구별하는 능력에 좌우된다. 본 연구에서는 이러한 충돌 회피 능동 소나 개발을 위한 기반 연구로 실제 운항 중인 고속 선박의 hydrofoil에 청음기를 설치하여 소음을 계측했다. 계측을 위한 실험은 (1) 선박의 운항 및 기계 장치 작동 여부에 따른 소음 측정, (2) 선체 hydrofoil 표면에서 계측되는 위치에 따른 소음 측정, (3) 운항 속도 증가에 따른 속도 측정을 목적으로 수행하였다. 실해역 실험에서 발생하는 여러 요소들을 고려하기 위해 세 번에 걸쳐 수행하였으며 실험 결과의 타당성 검증 및 분석을 위해 다른 연구 결과와 비교하였다. 결과는 능동 소나 운용시 적용을 위해 주파수 분석을 수행하였으며, 소나를 운용할 고주파수 대역을 중점적으로 살펴보았다. 실험 내용과 그 결과 분석을 통해 속도 변화에 따른 소음 변화와 소음원에 따른 영향을 확인하였다. 이를 통해 향후 능동 소나가 설치 되었을 때 발생하는 소음의 영향을 고찰 할 수 있으며, 실제 고래 탐지를 위한 소음과 표적 신호의 구별이 용이한 능동 소나를 설계할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.481-491
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• 2022

능동 소나 송신시스템은 전기신호를 증폭하여 출력해주는 송신기와 증폭된 전기신호를 음향신호로 변환해주는 수중 음향 트랜스듀서로 구성된다. 일반적으로 송신기 출력 특성은 부하 임피던스에 의존적이며 송신기 부하인 수중 음향 트랜스듀서는 구동 시 전기적 임피던스가 주파수에 따라 크게 변화하는 특성을 갖는다. 이러한 가변 임피던스 조건에서는 능동 소나 송신시스템의 출력이 불안정해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 능동 소나 송신시스템에서 수중음향 트랜스듀서의 가변 임피던스 조건에서도 안정적인 송신 신호를 전송하기 위한 소나 송신기의 설계 및 제어 기법을 제안하였다. 수중 음향 트랜스듀서의 전기적 임피던스 특성은 실험적 방법으로 분석하였고, 소나 송신기는 단상 풀브릿지 인버터, LC 필터와 정합회로로 구성하였다. 실시간으로 부하 특성이 변하는 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 송신하면서 송신기와 트랜스듀서를 보호하고 안정적으로 출력 전압 특성을 확보할 수 있는 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1083-1088
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• 2013

수중 천해 환경에서 능동소나의 반향 신호로 기뢰를 탐지 및 식별하는 일은 복잡한 해양 환경의 영향으로 어려운 문제이다. SVM은 패턴인식 문제에서 최적의 해를 제공하는 이진 분류기이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 능동소나의 반향 데이터로 기뢰와 같은 금속 물체와 바위를 식별하는 실험을 수행하면서, SVM에 사용되는 커널함수의 파라미터 값의 변화에 따른 식별 성능을 분석하고 제시하였다.

• 상하수도학회지
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• 제38권2호
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• pp.83-93
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• 2024

In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.65-70
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• 1997

항해 및 군용 장비로써 많이 이용되는 능동형 소나 시스템의 문제점 가운데 하나는 잔향 문제이다. 잔향은 하이드로폰으로부터 송신된 신호가 수면, 해저, 공간으로부터 반사되어 수신단에 입사된 신호를 말한다. 이러한 잔향은 원하는 신호를 수신하는데 장애가 되며 성능 향상을 위해 이들은 제거되어져야 한다. 본 연구에서는 잔향을 제거하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 방법은 고유 부공간중 신호 부공간과 잡음 부공간이 서로 직교하는 성질을 이용하며, 잡음 부공간을 찾음으로써 잔향을 제거한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.739-747
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• 2010

In this paper, we propose new data association method called the Highest Probability Data Association(HPDA) using a Signal Amplitude information ordering method applied to active sonar tracking and track initiation in cluttered environment. The performance of HPDA is tested in a series of Monte Carlo simulations runs and is compared with the existing Probabilistic Data Association with Amplitude Information(PDA-AI) for active sonar tracking in clutter. The proposed HPDA algorithm is also applied to automatic track initiation in clutter and its performance is compared with the existing IPDA-AI algorithm.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.673-678
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• 2009

The efficiency of active sonar that is used underwater observation equipment is important for obtain the information of topography and trace for the objects. Sound wave transmitted from sonar are distorted by acoustic window which is to protect sonar. Making various sonar dome is impossible for experiment, because consumed unnecessary time and expense. So, the purpose of this study is to simulate and analyze the acoustic window propagated sound wave from sonar for designing model reduced insertion loss. Simulation is performed by transient analysis and fluid-structure interaction analysis. As a result, this study will give a opportunity for efficient design of sonar dome without high cost and time consumption.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1044-1049
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• 2018

CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.460-465
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• 2021

능동 소나에서 시간 지연 추정은 목표와 소나 사이의 거리를 알아내기 위해서 사용하고 있다. 능동 소나에서 시간 지연을 추정할 때 주파수 영역에서 계산하면 시간 지연 추정이 주파수 추정으로 바꾸어 생각할 수 있어서 비교적 쉽게 사용할 수 있다. 그러나 이 방법은 잡음에 의해 오류가 급증할 요소가 포함되어 있다. 본 논문에서는 이런 오류 급증 현상을 줄일 수 있는 가중 딕션너리를 사용하는 희소성 기반 추정 방법을 새롭게 제안한다. 또 이 방법을 두 개의 수신기로 확대 적용하여 두 수신기 간 시간 지연을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 백색 잡음 환경에서 제안한 방법을 적용한 것과 일반 상호 상관 알고리즘(Generalized Cross Correlation-Phase transform, GCC-PHAT) 및 일반 주파수 영역 방법을 포함한 제안한 방법을 적용하지 않은 방법들을 서로 비교한다. 그리고 새로 제안한 방법이 다른 비교 대상 알고리즘들보다 약 15 dB에서 약 60 dB의 성능 이득이 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.