• 제목/요약/키워드: underwater

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동해 천해환경에서 측정된 중주파수 전달손실 측정: Rayleigh 및 HFBL 모델과의 비교 (Measurements of mid-frequency transmission loss in shallow waters off the East Sea: Comparison with Rayleigh reflection model and high-frequency bottom loss model)

  • 이대혁;오래근;최지웅;김성일;권혁종
    • 한국음향학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.297-303
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    • 2021
  • 천해 환경에서 음파가 장거리 전파되는 경우, 해저면의 비균질성으로 인해 일반적으로 사용하는 Rayleigh reflection 모델을 적용한 음파전달 모의 결과보다 더 큰 전달손실을 보이는 것으로 알려지고 있다. 이에 따라 미 해군은 경험식 기반의 해저면 반사손실(High-Frequency Bottom Loss, HFBL) 모델을 적용하여 음파 전달을 예측하고 있다. 본 연구에서는 여름철 동해 천해환경에서 중주파수(2.3 kHz, 3 kHz)를 이용한 해상실험 전달손실 측정 및 분석이 수행되었다. BELLHOP 모델을 통해 고유음선을 추적한 결과, 임계각보다 낮은 수평입사각에 대해서만 음파가 수 km 이상 장거리 전파되었으며, Rayleigh reflection 모델 기반의 전달손실 예측값과 실측 전달 손실 값과의 차이는 전달거리가 증가함에 따라 점차 증가하는 경향을 보였다. 큰 수평입사각 영역에서 Rayleigh reflection 모델과 HFBL 모델을 비교하여 HFBL의 입력값인 해저면 province 값을 추정한 후, 이를 적용한 전달 손실을 모의하여 실측 전달 손실 값과 비교하였다. 그 결과 BELLHOP 모델의 반사 손실 모델로 경험식 기반의 HFBL을 적용하여 전달 손실을 모의했을 때, 실측 전달 손실과 일치하는 것을 확인할 수 있었다.

압전단결정을 이용한 소형 free-flooded ring 트랜스듀서의 성능 특성 예측 및 검증 (Analysis and verification of the characteristic of a compact free-flooded ring transducer made of single crystals)

  • 임종범;윤홍우;권병진;김경섭;이정민
    • 한국음향학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.278-286
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    • 2022
  • 본 연구에서는 압전세라믹 기반의 상용 Free-Flooded Ring(FFR) 트랜스듀서 대비 소형이면서 저주파 고감도 특성을 확보하기 위해, 높은 압전상수와 전기-기계 결합계수를 가지는 압전단결정 PIN-PMN-PT를 적용한 33-모드 FFR 트랜스듀서를 설계하였다. FFR 트랜스듀서의 광대역 특성을 확보하기 위해 비능동소자를 삽입한 링 구조를 적용하였으며, 3종의 비능동소자 소재 별 특성 해석 결과를 비교하여 최적의 소재를 선정하였다. 링 트랜스듀서의 특성 변화를 최소화하기 위해 오일 충진형 FFR 트랜스듀서로 제작하였으며, 음향시험을 통해 송신감도, 수중 임피던스 및 수평/수직 빔패턴이 해석결과와 잘 일치하는지 확인하였다. 해석 및 시험 결과를 비교한 결과, 송신감도는 공동공진 주파수에서 약 1.3 dB, 구조공진 주파수에서는 약 0.3 dB 차이를 보였다. 또한 상용 트랜스듀서 대비 높은 송신감도를 보유하면서도 직경을 약 17 % 축소하여 제작할 수 있었다. 이를 통해 소형이면서 고출력 특성을 가지는 압전단결정적용 FFR 트랜스듀서의 구현 가능성과 해석을 통한 특성 예측 방법의 유효성을 확인하였다.

총유기탄소와 화학적산소요구량을 이용한 낙동강 물관리 방안 (Water Management Plan for the Nakdong River Using TOC and COD)

  • 김보은;강미아;정교철
    • 지질공학
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    • 제33권1호
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    • pp.51-59
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    • 2023
  • 낙동강은 수중 생태계의 안전을 위한 자연자원으로서의 기능뿐만 아니라 유역주민들이 상수원수로 사용하고 있다. 사람들의 생활에 이용될 여러 산업에서 발생시키는 폐수와 사람들이 뱉어내는 오·하수 등은 방류수 기준을 만족시켜 낙동강으로 유입시키고 있다. 낙동강본류에서 모니터링되어 공개되고 있는 50개 지점의 수질 자료를 활용하여 신·구 유기물질 항목 간의 상관성을 살펴보았다. 낙동강본류에서 나타나는 신유기물질 항목인 TOC와 구유기물질 항목인 COD는 결정계수(R2)가 0.6134로 나타나 상관성은 높다고 할 수 있다. TOC·COD를 이용하여 평가한 각 지점의 수질 등급에서는 그 차이가 무시할 수준을 넘어섬을 알 수 있다. 즉 COD를 대체하여 TOC를 활용하여 낙동강본류의 평가할 때 상대적으로 더 양호한 등급으로 나타났다. 따라서 TOC의 수질 등급을 재검토할 필요성이 여전히 남아있고 COD의 지속적인 모니터링이 요구된다고 할 수 있다. 이에 더해 신·구 유기물질에 영향을 미치는 인위적인 오염원과 자연적인 요소들에 대해 발생 원인이 명확하게 규명되어야 낙동강의 수질등급을 활용한 물관리가 가능할 것이다.

해양환경 모니터링을 위한 순환 신경망 기반의 돌고래 클릭 신호 분류 알고리즘 개발 (Development of Dolphin Click Signal Classification Algorithm Based on Recurrent Neural Network for Marine Environment Monitoring)

  • 정서제;정우근;신성렬;김동현;김재수;변기훈;이다운
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권3호
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    • pp.126-137
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    • 2023
  • 본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

함정의 복합전 효과도 분석을 위한 DEVS 기반 시뮬레이션 모델 개발 (DEVS-Based Simulation Model Development for Composite Warfare Analysis of Naval Warship)

  • 장미;박희문;서경민
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권4호
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    • pp.41-58
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    • 2023
  • 함정 교전이 수상, 수중, 공중의 적에 대한 동시다발적인 복합전 형태로 발전함에 따라 함정의 복합전 대응을 위한 체계성능 및 전술 분석의 중요성 또한 커지고 있다. 특히, 복합전을 효과적으로 분석하기 위해서는 함정에 탑재된 탐지체계의 제한된 성능자원을 적절히 활용할 수 있는 시뮬레이션 연구가 필요하다. 본 연구는 함정의 복합전 분석을 위해 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론 기반의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 복합전 상황을 시뮬레이션 하기 위해 전투 플랫폼과 무장 객체를 일반화한 모델을 포함한다. 또한, 제한된 탐지자원을 활용하여 임무를 수행해야 하는 복합전의 특성을 고려하여 탐지성능 할당 알고리즘을 제안하고 함정의 탐지체계 모델에 적용한다. 시뮬레이션 실험으로 수상, 공중, 육지의 적 세력에 대한 복합전 상황을 가정하여 제안 모델을 적용하였다. 탐지체계의 탐지자원 할당 강도, 적군의 규모, 아군의 출항위치를 변경한 시나리오에 대하여 복합전의 효과도 분석을 수행하였고, 자원할당 기능이 교전 시간 및 성공에 미치는 영향을 결과로 제시하였다. 제안 모델의 연구 결과가 향후 다양한 복합전 상황에 대한 함정의 전술 분석에 공학적 근거로 활용되기를 기대한다.

커터수명지수 예측을 위한 다중선형회귀분석과 트리 기반 머신러닝 기법 적용 (Application of Multiple Linear Regression Analysis and Tree-Based Machine Learning Techniques for Cutter Life Index(CLI) Prediction)

  • 홍주표;고태영
    • 터널과지하공간
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    • 제33권6호
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    • pp.594-609
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    • 2023
  • TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.

천해에서 간섭패턴 정합을 이용한 근거리 음원의 3차원 위치추정 기법연구 (A Study on 3-Dimensional Near-Field Source Localization Using Interference Pattern Matching in Shallow Water Environments)

  • 김세영;천승용;손윤준;김기만
    • 한국음향학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.318-327
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    • 2009
  • 본 논문에서는 천해환경에서 근거리 광대역 음원의 3차원 위치추정 알고리즘을 제안한다. 음향 도파관 불변 이론에 따라 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 기울기는 음원의 거리에 비례한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정 하였다. 이를 아폴로니오스의 원에 적용하여 두 센서로부터 일정한 거리비를 가지는 음원의 궤적을 나타낸다. 3개의 센서를 이용하면 두 개의 아폴로니오스 원이 음원의 수평거리와 방위를 나타내는 교점을 형성하며 이는 음원의 수심에 대하여 일정하다. 따라서 음원의 깊이는 두 센서로부터 거리차가 일정한 3차원 쌍곡면의 방정식을 적용하여 최종 추정하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 음파 전달 모델을 이용한 모의실험을 통해 위치추정 오차를 분석하였다. 모의실험 결과 음원의 거리에 대한 추정오차는 50 m이내, 깊이에 대한 추정오차는 15 m 이내인 것으로 나타났다.

중심 주파수 200 kHz의 과학어군탐지기를 활용한 전갱이의 광대역 주파수 특성 (Ex situ combined in situ target strength of Japanese horse mackerel using a broadband echosounder)

  • 강명희;김한수;강동하;정지훈;Fredrich Simanungkalit;강돈혁
    • 수산해양기술연구
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    • 제60권2호
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    • pp.142-151
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    • 2024
  • Recently, domestic fishing production of Japanese horse mackerel has been continuously decreasing. To achieve sustainable fishing of this species, it is essential to acquire its target strength (TS) for accurate biomass estimation and to study its ecological characteristics. To date, there has been no TS research using a broadband echosounder targeting Japanese horse mackerel. In this study, for the first time, we synchronized an underwater camera with a broadband frequency (nominal center frequency of 200 kHz, range: 160-260 kHz) to measure the TS according to the body size (16.8-35.5 cm) and swimming angle of the species. The relationship between Japanese horse mackerel length and body weight showed a general tendency for body weight to increase as length increased. The pattern of the frequency spectra (average values) by body length exhibited a similar trend regardless of body length, with no significant fluctuations in frequency observed. The lowest TS value was observed at 243 kHz while the highest TS values were recorded at 180 and 257.5 kHz. The frequency spectra for the swimming angles appeared to be flat at angles of -5, 0, 30, 60, 75, and 80° while detecting more general trends of frequency spectra for swimming angle proved challenging. The results of this study can serve as fundamental data for Japanese horse mackerel biomass estimation and ecological research.

북한의 신형 전략 무인기 '샛별-4형', '샛별-9형' 분석과 시사점 (Analysis and implications of North Korea's new strategic drones 'Satbyol-4', 'Satbyol-9')

  • 서강일;김종훈;원만희;이동민;배재형;박상혁
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.167-172
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    • 2024
  • 21세기의 주요 전쟁에서 드론은 감시정찰을 넘어 정밀타격 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어 나갈 것이다. 최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단으로 활용되고 있으며 향후 게임체인저(Game-Changer)로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 북한 또한 오래전부터 정찰 및 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔다. 북한은 근래에 들어 드론을 활용한 도발을 지속하고 있고, 그 능력도 점차 고도화되고 있다. 또한, 최근 새로운 전략 드론의 등장으로 이를 활용한 북한의 대남 감시정찰 및 조기경보 능력 확보와 새로운 유형의 도발 등 전·평시 위협이 강화될 것으로 보인다. 이에 이번 연구에서는 북한 전략 드론의 능력을 분석하고 운용 양상을 예측하여 시사점을 제공하고, 이후 우리 군의 드론 전력화 및 대드론체계 솔루션 등 종합적인 전략 수립에 대한 활발한 후속 연구가 이루어지길 바란다.

딥러닝을 이용한 DEMON 그램 주파수선 추출 기법 연구 (A study on DEMONgram frequency line extraction method using deep learning)

  • 신원식;권혁종;설호석;신원;고현석;송택렬;김다솔;최강훈;최지웅
    • 한국음향학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.78-88
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    • 2024
  • 수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.