본 논문은 수중방사소음을 이용한 선박 클래스 식별을 위하여 비선형매핑법을 제안한다. 수중방사소음으로부터의 특성벡터 추출과정은 신호의 주파수영역 변환, 규준화, 및 특성추출 과정들을 포함하며, 비선형매핑법은 이러한 과정을 통하여 추출된 특성벡터를 입력으로 선박의 클래스를 분류한다. 제안된 비선형매핑법은 인공적으로 생성한 데이터들을 이용한 시뮬레이션을 통해 검증되고, 실제 데이터를 이용한 테스트 결과들은 본 논문에서 제시한 방법이 식별을 위해 사용될 수 있음을 보여준다.
NORWAY 해역에서 시추 및 생산 작업을 위한 시추선 및 생산 설비의 경우, 엄격한 기준인 NORSOK 기준을 만족해야 한다. NORSOK 기준은 선원들의 안전과 안락성을 위한 Working Environment 만족을 요구하고 있다. 특히 선원들의 거주구역에 안락성은 더욱 중요시되고 소음의 기준을 제시하고 만족을 요구한다. Cabin Unit 이 적용되는 선박의 경우 실선과 동일 조건의 Mock Up 을 제작하여 차음성능 계측 및 평가를 실시한다. 본 논문에서는 NORSOK 이 적용되는 선박의 Cabin Unit 의 Mock Up 차음성능 만족 사례를 소개하고자 한다.
The ship radiated noise level fluctuates by the difference of interference and reverberation according to measurement methods and environmental conditions. These phenomena cause error of the source level estimation even in the same environment conditions. This paper describes a quantitative analysis and a reduction method for an error value to the source level estimation in spatial and temporal interference environment. The design criteria of the radiated noise measurement array composed of omni-directional hydrophones and the source level accuracy in the deep water range are given. The source level accuracy in the shallow water range is also derived based on the statistical model of the multiple reflection paths. The results are verified using the water tank experiment and the sea trial.
추진기에 의한 소음은 선형 특성에 의한 반류 분포, 추진기 재질 및 유체 연동 등 다양한 주변 인자들에 의해 발생하여, 민수용 선박의 경우는 과도한 추진기 수중 방사 소음으로 해양 생태계 교란 및 선박 거주구역 내 과대 소음 형성의 주 요인이 된다. 더구나, 군사용 함정의 경우에는 추진기 유기 소음은 수중 방사소음의 형태로 전파되어 함정/무기 자체에 탑재된 음향센서의 기능을 저하시키는 영향을 줄 뿐 아니라, 원거리까지 전파되는 수중소음으로 인해 치명적인 자기 노출이 되어 적 함정에 의한 피탐 거리 증대라는 전술적 취약점을 초래하는 중요한 요소이다. 본 발표는 삼성 공동수조(SCAT)에서 이루어지는 추진기 유기 소음 측정에 대한 기술적 사항과 모형선-추진기 수조 시험을 통해 구해진 추진기 유기음향과 이론 및 경험식을 토대로 계산된 추진기 소음의 정량/정성적 비교를 통해, 추진기 설계 단계에서 소음수준 예측 도구로의 활용 가능성을 제시하였다.
본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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