본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
소나 시스템과 같이 방대한 양의 연산을 요구하는 고속 신호처리기를 구현하기 위해서는 상용 DSP 칩의 병렬 처리방법은 필요 불가결하다. 본 논문에서는 TI사의 TMS320C40을 이용한 병렬 신호 처리 시스템을 소개한다. TI사의 TMS320C40을 이용한 소나 시스템 신호처리부의 기본 모델을 제시하고, TI에서 제공하는 FFT구현 소스의 분석을 통한 연산의 수학적인 모델을 제시하고 이를 근거로 제안된 모델의 성능을 분석하였다.
소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.
본 논문은 양상태 소나의 음원과 수신기 배치를 위해 음향탐지성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 단상태 소나와는 다르게 양상태 소나의 경우에는 배치를 위한 연산량과 복잡도가 크기 때문에 해양환경을 고려한 배치 연구는 진행된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 양상태 소나의 음원과 수신기 배치에 적용하기 위한 방법으로 해양환경의 변동성을 고려하면서도 연산량을 줄이는 평가 방법에 대해 제안한다. 본 연구에서는 천해와 심해의 대표 해양환경을 선정하였으며, 그 해역에서 음원과 수신기 간의 거리 및 센서 심도를 변경하며 신호초과를 계산하고, 그 결과를 제안하는 음향탐지성능 평가 방법과 비교 및 분석한다.
양상태 소나는 해양환경, 송·수신기의 위치(위도, 경도)와 수심에 따라 탐지성능이 크게 변동한다. 따라서 해양환경을 고려한 양상태 소나 최적 배치 연구가 필요하다. 본 연구에서는 동해 울릉분지 지역에서 공간적으로 분리된 수상함 2척에서 각각 단상태 소나와 양상태 소나를 운용하는 경우, 송·수신기의 위치와 수심을 최적 배치하는 알고리즘을 제안한다. 탐색구역 내 탐지가 가능한 면적을 최대화하는 송·수신기의 위치와 수심을 탐색하기 위해 입자 군집 최적화 알고리즘이 사용되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 배치를 수행한 결과, 모델 반복 횟수의 증가에 따라 탐지면적이 증가하였으며 수상함 2척의 송·수신기가 최적의 위치와 수심에 수렴하는 것이 확인되었다.
본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
효과적인 양상태 소나 운용을 위해서는 해양환경 요인에 의한 음파전달 특성과 표적의 정보를 반영한 탐지성능 분석이 수행되어야 한다. 하지만 기존의 양상태 소나 탐지성능 분석은 해양환경 및 표적 특성을 고려하지 않거나 단순화되어 수행되었다. 따라서 본 연구에서는 서해와 울릉분지 해역에서 해양환경과 표적의 특성을 고려한 양상태 탐지성능을 산출하였다. 잠수함 형상을 가지는 표적에 대한 양상태 표적강도 도출을 위해 수치해석 모델을 활용하였으며, 모의된 표적강도를 반영하여 신호초과를 계산하였다. 그 결과 송·수신기 위치, 양상태 표적강도에 따라 유의미한 탐지성능 변화가 확인되었다.
거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 높아지며 인간과의 직접적인 상호 작용 과정이 가능해지고, 이에 따라 윤리 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 인간이 지닌 여러 가치관 중에 정치에 초점을 둔다. 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자의 입력에 따라 변할 수 있는지와 하위 작업에 끼치는 영향에 대해 알아보고자 두 개의 실험을 설계하였고 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험에는 거대 언어 모델의 정치 성향을 입력 대조군으로, 세가지 다른 입력 (탈옥 기법, 정치 페르소나, 탈옥 페르소나)을 입력 실험군으로 규정하였다. 실험 결과, 거대 언어 모델의 정치 성향은 탈옥 기법에서 가장 큰 폭으로 변화하였고, 정치 페르소나와 탈옥 페르소나에서는 변화가 크지 않아, 거대 언어 모델에 내재된 정치 성향의 영향에서 크게 벗어나지 못함을 확인하였다. 또한, 하위 작업에서의 실험을 통해 변화된 정치 성향은 하위 작업의 성능 개선을 가져올 수 있으며, 각 실험군에 따라 하위 작업에서 다른 방식의 양상을 보임을 확인하였다. 이는 실제 모델이 사용될 때 개인화된 응답보다는 모델이 선호하는 응답을 받게 되며, 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자에게 여과없이 노출될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안한다. 버스와 메모리의 구조가 다른 네 가지 신호처리부 모델을 제안하고 그들의 성능을 분석한다. 신호처리부의 분석은 소나 알고리즘을 실행하는데 소요되는 하드웨어 지연시간과 버스 지연시간의 합을 척도로 한 성능 분석과 보드의 복잡도를 비교하는 방법을 통하여 이루어졌다. 성능분석한 결과, 지역 메모리와 공유 메모리를 함께 사용하는 모델이 가장 효율적인 것으로 나타났다.
In this paper, we develop an active sonar signal synthesis model to analyze the detection performance of active sonar systems in a shallow water environment. Using this model, we synthesize the return signal of a bistatic sonar system at a typical operating frequency. This signal can be used to test proper active sonar signal processing techniques for real applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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