본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
본 연구에서는 고속 충격환경을 경험하는 플라스틱 구조 소재에 대한 인장속도별 물성 평가 시험 및 구조건전성 평가에 음향방출 기법을 적용하였다. 인장속도별 물성 평가시험을 통하여 플라스틱 소재 구조물의 건전성 평가에 유용한 음향방출 신호 특성 인자들을 획득하였다. 인장속도에 따른 인장강도는 저속 인장속도 구간에서는 속도가 증가함에 따라 강도가 증가하는 특성을 보여주었으나 일정 속도 영역 이상의 고속 인장시험에서는 인장속도 증가와 무관하게 일정한 강도 값을 나타내었다. 정적 압축 구조시험에서는 음향방출 기법을 적용함으로써 플라스틱 쉘 구조물의 균열발생 시점 및 위치 등을 정확히 평가할 수 있었다.
음향 표적강도는 잠수함의 생존성을 보장하기 위한 중요한 설계 고려 요소이다. 잠수함이 대형화 됨에 따라 음향 표적강도 저감을 위한 대표적인 방법으로 알베리히 무반향 코팅재가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 규칙적으로 배열된 알베리히 무반향 코팅재 단위 셀에 대해 유한요소법을 이용하여 음압 투과반사 계수를 해석하였다. 해석 결과는 문헌의 실험결과와 비교 검증하였다. 또한, 잠수함의 음향 표적강도 계산시 해석된 코팅재의 입력 임피던스를 이용하여 반사계수를 고려하였다. 마지막으로 알베리히 무반향 코팅재 적용에 따른 음향 표적강도 감소 효과(Case 1: 10dB, Case 2: 6dB)를 확인하였다.
천해에서 얻은 잔향음신호를 역추정 알고리즘으로 분석하여 자료수집 당시의 환경 변수인 해상풍의 세기와 해저면의 상태를 추정하는 방법에 대하여 기술하였다. 소오나 시스템과 잔향음신호 수집 당시의 환경 자료를 알고 있다면 음원에서 방사된 음파가 해수면에 처음 도달하는 시간과 수평입사각을 multipath eigenray model에 의해서 계산할 수 있고 이 정보를 이용하여 수신된 잔향음 신호를 분석하여 해수면에 의한 산란잔향음 준위와 시간을 계산할 수 있다. 해수면 후방산란강도는 수평입사각, 음원의 주파수, 해상풍의 세기 등에 의해 특징지어지며 계산된 잔향음 준위로부터 소오나 방정식을 이용하여 후방산란강도를 알아낼 수 있다. 이 후방산란강도를 입력자료로 하여 Method of Small Perturbation이론과 Chapman과 Harris가 유도한 실험식을 사용하여 입력된 값과 일치할 때까지 후방산란강도를 계산하여 이때의 환경변수를 찾아내었다. 한편 해저면 잔향음신호는 표준화된 후방산란강도값들의 PDF를 만들어 그 분포양상을 분석하였다. 본 논문에서 사용된 알고리즘의 검증을 위해서는 보다 다양한 환경하에서 실시된 많은 음향괸측자료를 필요로 한다.
본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.
연속 음성 인식을 위한 신경망과 학습속도를 줄이기 위한 연결강도 초기화에 관해 다루고 있다. 우선 음소를 여러개의 그룹으로 나눈 후 각각의그룹에 대한 음소를 인식하는 신경망과 자신의 그룹을 판별하는 VGNN 으로 신경망을 구성한다. 여기서 구성되는 신경망은 각각의 음소를 인식하는 출력을 낼 뿐 아니라, 입력이 자신의 그룹에 속하는지 그렇지 않은지를 판별하는 출력을 낸다. 이런 신경망을 학습시키는 데 상당한 시간이 걸리므로 이 신경망의 학습속도를 줄이기 위해 학습 데이터를 사용하여 신경망의 연결 강도를 초기화한다.
유동이 있는 경우 발생하는 소음에 대한 실험적 연구는 풍동과 무향실이 결합된 음향풍동에서 수행될 수 있다. 이러한 음향풍동은 팬, 수축부, 수집부, 확산부 그리고 무향실에 주의해서 설계되어야 하고 특히 각 부분에서 발생할 수 있는 이차소음을 최소화하도록 설계되어야 한다. 최종적으로 소음기와 흡음재를 이용해서 팬소음과 이차소음의 전파를 줄인다. 본 음향풍동은 개방형 흡입식(open suction type)으로 시험부에서 유속 62.8m/s, 난류강도 0.1%이하, 배경소음 50-55dB 이하로 설계되었다. 이러한 조건을 만족시키기 위하여 하니콤과 6장의 스크린이 있는 정체실과, 21:1의 수축비를 갖는 수축부를 이용하여 난류강도를 낮추고, 흡음재와 90도 각도의 모서리 그리고 공명형과 소산형 소음기로 소음의 전파를 줄였다.
현재, 국립수산과학원은 매년 한반도 주변수역, 인도양, 북태평양 및 기타 해역에 대한 어업자원조사를 실시하고 있는 데, 이 조사에서는 split beam 방식 계량어군탐지기에 의한 음향학적 조사와 중층트롤에 의한 시험조업 등이 병행되고 있다. 그러나, 대상 어류의 체장 추정을 위한 연구는 아직까지 수행되고 있지 않고 있는 바, TAC제도를 시행하고 있는 우리나라로서는 한반도 주변 수역에 서식하는 어종별, 체장별, 사용 주파수별 어류의 체장추정에 필요한 음향반사강도의 data bank를 구축하는 것이 시급한 선결과제가 되고 있다. (중략)
우리나라 주변해역에 서식하는 주요 어종의 체장식별에 필요한 음향반사강도의 data bank를 구축하기 위한 연구의 일환으로 대형음향수조에서 부세의 체장에 따른 음향반사강도를 측정하고, 그 반사강도의 체장 의존성 및 KRM 산란모텔에 의한 이론 반사강도와 측정치를 비교, 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 체장의 범위가 21.0-32.5 cm인, 총 13마리의 부세를 대상으로 구한 평균반사강도패턴에서 최대 반사강도는 tilt angle이 -13.35$^{\circ}$ 인 입사방향에서 나타났고, 이 때의 반사강도는 -35.13 ㏈ 이었다. 2. 부세의 체장 (fork length, cm)과 평균반사강도의 사이에는 다음의 회귀직선식이 성립하였다. TS=23. 76log(L) -73.45(r=0.47) TS=20log(L) -67.35이 결과로부터 부세의 반사강도는 체장의 2.376승에 비례하는 경향을 나타내었고, 체장변환계수는 체장의 2승에 근사시켜 구한 값 보다 6.1 ㏈ 더 낮게 나타났다. 이들의 결과는 향후 체장어군탐지기의 체장변환계수의 값으로서 활용될 것으로 판단된다. 3. 평균체장은 25.59 cm인 총 13마리의 부세에 대한 반사강도의 빈도분포로부터 구한 반사강도는 -41.23 ㏈이었고, 이 값으로부터 구한 체장변환계수는 -69.72 ㏈이었다. 4. KRM model에 의한 부세의 이론반사강도는 L/λ 비가 15보다 작은 영역에서는 파동상의 변화를 나타내면서 증가하는 경향을 나타내었고, 15보다 큰 영역에서는 매우 완만하게 증가하는 경향을 나타내었다. 5. 부세의 평균반사강도의 측정치는 KRM 산란모델에 의한 예측치보다 전반적으로 낮은 경향을 나타내었고, 보다 정량적인 분석을 위해서는 광범위한 주파수 범위에 대한 실험이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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