발사체 발사 시 제트화염에 의해 발생하는 강력한 음향파는 음향하중의 형태로 비행체를 가진한다. 대표적인 경험적 음향하중 예측기법인 DSM-II(Distributed Source Method-II)는 제트화염 축을 따라 소음원을 배치하는 방법으로 계산비용 및 정확성 측면에서 장점을 갖는다. 하지만 소음원 배치 방법의 한계로 인해 다양한 발사대 환경을 정확하게 반영하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 넙스(Non-Uniform Rational B-Spline, NURBS) 곡선 모델링을 경험적 예측기법에 도입하여 자유롭게 소음원을 배치할 수 있는 음향하중 예측기법에 대한 연구를 수행하였다. 넙스 기법이 새롭게 도입된 해석기법의 검증을 위하여 Epsilon 로켓의 곡선형 저소음 발사대 형상에 대한 음향하중 예측을 수행하였고 해석 결과를 기존의 예측방법 및 실험 결과와 비교하였다.
본 논문은 external knowledge를 사용한 lattice 없는 상호 정보 최대화(Lattice Free Maximum Mutual Information, LF-MMI) 기반 음향 모델링 방법을 제안한다. External knowledge란 음향 모델에서 사용하는 학습 데이터 이외의 문자열 데이터를 말한다. LF-MMI란 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 학습의 최적화를 위한 목적 함수의 일종으로, 구별 학습에서 높은 성능을 보인다. LF-MMI에는 DNN의 사후 확률을 계산하기 위해 음소의 열을 사전 확률로 갖는다. 본 논문에서는 LF-MMI의 목적식의 사전 확률을 담당하는 음소 모델링에 external knowlege를 사용함으로써 과적합의 가능성을 낮추고, 음향 모델의 성능을 높이는 방법을 제안한다. External memory를 사용하여 사전 확률을 생성한 LF-MMI 모델을 사용했을 때 기존 LF-MMI와 비교하여 14 %의 상대적 성능 개선을 보였다.
본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
어뢰 개발 단계에서는 어뢰의 성능 예측과 운용 방법 습득을 위해 효과도 분석이 실시되고 있다. 이 때 신뢰성 있는 데이터를 획득하기 위해서는 전술 상황을 실제에 가깝게 모델링한 시뮬레이션 프로그램이 필요하다. 경어뢰의 경우 잠수함을 주요표적으로 삼고 있는데, 잠수함의 어뢰 대항 수단인 회피 기동이나 어뢰음향대항체계(TACM)를 상세히 모델링해야 신뢰성 있는 효과도 분석 결과를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 잠수함의 운동 특성을 반영하여 회피기동을 모델링하였으며 부유식 기만기, 자항식 기만기, 재머(jammer) 등 다양한 음향대항체계를 고려하여 잠수함 표적을 모델링하였다. 그리고 이러한 모델링을 통해 개발한 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 경어뢰의 효과도를 측정하고 분석하였다.
최근 인간생활의 영역이 해양에까지 영역을 넓이기 위해 해양조사가 이루어지고 있다. 이에 이 연구에서는 해저지형에 대해 음향탐지기를 이용하연 해저면의 물체나 지형의 기복을 파악하기 위한 지형도의 작성 가능성을 파악하였다. 그 결과 ISSS의 방법에 의해 음향영상이미지를 획득하였으며, 그 결과 해저면의 지형도 및 3-D모델링도를 작성할 수 있었다.
음향 신호의 모델링방법은 크게 분석,해석,합성의 3가지 과정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 분석과 합성에 가산 합성방법의 한가지인 Analysis-by-synthesis/overlap-Add 방법을 사용한다. 그리고 해석에 해당하는 주파수 영역에서의 피크추출은 제안한 방법에 의한다. 제안한 피크 추출 방법은 고조파 성분이 기본 주파수의 정수배가 된다는 점을 고려하여 적은 연산량으로 음향학적으로 의미있는 순음을 검출하는 방법이다. 음질보다 연산량에 더 주를 두었지만 모의 실험 결과를 통하여 음질 면에서도 원음과 거의 차이가 없음을 알 수 있었다.
본 논문은 음향 임펄스를 모델링하는데 코사인 변조된 필터 뱅크와 Decimation을 이용하여 수렴 속도를 개선하는 방법을 제안하고 이를 잡음제거에 응용하였다. 제안된 구조는 입력신호를 필터뱅크를 이용하여 각 서브밴드로 분할한 후 필터 입력신호의 고유벡터의 최대값과 최소값의 비를 줄이고 필터의 탭수를 줄이기 위해서 decimation을 행한다. 그리고 서브밴드대역의 샘플링 주파수를 낮추어 신호 스펙트럼을 확장시켜 이를 적응필터에 입력하여 수렴속도를 향상시켰다. 실험 결과, Colored잡음의 경우 LMS 알고리즘보다 제안된 방법이 MSE(Mean Square Error)는 좋지는 않았다. 실제 음향시스템의 모델링에는 거의 같은 MSE을 갖으며, 수렴 속도에는 모두 빠른 성능을 보였으며, 이를 음질향상에 적용하여 향상된 음질을 얻을 수 있었다.
본 연구는 piezo-electric transducer 등가회로의 모델링에 관한 연구로서 진동시에 발생하는 공진주파수와 harmonics까지 고려한 등가모델을 제시하였다. 실험결과 공진주파수만을 고려한 모델의 경우 harmonics를 제외한 부분에서 평균 6.5%의 오차가 발생하였으며 harmonics까지 고려한 모델에서는 평균오차가 5.3%로서 그 차이점을 줄일 수 있어 실제등가회로에 접근함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 음향변환기의 전기적 특성을 파악함으로써 전기-음향 상사관계의 제반응용에 이용될 것이 기대된다.
수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법은 오랫동안 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 빔 형성 기법은 탐지성능에 직결되기 때문에 최적의 빔 설계는 중요한 문제가 된다. 그리고 최적의 빔 형성기를 구현하기 위해서는 개별 센서에 대한 가중회로의 구성이 필수적이며, 가중회로를 구성하기 위해서는 개별 센서에 대한 등가회로 모델링과 정합회로 설계가 필수적이다. 이전의 연구에서는 센서 등가회로 모델링 Tool과 정합회로 디자인 Tool 각각의 구성과 사용방법에 대해서 소개하였다. 본 논문에서는 이 두 가지 Tool을 모두 이용하여 센서 등가회로 및 정합회로를 모델링하였고, 이를 바탕으로 실제 가중회로를 구현하였다. 실험을 위해 물-공기의 상사효과를 가정하였으며, 공기 중에서 스피커 어레이를 이용하여 빔 형성을 하였다. 또한, 이론치와 실험치를 비교하여 BeamCAD, 센서 등가회로 모델링 Tool 그리고 정합회로 디자인 Tool로 이루어진 소나 센서 디자인 Tool의 타당성을 검증하였다.
수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법은 오랫동안 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 빔 형성 기법은 탐지성능에 직결되기 때문에 최적의 빔 설계는 중요한 문제가 된다. 그리고 최적의 빔 형성기를 구현하기 위해서는 개별 센서에 대한 가중회로의 구성이 필수적이며, 가중회로를 구성하기 위해서는 개별 센서에 대한 등가회로 모델링과 정합회로 설계가 필수적이다. 이전의 연구에서는 센서 등가회로 모델링 Tool과 정합회로 디자인 Tool 각각의 구성과 사용방법에 대해서 소개하였다. 이 두 가지 Tool을 모두 이용하여 센서 등가회로 및 정합회로를 모델링하였고, 이를 바탕으로 실제 가중회로를 구현하였다. 가중회로는 정합회로와 트랜스포머로 구성된다. 본 논문에서는 이와같이 구성된 가중회로와 스케일 모델에 맞게 제작된 스피커 어레이를 이용하여 빔형성 실험을 하였으며, 그 결과를 이론치와 비교하였다. 이것을 바탕으로 BeamCAD, 센서 등가회로 모델링 Tool 그리고 정합회로 디자인 Tool로 이루어진 소나 센서 디자인 Tool의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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