• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.221-228
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• 2008

소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권4호
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• pp.163-170
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• 2008

대부분의 바닥충격음측정은 반사성 재질로 마감된, 가구도 커튼도 없는 수 미터 치수의 장방형 공실에서 이루어진다. 이러한 공간에서 저주파 모드의 발생을 피하는 일은 쉽지 않다. 현재의 측정표준에 따른 중량 바닥충격음 측정의 재현성과 신뢰성을 저해하는 가장 큰 요인은 이러한 저주파 모드 중첩 현상이며, 그 측정의 편차는 63Hz 대역에서 때론 10dB에 이르는 경우도 있다. 이 연구에서는 중량바닥충격음 측정의 편차원인인 저주파 대역 모드중첩의 영향을 줄일 수 있는 보다 신뢰성 있는 측정방법을 찾고자 하였다. 그 방법으로 수음실의 모드 중첩 현상 자체를 제어하는 방법과 어느 정도 모드가 존재하는 상황에서도 수음실 공간 전체의 음압레벨 평균에 가깝게 측정할 수 있는 방법의 두 가지에 대하여 실험하였다. 실험의 결과 저음흡음재 보다 베이스 트랩을 이용하여 수음실의 울림을 줄이는 방식은 수음실의 모드중첩을 제어하는 데는 효과가 있지만 현실적으로 다양한 측정 현장에서 저음 잔향시간을 $1{\sim}2$ 초 사이로 구현하는 일이 쉽지 않음이 단점으로 드러났다. 마이크로폰을 회전시키면서 공간적 평균을 구하는 방식은 측정이 복잡하지도 않으며 쉽게 많은 수음점을 확보하여 수음실 전체 공간을 통한 측정값과 근소한 오차를 보이는 것으로 밝혀졌다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.95-102
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• 2024

기술 발전에 힘입어 고속열차의 운항속도는 증가하고 있으며, 고속열차 외부 유동장으로부터 발생하는 공력소음은 설계 단계에서 매우 중요한 고려 대상이 되어왔다. 이러한 고속열차의 유동기인소음을 정확하게 예측하기 위해서는 근거리 음향장에서 고해상도의 음원 발생과 원거리 음향장에서 수치적 소산이 적은 소음 전파가 요구된다. 이는 실제 고속열차의 구성요소 별로 시공간 스케일을 모두 적절하게 고려할 수 있는 수치격자 및 시간해상도가 동반되어야 한다. 이러한 도전점을 극복하기 위해, 본 연구는 실제 크기 및 실제 운행속도의 고속열차 5차량의 외부 유동장 및 음향장을 3차원 압축성 대와류모사(Large Eddy Simulation, LES) 기법을 이용하여 동시 계산하였다. 수치해석의 검증을 위해 벽면압력섭동 측정 결과와 수치해석 결과를 비교하였다. Ffowcs Williams and Hawkings 방정식을 이용하여 고속열차로부터 방사되는 음향파워를 예측하고 주행속도간 결과를 비교분석하였다. 본 연구는 고속열차의 공력소음 발생 메커니즘 분석을 바탕으로 한 소음 저감에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.103-111
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• 2024

축류팬은 상대적으로 저압의 유동 영역에서 유동을 수송하기 위해 사용되며, 다양한 설계 변수에 대해 설계된다. 축류팬의 날개 끝 형상은 유동 및 소음 성능에 지배적인 역할을 수행하며 이에 대한 대표적인 유동 현상으로 날개 끝에서 발생하는 날개 끝 와류와 누설 와류가 있다. 이러한 3차원 유동 구조를 제어하기 위해 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 항공기 분야에서 날개 끝 와류를 억제하고 효율을 증가시키기 위해 윙렛 형상이 개발되었다. 본 연구에서는 에어컨 실외기용 축류팬 날개에 적용된 윙렛 형상의 영향을 분석하기 위한 수치적, 실험적 연구를 수행하였다. 3차원 유동 구조 및 유동 소음을 수치적으로 분석하기 위해 unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffocws-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 전산유체역학 기법에 기초하여 수치 해석하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였다. 윙렛 형상에 따른 날개 끝 와류와 누설 와류의 형성의 차이를 3차원 유동장을 통해 비교하고, 그에 따른 공기역학적 성능을 정량적으로 비교하였다. 또한, 예측 유동장을 바탕으로 소음을 수치적으로 모사하여 윙렛 형상이 유동 소음 측면에 미치는 영향을 분석하였다. 대상 팬 모델의 시제품을 제작하여 유동 및 소음 실험을 실시하여 실제 성능을 정량적으로 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.29-38
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• 2024

정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.39-48
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• 2024

자동차용 경음기는 운전자 간의 의사소통 수단이자 보행자에게 사전에 경각심을 불러일으키는 부품으로서 안전상 중요한 역할을 한다. 유한 요소 방법과 전기 회로 모델을 활용한 자동차용 경음기의 모델링 연구와 혼의 음향학적 특성을 분석한 연구들이 수행되었으나, 트럼펫 혼의 작동 주파수 설계 방법에 대한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 트럼펫 혼의 진동부가 결정되었을 때, 쉘의 음향 리액턴스에 따른 작동 주파수를 예측하는 설계 방법을 제시하고자 한다. 음향부에서는 지수 혼과 도파관이 결합된 혼에 대해 다루었고, 임피던스 튜브 실험을 통해 도파관의 입구 음향 리액턴스는 해석 결과와 유사함을 확인했다. COMSOL Multiphysics 유한 요소 수치 해석 모델을 이용하여 자동차용 경음기의 공진 주파수를 예측했고, 음압 실험을 통해 설계된 혼의 작동 주파수를 측정하여 설계 방법을 검증했다. 음압 실험은 홀더를 제외하고 DC 전압을 12 [V] 인가하여 반무향실 환경에서 측정한 결과, 설계 작동 주파수와 비교하여 수 [Hz] 내에서 정확하게 공진이 발생했다. 본 논문에서는 혼의 음향 리액턴스 관점에서 자동차용 트럼펫 혼의 설계 방법을 살펴보았고, 혼을 포함한 시스템을 설계할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.414-421
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• 2024

본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제21권1호
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• pp.10-20
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• 1988

각 의료기관에서 분만하는 산모와 신생아의 특성을 비교분석하고 의료기관별 산모와 신생아의 위험수준을 조사하여 특정 의료기관에서 관찰한 연구결과를 해석하는데 참고 자료를 제공하기 위하여 대구시내 3개 대학병원, 2개 종합병원,2개 개인의원, 1개 조산소, 그리고 1개 모자보건센터에서 1987년 4월 1일 부터 4월 30일 까지 1개월간(1개 대학병원은 2개월간) 분만한 산모 1,410명을 대상으로 산모의 연령, 교육수준, 의료비 지불방법, 산과력 및 특정의료기관을 선택한 이유를 면담 조사하고 병원기록지에서 신생아의 출생시 체중의 조사하였다. 대학병원과 종합병원을 이용한 산모의 평균 연령은 각각 27.5세, 26.7세로 조산소(25.4세)와 모자보건센터(26.1세)를 이용한 산모보다 많았고, 교육수준은 대학병원(평균 12.7년)과 종합병원(평균 12.2년) 산모가 조산소(평균 9.2년) 및 모자보건센터(평균 9.3년) 산모보다 월등히 높았다. 그리고 의료보험 대상자도 대학병원(78.1%)과 종합병원(82.9%) 산모가 개인의원(44.3%), 조산소(29.1%)나 모자보건센터(5.4%) 보다 많았다. 모자보건센터는 2번째 출산이 47.3%로 가장 많았으나 다른 의료기관은 모두 초산부가 $56.0{\sim}61.7%$로 제일 많았다. 산모의 산과력 비교에서는 대학병원 산모가 자연유산 경험율이 상대적으로 다른 의료기관 산모보다 높았고 사산 경험자도 소수였으나 조산소와 모자보건센터에서 분만한 산모는 사산 경험자가 1명도 없었다. 대학병원 산모의 경우 37주 이하의 조산아 출생율(11.4%)과 2,499gm이하의 저체중아 출생율($5.8{\sim}13.0%$)은 타 의료기관 보다 현저히 높았다. 이에 따라 제왕절개술에 의한 분만율은 의료기관간에 차이가 많았다. 결국 대구시내 대학병원과 종합병원에서 분만하는 산모들은 사회경제적으로 중, 상류층과 소득고하를 막론하고 고위험산모들이 많고 조산소와 모자보건센터는 저소득충의 산모 가운데 산과적으로 저위험군들이 많이 이용하고 있다. 따라서 특정 의료기관을 대상으로 조사한 자료를 해석하는데 많은 제한성이 있으며 전체 산모의 특성으로 일반화하는 것은 불가능한 것으로 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.603-616
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• 2023

본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 L_eq와 L_max값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 L_eq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 L_eq평가지수의 경우 9개, L_max 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 L_eq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.