• Research Article

    Analysis of underwater acoustic communication channel environment in Kyungcheon Lake

    경천호에서의 수중 음향 통신 채널 환경 분석

    Yong-Cheol Kim, Jong-Min An, Ho-Jun Lee, Sang-Kug Lee, JaeHak Chung

    김용철, 안종민, 이호준, 이상국, 정재학

    This paper estimated communication parameters according to underwater channel environment of lake for underwater acoustic communication. This paper calculated coherence time and ...

    본 논문은 호수에서의 원활한 수중음향통신을 위해 호수의 수중 채널 환경에 따른 통신 변수들을 도출하였다. 본 논문에서는 실제 호수 환경에서의 두 번의 실험을 ...

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    This paper estimated communication parameters according to underwater channel environment of lake for underwater acoustic communication. This paper calculated coherence time and coherence bandwidth through two experiments in actual lake environments. In both experiments, the chirp signal for channel estimation and the BPSK (Binary Phase Shift Keying) signal for calculating the bit error rate were transmitted. In each experiment, the distance between transmitter and receiver was 300 m to 400 m, and 500 m to 600 m. The coherence times calculated in experiment 1 and experiment 2 are 175 msec and 340 msec, and the coherence bandwidths are 10 Hz and 5.71 Hz, respectively. It is confirmed that the experimental results are more appropriate because the synchronization and the bit error rate performance are better only when the length of the synchronization signal and the interval of the pilot signal in the frame are shorter than the coherence time.


    본 논문은 호수에서의 원활한 수중음향통신을 위해 호수의 수중 채널 환경에 따른 통신 변수들을 도출하였다. 본 논문에서는 실제 호수 환경에서의 두 번의 실험을 통하여 상관 시간과 상관 대역폭을 산출하였다. 두 번의 실험에서 채널 추정과 비트오류율 산출을 위해 chirp 신호와 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 신호를 전송하였고, 각각의 실험은 송신단과 수신단과의 거리가 300 m에서 400 m일 때와 500 m에서 600 m일 때 진행하였다. 첫 번째 실험과 두 번째 실험에서 각각 산출한 상관 시간은 175 msec와 340 msec이고, 상관 대역폭은 10 Hz와 5.71 Hz이다. 동기 신호의 길이와 프레임 내 파일럿 신호의 간격이 상관 시간보다 짧은 경우에만 동기화와 비트오류율 성능이 더 우수하여 산출한 실험 결과가 적절함을 확인하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    The efficient implementation of the multi-channel active noise controller using a low-cost microcontroller unit

    저가 microcontoller unit을 이용한 효율적인 다채널 능동 소음 제어기 구현

    Ik Joo Chung

    정익주

    In this paper, we propose a method that can be applied to the efficient implementation of multi-channel active noise controller. Since the ...

    본 논문에서는 저가 MCU(Microcontoller Unit)를 이용하여 다채널 능동 소음 제어기를 효율적으로 구현할 수 있는 방안을 제안하였다. 다채널 능동 소음 제어 ...

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    In this paper, we propose a method that can be applied to the efficient implementation of multi-channel active noise controller. Since the normalized MFxLMS (Modified Filtered-x Least Mean Square) algorithm for the multi-channel active noise control requires a large amount of computation, the difficulty has lied in implementing the algorithm using a low-cost MCU (Microcontoller Unit). We implement the multi-channel active noise controller efficiently by optimizing the software based on the features of the MCU. By maximizing the usage of single-cycle MAC (Multiply- Accumulate) operations and minimizing move operations of the delay memory, we can achieve more than 3 times the performance in the aspect of computational optimization, and by parellel processing using the auxillary processor included in the MCU, we can also obtain more than 4 times the performance. In addition, the usage of additional parts can be minimized by maximizing the usage of the peripherals embedded in the MCU.


    본 논문에서는 저가 MCU(Microcontoller Unit)를 이용하여 다채널 능동 소음 제어기를 효율적으로 구현할 수 있는 방안을 제안하였다. 다채널 능동 소음 제어 알고리즘으로 사용된 정규화된 MFxLMS(Modified Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘은 많은 연산량을 요구하며, 저가 MCU로 구현하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 MCU의 특성을 잘 활용하여 소프트웨어를 최적화함으로써 효율적으로 다채널 능동 소음 제어기를 구현할 수 있었다. CPU(Central Processing Unit)가 지원하는 단일 싸이클 MAC(Multiply- Accumulate) 연산을 극대화하고, 지연 메모리 연산을 최소화함으로써 3배 이상의 연산 최적화를 달성하였다. 또한 MCU가 지원하는 보조 프로세서를 이용하여 병렬 처리함으로써 4배 이상의 연산 최적화를 이루었다. 더불어 MCU에 내장된 주변 장치를 최대한 활용함으써, 추가적인 부품의 사용을 최소화하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Earthquake detection based on convolutional neural network using multi-band frequency signals

    다중 주파수 대역 convolutional neural network 기반 지진 신호 검출 기법

    Seung-Il Kim, Dong-Hyun Kim, Hyun-Hak Shin, Bonhwa Ku, Hanseok Ko

    김승일, 김동현, 신현학, 구본화, 고한석

    In this paper, a deep learning-based detection and classification using multi-band frequency signals is presented for detecting earthquakes prevalent in Korea. Based ...

    본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 ...

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    In this paper, a deep learning-based detection and classification using multi-band frequency signals is presented for detecting earthquakes prevalent in Korea. Based on an analysis of the previous earthquakes in Korea, it is observed that multi-band signals are appropriate for classifying earthquake signals. Therefore, in this paper, we propose a deep CNN (Convolutional Neural Network) using multi-band signals as training data. The proposed algorithm extracts the multi-band signals (Low/Medium/High frequency) by applying band pass filters to mel-spectrum of earthquake signals. Then, we construct three CNN architecture pipelines for extracting features and classifying the earthquake signals by a late fusion of the three CNNs. We validate effectiveness of the proposed method by performing various experiments for classifying the domestic earthquake signals detected in 2018.


    본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 대역 신호의 특징들이 각각 분류를 위한 특징으로 적절함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 지진 신호에서 추출한 다중 주파수 대역 특징을 기반으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법에 대해서 제안하였다. 제안하는 다중 주파수 대역 CNN 기법은 지진 신호에서 추출한 멜 스펙트럼에 대해서 각각 필터를 적용하여 서로 다른 주파수 대역(저/중/고 주파수)의 신호를 추출하였다. 추출된 신호들을 바탕으로 각각 CNN 기반 분류를 수행하였고, 수행된 결과를 융합하여 최종적으로 지진 이벤트에 대해 식별하였다. 2018년 동안 대한민국에서 발생한 실제 지진데이터를 기반으로 하는 실험을 통해 제안하는 기법에 대한 효용성을 검증하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Performance analysis of OFDM and CDMA communication methods in underwater acoustic channel

    수중 채널 환경에서 OFDM 및 CDMA 통신 방식별 성능 분석

    Kil-Yong Kim, Min-Sang Kim, Hak-Lim Ko, Tae-Ho Im

    김길용, 김민상, 고학림, 임태호

    In recent years, researches on various communication methods have been conducted, particularly on OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) and CDMA (Code Division ...

    최근 수중 통신을 활용하는 사례가 많아짐에 따라 여러 가지 통신 방식에 대한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing ...

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    In recent years, researches on various communication methods have been conducted, particularly on OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) and CDMA (Code Division Multiple Access) methods, as the use of underwater communication increases. While OFDM is, in general, advantageous in that it is resistant to Doppler in the water and it enables a high-speed communication, CDMA is resistant to frequency selective fading in the water and it can reduce energy consumption. Therefore, in this paper, we performed experiments in the shallow water in Western Sea of Korea to analyze the performance of OFDM and CDMA communication systems in the underwater channel environment. The maximum delay spread and Doppler spread were drawn by using the data obtained from the real sea area in order to analyze the underwater channel environment characteristics of the shallow water in Western Sea of Korea. The communication performances of OFDM and CDMA are shown as coded BER (Bit Error Rate) according to the variation of the maximum delay spread and the Doppler spread, respectively. The result of the analysis show that the OFDM method has more resistant performances to the underwater channel environment changes than the CDMA method.


    최근 수중 통신을 활용하는 사례가 많아짐에 따라 여러 가지 통신 방식에 대한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식과 CDMA(Code Division Multiple Access) 방식에 대한 연구 사례가 증가하고 있다. 일반적으로 OFDM은 수중에서 도플러에 강하고 고속 통신이 가능하다는 장점이 있으며, CDMA는 수중에서 주파수 선택적 페이딩에 강하고 에너지 소모를 줄일 수 있는 등의 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 수중 채널 환경에서 OFDM과 CDMA 통신 방식의 성능 분석을 위해 서해 천해역에서 실험을 수행하였다. 서해 천해역의 수중 채널 환경 특성을 분석하기 위해 실해역에서 취득한 데이터를 사용하여 최대 지연 확산과 도플러 확산을 도출하였으며, 최대 지연 확산과 도플러 확산의 변화에 따른 OFDM과 CDMA 방식의 통신 성능을 coded BER(Bit Error Rate)로 나타내었다. 분석 결과 OFDM 방식이 CDMA 방식에 비해 수중 채널 환경 변화에 강인한 통신 성능을 보임을 확인하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Bird sounds classification by combining PNCC and robust Mel-log filter bank features

    PNCC와 robust Mel-log filter bank 특징을 결합한 조류 울음소리 분류

    Alzahra Badi, Kyungdeuk Ko, Hanseok Ko

    알자흐라 바디, 고경득, 고한석

    In this paper, combining features is proposed as a way to enhance the classification accuracy of sounds under noisy environments using the ...

    본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향 신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면 ...

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    In this paper, combining features is proposed as a way to enhance the classification accuracy of sounds under noisy environments using the CNN (Convolutional Neural Network) structure. A robust log Mel-filter bank using Wiener filter and PNCCs (Power Normalized Cepstral Coefficients) are extracted to form a 2-dimensional feature that is used as input to the CNN structure. An ebird database is used to classify 43 types of bird species in their natural environment. To evaluate the performance of the combined features under noisy environments, the database is augmented with 3 types of noise under 4 different SNRs (Signal to Noise Ratios) (20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). The combined feature is compared to the log Mel-filter bank with and without incorporating the Wiener filter and the PNCCs. The combined feature is shown to outperform the other mentioned features under clean environments with a 1.34 % increase in overall average accuracy. Additionally, the accuracy under noisy environments at the 4 SNR levels is increased by 1.06 % and 0.65 % for shop and schoolyard noise backgrounds, respectively.


    본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향 신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면, Wiener filter를 이용한 강인한 log Mel-filter bank와 PNCCs(Power Normalized Cepstral Coefficients)는 CNN 구조의 입력으로 사용되는 2차원 특징을 형성하기 위해 추출됐다. 자연환경에서 43종의 조류 울음소리를 포함한 ebird 데이터베이스는 분류 실험을 위해 사용됐다. 잡음 환경에서 결합 특징의 성능을 평가하기 위해 ebird 데이터베이스를 3종류의 잡음을 이용하여 4개의 다른 SNR (Signal to Noise Ratio)(20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB)로 합성했다. 결합 특징은 Wiener filter를 적용한 log-Mel filter bank, 적용하지 않은 log-Mel filter bank, 그리고 PNCC와 성능을 비교했다. 결합 특징은 잡음이 없는 환경에서 1.34 % 인식률 향상으로 다른 특징에 비해 높은 성능을 보였다. 추가적으로, 4단계 SNR의 잡음 환경에서 인식률은 shop 잡음 환경과 schoolyard 잡음 환경에서 각각 1.06 %, 0.65 % 향상했다.

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    January 2019
  • Research Article

    Model adaptation employing DNN-based estimation of noise corruption function for noise-robust speech recognition

    잡음 환경 음성 인식을 위한 심층 신경망 기반의 잡음 오염 함수 예측을 통한 음향 모델 적응 기법

    Ki-mu Yoon, Wooil Kim

    윤기무, 김우일

    This paper proposes an acoustic model adaptation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the noise corruption ...

    본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 ...

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    This paper proposes an acoustic model adaptation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the noise corruption function is estimated employing DNN (Deep Neural Network), and the function is applied to the model parameter estimation. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed model adaptation method shows more effective in known and unknown noisy environments compared to the conventional methods. In particular, the experiments of the unknown environments show 15.87 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate).


    본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.

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    January 2019
  • Research Article

    Speech enhancement method based on feature compensation gain for effective speech recognition in noisy environments

    잡음 환경에 효과적인 음성인식을 위한 특징 보상 이득 기반의 음성 향상 기법

    Ara Bae, Wooil Kim

    배아라, 김우일

    This paper proposes a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain for robust speech recognition performances in noisy environments. In this ...

    본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분 모델 생성 ...

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    This paper proposes a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain for robust speech recognition performances in noisy environments. In this paper we propose a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain which is obtained from the PCGMM (Parallel Combined Gaussian Mixture Model)-based feature compensation method employing variational model composition. The experimental results show that the proposed method significantly outperforms the conventional front-end algorithms and our previous research over various background noise types and SNR (Signal to Noise Ratio) conditions in mismatched ASR (Automatic Speech Recognition) system condition. The computation complexity is significantly reduced by employing the noise model selection technique with maintaining the speech recognition performance at a similar level.


    본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분 모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.

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    January 2019
  • Research Article

    Analysis of echolocation click signals of Indo-Pacific bottlenose dolphin (Tursiops aduncus) in Jeju Island

    제주 남방큰돌고래 반향정위 클릭음 특성 분석

    Kang-Hoon Choi, Young Geul Yoon, Sunhyo Kim, Hyeonsu Kim, Jee Woong Choi, Ho Seuk Bae, Kyeongju Park

    최강훈, 윤영글, 김선효, 김현수, 최지웅, 배호석, 박경주

    The Indo-Pacific bottlenose dolphins (Tursiops aduncus) are a toothed whale using echolocation clicks and have been studied continuously abroad. However, most studies ...

    남방큰돌고래(Tursiops aduncus)는 클릭음을 사용하는 이빨고래로써 국외에서 지속적인 연구가 수행되어 왔다. 그러나 남방큰돌고래의 클릭음에 대한 연구는 대부분 사육중인 개체에 대해 이루어졌으며 ...

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    The Indo-Pacific bottlenose dolphins (Tursiops aduncus) are a toothed whale using echolocation clicks and have been studied continuously abroad. However, most studies on this whale’s clicks were performed about captive animals and, in Korea, only the studies of the whistle sounds of this animal were done. In this paper, acoustic characteristics of clicks were analyzed about the free-ranging Indo-Pacific bottlenose dolphins living in the coast of the Jeju Island. Acoustic parameters such as signal duration, 1st and 2nd peak frequency, 3 dB and 10 dB bandwidth for acoustic characteristics were calculated and compared with those of Australian species. As a result, the signal durations had average of 38 µs and most clicks were within range of 20 µs - 60 µs. The two types of bandwidths showed both narrowband and broadband characteristics, and bimodal signal characteristics were confirmed through the 1st peak frequencies(average of 96 kHz ± 18 kHz) and the 2nd peak frequencies(average of 69 kHz ± 19 kHz).


    남방큰돌고래(Tursiops aduncus)는 클릭음을 사용하는 이빨고래로써 국외에서 지속적인 연구가 수행되어 왔다. 그러나 남방큰돌고래의 클릭음에 대한 연구는 대부분 사육중인 개체에 대해 이루어졌으며 국내에서는 휘슬음에 관한 연구만 수행되었다. 본 논문에서는 제주 연안에 서식하는 야생개체의 남방큰돌고래 클릭음에 대한 음향특성을 분석하였다. 음향특성을 분석하기 위해 음향 파라미터인 신호 길이, 첫 번째 피크 주파수, 두 번째 피크 주파수, 3 dB 대역폭 및 10 dB 대역폭을 산출하였으며 호주 서식 종의 클릭음 음향특성과 비교하였다. 결과적으로, 신호 길이는 평균 38 µs를 나타냈고 대부분의 클릭음이 20 µs - 60 µs 범위 내에 속하였다. 2종류의 대역폭의 경우 협대역과 광대역의 주파수 특성 모두 나타냈으며, 첫 번째 피크 주파수(평균 96 kHz ± 18 kHz)와 두 번째 피크 주파수(평균 69 kHz ± 19 kHz)를 통해 바이모달 신호 특성을 확인하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Simulation of underwater echo reduction using miniaturized Helmholtz resonators

    소형화된 헬름홀츠 공진기를 이용한 수중 반향음 감소해석 모의실험

    SungJun Park, Jedo Kim

    박성준, 김제도

    In this study, we investigate the echo reduction performance of miniaturinzed Helmholtz resonators using smaller than wavelength acoustic metamaterial structures. The Helmholtz ...

    본 연구에서는 파장보다 작은 구조물로 이루어진 음향메타물질을 이용하여 소형화된 헬름홀츠 공진기의 반향음 감소 성능예측 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안된 헬름홀츠 공진기는 수중 ...

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    In this study, we investigate the echo reduction performance of miniaturinzed Helmholtz resonators using smaller than wavelength acoustic metamaterial structures. The Helmholtz resonators are formed using air structures which exhibit large impedance mismatch with the surrounding underwater environment. Using the multi-physics software package, we find that significant reduction in the sonar signature is expected and frequency tailoring is possible by controlling the degree of space coiling and inner volume of the resonators. We find that for the basic Helmholtz resonators, up to 7 dB reduction in echo is expected at 10,000 Hz while when the miniaturized Helmoholtz resonators are used, up to 14 dB reduction in echo is expected at 5,000 Hz. In addition, frequency tailoring is demonstrated by varying the internal volume of the Helmholtz resonators and broadband characteristic is shown using superposition of various degree of space coiled structures. Through this study we investigate the effectiveness of the miniaturized Helmholtz resonators formed using air structures and the echo reduction results show promisses in the application of achieving underwater stealth.


    본 연구에서는 파장보다 작은 구조물로 이루어진 음향메타물질을 이용하여 소형화된 헬름홀츠 공진기의 반향음 감소 성능예측 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안된 헬름홀츠 공진기는 수중 환경과 임피던스 차이가 큰 공기구조물로 형성하였다. 다중물리 유한요소 시뮬레이션 패키지를 이용하여 수중 음향학적 분석을 진행한 결과 수중 반향음의 감소가 예상되었고 헬름홀츠 공진기 입구의 공간 압축(space coiling) 정도와 내부 체적의 폭에 따라 주파수 특성을 제어할 수 있었다. 기본적인 헬름홀츠 공진기는 약 10,000 Hz 이상에서 최대 7 dB의 반향음 감소 효과를 보였으나 공간 압축 메타물질을 이용한 초소형 헬름홀츠 공진기는 약 5,000 Hz 이상에서 최대 14 dB의 반향음 감소가 나타났다. 추가적으로 헬름홀츠 공진기의 내부 체적을 제어하여 주파수 특성이 변화하는 것을 확인하고 공간압축 비율이 서로 다른 공진기를 조합함으로써 광대역 반향음 감소 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 수중 환경에서 공기구조물을 이용한 소형화된 헬름홀츠 공진기의 성능을 연구하였으며 반향음 감소 효과는 효과적인 스텔스 기술을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.

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    January 2019
  • Research Article

    A study on the acoustical inversion method using cepstrum analysis of underwater ship radiated noise

    선박 수중방사소음의 셉스트럼 분석을 이용한 음향역산법 연구

    Cheolsoo Park, Gun Do Kim, Geuntae Yim, Il-Sung Moon

    박철수, 김건도, 임근태, 문일성

    This paper proposes an acoustical inversion method using cepstrum analysis of underwater ship noise. Through the cepstrum analysis, multipath structure can be ...

    본 논문에서는 선박 수중방사소음의 셉스트럼(cepstrum) 분석을 이용한 음향역산법을 제안하였다. 셉스트럼 분석을 통해 수중 청음기에서 계측된 선박 소음으로부터 직접 도달파와 해수면과 해저면에서 ...

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    This paper proposes an acoustical inversion method using cepstrum analysis of underwater ship noise. Through the cepstrum analysis, multipath structure can be extracted from the recorded ship noise. The multipath structure comes from interferences between a direct arrival and multiple reflections from the sea surface and the bottom. The acoustic inversion is the optimization process to find the best parameters which show good correlation between cepstrums of the measured signal and the replica. The inversion method was applied to the underwater ship radiated noise data measured at Straits of Korea in order to estimate the acoustic center of the ship and the hydrophone position. The inversion results showed good agreement with the measured information.


    본 논문에서는 선박 수중방사소음의 셉스트럼(cepstrum) 분석을 이용한 음향역산법을 제안하였다. 셉스트럼 분석을 통해 수중 청음기에서 계측된 선박 소음으로부터 직접 도달파와 해수면과 해저면에서 반사파와의 간섭에서 기인한 음파의 다중반사 구조를 추출할 수 있다. 음향학적 역산은 계측 신호의 셉스트럼과 모의 신호의 셉스트럼을 비교하여 최적의 역산인자를 찾는 방식으로 구성되었다. 본 논문에서 제안된 역산기법을 대한해협에서 계측한 선박 수중방사소음 데이터에 적용하여 대상 선박의 음원중심과 수중청음기의 위치를 추정하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Ocean bottom reverberation and its statistical characteristics in the East Sea

    동해 해역에서 해저면 잔향음 및 통계적 특징

    Young-Cheol Jung, Keun-Hwa Lee, Woojae Seong, Seongil Kim

    정영철, 이근화, 성우제, 김성일

    In this study, we analyzed the beam time series of ocean reverberation which was conducted in the eastsouthern region of East Sea ...

    본 연구에서는 2015년 8월, 동해 동남방 해역에서 수행된 해양 잔향음 빔 데이터를 분석하였다. 잔향음 데이터는 이동하는 연구선에 의해 예인된 LFM (Linear Frequency ...

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    In this study, we analyzed the beam time series of ocean reverberation which was conducted in the eastsouthern region of East Sea, Korea during the August, 2015. The reverberation data was gathered by moving research vessel towing LFM (Linear Frequency Modulation) source and triplet receiver array. After signal processing, we analyzed the variation of ocean reverberation level according to the seafloor bathymetry, source/receiver depth and sound speed profile. In addition, we used the normalized data by using cell averaging algorithm and identified the statistical characteristics of seafloor scatterer by using moment estimation method and estimated shape parameter. Also, we analyzed the coincidence of data with Rayleigh and K-distribution probability by Kolmogorov-Smirnov test. The results show that there is range dependency of reverberation according to the bathymetry and also that the time delay and the intensity level change depend on the depths of source and receiver. In addition, we observed that statistical characteristics of similar Rayleigh probability distribution in the ocean reverberation.


    본 연구에서는 2015년 8월, 동해 동남방 해역에서 수행된 해양 잔향음 빔 데이터를 분석하였다. 잔향음 데이터는 이동하는 연구선에 의해 예인된 LFM (Linear Frequency Modulation) 음원과 삼중선 배열을 통해 수집되었으며, 신호처리 과정을 거친 이후 해저지형, 음원/수신기 수심, 음속구조에 따른 잔향음 준위의 변화를 분석하였다. 추가로 해저 잔향음의 확률적 특성을 해석하기 위해 셀 평균화 알고리즘이 적용된 정규화 데이터가 활용되었고, 모멘트 추정 기법을 통해 형상 모수를 추정하여 해저 산란체의 확률적 특징을 확인하였다. 또한, 콜모고로프 스미르노프 검정 기법을 이용하여 데이터가 레일레이 분포와 K 분포 확률에 일치하는지를 분석하였다. 결과적으로 해저 지형에 따른 잔향음의 거리종속 특성과 음원/수신기 수심에 따른 시간 지연 및 세기 변화를 확인하였고, 잔향음에서 레일레이 확률분포와 유사한 특성을 관찰할 수 있었다.

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    January 2019
  • Research Article

    Simulation of time-domain bottom reverberation signalusing energy-flux model

    에너지 플럭스 모델을 활용한 해저 잔향음 신호 모의

    Young-Cheol Jung, Keun-Hwa Lee, Woojae Seong, Seongil Kim

    정영철, 이근화, 성우제, 김성일

    Ocean reverberation is the most limiting factor in designing realistic and real-time system for sonar simulator. The simulation for an ocean reverberation ...

    능동소나 시뮬레이터에서 실제와 유사하고 실시간 운용 가능토록 설계하는데 가장 제한적인 요소는 잔향음이다. 잔향음 모의는 계산시간이 많이 소요되어 시뮬레이터에 반영하고 실시간으로 신호를 생성하는데 ...

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    Ocean reverberation is the most limiting factor in designing realistic and real-time system for sonar simulator. The simulation for an ocean reverberation requires a lot of computational loads, so it is hard to embed program and generate real-time signal in the sonar simulator. In this study, we simulate a time-domain bottom reverberation signal based on Harrison’s energy-flux bottom reverberation model by applying Doppler effects as ship maneuvering and autoregressive model. Finally, the bottom reverberation signal with realistic characteristics could be generated for the simulation of ONR reverberation modeling workshop-I problem XI and East Sea ocean environments.


    능동소나 시뮬레이터에서 실제와 유사하고 실시간 운용 가능토록 설계하는데 가장 제한적인 요소는 잔향음이다. 잔향음 모의는 계산시간이 많이 소요되어 시뮬레이터에 반영하고 실시간으로 신호를 생성하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 Harrison의 에너지 플럭스 해저 잔향음 모델을 기반으로 함정 기동에 따른 도플러 효과와 자기회귀 모델을 적용하여 해저 잔향음 시계열 신호를 모의하였다. 최종적으로 해군연구국 잔향음 워크숍-I 11번 문제와 동해 해양환경을 토대로 모의 한 결과, 실제와 유사한 특징의 해저 잔향음 신호를 생성할 수 있었다.

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    January 2019
  • Research Article

    Active pulse classification algorithm using convolutional neural networks

    콘볼루션 신경회로망을 이용한 능동펄스 식별 알고리즘

    Geunhwan Kim, Seung-Ryul Choi, Kyung-Sik Yoon, Kyun-Kyung Lee, Donghwa Lee

    김근환, 최승률, 윤경식, 이균경, 이동화

    In this paper, we propose an algorithm to classify the received active pulse when the active sonar system is operated as a ...

    본 논문은 능동소나 시스템이 비협동으로 운용될 경우 수신된 직접파로 부터 이를 탐지하여 식별하는 일련의 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 우수한 ...

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    In this paper, we propose an algorithm to classify the received active pulse when the active sonar system is operated as a non-cooperative mode. The proposed algorithm uses CNN (Convolutional Neural Networks) which shows good performance in various fields. As an input of CNN, time frequency analysis data which performs STFT (Short Time Fourier Transform) of the received signal is used. The CNN used in this paper consists of two convolution and pulling layers. We designed a database based neural network and a pulse feature based neural network according to the output layer design. To verify the performance of the algorithm, the data of 3110 CW (Continuous Wave) pulses and LFM (Linear Frequency Modulated) pulses received from the actual ocean were processed to construct training data and test data. As a result of simulation, the database based neural network showed 99.9 % accuracy and the feature based neural network showed about 96 % accuracy when allowing 2 pixel error.


    본 논문은 능동소나 시스템이 비협동으로 운용될 경우 수신된 직접파로 부터 이를 탐지하여 식별하는 일련의 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 콘볼루션 신경회로망을 사용하였으며, 입력 데이터로 수신신호를 단시간 퓨리에 변환을 수행한 시간 주파수 분석 데이터를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 콘볼루션 신경회로망의 구조는 두 개의 콘볼루션 계층과 풀링 계층을 사용하였으며, 출력층에 따라 데이터베이스 기반의 신경회로망과 펄스 특징인자 기반의 신경회로망을 설계하였다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 해상에서 수신한 3110개의 CW(Continuous Wave)펄스와 LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스의 데이터를 가공하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 데이터베이스 기반의 신경회로망은 99.9 %의 정확도를 보였으며, 특징인자 기반의 신경회로망은 두 픽셀의 오차를 허용할 경우 약 96 %의 정확도를 보였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Performance evaluation of a modified waveform shaping filter for the underwater acoustic communication

    수중 음향 통신에 있어서 변형된 파형 정형 필터의 성능 평가

    Kyu-Chil Park, Hyunsoo Jeong, Jihyun Park

    박규칠, 정현수, 박지현

    The transmitted acoustic signals are severely influenced by multiply reflected signals from boundaries, such as sea surface and bottom in the shallow ...

    천해에서 전송되어진 음향 신호는 해수면 및 바닥과 같은 경계로부터의 다중 반사파에 의해 많은 영향을 받는다. 경계로부터의 매우 큰 반사 신호는 심볼 간 ...

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    The transmitted acoustic signals are severely influenced by multiply reflected signals from boundaries, such as sea surface and bottom in the shallow water. Very large reflection signals from boundaries cause inter-symbol interference so that the performance of the underwater acoustic communication is degraded. Usually, the waveform shaping filters are used to prevent the reflected signals under this kind of acoustic channel. Especially, the raised cosine filter is widely used, which can also be used to restrict the bandwidth of the transmitted signal. In this study, we evaluate the raised cosine filter for image data transmission in the shallow water, and propose a new modified raised cosine filter. The QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) system is used for the underwater acoustic communication simulations with different distances and symbol rates. As a result, the bit error rate was reduced from the minimum 1.0 % to the maximum 32 %.


    천해에서 전송되어진 음향 신호는 해수면 및 바닥과 같은 경계로부터의 다중 반사파에 의해 많은 영향을 받는다. 경계로부터의 매우 큰 반사 신호는 심볼 간 간섭을 일으켜 수중 음향 통신의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 일반적으로 이러한 종류의 음향 채널에서 반사된 신호를 방지하기 위해 파형 정형 필터를 사용되고 있다. 특히 상승 코사인 필터가 널리 사용되며, 이 필터는 전송 신호의 대역폭을 제한하는 데에도 사용된다. 본 연구에서는 천해에서 영상 데이터 전송을 위한 상승 코사인 필터를 평가하며, 이를 바탕으로 새로운 수정된 상승 코사인 필터를 제안하고 평가 하였다. 수중 음향 통신 시뮬레이션에 사용된 통신 시스템은 직교 위상천이변조(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK) 시스템이고, 송수신 거리와 심볼율을 달리하여 수행한 결과, 최저 1.0 %에서 최고 32 %의 에러 감소율을 보였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Source depth discrimination based on channel impulse response

    채널 임펄스 응답을 이용한 음원 깊이 구분

    Seong-il Cho, Donghyun Kim, J. S. Kim

    조성일, 김동현, 김재수

    Passive source depth discrimination has been studied for decades since the source depth can be used for discriminating whether the target is ...

    수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 ...

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    Passive source depth discrimination has been studied for decades since the source depth can be used for discriminating whether the target is near the surface or submerged. In this thesis, an algorithm for source depth discrimination is proposed based on CIR (Channel Impulse Response) from target-radiated noise (or signal). In order to extract CIR without a known source signal, Ray-based blind deconvolution is used. Subsequently, intersections of CIR pattern, which is characterized by ray arrival time difference, is utilized for discriminating source depth. The proposed algorithm is demonstrated through numerical simulation in ocean waveguide, and verified via the experimental data.


    수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 식별할 수 있기 때문이다. 본 논문은 표적으로부터 수신된 소음 (또는 신호)의 채널 임펄스 응답을 이용하여 음원 깊이를 구분하였다. 송신신호에 대한 정보가 없는 상황에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되었다. 추정된 채널 임펄스 응답의 패턴에서 교차점은 음선의 상대적 도달 시간에 의하여 결정되며, 이는 표적 깊이 구분에 이용된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실험 데이터를 통하여 검증하였다.

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    January 2019
  • Research Article

    Lofargram fusion methods based on local anisotropy

    국부 비등방성에 기반한 LOFAR그램 융합 방법

    Juho Kim, Jae-Kyun Ahn, Chomgun Cho, Chul Mok Lee, Soobok Hwang

    김주호, 안재균, 조점군, 이철목, 황수복

    In this paper, we present fusion methods for two different lofargrams. Since the conventional method synthesizes the lofargrams using frequency spectrum, it ...

    본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR ...

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    In this paper, we present fusion methods for two different lofargrams. Since the conventional method synthesizes the lofargrams using frequency spectrum, it has limited performance in fusion of tonal signals which have two-dimensional information of the time-frequency domain. Proposed algorithm uses a two-dimensional directional bilateral filter for preprocessing and fuses two lofargrams based on comparison of local anisotropy of the lofargrams. After noise is suppressed and tonals are sharpened, the local anisotropy can be used as a criterion to divide tonals and noise. The experiment results using simulated data and real data showed that the proposed algorithms result in similar or lower noise level of the fused lofargram than conventional algorithms and decrease tonal omission in fusion process.


    본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다. 전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.

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    January 2019