The Journal of the Acoustical Society of KoreaISSN:1225-4428(Print) 2287-3775(Online)한국음향학회

수중 음향통신에서 통신 신호의 탐지 가능성을 낮추기 위한 방법으로 해양생물음을 이용한 생체모방 수중 은밀통신 기법이 지속적으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 참조기(Larimichthys polyactis) 소리의 음향학적 특성을 기반으로 소리를 재현하고, 펄스 간 간격의 변동성을 이용한 펄스 위치 변조(Pulse Position Modulation, PPM) 기법을 적용하였다. 참조기 소리를 재현하기 위해 각 소리별 대표 펄스를 웨이블렛 합성을 기반으로 재현하였으며, 재현된 펄스를 측정된 펄스 간 간격에 따라 배치하여 참조기 소리를 재현하였다. 측정된 펄스와 재현한 펄스 간의 피어슨 상관계수는 평균 0.96 ± 0.01로 나타났으며, 스펙트로그램에 대한 정규화된 2차원 상호상관계수는 평균 0.85 ± 0.06으로 나타났다. 재현된 참조기 펄스에 2-PPM, 4-PPM, 8-PPM을 적용하고, BELLHOP 기반 시뮬레이션과 실해역 실험을 통해 통신 성능을 평가하였다. 실해역 실험에서 2-PPM, 4-PPM, 8-PPM의 비트 오류율은 각각 0, 0.0571, 0.0003으로 나타났으며, 이를 통해 재현된 참조기 소리의 시간적 특성을 이용한 정보 전송 및 복원이 실제 수중 환경에서도 가능함을 확인하였다.

배열 불변성 기반 음원 거리 추정은 빔 시간 영역에서 분리된 다중경로 도달 성분의 빔각과 상대 도달시간을 이용하므로 상세한 음향 모델링을 요구하지 않는다. 그러나 배열의 기울기나 형상 변형은 다중경로 도달 성분의 빔각 추정에 편차를 유발하고, 결과적으로 음원 거리 추정 정확도를 저하시킨다. 기존의 선형 배열 기울기 보정 기법은 수직 선배열이 직선 형상을 유지한다는 가정에 기반하므로, 곡선형 배열에서 발생하는 센서별 비선형 시지연을 충분히 보상하기 어렵다. 이로 인해 도달 에너지가 빔각 방향으로 분산되고 거리 추정 오차가 증가할 수 있다. 본 논문에서는 블라인드 디컨볼루션으로 추정한 채널 임펄스 응답에서 기준 도달 경로를 추적하여 센서별 비선형 시지연을 추정하고, 빔 시간 영역에서 다중경로 도달 성분의 빔각 확산을 최소화하는 시지연 보상 기법을 제안한다. 제안 기법과 기존 배열 기울기 보정 기법을 수치 시뮬레이션과 해상 실험 자료에 각각 적용하고, 두 기법의 빔형성 결과와 적응형 배열 불변성 기반 거리 추정 성능을 비교하였다.

본 논문에서는 상용 Distributed Acoustic Sensing(DAS) 시스템과 맨드릴형 광섬유 센서를 결합한 수중음향센서에 대해 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)과 실험을 통하여 수신감도(Receiving Voltage Sensitivity, RVS) 및 등가 잡음 음압(Noise Equivalent Pressure, NEP) 성능을 체계적으로 평가하였다. 유한요소해석 결과, MC-Nylon 기준 모델(내경 17 mm, 100권선)의 수신감도는 100 Hz ~ 4 kHz 대역에서 약 –152 dB re rad/μPa로 산출되었다. 맨드릴 두께 2 mm 대비 10 mm에서 약 15.4 dB 의 감도 손실이 확인되었고, 권선 횟수를 50회에서 200회로 증가시킬 때 약 11.4 dB의 향상이 관측되어 위상 변화량이 광섬유 유효 길이에 비례한다는 이론과 일치하였다. 재질 비교에서는 유연 재료가 MC-Nylon 대비 약 6 dB 이상 높은 감도를 나타냈으나, 탄성 계수 100 MPa 이하에서 감도가 –141 dB re rad/μPa수준으로 수렴하였다. 수중 시험 결과, 광섬유 길이 20 m 시제품은 2 kHz에서 –151.86 dB re rad/μPa, 25 m 시제품은 –149.22 dB re rad/uPa를 나타내어 두 시제품 간 약 2.64 dB의 감도 차이가 측정되었으며, 이는 이론 예측(1.94 dB)과 유사한 경향을 확인하였다. 등가 잡음 음압은 1 kHz ~ 4 kHz 대역에서 약 42 dB re μPa/√Hz ~ 57 dB re μPa/√Hz로 산출되어 Wenz 곡선 기반 Sea State 0, Sea Sate 1 기준선을 전 주파수에서 상회하였다. DAS 파라미터 분석에서는 Gauge Length(GL) 증가가 등가 잡음 음압 저감에 가장 효과적임을 실험적으로 증명하였으며, 향후 Ultra Weak Fiber Bragg Grating(UWFBG) 적용 및 맨드릴 구조 최적화를 통한 성능 개선 방향을 제시하였다.

본 연구에서는 5채널 결합형 하이드로폰 어레이를 이용한 음향 인텐시티 측정법 기반의 음원 위치 추정 시스템을 구현하였으며, 실험 및 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다. 음파 전파 방향에 따른 공간 편향 오차와 어레이 방향 응답의 공간적 불균일성을 보상하기 위해, 상호 보완적인 기하학적 상쇄 특성을 지닌 정사면체 및 정육면체 구조를 결합한 하이드로폰 어레이를 설계하였다. 또한, 채널 간 내재적 위상 편차를 최소화하고 측정 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 위상 교정을 수행하였으며, 적절히 작동하는 센서를 선정하여 하드웨어의 강건성을 확보하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 수조 실험을 수행한 결과, 개별 어레이는 높은 헬름홀츠 수에서 각각 최대 16° 및 12°의 공간 편향 오차를 나타내는 반면, 결합형 어레이는 이러한 오차를 보상하여 최대 오차 3° 미만의 성능을 나타냄을 확인하였다.

본 연구는 고속철도 역사 플랫폼에서 발생하는 Korea Train eXpress(KTX) 통과소음의 물리적 특성과 주관적 반응을 분석하기 위하여 수행되었다. 국내 주요 고속철도 역사 6개소를 대상으로 플랫폼에서 KTX 통과소음을 현장 측정하였으며, 역사별 소음도 및 물리적 특성을 비교하였다. 또한, 측정된 음원 중 가장 높은 소음도를 나타낸 울산역과 가장 낮은 소음도를 나타낸 광명역의 통과소음을 선정하여 동일한 음압레벨 조건에서 성가심(Annoyance), 라우드니스(Loudness), 샤프니스(Sharpness)에 대한 주관적 평가를 11점 척도로 수행하였다. 평가 결과, 동일한 음압레벨 조건에서 울산역 통과소음이 광명역 통과소음에 비해 성가심, 라우드니스, 샤프니스 평가 항목에 대한 응답 점수가 모두 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 음압레벨이 높아질수록 세 가지 평가 항목의 응답 점수도 유의하게 증가하였다(p < 0.001). 반복측정 상관분석 결과, 성가심은 라우드니스뿐만 아니라 샤프니스에도 높은 양의 상관관계를 나타냈으며, 선형혼합효과 회귀분석에서도 라우드니스와 샤프니스 모두 성가심과 통계적으로 유의한 양의 관련성을 나타냈다(p < 0.001). 따라서, 고속철도 역사 내에서 발생하는 통과소음에 대한 성가심을 저감시키기 위해서는 라우드니스뿐만 아니라 고주파수 성분과 관련된 샤프니스에 대한 주관적 반응 또한 고려해야 할 것으로 판단된다.

최근 패널 형태의 슬랫 및 슬롯 구조가 건축 마감재를 넘어 음향 제어재로 광범위하게 활용되고 있으나, 이들 구조의 두께와 폭을 비롯한 기하학적 변수가 음향 산란 특성의 주파수별 변화에 미치는 영향에 관한 체계적인 연구는 여전히 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 슬랫 및 슬롯 구조의 기하학적 변화에 따른 음향 산란 특성을 규명하고자 파동음향해석을 통해 랜덤입사 산란계수를 비교·분석하였다. 해석 결과, 슬랫의 두께와 슬롯의 폭이 커질수록 랜덤입사 산란계수가 전반적으로 상승하는 경향을 확인하였다. 구조 형태에 따른 특성을 살펴보면, 슬랫 구조는 전 주파수 대역에서 상대적으로 완만하고 평탄한 산란 분포를 나타낸 반면, 슬롯 구조는 내부의 λ/4 공명 특성으로 의해 특정 주파수 대역에서 뚜렷한 산란 피크가 형성되며, 산란계수의 주파수별 변동이 상대적으로 크게 나타났다. 아울러 피복률 및 개구율이 높아질수록 주요 산란 대역이 고주파수 측으로 이동하는 경향을 보였으며, 30 % 조건에서는 중주파수 대역의 산란계수가 크게 감소하였다. 특히 슬랫 두께와 슬롯 폭이 각각 3 cm인 조건에서는 두 구조 모두 피복률 또는 개구율이 15 %일 때 가장 높은 산란 성능을 나타냈다.

상호 상관관계를 이용하여 두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법 중에서 두 신호 간의 상호 상관과 그에 대한 백색화 전처리를 사용하는 Generalized Cross Correlation–Phase Transform(GCC-PHAT) 방법은 우수한 성능을 내어 널리 사용되는 방법이다. 이 GCC-PHAT의 주파수 영역에 저역 필터 사용하여 추정 성능을 향상시킨 Generalized Cross Correlation with Low Pass Filter–Phase Transform(GCC-LP-PHAT)가 연구되었다. 본 논문은 GCC-PHAT의 백색화 출력이 단위 원 위의 복소 신호임에 착안하여 원형 이동 평균(Circular Moving Average, CMA) 필터를 추가로 적용함으로써 유효 대역 내에 잔존하는 위상 잡음을 통계적으로 억제하는 Generalized Cross Correlation with Low Pass Filter and Circular Moving Average–Phase Transform(GCC-LP-CMA-PHAT)를 제안한다. 모의실험을 통하여 백색 가우시안 신호원인 경우 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR) –6 dB부터 10 dB 사이에서 기존 GCC-PHAT 대비 평균 자승 추정 오차가 최대 약 21.9 dB 향상됨을 확인하고, 제안된 GCC-LP- CMA-PHAT 방법이 GCC-LP-PHAT 단독 방법보다 추가적인 성능 향상을 가져옴을 보인다.

음향 벡터 센서는 그 하나만으로도 음원의 방향을 추정할 수 있는 특수한 센서 가운데 하나이다. 이 논문에서는 한 개의 벡터 센서만을 이용하는 환경에서 심층 학습에 기반하여 음원의 방향을 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 심층 학습 가운데 하나인 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT) 기반의 방법에서 이미지 대신 공분산 행렬과 인텐시티 기반 히스토그램을 입력함으로써 도래각(Direction of Arrival, DOA) 추정 오차가 감소하도록 하였다. 성능을 검증하기 위해 수행된 모의실험에서는 벡터 센서가 음향 압력과 함께 2차원 입자 속도 출력을 갖는다고 가정하였다. 모의실험 결과는 제안한 방법이 기존의 대표적인 방법들보다 우수한 성능을 보이며, 특히 낮은 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 갖는 환경에서 도래 방향 추정의 정확도가 향상됨을 보여준다. 모의실험에서 제안한 방법은 신호대잡음비가 –10 dB인 경우 도래각 추정에 있어서 기존 방식 대비 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 약 30 % 감소하는 것을 확인하였다.

음향신호를 이용한 음원의 위치 추정에는 일반적으로 다수의 센서로 구성된 마이크로폰 배열이 활용되지만, 설치 공간이나 운용 조건에 따라 배열 구성이 제한될 수 있다. 이러한 경우 단일 마이크로폰으로부터 음원의 위치 정보를 추정하기 위해서는 배열의 센서 간 도달시간 차이와는 다른 음향학적 정보를 활용할 필요가 있다. 드론은 비행 중 연속적인 광대역 소음을 방사하며, 직접파와 지면반사파가 함께 수신되는 경우 두 전달경로의 도달시간 차이(Time Difference of Arrival, TDOA)에 의해 주파수영역에서 주기적인 간섭구조가 형성된다. 켑스트럼은 이러한 주파수영역의 간섭구조에 포함된 전달경로 간 TDOA 정보를 추출할 수 있는 기법으로, 추출된 TDOA 성분은 음원의 위치 추정을 위한 정보로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 단일 마이크로폰으로 측정된 드론 소음에 켑스트럼을 적용하여 직접파와 지면반사파의 TDOA 성분을 추출하고 이를 이용하여 드론의 거리를 추정하였다. 단일 TDOA 정보만으로는 드론의 고도와 거리를 동시에 추정하기 어렵기 때문에 드론의 비행 고도는 알려져 있다고 가정하였으며, 추출된 TDOA와 직접파 및 지면반사파의 기하학적 관계를 이용하여 드론의 수평거리를 추정하였다. 본 연구의 거리 추정 방법은 일정한 고도를 유지하면서 거리를 변화시킨 드론 비행 실험에서 측정된 소음에 적용하였으며, 추정된 거리와 Global Positioning System(GPS) 거리를 비교하여 단일 마이크로폰을 이용한 드론 거리 추정의 적용 가능성을 확인하였다.

결맞음 개구 평균에서 발생하는 위상 상쇄는 해면골에서 측정되는 광대역 초음파 감쇠(Broadband Ultrasound Attenuation, BUA)에 영향을 미칠 수 있으나, 유사한 골량을 갖는 구조 사이의 감쇠 변동성에 미치는 영향은 명확하지 않다. 본 연구에서는 30개의 골체적분율(bone volume fraction, BV/TV) 구간과 각 구간당 독립적으로 생성된 4개의 미세구조로 구성된 총 120개의 3차원 합성 해면골 모델에서 위상 민감(Phase-Sensitive, PS) 및 위상 비민감(Phase-Insensitive, PI) 감쇠를 비교하였다. 중심주파수 500 kHz에서 3차원 탄성파 전파를 모사하고, 21 × 21 수신기 배열에서 투과신호를 획득하였다. PS 감쇠는 복소 스펙트럼의 결맞음 평균으로, PI 감쇠는 수신기별 스펙트럼 파워의 평균으로 계산하였으며, 300 kHz ~ 700 kHz에서의 선형 적합으로 정규화 광대역 초음파 감쇠(normalized BUA, nBUA)를 구하였다. PS-nBUA는 PI-nBUA보다 유의하게 컸다(39.04 ± 9.84 대 30.55 ± 4.91 dB/cm/MHz; p < 0.001). PI-nBUA는 PS-nBUA보다 BV/TV와 더 강한 상관을 보였다. BV/TV 구간 내 평균 표준편차는 PS-nBUA에서 7.95 dB/cm/MHz, PI-nBUA에서 3.71 dB/cm/MHz로 PS에서 유의하게 컸다(p < 0.001). 또한 300 kHz ~ 700 kHz에서 PI 감쇠는 PS 감쇠보다 높은 선형성을 보였다. 이러한 결과는 유사한 골량을 갖는 해면골 구조에서 PS 감쇠가 PI 감쇠보다 큰 변동성을 보이며, 결맞음 개구 평균에서의 수신기 간 위상 상쇄가 골량만으로 설명되지 않는 감쇠 변동성과 관련됨을 보여준다.

자동차 도어에서의 공간과 판넬 및 구조물이 다이내믹 스피커의 음향 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 자동차의 도어 구조는 설계의 관점에서 완전한 밀폐 조건을 만족하지 않음에도 불구하고 밀폐형 인클로저의 형태에 가까운 특성임을 확인할 수 있었다. 이는 도어의 내부 체적이 위상반전형 인클로저로 동작하는 데에 요구되는 에어 서스펜젼 특성을 갖기에 상대적으로 매우 크기 때문인 것으로 해석된다. 다이내믹 스피커의 기계적인 공명만이 아니라, 다이내믹 스피커의 출력으로 인한 도어 판넬과 구조물의 2차 공진도 함께 발생하고 있다. 이때 도어의 트림은 판넬에서 발생하는 2차 공진을 억제하는 가운데, 도어의 프레임과 판넬의 위치에 따라 2차 공진의 특성이 변하였다. 이들은 자동차에서 사용하는 멀티미디어의 음향 특성과 음질 향상에 요구되는 도어의 구조 개선에 필요한 기초 자료로 활용될 것이다.

휘파람은 입으로 내는 소리 중 하나로서, 다른 사람과의 통신, 전자기기의 제어, 음악 연주 등 많은 분야에서 활용된다. 휘파람의 발생 원리는 헬름홀츠 공진으로서, 순음을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 하지만, 휘파람 소리의 특성에 대해 정밀한 분석이 이루어진 연구는 많지 않았다. 본 논문에서는 94명의 화자에 대해 안정한 상태의 휘파람 소리를 녹음해서 시료를 구성하고, 휘파람 소리의 정현파 성분에 대해 시간에 따른 주파수와 크기를 분석했다. 해당 정현파 성분은 주파수와 크기 모두 시간에 따라 변동하는 경향을 보였다. 또한, 선형회귀분석을 적용해서 정현파 성분의 주파수와 크기가 시간에 따라 증가 혹은 감소하는 경향이 어느 정도 있는지 분석했다. 휘파람 소리에서 정현파뿐 아니라 2배음도 존재하는 시료들을 추출했고, 이들에 대해 정현파와 2배음의 주파수 및 크기 비율을 산출했다. 이상과 같이 휘파람 소리가 이상적인 정현파와 차이를 보여주는 여러 분석 자료들을 산출해서 제시했으며, 추후 휘파람의 이해, 응용, 합성 등의 연구에서 이들이 기초 자료로서 활용되기를 기대한다.

본 연구는 4족보행 로봇의 청각 기반 상황 인지를 위해 자가소음 조건에서 단일채널 실시간 음성 향상 방법의 성능을 검증한다. 이를 위해 Unitree Go2 로봇을 대상으로 10종 수집 장소·지면 조건, 6종 동작 조건, 4개 수음 위치에서 170개 자가소음 데이터베이스를 구축하였다. 시간에 따른 주파수 분석 결과, 4족보행 로봇 자가소음은 단순 순음이나 백색소음이 아니라, 내부 구동계에 기인하는 다수의 협대역 성분과 발과 지면 접촉에 기인하는 충격 성분이 동작 조건에 따라 서로 다른 비율로 결합된 구조를 보였다. 이러한 분석에 기반하여 실측 자가소음과 일반 환경소음을 포함한 학습 데이터를 구성하고, DeepFilterNet3 기반 단일채널 음성 향상 모델을 학습하였으며, 이때 모델의 알고리즘 지연시간은 40 ms이다. 정량 평가 결과, 실측 자가소음 조건에서 자가소음 학습 모델은 자가소음을 학습하지 않고 일반 환경소음만으로 학습한 기준 모델 대비 음성 명료도 평가를 0.87에서 0.90으로, 지각 음질 평가를 2.31에서 2.77로 향상시켰으며, 영어와 한국어 조건 모두에서 일관된 개선을 확인하였다.

자동 음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR)이 음향모델 중심 구조에서 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM) 디코더를 결합한 전사 생성 구조로 확장되면서, 추론 시 디코딩 설정이 인식 성능에 영향을 미치게 되었다. 최근 공개된 Qwen3-ASR은 이러한 대규모 언어모델 기반 음성인식 모델로 추가 미세조정 없이 한국어 전사를 지원하지만, 한국어 인식 성능과 추론 파라미터의 영향을 다양한 코퍼스에 걸쳐 검증한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 Qwen3-ASR(0.6B, 1.7B)을 10종의 한국어 평가셋에 적용하고, 디코딩 설정 변화에 따른 문자 오류율(Character Error Rate, CER) 변화를 분석하였다. 평가는 공백 제거 후 산출한 오류율을 기준으로 하였으며, 유사 규모의 Whisper와 성능을 비교하였다. 실험 결과, Qwen3-ASR은 Korean Spontaneous Speech(KsponSpeech)에서 Whisper보다 다소 낮은 오류율을 보였고, language = korean, max_new_tokens = 512, temperature = 0.0, repetition_penalty = 1.0 조합은 대부분의 평가셋에서 최적 설정 대비 작은 차이를 유지하였다. 이를 통해 별도의 파라미터 탐색이 어려운 환경에서 활용할 수 있는 대규모 언어모델 기반 한국어 음성인식의 기본 추론 설정을 제시하였다.