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

선체부착형 수동소나는 탐지 성능을 향상시키기 위해 후방에서 발생하는 함내 소음 및 진동을 효과적으로 차단하는 것이 중요하다. 이를 위해 최근 기존의 음향센서와 더불어 가속도계를 적용한 수동 소나에 대한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 가속도계 기반의 선체부착형 수동 소나센서를 설계 및 제작하여 기존의 음압 감지식 하이드로폰을 사용한 소나센서와 비교하여 성능을 검증하였다. 개별 가속도계에서부터 가속도계 배열, 배플을 포함한 소나센서 모듈 단위까지 단계적으로 유한요소 해석을 통해 예측된 결과와 시험 결과와의 비교를 통해 가속도계 기반 소나센서의 수신 성능을 검증하였다. 또한 기존의 음압 하이드로폰 기반의 수동 소나센서와 비교하여 저주파 대역의 전후방 감도 차이에서 개선된 성능을 확인하였다. 이는 소나센서의 중량과 두께를 현저히 낮출 수 있기 때문에 함정 설계 측면에서도 상당한 이점이 된다.

플랫폼 소음은 선체부착형 수동 소나센서의 탐지성능을 저하시키는 주요 원인 중 하나이다. 현재까지의 소나센서는 대부분 수직입사 평면파 조건에서 후면소음 차단 성능을 평가해왔으나 실제 플랫폼 장착 환경에서의 소음은 훨씬 다양하고 복합적으로 발생하므로 이에 대한 추가적인 검토가 필요하다. 본 논문에서는 각각 음압과 입자가속도를 감지하는 두 종류의 수동 소나센서를 대상으로 진동소음의 유형에 따른 민감도를 비교하였다. 먼저 플랫폼 진동으로 인해 형성되는 음향장을 그 파수에 따라 진행파 영역과 소멸파 영역으로 구분하고, 각 영역에서 음압장과 입자가속도장의 상대적 크기가 다르게 나타남을 이론적 분석과 유한요소해석을 통해 검증하였다. 이후 플랫폼을 포함한 모델에 대해서도 소나센서의 후면 진동소음 민감도가 감지 물리량과 진동소음원의 유형에 따라 상이하게 나타남을 확인하였다. 결과적으로 음압 감지 방식의 소나센서에 비해 입자가속도 감지 방식의 소나센서가 진행파 특성을 가지는 수직입사 평면파에는 낮은 민감도를 보이는 반면, 구조 가진에 의해 생성되는 소멸파 특성의 진동 유기소음에 대해서는 높은 민감도를 나타내었다.

본 연구는 일반 초음파 겔, HydroAid®, Aquaflex®, Bolx-II®의 네 가지 패드형 초음파 전달 매질의 초음파 영상 품질과 근거리 고에코 허상 특성을 정량적으로 비교하고자 하였다. 소 우둔, 돼지 등심, 돼지 안심의 세 가지 ex vivo 생체 조직 시료를 대상으로, 일반 초음파 겔, HydroAid®, Aquaflex®, Bolx-II®의 네 가지 전달 매질 조건에서 B mode 초음파 영상을 획득하였으며, 패드형 전달 매질은 모두 1 cm 두께로 표준화하였다. 12 MHz 선형 탐촉자를 이용하여 영상을 획득하였으며, 표준화된 관심 영역에서 음향 결합 균질성 지수(Acoustic Coupling Homogeneity Index, ACHI), 대조도대잡음비(Contrast-to-Noise Ratio, CNR), 고에코 허상 비율(High-Echo Artifact Fraction, HEAF)을 산출하였다. 군 간 차이는 일원 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA) 또는 크루스칼 왈리스 검정과 사후검정을 이용하여 분석하였다. HydroAid®와 Aquaflex®는 모든 조직 시료에서 Bolx-II®보다 유의하게 높은 ACHI 및 CNR 값을 보였다(p < 0.001). 그러나 HydroAid®는 모든 시료에서 가장 높은 HEAF를 나타냈으며, 최대값은 돼지 등심 시료에서 42.55 % ± 6.77 %였다. 반면 일반 초음파 겔과 Bolx-II®의 HEAF는 거의 0에 가까운 수준을 유지하였다. 이는 음향 결합 효율과 근거리 허상 발생이 서로 독립적인 재료 특성임을 시사한다. Aquaflex®는 영상 품질과 근거리 고에코 허상 억제 측면에서 가장 균형 잡힌 특성을 보여, 표재성 초음파 검사에서 활용 가능한 패드형 전달 매질로서의 유용성이 기대된다.

본 연구에서는 운전 중인 유도 전동기의 진동 및 방사소음 특성을 규명하기 위해, 실험 데이터와 해석 모델을 결합한 모드 확장법(Modal Expansion Method, MEM) 기반의 예측 기법을 제안하고 그 유효성을 검증하였다. 먼저, 신뢰성 있는 모드 선정을 위해 실험 모드 해석을 수행하였으며, 실험과 해석 간의 모드 상관 계수(Modal Assurance Criterion, MAC) 비교를 통해 해석 모델의 타당성을 검토하였다. 이후, 선정된 모드 형상과 운전 변형 형상(Operational Deflection Shape, ODS)을 활용한 계측 가속도로부터 각 절점의 기여도를 산정하였고, 이를 바탕으로 미계측 지점을 포함한 전동기 표면 전체의 진동 거동을 예측하였다. 예측된 진동장을 음원으로 적용하여 유한요소법(Finite Element Method, FEM) 기반 구조·음향 연성 해석을 수행하였으며, 이를 통해 방사소음을 예측하였다. 최종적으로 예측과 실험 결과 간의 상관성 분석을 통해 제안한 기법의 정확성을 검증하였다. 본 연구 결과는 유도 전동기의 저진동·저소음 설계를 위한 정량적 설계 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 청주시 무심천의 계절 변화에 따른 음풍경 변화를 조사하기 위하여 4계절 동안 조사를 수행하였다. 이를 위해 이용률이 높고 장소적 특성이 다른 5개 지점을 선정하였으며, 사전조사를 통해 각 지점의 장소적 특성을 파악하였다. 또한 방문객과 건축공학과 학부생을 포함하여 13세부터 82세까지 봄 90부, 여름 180부, 가을 120부, 겨울 90부의 설문을 수집하였다. 응답자는 소리의 크기와 불쾌감을 5점 척도로 평가하고, 계절별 소리 예시 항목에서 ‘가장 크게 들리는 소리’, ‘가장 불쾌하게 들리는 소리’, ‘가장 듣기 좋은 소리’, ‘이 장소를 대표하는 소리’를 최대 3순위까지 선택하도록 하여 지점, 계절별 소리 유형의 차이를 분석하였다. 소리의 크기와 불쾌감의 상관관계 분석 결과, 자연음은 전반적으로 기계음에 비해 쾌적하게 평가되었으며 계절에 따라 차이가 나타났다. 겨울에는 자연음의 소리의 크기와 불쾌감 간 관계가 비교적 약하게 나타났으며, 기계음은 전 계절에서 비교적 강한 상관관계를 보여 계절과 무관하게 우선 고려되어야 함을 확인하였다. 대표음과 선호음의 구성은 지점의 장소적 특성과 계절 변화에 따라 달라졌으며 도로변 지점에서는 자동차 운행 소리, 하천 지점에서는 하천 소리, 갈대 군락 지점에서는 새소리, 바람 소리, 곤충 소리가 주로 나타나 무심천의 장소적 특성이 계절별 음풍경 변화에 반영됨을 확인하였다. 이에 무심천의 계절별 음풍경 변화는 소리의 크기뿐 아니라 장소적 특성과 계절에 따른 자연음 구성 변화에 의해 형성되는 것으로 판단되며 무심천의 산책로 음환경 개선을 위해서는 기계음 저감과 지점별 특성을 고려한 음풍경 관리가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 음색 기반 정서 조율 인터페이스(Timbre Interface for Emotion Modulation, TIEM)를 개발하고, 음색 탐색행동이 개인의 정서적 특성을 예측하는지, 그리고 음색 조정 조건과 원음색 조건에서의 즉흥연주 전후 정서 변화에 차이가 나타나는지를 탐색하는 데에 있다. 여성 대학생 24명(평균 = 21.58세, 표준편차 = 1.61)을 대상으로 교차설계를 적용하였으며, 모든 참여자는 TIEM에서 음색을 탐색한 후 음색 조정 조건과 원음색 조건에서 즉흥연주를 수행하였다. 위계적 회귀분석 결과, 변환된 분산감소율은 토론토 감정표현불능 척도(Toronto Alexithymia Scale, TAS-20)와 유의한 부적 상관을 보였으며(r = –0.546, p = 0.006), 단독 투입 모형에서 토론토 감정표현불능 척도를 유의하게 예측하였다(R² = 0.298, p = 0.006). 역학연구센터 우울 척도(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, CES-D)에서는 머무름비율과 변환된 분산감소율을 함께 포함한 모형이 유의하였으며(R² = 0.258, p = 0.043), 두 변인 간 억제변수 효과가 관찰되었다. 선형혼합모형 분석에서는 역학연구센터 우울 척도와 토론토 감정표현불능 척도를 공변량으로 통제한 이후에도 음색 조정 조건이 원음색 조건 대비 부적 정서를 평균 3.04점 더 감소하는 양상이 나타났다(B = –3.04, p = 0.004, Cohen’s d = 0.58, marginal R² = 0.780). 반면 정적 정서 변화에서는 조건 간 유의한 차이가 나타나지 않았다(p = 0.556). 본 연구의 결과는 음색 탐색행동 중 분산감소율과 머무름비율이 감정 인식 및 표현의 어려움과 우울 수준을 반영하는 행동 자료로 활용될 수 있으며, 음색 조정 기반 즉흥연주가 원음색 기반 즉흥연주에 비해 부적 정서 감소와 관련될 수 있음을 의미한다.

본 논문에서는 능동소나 시스템을 위한 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 기반의 잔향 제거 기법의 활용도를 높이기 위해 연산 복잡도를 개선하는 연구를 진행하였다. 능동소나 잔향 제거 기법을 실제 장비에 탑재하려면 연산 복잡도가 크지 않아야 하는데, 기존의 비음수 행렬 분해에 기초한 능동소나 잔향 제거 기법은 그 연산 과정이 지수함수 연산을 포함하고 있다는 문제가 있다. 지수함수와 같은 비선형 연산은 장비에 탑재할 때 상대적으로 높은 연산 복잡도 혹은 메모리 복잡도를 요구하기 때문에, 대부분의 장비 탑재 알고리즘은 가능한 곱셈 및 덧셈과 같은 선형 연산으로만 구성되는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 시간 길이 제한 제약 조건 연산 과정의 지수함수에 매클로린 근사를 적용하여 새로운 제약 조건 연산식을 도출하였으며, 비음수 행렬 분해의 스케일 모호성을 활용하여 근사 조건을 만족시키는 방법을 추가로 도출하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 근사가 적용된 기법이 기존의 기법과 성능이 유사함을 확인하였으며, 일반적인 지수함수 구현 방법을 활용한 시간 길이 제한 제약 조건(약 216.5 ms) 대비 유의미하게 감소된 연산시간(약 54.8 ms) 이 소요됨을 확인하였다.

본 논문은 기존 멀티 센서 시스템의 제약을 극복하기 위해, 단일 카메라를 활용한 실용적인 비접촉식 회전체 불균형 진단 기법을 제안한다. 불균형 진단 알고리즘을 개발하여 관심영역(Region of Interest, ROI) 자동 추적 및 무게중심 산출법으로 2차원 축심 궤도를 서브 픽셀 단위로 추출하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)과 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 분석을 통해 진동의 주축 방향과 주파수 특성을 규명하였다. 변위 응답의 실효치(Root Mean Square, RMS)를 시스템의 정적 강성 모델과 연계하여 불균형 질량의 크기를 역산하였으며, 궤도의 장축 방향과 이미지 위상 정보를 동기화하여 별도의 추가 센서 없이 불균형 질량의 물리적 방향을 식별하였다. 240 r/min 조건의 실험 결과, 0.11 mm의 미세 변위 증가를 포착하여 전체 회전부 질량 대비 단 0.84 %에 불과한 미소 불균형 질량을 9 % 이내의 오차로 추정하고, 그 방향을 정확히 식별하였다. 본 연구는 별도의 멀티 센서 시스템 없이도 불균형 질량의 크기와 방향 추정이 가능함을 입증하였으며, 비전 기반 계측을 활용한 효율적인 현장 밸런싱 및 예지 보전의 실용적 대안을 제시하였다.

사운드 마스킹 시스템의 효과적인 운용을 위해서는 환경 소음을 정확하게 분류하는 기술이 요구된다. 그러나 실제 사무실 환경에서 획득한 소음 신호는 잔향, 배경 소음, 중첩된 음향 이벤트 등의 영향으로 왜곡되기 쉬우며, 이러한 특성은 기존의 전체 클립 단위 분류 방식에서 성능 저하를 유발할 수 있다. 또한 실제 사무실 소음은 단발적인 사건만으로 구성되기보다 시간상으로 연관되거나 반복되는 패턴을 포함하므로, 국소적 특징뿐 아니라 시간 축 전반의 문맥 정보도 함께 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여, 시간적 연관성을 반영할 수 있는 Conformer 기반 분류기와 실 환경 데이터의 왜곡 영향을 완화하기 위한 서브 프레임 분할 및 다수결 후처리 전략을 결합한 사무실 소음 분류 프레임워크를 제안하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 모델 및 단일 클립 기반 Conformer 모델보다 더 높은 정확도와 안정적인 분류 성능을 나타냈다. 이는 Conformer가 소음 신호의 시간적 연관성을 효과적으로 반영하고, 서브 프레임 기반 추론이 실 환경 데이터의 왜곡 영향을 완화하는 데 유효함을 보여준다.

배음 신호의 기본주파수를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)에 기반해서 분석할 경우, 추정 에러를 최소화하기 위해서 정밀한 주파수 추정 방법을 사용해야 한다. 이를 위해서 DFT 보간 기법인 2차 피팅(Quadratic Fit, QF), Interpolated Fast Fourier Transform(IFFT), Weighted Multipoint Interpolated DFT(WMIDFT), Corrected Quadratically Interpolated FFT(CQIFFT)에 대해 주파수 추정 에러의 특성을 정성적으로 분석하고, 모의 실험 및 녹음된 플루트음을 이용해 각 보간 기법의 성능을 비교하였다. 그 결과 각 보간 기법들은 기본주파수, 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 배음의 수 등에 따라서 최적의 방법이 달라지는 것으로 나타났다. CQIFFT는 다른 방법들에 비해 연산량이 더 많으며, 신호대잡음비가 낮은 경우 혹은 신호대잡음비가 높고 기본주파수가 상대적으로 높거나 단일 정현파로 구성되는 등 배음의 영향이 작은 경우 성능이 좋았다. WMIDFT는 신호대잡음비가 높고 기본주파수가 낮은 경우 성능이 좋았으며, IFFT는 신호대잡음비가 낮은 경우 WMIDFT보다 좋은 성능을 보였다. 이상의 결과는 배음 신호의 기본주파수를 추정하기 위해 DFT 보간 기법을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.