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

본 연구에서는 기존의 소나 신호처리를 기반으로 한 새로운 신경망의 프론트엔드 특성을 제안하였다. 이는 수동 소나 신호처리 방법 중 하나인 Detection Envelope Modulation On Noise(DEMON)gram을 추출하는 방법을 단순화한 것으로 연속적인 두 번의 Short-Time Fourier Transform(STFT) 연산으로 구현되었다. 이를 통해서 1차원의 소나 신호를 프로펠러에서 발생하는 공동현상의 주파수 변조 특성을 효과적으로 포착할 수 있는 2차원 특성으로 변화시킨다. 이러한 DEMONgram 기반의 프론트엔드 특성은 오디오 분류에서의 일반적인 멜 스펙트로그램 기반 특성과 결합되었을 때, 보다 높은 성능을 보여줄 수 있다. ShipsEar 데이터셋에서 수행된 실험 결과, 제안 방식은 기존 멜 스펙트로그램 기반 특성 대비 5.8 %포인트 향상된 81.0 %의 정확도를 달성하며 수동 소나 신호 분류 작업에서의 그 효과성을 입증하였다.

본 논문에서는 능동 소나 시스템을 이용한 표적 탐지를 위해 비음수 행렬 분해 기법을 활용하여 잔향을 제거하는 기법에 대한 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 기존의 기법이 반복 추정을 통해 표적 및 잔향 기저를 추정하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점에 주목하였다. 이를 개선하기 위하여 L1-노름을 활용하여 반복 초기에 원하는 해로 빠르게 수렴할 수 있도록 하였다. 또한, 기존의 기법이 활용하고 있는 휴리스틱 곱셈 갱신 기법은 추가적인 비용 함수를 활용할 경우 수학적으로 수렴을 보장하지 못하기 때문에, 수렴을 보장할 수 있는 주요화최소화 기법을 통해 갱신식을 새롭게 도출하였다. 본 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안하는 알고리즘이 기존 대비 약 3 dB 향상된 신호대잔향비 성능을 보였다.

차량 엔진에서 발생하는 진동 신호는 연속적인 임펄스성 특징을 가지며, 엔진의 상태에 따라 차이가 발생한다. 기존의 차량 정비는 일일이 부품을 체크하여 엔진 정비를 진행하지만, 이러한 과정은 복잡하고 많은 시간과 비용, 노동력을 요구한다. 본 연구는 엔진에서 발생하는 임펄스성 진동 신호를 이용하여 엔진의 이상상태를 검출하고자 한다. 먼저 엔진의 이상상태 분석에는 임펄스성 신호의 특성을 레벨에 관계없이 정량화 가능한 계산인자를 적용하였으며, 엔진 이상상태에 따른 분류가 수행됨을 확인하였다. 하지만 일부 샘플에 대하여 판별의 모호성이 나타나는 문제점이 발생하였다. 따라서 연속적으로 계산된 순차데이터 처리에 최적화되어 있으며, 통계적 관점에서 분석을 실시하여 판별 오류를 최소화할 수 있는 은닉마르코프모델(Hidden Markov Model, HMM) 방법을 도입하여 검출 성능을 향상시켰다. HMM은 4단계로 구성되어 있으며, 70 %의 데이터를 통해 모델 디자인(1~3단계)을 수행하며, 나머지 30 % 데이터를 통해 검증을 수행한다. 결과적으로 HMM 분석을 통해 본 연구 검증을 위해 측정된 모든 샘플에 대하여 이상상태에 따른 분류가 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

본 연구는 가상현실 스포츠 이용자의 몰입에 영향을 미치는 요인으로 감각적 피드백을 제공하는 음향효과에 대한 주관적 인식을 살펴보고자 하였다. 이에 인간의 주관적 인식을 분석하는 Q방법론을 적용하여 가상현실 스포츠 참여자의 음향효과 유형을 구분하고, 이용자 행태를 분석하였다. 연구결과, 스크린 골프 이용자의 사운드 몰입은 총 4가지 유형으로 구분할 수 있었다. 첫 번째 유형은 ‘접근성 중시형’으로 사운드 효과에 비인지하는 집단이다. 두 번째 유형은 ‘현실재현 중시형’으로 음향효과의 현실 재현성을 중시하는 사운드 효과 인지 집단이다. 세 번째 유형은 ‘사회관계 중시형’으로 사운드 효과에 상대적으로 비인지하는 집단이다. 네 번째 유형은 ‘경험확장 중시형’으로 생생하고 실감있는 음향 효과에 높은 기대감을 갖고 있는 집단이다. 이러한 구분은 이용자의 골프 숙련도와 연관된 것으로 보인다. 이를 바탕으로 연구는 사운드에 집중하는 유형의 특성과 이용자 중심의 사운드 몰입을 위한 관련 연구 방안을 제언하였다.

본 연구에서는 평면 초음파가 원통형 용기의 측면에 입사될 때, 용기 내부에 형성되는 음장 분포를 분석하기 위한 수학적 모델을 제안하였다. 원통형 용기 내부의 음장 분포를 예측하는 것은 음향화학(sonochemistry)과 같은 응용분야에서 매우 중요한 정보를 제공한다. 특히 용기 내부의 시료가 고강도 초음파에 노출될 때 음장 분포의 예측은 필수적이다. 본 연구에서는 비교적 간단한 수학적 모델을 사용하여 실용적인 계산 방법을 제시하였다. 다양한 두께를 가진 원통형 유리 용기를 대상으로 실험한 결과를 계산한 결과와 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

본 연구에서는 1인 가구 및 노인 가구 등에서 발생할 수 있는 가정 내 위급 상황을 신속하게 인식하고 신고할 수 있는 모델을 제안한다. 이를 위해 Whisper 모델을 기반으로, Whisper Audio Tagging(Whisper-AT) 논문에서 제안된 모델 구조를 수정하여 위급 상황의 분류와 발생 시점 예측이 가능하도록 설계하였다. 또한 Whisper와 분류 모델을 동시에 미세 조정하여 위급 상황 데이터에 대한 자동 음성 인식 학습을 동시에 수행하였다. 최종적으로, 본 연구에서 제안한 방법은 16가지 위급 상황 분류에서 97.70 %의 정확도를 달성하였다. 추가적으로, Whisper를 단순히 미세 조정한 경우와 비교했을 때, 위급 상황 분류를 통합하여 학습한 경우 자동 음성 인식의 문자 오류율이 12.03에서 10.11로 감소하는 성능 향상을 확인하였다. 제안한 모델은 4.2 s의 짧은 지연 시간 내에서 위급 상황 탐지를 수행할 수 있다.

본 연구의 목적은 범주 지각에 미치는 어휘 문맥의 영향이 P300와 행동 반응에 나타나는지 알아보는 것이다. 7단계 /bi/-/pi/ 연속체 중 전형적인 /bi/ 소리와 /bi/와 /pi/ 사이의 교차 범주 소리가 /bi/ 문맥(‘bee sting’)과 /pi/ 문맥(‘pea soup’)에 삽입되어 각각 능동적 오드볼 패러다임의 표준 자극과 이탈 자극으로 사용되었다. 총 450개의 자극 (369개 표준 자극, 81 %; 81개 이탈 자극, 19 %)이 각 어휘 문맥에서 제시되었다. 정상청력을 가진 성인 21명을 대상으로 9개의 전극을 사용하여 Event-Related Potential(ERP) 반응을 측정하였다. 전기생리학적 데이터(P300진폭 및 잠복기)와 행동 반응 데이터(반응 정확도 및 반응 시간)의 분석 결과, P300 진폭 및 잠복기와 반응 정확도는 어휘 문맥에 따라 다르게 나타나지 않았고, 반응 시간은 /bi/ 문맥보다 /pi/ 문맥에서 더 빨랐다. 행동 반응은 가농 효과를 반영한 반면, 전기생리학적 결과는 P300가 나타내는 어휘 이전 단계의 처리가 어휘 문맥의 탑다운 피드백의 영향을 받지 않았다는 점에서 음성 지각의 자율적 모델을 뒷받침하고 있다.

1인칭 슈팅(First-Person Shooter, FPS) 게임에서 신속한 의사 결정은 반응 속도에 크게 의존한다. 반응 속도는 게임 숙련도에 따른 영향을 받지만, 이를 개선하는 것은 상당한 노력과 연습을 필요로 한다. 이에 대한 대안으로 청각 최적화 방법을 통한 접근법이 제안되었으나, 아직까지 이러한 방법과 게임 숙련도 간 상호작용에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 이에 본 연구는 단순화된 FPS 게임 환경에서 음원 위치 탐지 실험을 통해 이러한 상호작용에 대해 분석하였다. 실험은 Massachusetts Institute of Technology’s Knowles Electronics Manikin for Acoustic Research(MIT-KEMAR), Steam Audio의 기본 머리전달함수(Head-Related Transfer Function, HRTF), 그리고 양이간 시간차(Interaural Time Difference, ITD) 최적화의 총 3가지 HRTF 조건에서 참가자들이 소리의 위치를 응답하는 방식으로 진행되었다. ITD 최적화 방법은 참가자의 인체 측정 데이터를 기반으로 개인화된 ITD 청각 프로파일을 매칭하는 방식으로 이루어졌다. 더불어, 참가자들의 게임 숙련도는 Gaming Skill Questionnaire를 통해 평가되었다. 연구 결과, ITD 최적화 방법은 다른 HRTF 조건에 비해 유의미하게 반응 속도를 단축시켰으며, 특히 초보자 그룹에서 ITD 최적화 방법이 다른 HRTF 조건보다 반응 속도를 더 크게 개선하는 경향이 관찰되었다. 이러한 개인화된 오디오 프로파일이 FPS 게임에서 수행 능력을 향상할 수 있음을 보여주며, 보다 포괄적인 적응형 게임 오디오 제작의 가능성을 시사한다.

잠수함의 수중 방사 소음(Underwater Radiated Noise, URN)은 함의 안전성에 영향을 미치는 가장 중요한 성능 요소 중 하나로 평가된다. 특히, 추진기에서 발생하는 공동 현상은 추진기 소음원 중 가장 높은 수준의 방사 소음을 유발한다. 최근 공동 소음을 저감하기 위해 군사용 선박의 추진기는 기존의 개방형에서 덕트형으로 변화하는 추세이다. 그러나 로터와 덕트 사이의 작은 간극으로 인해 개방형 추진기와는 다른 유형의 와류가 형성되며, 이에 따라 추진기 공동으로 인한 방사 소음 특성 또한 변화하고 있다. 본 연구에서는 이러한 간극 유동에서 발생하는 와류 공동 현상을 예측하고, 이로 인해 발생하는 수중 방사 소음의 생성 메커니즘을 분석하였다. 또한, 공동 간의 상호작용에 따른 소음 방사 메커니즘을 규명하였다.

잠수함 부가물은 외부 유동에 의해 소음이 발생하게 되고, Computational Fluid Dynamics(CFD)를 활용하여 수치적인 예측이 가능하다. CFD를 통해 유동소음을 예측할 시, Large Eddy Simulation(LES), 혹은 Detached Eddy Simulation(DES)과 같은 공간 필터링 연산 기반 난류 모델을 사용해야 한다. 하지만 DES는 높은 격자 해상도와 짧은 시간 간격으로 인해 전체 해석 시간에 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 모델 중 수치형 데이터 예측에 적합한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하여 실린더 형상 주위의 유동소음을 예측하고자 한다. 학습 데이터를 생성하기 위해 유속과 실린더 형상을 설계 변수로 선정하고, DES 난류 모델을 활용하여 실린더 주위 수음점에서의 옥타브 밴드별 음압 레벨을 계산하였다. 설계 변수와 수음점 위치, 옥타브 밴드의 중심 주파수를 신경망 모델의 입력 변수로 하여 옥타브 밴드별 음압 레벨(Sound Pressure Level, SPL)을 예측하는 DNN 모델을 개발하였다. 이를 통해 설계자는 설계 과정에서 잠수함 부가물 형상과 유속에 따라 발생하는 유동소음을 신속하게 예측하여 설계에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.

최근 잠수함의 고속화 및 대형화 추세로 인해 유동소음의 상대적 기여도가 증가하면서, 잠수함 형상이 유동소음에 미치는 영향을 고려한 설계 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이를 위해 잠수함의 함형과 부가물에서 발생하는 유동소음을 정확하게 예측할 수 있는 수치해석 기법을 개발하였다. 개발된 수치해석 기법은 연속체 기반 전산유체역학 기법에 비해 수치적 점성이 낮고 이산 보존성이 우수하여 유동소음을 직접 모사하는 데 유리한 분자동역학 기반 격자 볼츠만 기법을 활용하였다. 이 기법을 적용하여 SUBOFF AFF1과 AFF8 함형 및 부가물 주변의 근접 압축성 유동장을 모사하고, 자체소음 관점에서 부가물의 영향을 평가하였다. 또한, Ffowcs Williams-Hawkings 방정식을 적용하여 원방으로 전파되는 음향파를 예측하고, 수중 방사 소음 관점에서 부가물의 영향을 분석하였다.