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

본 연구는 의류 건조기 팬 시스템의 공력 성능개선을 위해 딥러닝 기반 다중충실도 최적화 설계 과정을 제안한다. 최적화 대상은 건조 성능에 지배적인 영향을 미치는 다익 원심 팬과 스크롤이며, 임펠러 입·출구각에 스크롤 컷오프 각도과 운전 압력을 추가하여 설계 공간을 확장하였다. 본 연구는 전이 학습 기법을 도입하여 확장된 설계 공간에서의 데이터 구축 비용을 최소화하였다. 먼저, 2차원 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)기반의 전산 해석을 통해 유동 결과를 확보하였으며, 이러한 데이터를 저충실도 데이터로 사전 학습시켰다. 이후, 새로운 변수가 포함된 데이터에 대해 전이학습을 수행하였다. 이후, Automated Machine Learning(Auto-ML)을 통해 최적의 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 대리모델을 구축하였다. 연구 결과로서 제안된 모델은 기존의 다중충실도 모델 대비 유사한 예측 정확도를 유지하면서도 필요 학습 데이터 수를 약 35 % 절감하는 효율성을 보였다. 도출된 설계 인자의 최적값을 적용한 검증 결과에서는 기준 모델 대비 유량이 약 24 % 향상됨을 확인하였다. 3차원 CFD로 검증한 결과, 예측 모델의 오차는 약 1.4 %로 확인되었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 설계 과정은 학습 데이터 구축 비용을 절감하면서도 팬 시스템의 공력 최적화에 효과적임을 입증하였다.

본 논문에서는 세탁기에 사용되는 양방향 펌프의 배수 작동 시 과도 구간에서 발생하는 유동 소음의 발생 메커니즘을 규명하기 위해 실험적 및 수치적 연구를 수행하였다. 먼저 소음 실험을 통한 Short Time Fourier Transform(STFT) Diagram 분석과 유동 가시화 실험을 통해 공기 유입이 과도 구간의 유동 소음 발생의 주된 원인임을 확인하였다. 이를 수치적으로 모사하기 위해, 전산유체역학 기반의 Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS)을 지배방정식으로 선정하여 유동 해석을 수행하였다. 이때, 양방향 펌프 하우징 내의 이상 유동을 모사하기 위해 균질 유동 모델(Homogeneous mixture model) 기반의 Volume of Fluid(VoF) 모델을 적용하였다. 수치해석 결과를 통해 양방향 펌프 하우징 내부로 공기가 유입되면서, 임펠러에 부하 되는 유체 저항 토크가 감소 됨을 알 수 있었고, 이러한 현상이 과도 구간에서의 일시적인 r/min 상승을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한, 배수 배관 내의 물의 섭동이 하우징 벽면에 강한 압력 변동을 발생시켜 유동 소음을 발생시키는 것을 규명하였다.

Directional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 하나의 전방향성 센서와 두개의 지향성 센서를 이용하여 신호 도래각을 추정한다. 다수의 DIFAR 소노부이를 동시에 운용하면, 각 소노부이에서 산출된 방위 지향선의 교차점을 찾음으로 표적위치를 추정할 수 있다. 하지만, 수중 환경에서는 주변 소음, 다중경로 등으로 인해 방위선 교차가 단일 점으로 수렴하기 어려우며, 추정 결과의 불확실성을 동시에 표현하기 어렵다. 이를 완화하기 위해, 본 연구는 각 소노부이의 빔형성을 X-Y평면에 사상한 뒤, 비상관적 합산으로 좌표별 빔파워를 생성하고 이 중 최대값을 표적위치로 추정하는 모호성 지도(Ambiguity map) 기반 표적 위치추정법을 제안한다. 일반 빔형성(Conventional Beamforming, CBF)과 최소분산 빔형성(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)를 적용한 모호성 지도를 각각 구현하여 주변소음 및 다중경로가 고려된 모의된 수중 환경에서 표적위치추정의 성능을 절대오차의 평균과 분산으로 평가하였다.

자동차용 쉘 혼은 전자기부, 기계부, 음향부가 결합된 다중물리 시스템으로, 설계 변수 변화에 따라 작동 주파수 및 음압 특성이 크게 달라진다. 기존 연구에서는 쉘 혼의 동특성을 단순 선형 스프링 기반 모델로 근사하거나, 기본 작동 주파수만을 분석하는 것에 그쳤으며, 다이아프램의 비선형 강성에 대한 체계적 분석은 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 쉘 혼 시스템의 핵심 부품 중 하나인 다이아프램의 비선형 기계 특성을 규명하고, 이를 반영한 집중 매개변수 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 유한 요소 기반 정적 해석과 만능재료시험기를 활용한 정적 힘-변위 곡선을 측정하여 다이아프램의 변위 증가에 따른 기하학적 비선형 강성 증가를 확인했다. 또한 임피던스 센서를 활용한 동적 힘-변위 곡선 측정을 통해 비선형 응답과 히스테리시스 특성까지 파악했다. 이러한 정적 및 동적 특성을 집중 매개 모델에 반영하여 쉘 혼의 전자기-기계-음향 모델을 수치적으로 계산했다. 아마추어의 중심 속도는 음향부인 쉘을 제외하고 직류 전압을 12 V 인가하여 실험 결과와 비교했을 때, 기본 주파수뿐 아니라 고차 하모닉스까지 높은 정확도로 예측할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 비선형 강성 기반 집중 매개변수 모델은 쉘 혼의 설계 및 성능 개선을 위한 기초 연구 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 음환경 연구에서 지각·정서 반응을 설명하거나 예측하기 위해 제안된 감각지표의 유형과 활용 방식을 체계적으로 정리하고 연구의 동향과 공백을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2000년 이후 발표된 음환경 및 사운드스케이프 관련 학술 논문을 대상으로 주제범위 문헌고찰을 수행하였다. 감각지표 연구는 (1) 지표 개발, (2) 예측모형, (3) 알고리즘의 세 가지 유형으로 분류되었다. 많은 연구에서 L_Aeq와 같은 에너지 기반 소음 지표를 기반으로 지각·정서적 반응을 설명하기 위해서 심리음향 지표와 음원 구성, 생태학적 지표, 시청각 통합 지표, 개인·생리반응 지표 등 다양한 지표를 결합하는 방향으로 점차 확장되고 있다. 또한 공간적 맥락에 따라 지표 구성과 연구 설계 및 분석 방식에 차이가 나타났다. 공원 같은 공간에서는 현장 측정 및 설문 연구와 음원 구성 중심의 분석이 진행되었으며 도로 환경에서는 회귀분석을 활용한 노출-반응 분석을 진행하였으며 실내 공간의 경우 실험 설계 조건 간 비교 분석이 주로 수행되었다. 분석 기법의 경우 회귀분석과 주성분 분석과 같은 전통적인 통계 기법을 기반으로 진행되었으며 최근에는 머신러닝을 함께 활용하여 예측력을 높이는 방식이 증가하였다. 본 연구는 감각지표 연구의 동향 및 특성을 체계적으로 분석하여 향후 음환경 평가 및 예측 연구의 지표 설계 및 연구 방법론 정립을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.

본 논문은 음성 향상에 있어 음성 표현 학습(Speech Representation Learning, SRL) 기반 거대 음성 표현 모델이 생성하는 임베딩 벡터를 효과적으로 활용하는 두 단계 학습 방법을 제안한다. 1 단계에서 임베딩 벡터를 이용하여 이상적인 성능에 근접하도록 한 모델을 학습하고, 2단계에서는 이 모델에서 얻은 은닉 벡터를 SRL 모델을 포함하지 않는 경량 모델이 모사하게 한다. 1단계에서 은닉 벡터를 생성할 때, 여러 방법으로 가공하고, 어떤 방법이 2단계 모델의 추론 성능에 가장 효과적인지 분석하였다. 모사 대상이 되는 은닉벡터는 1단계 모델로 채용된 DEMUCS의 디코더 입력단에서 추출했으며, 다음의 네 방식으로 가공하여 표적 은닉벡터로 만들었다: 1) 은닉벡터를 표적으로 사용; 2) t-SNE를 이용한 저차원 임베딩 활용 표적 생성; 3) 1단계 훈련시 최대 엔트로피 정규화 적용 표적 생성; 4) 크기 조정으로 표적 생성. 실험 결과, 크기 조정을 이용한 방식이 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)를 포함한 다섯 가지 객관적 평가 지표 전반에서 가장 일관된 성능 향상을 보이며, 약간의 추론 복잡도 증가만으로 2단계 모델이 1 단계 모델 성능을 가장 근사하게 모사함을 확인하였다. 이 결과는 기본 모델을 DEMUCS로 한정한 실험이지만, 1단계 모델의 은닉 벡터의 값을 적절히 조정하는 것만으로도 2단계 모델의 성능을 보다 개선 시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

수면장애는 높은 유병률을 보이며 임상적으로 중요한 의미를 지닌다. 미국 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention, CDC)에 따르면 미국 성인의 3분의 1 이상이 불충분한 수면을 경험한다. 불면증은 가장 흔한 수면장애 중 하나로, 역학 연구에서는 성인의 약 30 %가 매년 불면 증상을 보고하며 이 중 6 % ~ 10 %가 만성 불면증 기준에 해당하는 것으로 나타났다. 기존 치료법의 한계는 접근 가능하고 효과적인 대안적 중재의 필요성을 시사한다. 사운드 기반의 다감각 중재는 신경 활동에 영향을 미치며 수면의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여준다. 본 주제범위 문헌고찰은 이러한 중재의 특성과 기전을 검토하고, 실제 적용 가능한 수면 중재 개발을 위한 기초 근거를 마련하고자 수행되었다. Scopus, Web of Science, PubMed 세 데이터베이스에서 2014년 1월부터 2024년 4월까지 발표된 문헌을 검색하고 Population–Concept–Context (PCC) 기준을 적용하여 문헌을 선정하였다. 총 576편 중 17편이 포함되었다. 중재는 감각 조합에 따라 분류되었으며 연구 특성은 기술적 분석을 통해, 사운드의 기능적 역할은 주제적 분석을 통해 제시하였다. 선정된 연구는 가정, 병원, 연구실 등 다양한 환경에서 수행되었으며 불면증 진단 유무와 관계없이 참여자를 포함하였고, 표본 규모는 9명에서 85명이었다. 모든 중재는 청각 자극을 기반으로 시각, 촉각, 후각 요소를 결합하였다. 청각–시각 조합이 가장 많이 활용되었으며, 다음으로 청각–촉각 조합이 보고되었다. 사운드의 기능적 역할은 뇌파 동기화, 이완, 정서 조절, 소음 저감 등으로 나타났으며 이는 모두 수면 개선에 기여하는 것으로 확인되었다. 본 고찰은 사운드 기반 다감각 중재가 수면 개선에 기여할 잠재력을 시사하며, 향후 연구에서는 감각 조합을 정교화하고 다양한 인구집단에서 그 장기적 효과를 체계적으로 평가할 필요가 있다.

본 연구는 하와이 근처에 서식하는 흑범고래(Pseudorca crassidens)의 휘슬 특징을 서식지역에 따라 비교한다. 하와이에 서식하는 흑범고래는 하와이 본섬(Main Hawaiian Island, MHI), 하와이 북서부 섬(Northwestern Hawaiian Islands, NWHI), 그리고 원양(Pelagic) 3개의 군집이 존재하며, 각 각 서식지에서 취득한 흑범고래 휘슬의 특성을 비교한다. Detection, Classification, Localization, and Density Estimation(DCLDE) 2022 workshop 데이터로부터 각 군집의 휘슬소리를 분류하여 사용한다. 휘슬 신호는 시간-주파수 윤곽선을 사람이 수동으로 추출했으며, 각 휘슬은 시간-주파수 윤곽선 모양에 따라 여섯 가지 패턴으로 분류했다. 각 휘슬의 유사성을 판단하기 위해 Welch의 분산 분석(Analysis of Variance, ANOVA)과 Games-Howell 사후 쌍대 비교를 수행했다. 각 쌍대 비교에 대해 평균 차이(Δ)와 Cohen’s d를 제시하며, 1,000회 부트스트랩을 수행하여 95 % 신뢰구간(Confidence Interval, CI)도 함께 제시한다. 그 결과 MHI 흑범고래가 다른 서식지의 고래보다 높은 주파수를 사용하였으며, 다섯 가지 휘슬 패턴에서 MHI는 대부분의 주파수 특성에서 다른 두 개체군보다 평균값이 더 높았다.