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

본 연구에서는 차량 및 선박과 같이 한정된 공간 내에서의 소음 문제 해결을 위해 메타 구조 기반 다중 경로 반사형 소음기를 제안한다. Transfer Matrix Method(TMM)와 Finite Element Method(FEM)을 활용하여 소음기의 음향 특성을 분석하였으며, 내부 벽체의 길이와 개수 변화에 따른 공명 주파수 이동과 음향 투과 손실(Sound Transmission Loss, STL) 변화를 확인하였다. 특히, 서로 다른 구조체를 직렬로 연결함으로써 소음 저감 주파수 대역이 확장됨을 입증하였다. 제안된 모델의 임피던스 튜브 실험 결과는 TMM 및 FEM 해석 결과와 높은 일치도를 보여 제안된 해석 모델의 신뢰성을 입증하였다. 이러한 결과는 메타 구조 기반의 다중 경로 설계 개념이 제한된 공간내에서 저주파 소음 저감 성능에 효과적임을 시사하며, 차량, 선박, 소형 장비 등 배기 소음 저감 시스템에 실질적인 적용 가능성을 제시한다.

본 논문은 능동 소나 시스템에서 원통형 배열 센서에 수신된 신호에 대해 빔 형성과 정합 필터와 같은 고전적인 능동 소나 신호처리 기법을 적용하여 얻은 거리-방위 영역의 표적 탐지 이미지를 특징으로 활용한 능동 소나 자동 표적 식별기 시스템을 제안한다. 이때 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)과 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN)을 표적 식별기에 적용하였으며 제안하는 입력 데이터 특징에 대한 두 모델의 표적 식별 성능을 비교했다. 단상태 능동 소나 시스템을 가정하는 시뮬레이터 시나리오를 통해 얻은 두 시뮬레이션 데이터 세트를 사용하여 모델 학습을 수행하였고 각각의 데이터 세트는 서로 다른 해양 환경을 가정한다. 제안하는 시스템의 표적 식별 성능은 독립된 검증용 데이터 세트를 통해 얻은 정확도와 표적 및 비표적 F1 점수를 지표로 평가한다. 본 논문을 통해 송신 펄스의 유형과 무관하게 방위 및 장거리 탐지 정보를 포함하는 표적 탐지 이미지 특징을 신경망 구조에 활용할 수 있음을 확인하였으며 추가적인 데이터 증강 기법이 적용되지 않은 소량의 불균형 데이터만으로 유의미한 표적 식별 성능을 달성할 수 있음을 보였다.

수중 감시를 위한 Sound Navigation And Ranging(SONAR), 그 중 송신센서는 보다 낮은 주파수, 높은 출력, 그리고 소형화/경량화를 목표로 많은 연구가 진행중이다. 특히 저주파 대역 고출력 송신센서는 제한된 플랫폼에서 예인 소나 시스템으로의 활용 시 탐지 운용 효율이 높아지는 장점이 있다. 본 연구에서는 능동선형배열센서 구조의 개발을 고려한 송신센서의 설계에 대한 내용을 다룬다. 능동선형배열센서의 내부 송신부는 Barrel-stave 형태의 Flextensional 트랜스듀서를 적용하고, 쉘 두께와 슬롯 형상(개수·길이·폭)을 주요 설계 변수로 설정하였다. 5채널 배열 구조를 기반으로 고무호스 및 절연유(ISOPAR M)를 고려한 송신 음향특성을 COMSOL 기반 음향–구조 연성해석으로 검토하였다. 해석 결과를 바탕으로 트랜스듀서 시제품을 제작하여 시험한 결과 중심주파수는 일치하였고, Transmitting Voltage Response(TVR)은 시험결과 대비 약 0.6 dB의 오차를 보여 해석 결과의 타당성을 검증하였다. 결론적으로 Flextensional 트랜스듀서를 기반으로 한 능동선형배열센서의 설계–제작–시험 결과는 향후 다채널 배열 시 성능 변화, 실현 가능성에 대한 기술적 타당성과 설계 가이드를 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

최근 해양 환경의 실시간 모니터링 수요가 증가함에 따라 해양 센서 네트워크(Marine Sensor Network, MSN)의 중요성이 부각되고 있으며, 이를 위한 신뢰성 높은 수중 통신 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 거리 측정 중심 기술인 소나(Sound Navigation and Ranging, SONAR)를 수중 음향 통신의 전송 매체로 활용하기 위해, 2 kHz부터 20 kHz까지 광대역 송신이 가능한 수중 음향 송신 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 Field Programable Gate Array(FPGA) 기반 디지털 신호 생성기, SiC MOSFET 기반의 Class-D 파워 앰프, 임피던스 정합을 위한 매칭 네트워크, 그리고 트랜스듀서로 구성된다. 특히 수중 통신 품질에 직접적인 영향을 미치는 총 고조파 왜곡 및 잡음(Total Harmonic Distortion Plus Noise, THD+N)을 최소화하기 위해, 트랜스듀서의 임피던스를 정밀하게 모델링하고 PSpice 기반의 시스템 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 고조파 부스팅 현상이 집중되는 주파수 영역을 분석하여 이를 억제하기 위한 LC 및 노치 필터를 설계·적용하였다. 최종적으로, 필터 적용 결과 40 kHz ~ 70 kHz 및 100 kHz ~ 400 kHz 대역에서의 고주파 노이즈를 5 dB에서 최대 10 dB까지 효과적으로 감쇠시킬 수 있었으며, 이를 통해 출력 파형의 정현파 특성이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 전력증폭기를 수중 통신 시스템에 적용할 경우, 통신 품질과 신뢰성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

수중 음향 분류는 해양 선박 식별, 해양 생물분류 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있다. 본 연구에서는 수중 선박 음향 분류에서 입력 데이터의 세그먼트 길이가 분류 성능에 미치는 영향을 실험적으로 분석하였다. 실제 해양 환경에서 수집된 ShipsEar과 DeepShip 데이터셋을 대상으로, 1 s부터 11 s까지 다양한 세그먼트 길이로 데이터를 분할하고, Mel-Frequency Cepstral Coefficient(MFCC) 기반 특징을 추출한 뒤 합성곱 신경망을 이용해 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 세그먼트 길이에 따라 정밀도, 재현율, F1-score, False Alarm Rate(FAR) 평가 지표에서 유의미한 차이가 발생하였으며, 데이터셋의 구조적 특성에 따라 최적의 길이가 상이하게 나타났다. 본 연구는 기존에 임의로 설정되던 세그먼트 길이가 분류 성능에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였으며, 수중 음향 데이터 전처리 과정에 활용할 수 있는 실험적 기준을 제시한다.

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 기반의 능동 소나 잔향 제거 기법의 성능을 개선하는 연구를 진행하였다. 비음수 행렬 분해 기법은 하나의 비음수 행렬을 두 비음수 행렬의 곱으로 분해하는 기법으로, 잔향 제거 기법에서는 이를 활용하여 입력 신호의 크기 스펙트로그램을 두 행렬 성분, 즉 표적 반향 성분과 잔향 성분으로 분리한다. 기존의 기법에서는 이와 같이 분리된 표적 반향 성분만을 이용하여 원하는 신호를 획득하는 반면, 본 연구에서는 표적 반향 성분과 잔향 성분을 모두 활용하여 잔향 제거 성능을 더욱 향상시키는 후처리 기법에 대해 연구하였으며, 이를 달성하기 위하여 잔향 성분을 평활화하고 위너 마스크를 구성하여 잔향을 제거하는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 제안하는 기법의 효과를 검증하기 위하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 기법 대비 최대 4 dB의 신호대잡음비 향상을 얻을 수 있었다.

공동주택의 바닥충격음 차단성능은 구조적·설계적 요인뿐 아니라 시공 품질과 현장 조건 등 다양한 변수의 영향을 받는다. 본 연구는 국내 공동주택 415세대의 건축 정보와 현장 측정 데이터를 기반으로, 머신러닝 회귀모델을 적용하여 설계단계와 시공단계에서 활용 가능한 데이터 구성에 따른 예측 성능의 차이를 정량적으로 분석하였다. 예측모델은 선형회귀, 결정트리, 서포트벡터머신, 랜덤포레스트의 네 가지 기법으로 학습되었으며, 결정계수(R²)를 통해 모델의 설명력과 예측 정확도를 평가하고, 변수 중요도 분석을 통해 각 요인의 상대적 기여도를 산정하였다. 측정데이터가 제외된 경우 모든 모델의 예측 성능은 낮은 수준을 보였으나, 포함된 경우 전반적으로 향상되었으며 랜덤포레스트가 가장 높은 설명력을 나타냈다. 이는 단일수치평가량이 주파수별 측정데이터를 기반으로 산출되기 때문에, 입력데이터 구성의 차이에 따라 예측 성능이 달라진 결과로 해석된다. 변수 중요도 분석에서는 측정데이터가 없는 조건에서 완충재 형상, 마감재 종류 및 두께 등 건축적 요인의 기여도가 높았으며, 측정데이터가 포함된 조건에서는 주파수별 음압레벨이 지배적인 변수로 나타났다. 또한 중량충격음 예측 시 일부 경량충격음의 저주파수 대역(50 Hz ~ 250 Hz) 데이터가 낮은 수준이지만 변수로 포함되어, 두 충격음 간 상관성이 확인되었다. 이러한 결과를 통해 설계단계의 예측 한계와 시공단계에서의 예측 성능을 비교·검토하였으며, 데이터 기반 접근의 예측 방법을 확인하였다.

초음파 충격파는 매질에 공동을 일으킨다. 공동은 인체 연조직을 파괴시키므로 병변의 치료에 이용된다. 안전한 치료를 위해서는 공동의 발생을 모니터링하는 방법이 필요하다. 이 논문은 발생 빈도가 높은 공동의 분포를 Slanted Time Delay Focusing(STDF) 방법을 이용하여 영상화 할 수 있음을 확인하였다. 공동의 발생 빈도가 낮은 실험 조건에서 20 세트의 Radio Frequency(RF) 데이터를 얻었다. STDF을 적용하여 시계열 수동공동영상을 만들고, 각 시간에서 영상의 최댓값을 계산하고 최댓값의 시간적인 변화를 이용하여 공동을 검출하였다. 공동의 발생 밀도가 높은 데이터를 모사하기 위하여, 첫 번째, 각각 계산한 20개의 수동공동영상을 모두 중첩하여 높은 발생밀도의 공동검출의 기준 영상으로 사용하였다. 또한, 낮은 공동 발생 빈도의 초음파 RF 데이터 20세트를 중첩하고, 두 번째, 이 데이터를 사용하여 높은 발생밀도 조건에서의 공동영상을 계산하였다, 세 번째, 공동 검출의 오차를 줄이기 위하여 영상을 분할하여 여러 개의 부영역으로 나누고 각 영역에서 공동을 검출하였다. 세 가지 방법에서 검출된 공동의 분포를 비교하여 공동의 발생 빈도가 높은 경우에 수동 공동의 영상화 가능성을 확인하였다.

본 연구에서는 기타앰프 및 오디오 이펙트를 통합적으로 모델링하기 위해 라벨 임베딩과 톤 임베딩을 동시에 활용하는 듀얼 컨디셔닝 접근법을 제안한다. 제안 방식은 디바이스의 구조를 통해 학습되지 않은 장치의 음색 특성을 제로샷으로 일반화 할 수 있도록 설계하였다. 생성기 구조로는 Field Programable Gate Array(FPGA) 기반 시계열 합성곱 네트워크(Temporal Convolutional Network, TCN)과 WaveNet을 채택하여 실시간성이 요구되는 경량 모델과 고품질 합성을 지향하는 대규모 모델을 비교한 실험 결과, 듀얼 컨디셔닝 모델은 기존 라벨 임베딩 단일 조건대비 일관된 개선을 보였다. FiLM-TCN에서 MAE와 RMSE가 각각 41.5 %, 52.0 % 감소했으며, WaveNet에서 각각 54.7 %, 61.9 % 감소하였다. 또한 MS-STFT 오차도 두 구조에서 10 % 이상 감소하였다. 결과적으로 듀얼 컨디셔닝 접근법이 단일 라벨 임베딩 조건보다 효과적임을 확인하였다.

남방큰돌고래(Tursiops aduncus)는 사회적 의사소통에서 휘슬을 주요하게 사용하며, 개체 인식에 중요한 시그니처 휘슬을 발달시킨다. 그러나 제주 연안 개체군의 휘슬 레퍼토리에 대한 체계적인 보고가 없다. 본 논문에서는 2017–2023년 제주 영락리 인근에서 총 5,209 h의 장기 수중음향 자료를 수집하고, 신경망 기반 탐지와 중복 처리 절차를 적용하여 제주 남방큰돌고래 휘슬 레퍼토리를 구축하였다. 총 5,573개 휘슬 중 349개 비 중복 클래스가 도출되었으며, 이 중 120개가 시그니처 휘슬로 확인되었다. 중복 처리 전/후 비교한 결과 시작, 최대, 중심 주파수와 주파수 범위는 감소하고 종료주파수는 증가하는 유의미한 차이가 나타나 중복 처리의 필요성을 입증하였다. 또한 시그니처 휘슬은 일반 휘슬보다 주파수 범위가 넓고, 지속 시간이 길고, 최고 및 중간 주파수가 높은 특징을 보였다. 본 논문은 제주 개체군의 휘슬 레퍼토리 특성을 처음으로 제시하여, 향후 개체 식별, 개체수 추정 및 서식지 소음에 따른 휘슬 레퍼토리 변화 연구의 기초자료를 제공한다.

본 논문에서는 콘크리트 슬래브의 탄성계수와 뜬바닥구조 완충재의 동탄성계수 변화에 따른 공동주택 슬래브의 중량충격 진동 응답을 유한요소해석을 이용하여 예측하였고 측정 결과와 비교분석을 통해 해석모델의 유효성을 검증하였다. 슬래브의 고유진동수 분석을 통해 콘크리트의 탄성계수가 층별로, 그리고 현장별로 10,000 MPa ~ 30,000 MPa의 변동폭이 있으며 설계강도로 계산한 값보다 실측값이 약 30 % 낮음을 확인하였다. 슬래브의 진동해석을 통해 콘크리트의 탄성계수가 높을수록 그리고 뜬바닥구조 완충재의 동탄성계수가 낮을수록 중량충격음 차단 성능이 높아짐을 알 수 있다.

본 연구는 영화 84m²를 감상한 후, 층간소음에 관한 참여자들의 설문 및 인터뷰 결과를 분석하여 층간소음 문제의 본질과 사회적 함의를 탐색하였다. 궁극적으로 질적연구를 통해 층간소음 문제의 실마리를 찾고자 하였다. 영화 감상을 통한 층간소음 문제의 본질적 이해에 관한 결과는 건축물 구조의 문제를 바라보는 시각의 다양성, 층간소음으로 인한 심리적·정서적 고통 체감, 상대적 소음민감도, 이웃 간 갈등의 증폭과 불신에서 오는 회의감이다. 영화 감상을 통한 층간소음에 대한 인식 전환과 사회적 성찰은 불편함과 공감을 통한 개인 경험 환기, 역지사지 역할 전환의 성찰, 층간소음 해결 시스템의 한계와 사회적 성찰, 층간소음에 대한 공동체적 대응을 끌어내는 촉매 역할이다. 본 연구는 영화 감상과 경험적 자료를 결합함으로써 층간소음 문제의 본질에 대해 접근하고, 해결 방향을 제시하였다. 연구의 내용과 결과는 향후 정책적, 학문적 논의의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

이웃 사이의 소음 문제에 취약한 아파트 주거환경을 일정 수준 이상으로 유지하기 위해 다양한 소음분야 법규가 제정, 적용되고 있다. 바닥충격음, 층간소음, 세대간소음, 외부소음 등의 소음원에 대한 법규가 그것이다. 그러나 각 법규의 주무부처에 따라 규제의 방법이나 최소성능 기준이 서로 일관되지 못한 부분이 있다. 이 연구에서는 우리나라 주거환경 소음분야 법규의 체계 및 수준을 조사하고 그 현황의 문제점 및 개선 방안을 제시하였다. 향후 이 연구에서 제기된 문제의 본질을 이해하고 이를 개선해나가는 피드백 체계가 마련되어야 한다. 이러한 점진적 개선방향에 의해 향후 우리나라의 주거환경 소음분야 법규 체계가 더욱 안정적인 틀을 갖추어나갈 수 있을 것이다.

본 연구에서는 폐철도 침목과 같은 건설폐기물에서 재활용된 순환골재 기반 흡음재의 강도 및 음향적 특성이 평가되었다. 잔골재는 전처리 조건에 따라 H, M, L 등급으로 구분되었고, 미분말 잔존량 차이에 따라 구조적, 음향적 특성이 분석되었다. 강도시험 결과, 미분말 함량이 높은 L 등급 시편에서 가장 높은 압축강도와 휨강도가 발현되었으며, X-ray Micro-CT 분석에서도 L 등급은 조밀한 내부 충진 구조를 보였다. 임피던스 튜브(관내법)로 측정한 흡음률 역시 L 등급이 대부분의 주파수 대역에서 우수했고, 단일수치평가량 NRC는 약 0.45로 확인되었다. 시험체 유형에 대한 전반적인 결과를 보아, 미분말 제거를 위한 전처리 과정이 강도나 흡음 성능 향상에 유의한 기여를 하지 않았다. 결과적으로 본 연구는 철도 콘크리트 침목 등 건설폐기물의 철도 및 토목 인프라 소음저감 분야에 대한 효율적 재활용 가능성을 제시한다.

화재시 연기 및 화염 전파로 인한 인명 및 재난 피해를 최소화하기 위한 방안으로 방화구획 관통부를 밀실하게 시공하고 유지관리되는지를 점검하기 위한 방법에 관한 것이다. 방화구회 관통부의 점검은 시공된 내화채움구조를 개방하여 확인하는 것이 가장 확실하지만 점검 후 다시 시공해야하는 어려움이 있다. 이와 같은 이유로 방확구획 관통부 내화채움구조에 대한 비파괴 점검기술이 필요하다. 건축물에서 사용하는 방화구획을 대표할 수 있는 13종 방화구획에 대한 공기전달음 차단성능 측정, 비교 결과 방화구획을 시공하지 않은 조건과 시공 하지 않은 조건은 명확하게 구분할 수 있는 것으로 나타났다. 파이프 관통부 고정구 일체형과 케이블관통부 보드타입의 경우 틈새가 발생하여 채움재를이용하는 것에 비해 차음성능이 낮게 나타났다. 향후 여러 가지 내화채움 구조로 시공 단계별, 유지관리 방안 마련을 위해 더 큰 차음성능 차이를 나타내는 주파수 대역 등 분석을 통하여 방화구획 관통부의 시공 및 유지관리 상태를 명확하게 판단할 수 있는 적정 주파수대역 결정이 필요하다. 음향 카메라를 활용한 측정 결과 방화구획 관통부 내화채움구조를 시공한 경우와 시공하지 않은 경우를 음향 카메라로 명확하게 구분할 수 있었다.

본 연구는 중량충격음 차단성능 측정 과정에서 A-가중 적용 방식의 차이가 평가 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 동일한 평면과 바닥 구성층을 갖는 공동주택 11세대에서 측정한 중량충격음 음원을 대상으로, 국제표준 ISO 717-2에서 규정한 1/1 및 1/3 옥타브 밴드 A-가중 보정 방식과 소음계 표준 IEC 61672-1의 연속 A-가중 방식을 적용하여 비교·분석하였다. 분석 결과, 1/1 옥타브 밴드 방식은 1/3 옥타브 밴드 방식에 비해 평균 약 0.8 dB 높게 평가되었으며, 연속 A-가중 방식은 1/3 옥타브 방식과 유사한 수준으로 나타났다. 그러나 개별 수음점–가진점 조합 단위에서는 1/3 옥타브 방식과 연속 A-가중 방식도 –1.6 dB ~ 2.7 dB의 차이를 보였다. 이러한 차이는 주로 주파수 대역 경계에서의 민감성에서 기인하며, 옥타브 대역의 상·하한 주파수 인근에서 중량충격음의 비선형적 주파수 응답이 크게 발생할 경우 최대 약 3 dB의 편차가 발생하는 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 FFT 분석을 기반으로 공간 평균을 협대역 주파수 단위로 처리하는 방법과, 연속 A-가중 방식을 적용하였을 때의 청감적 특성에 대한 정합성을 분석하고자 한다.

본 논문에서는 건축음향 및 환경음향 분야에 활용 목적으로 엣지 컴퓨팅 환경에서 사운드스케이프 음원 분류 체계 인식을 위한 경량 머신러닝 모델의 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 Convolutional Neural Network(CNN) 계열 모델 3종과 트리 기반 모델 3종을 사용하였으며, ESC-50 데이터셋을 다섯 가지 사운드스케이프 음원 분류 체계로 재구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과, YAMNet 임베딩을 사용한 트리 모델이 대부분의 분류 체계에서 CNN 모델보다 높은 정확도를 보였다. 또한 라즈베리파이 5에서의 처리 시간을 이론적으로 계산한 연산 효율성 측면에서도 이 조합이 가장 빠른 처리 속도를 보였다. 따라서 YAMNet 임베딩과 트리 모델의 조합은 엣지 디바이스에서 실시간 사운드스케이프 음원 분류에 효과적인 방안이 될 수 있을 것으로 기대된다.