[논문]해양음향 토모그래피를 위한 개선된 빔형성 역산 기법

오택환; 오선택; 나정열; 유승기; 김영신

문제 정의

본 논문에서는 거리 종속 해양 환경에서 음속 구조 역산을 위한 개선된 빔형성 해양음향토모그래피 역산 방법을 제안하며, 제안된 역산 방법을 사용한 동해 거리 종속 환경에 대한 음속 구조 역산 모의 실험 결과를 서술한다.
본 논문에서는 거리 종속 해양 환경에서 음속 구조 역산을 위한 개선된 빔형성 해양음향토모그래피 역산 방법을 제안하며, 제안된 역산 방법을 사용한 동해 거리 종속 환경에 대한 음속 구조 역산 모의 실험 결과를 서술한다.
본 논문에서는 거리 종속 해양의 음속 구조 파악을 위한 개선된 빔형성 해양음향 토모그래피 역산 방법을 제시하였으며, 동해 거리 종속 해양 환경을 대상으로 한 모의 실험을 통하여 그 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 거리 종속 해양의 음속 구조 파악을 위한 개선된 빔형성 해양음향 토모그래피 역산 방법을 제시하였으며, 동해 거리 종속 해양 환경을 대상으로 한 모의 실험을 통하여 그 가능성을 검증하였다.

가설 설정

선배열 수신기에 의해 수신된 신호는 복조 상관기를 이용한 펄스 압축방법을 사용하여 음파 도달 시간 특성을 분석하였다 A/D 변환시 변환주파수(sampling frequency) 는 송신 주파수의 20배로 가정하였으며, 선형 선배열 수신기에 수신된 음파의 수신각 θ는 주파수 영역에서의 빔형성 분석 기법을 사용하여 계산하였다 (그림 5).
선배열 수신기에 의해 수신된 신호는 복조 상관기를 이용한 펄스 압축방법을 사용하여 음파 도달 시간 특성을 분석하였다 A/D 변환시 변환주파수(sampling frequency) 는 송신 주파수의 20배로 가정하였으며, 선형 선배열 수신기에 수신된 음파의 수신각 θ는 주파수 영역에서의 빔형성 분석 기법을 사용하여 계산하였다 (그림 5).
송신 주파수는 200 Hz, 신호대 잡음비는 약 30 dB로 가정하였다. 송신 신호의 세부 특성은 표 1에 나타내었다.
송신신호의 모의는 모드 이론 음향 모델인 KRAKEN 모델을 이용하여 모의하였고 (그림 4), 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비 향상을 위해 M-계열 신호로 가정하였다.
송신신호의 모의는 모드 이론 음향 모델인 KRAKEN 모델을 이용하여 모의하였고 (그림 4), 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비 향상을 위해 M-계열 신호로 가정하였다.
수평거리에 따라 변화하는 음속구조 역산을 위해해양 환경을 각 모드 (mode)의 전파가 서로 독립적 인 단열 거리 종속 환경 (adiabatic range dependent environment)이라 가정한다. 이때 각 모드 에너지의 전파 속도는 수평 거리에 따른 음속 구조의 군 속도에 의해 결정되며, 각 모드 에너지의 수신 각은 수신기 주변 음속 구조에 의해 결정된다[10].
수평거리에 따라 변화하는 음속구조 역산을 위해해양 환경을 각 모드 (mode)의 전파가 서로 독립적 인 단열 거리 종속 환경 (adiabatic range dependent environment)이라 가정한다. 이때 각 모드 에너지의 전파 속도는 수평 거리에 따른 음속 구조의 군 속도에 의해 결정되며, 각 모드 에너지의 수신 각은 수신기 주변 음속 구조에 의해 결정된다[10].
음원은 무지향성 단일 음원이며, 수신기는 34개의 무지향성 수신기로 구성된 선형 선배열 수신기로 가정하였다. 구성 수신기 사이 간격은 3 m이며, 선배열 수신기의 총 길이는 99 m이다.
구성 수신기 사이 간격은 3 m이며, 선배열 수신기의 총 길이는 99 m이다. 음원의 설치 수심은 450 m 이고, 선배열 수신기의 설치 수심은 550~650 m로 가정하였다. 이때 해수의 움직임에 의한수신기 위치 오차는무시하였다.
구성 수신기 사이 간격은 3 m이며, 선배열 수신기의 총 길이는 99 m이다. 음원의 설치 수심은 450 m 이고, 선배열 수신기의 설치 수심은 550~650 m로 가정하였다. 이때 해수의 움직임에 의한수신기 위치 오차는무시하였다.

제안 방법

전역 탐색을 위한 돌연변이 개체의 생성은 각 세대간 40%로 설정하였다. 또한 유전자 알고리즘의 최적 해 선택 전략의 안정성 검토를 위해 음속 구조 역산을 100회 반복 모의하였다.
본 논문에서는 수신신호로부터 5개의 도달시간 및 수신각을 계산하였으며, 이를 이용해 음속 구조 역산 모의를 수행하였다. 그 결과 최대 오차 ±8 m/s의 우수한 역산 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 수신신호로부터 5개의 도달시간 및 수신각을 계산하였으며, 이를 이용해 음속 구조 역산 모의를 수행하였다. 그 결과 최대 오차 ±8 m/s의 우수한 역산 성능을 확인할 수 있었다.
유전자 알고리즘에서 초기 집단 생성은 경험적 직교 함수 분석시 획득된 경험적 EOF 계수를 사용한 발견적 방법을 사용하여 생성하며, 다수 해 동시 탐색 방법을 이용하여 다수의 계수를 동시에 탐색 가능하도록 설계한다. 음속 구조 역산을 위해 발견적 방법을 사용할 경우 해 탐색 시간의 절약은 가능하나 해양의 시간적 변화가 심한 경우 해 탐색 성능이 저하된다.
유전자 알고리즘에서 초기 집단 생성은 경험적 직교 함수 분석시 획득된 경험적 EOF 계수를 사용한 발견적 방법을 사용하여 생성하며, 다수 해 동시 탐색 방법을 이용하여 다수의 계수를 동시에 탐색 가능하도록 설계한다. 음속 구조 역산을 위해 발견적 방법을 사용할 경우 해 탐색 시간의 절약은 가능하나 해양의 시간적 변화가 심한 경우 해 탐색 성능이 저하된다.
제안된 알고리즘을사용하여 동해 음속구조 역산모의 실험을 실시하였다. 모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다.
제안된 알고리즘을사용하여 동해 음속구조 역산모의 실험을 실시하였다. 모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다.
제안된 역산 알고리즘은 빔형성 신호처리 기법을 사용하여 계산된 수신 신호의 군 속도 및 위상 속도와 모드 이론 음향 모델에 의해 계산된 군 속도 및 위상 속도와의 상관성을 이용하여 EOF 계수를 추정하며, 이를 음속 구조 변화 고유 벡터와 결합하여 음속 구조를 역산한다. 이 때 수신신호의 해상도 향상을 위해 M-계열 송신 신호를 사용한다.

대상 데이터

음원은 무지향성 단일 음원이며, 수신기는 34개의 무지향성 수신기로 구성된 선형 선배열 수신기로 가정하였다. 구성 수신기 사이 간격은 3 m이며, 선배열 수신기의 총 길이는 99 m이다. 음원의 설치 수심은 450 m 이고, 선배열 수신기의 설치 수심은 550~650 m로 가정하였다.
제안된 알고리즘을사용하여 동해 음속구조 역산모의 실험을 실시하였다. 모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다. 관측 자료의 상부 음속 구조 분석 결과 수심 약 300 ~ 500 m 부근을 중심으로 최소 음속 층이 형성되며, 최소 음속은 약 1457 m/s 임을 알 수 있다 (그림 2).
제안된 알고리즘을사용하여 동해 음속구조 역산모의 실험을 실시하였다. 모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다. 관측 자료의 상부 음속 구조 분석 결과 수심 약 300 ~ 500 m 부근을 중심으로 최소 음속 층이 형성되며, 최소 음속은 약 1457 m/s 임을 알 수 있다 (그림 2).
음속 구조 역산을 위한 EOF 계수 추정은 유전자 알고리즘[11]을 사용하였다. 이때 최적 해 탐색을 위한 초기 집단은 관측 자료 분석 결과로부터 얻은 경험적 계수로 구성하였고 개체 수는 20 개체로 제한하였으며, 총 자식 세대 수는 2000 세대로 제한하였다. 전역 탐색을 위한 돌연변이 개체의 생성은 각 세대간 40%로 설정하였다.
음속 구조 역산을 위한 EOF 계수 추정은 유전자 알고리즘[11]을 사용하였다. 이때 최적 해 탐색을 위한 초기 집단은 관측 자료 분석 결과로부터 얻은 경험적 계수로 구성하였고 개체 수는 20 개체로 제한하였으며, 총 자식 세대 수는 2000 세대로 제한하였다. 전역 탐색을 위한 돌연변이 개체의 생성은 각 세대간 40%로 설정하였다.

이론/모형

개선된 해양음향 토모그래피 역산 방법은 선형 선배열 수신기의 음파 도달시간 및 수신각과음속 구조의 특징을 나타내는 군 속도 및 위상 속도와의 상관성을 사용하며 , 신호 도달 시간의 분해능 향상 및 빔형성 신호처리의 수 신각 분해능 향상을 위해 M-계열 송신 신호를 사용한다. 일반적으로 M-계열 송신 신호의 사용은CW신호에 비해 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있는 것으로 알려져 있다[9].
개선된 해양음향 토모그래피 역산 방법은 선형 선배열 수신기의 음파 도달시간 및 수신각과음속 구조의 특징을 나타내는 군 속도 및 위상 속도와의 상관성을 사용하며 , 신호 도달 시간의 분해능 향상 및 빔형성 신호처리의 수 신각 분해능 향상을 위해 M-계열 송신 신호를 사용한다. 일반적으로 M-계열 송신 신호의 사용은CW신호에 비해 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있는 것으로 알려져 있다[9].
음파의 수신각 및 도달시간은 빔형성 신호처리 기법을 사용하여 계산한다. 또한 역산 결과의 정확도 향상을 위해 경험적 직교함수 분석을 통한 축적된 해양 관측 자료의 통계학적 분석 자료를 이용하며, 최적 EOF 계수의 추정 오차 최소화 및 계산 시간 절약을 위해 해의 전역 탐색 및 국지적 탐색 성능이 뛰어난 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm^을 사용한다 (그림 1).
또한 역산 결과의 정확도 향상을 위해 경험적 직교함수 분석을 통한 축적된 해양 관측 자료의 통계학적 분석 자료를 이용하며, 최적 EOF 계수의 추정 오차 최소화 및 계산 시간 절약을 위해 해의 전역 탐색 및 국지적 탐색 성능이 뛰어난 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithme을 사용한다.
빔형성 해양음향 토모그래피 역산 방법은 도달시간 분해능 (resolution) 향상을 위해 M-계열 송신 신호 (M-sequence signal)를 사용하며, 또한 수신신호의 도달시간 및 수신각 분석을 위해 빔형성 신호처리 기법을 사용한다. 음속 구조 역산은 수신신호의 수신 각 및 도달시간과 음속 구조의 고유 특성을 나타내는 군 속도 (group velocity) 및 위상속도 (phase velocity)의 상관성을 이용함으로 가능하다.
빔형성 해양음향 토모그래피 역산 방법은 도달시간 분해능 (resolution) 향상을 위해 M-계열 송신 신호 (M-sequence signal)를 사용하며, 또한 수신신호의 도달시간 및 수신각 분석을 위해 빔형성 신호처리 기법을 사용한다. 음속 구조 역산은 수신신호의 수신 각 및 도달시간과 음속 구조의 고유 특성을 나타내는 군 속도 (group velocity) 및 위상속도 (phase velocity)의 상관성을 이용함으로 가능하다.
음속 구조 역산을 위한 EOF 계수 추정은 유전자 알고리즘[11]을 사용하였다. 이때 최적 해 탐색을 위한 초기 집단은 관측 자료 분석 결과로부터 얻은 경험적 계수로 구성하였고 개체 수는 20 개체로 제한하였으며, 총 자식 세대 수는 2000 세대로 제한하였다.
음속 구조 역산을 위한 EOF 계수 추정은 유전자 알고리즘[切을 사용하였다.
일반적으로 M-계열 송신 신호의 사용은CW신호에 비해 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있는 것으로 알려져 있다[9]. 음파의 수신각 및 도달시간은 빔형성 신호처리 기법을 사용하여 계산한다. 또한 역산 결과의 정확도 향상을 위해 경험적 직교함수 분석을 통한 축적된 해양 관측 자료의 통계학적 분석 자료를 이용하며, 최적 EOF 계수의 추정 오차 최소화 및 계산 시간 절약을 위해 해의 전역 탐색 및 국지적 탐색 성능이 뛰어난 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm^을 사용한다 (그림 1).
일반적으로 M-계열 송신 신호의 사용은CW신호에 비해 음파 도달 시간 분해능 및 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있는 것으로 알려져 있다[9]. 음파의 수신각 및 도달시간은 빔형성 신호처리 기법을 사용하여 계산한다. 또한 역산 결과의 정확도 향상을 위해 경험적 직교함수 분석을 통한 축적된 해양 관측 자료의 통계학적 분석 자료를 이용하며, 최적 EOF 계수의 추정 오차 최소화 및 계산 시간 절약을 위해 해의 전역 탐색 및 국지적 탐색 성능이 뛰어난 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm^을 사용한다 (그림 1).

성능/효과

EOF분석결과 표층 수온 변화를 의미하는 제 1 모드의 기여도는 약 39%이며, 수온약층의 변화를 의미하는 제 2 모드의 기여도는 약 20%로 분석되었다. 또한 제 5모드까지의 기여도가 전체 변화량의 약 80%를 나타냈다.
모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다. 관측 자료의 상부 음속 구조 분석 결과 수심 약 300 ~ 500 m 부근을 중심으로 최소 음속 층이 형성되며, 최소 음속은 약 1457 m/s 임을 알 수 있다 (그림 2).
모의 실험을 위한 환경자료는 국립수산진흥원 해양자료센터의 동해 105 정선의 21년 (1980~2000)간 자료를 내삽법에 의해 20 정점으로 재구성하여 사용하였고, 수평 거 리는 약 70 km이다. 관측 자료의 상부 음속 구조 분석 결과 수심 약 300 ~ 500 m 부근을 중심으로 최소 음속 층이 형성되며, 최소 음속은 약 1457 m/s 임을 알 수 있다 (그림 2).
본 논문에서는 수신신호로부터 5개의 도달시간 및 수신각을 계산하였으며, 이를 이용해 음속 구조 역산 모의를 수행하였다. 그 결과 최대 오차 ±8 m/s의 우수한 역산 성능을 확인할 수 있었다.
역산 오차의 분포는 수평 적으로 음원 주변에서의 오차가 수신기 주변에서의 오차보다 크게 나타났다. 또한 수직적으로 살펴보면 표층에서 그 오차가 가장 크게 나타났으며, 수심이 증가함에 따라 그 오차가 감소함을 알 수 있다.
제안된 알고리즘을 통해 역산된 음속구조를 그림 9에 나타내었다. 역산 결과, 역산된 음속 구조는 모의 환경의 음속 구조를 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.
제안된 알고리즘을 통해 역산된 음속구조를 그림 9에 나타내었다. 역산 결과, 역산된 음속 구조는 모의 환경의 음속 구조를 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.
역산 오차의 분포는 수평 적으로 음원 주변에서의 오차가 수신기 주변에서의 오차보다 크게 나타났다. 또한 수직적으로 살펴보면 표층에서 그 오차가 가장 크게 나타났으며, 수심이 증가함에 따라 그 오차가 감소함을 알 수 있다.
역산 오차의 분포는 수평 적으로 음원 주변에서의 오차가 수신기 주변에서의 오차보다 크게 나타났다. 또한 수직적으로 살펴보면 표층에서 그 오차가 가장 크게 나타났으며, 수심이 증가함에 따라 그 오차가 감소함을 알 수 있다.

후속연구

차후 음파도파관에 집중된 음선들의 군 속도 및 위상 속도 계산을 향상시키기 위한 연구가 계속적으로 진행되어야 할 것으로 생각되며, 해상 실험을 통한 알고리즘 검증 및 보완이 요구된다.
차후 음파도파관에 집중된 음선들의 군 속도 및 위상 속도 계산을 향상시키기 위한 연구가 계속적으로 진행되어야 할 것으로 생각되며, 해상 실험을 통한 알고리즘 검증 및 보완이 요구된다.

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