선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
가설 설정
- 5 m 가량） 등을 고려하여 본 분석에서는 그림 6과 같이 하부층 위에 하나의 퇴적층을 가정하는 것이 최적이라고 판단하였다. 지음향 인자의 경우, 퇴적층 내의 음속과 감쇠계수는 선형적으로 변하고 밀도는 일정한 값을 가진다고 가정하였으며 모든 층에서 전단파 (shear wave)의 영향은 무시하였다.
- 5 m 가량） 등을 고려하여 본 분석에서는 그림 6과 같이 하부층 위에 하나의 퇴적층을 가정하는 것이 최적이라고 판단하였다. 지음향 인자의 경우, 퇴적층 내의 음속과 감쇠계수는 선형적으로 변하고 밀도는 일정한 값을 가진다고 가정하였으며 모든 층에서 전단파 (shear wave)의 영향은 무시하였다.
제안 방법
- L-자형 복합 선배열을 활용한 역산 및 음원 위치 추정 기법의 성능 분석을 위해 주파수 영역 역산에서 가장 널리 사용되는 Bartlett 형태의 목적함수를 기반으로 세가지 형태의 프로세서를 살펴보고, 실 해상 실험 자료에 대한 처리 결과를 비교 분석하였다. 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
- L-자형 복합 선배열을 활용한 역산 및 음원 위치 추정 기법의 성능 분석을 위해 주파수 영역 역산에서 가장 널리 사용되는 Bartlett 형태의 목적함수를 기반으로 세가지 형태의 프로세서를 살펴보고, 실 해상 실험 자료에 대한 처리 결과를 비교 분석하였다. 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
- 표 2에 제시된 역산 결과들 중 지음향 인자들을 이용 하여 모의음장을 만들고 음원 위치를 역으로 추정하여보았다 (backpropagation). 다만 역산에서는 높은 품질의 해를 얻고 모호성을 줄이기 위해 신호의 질이 좋은 첫번째 신호 성분들 중 다수의 주파수 성분들을 사용하였지만, 음원 위치 추정에서는 역산 결과의 간접적인 검증과 각 프로세서의 효과적인 성능 비교를 위하여 낮은 신호 대 잡음비 (〜0 dB) 의 세번째 신호 성분들 중 단일주파수 성분만을 고려하였고 그 중 가장 높은 주파수인 206 Hz를 선택하였다. 그림 8은 각 목적함수를 사용하여 역산된 지음향 인자들을 바탕으로 .
- 표 2에 제시된 역산 결과들 중 지음향 인자들을 이용 하여 모의음장을 만들고 음원 위치를 역으로 추정하여보았다 (backpropagation). 다만 역산에서는 높은 품질의 해를 얻고 모호성을 줄이기 위해 신호의 질이 좋은 첫번째 신호 성분들 중 다수의 주파수 성분들을 사용하였지만, 음원 위치 추정에서는 역산 결과의 간접적인 검증과 각 프로세서의 효과적인 성능 비교를 위하여 낮은 신호 대 잡음비 (〜0 dB) 의 세번째 신호 성분들 중 단일주파수 성분만을 고려하였고 그 중 가장 높은 주파수인 206 Hz를 선택하였다. 그림 8은 각 목적함수를 사용하여 역산된 지음향 인자들을 바탕으로 .
- 이 경우 선배열의 형태적 이득을 얻을 수 있는 프로세서 형태로는 기본적으로 참고문헌 [12]에서와같이 full array 방식 및 비상관 평균 방식을 생각할 수 있는데, 본 실험에서와 같이 선배열의 수신기 개수가많을 경우에는 계산 비용이 많이 들고, 모의음장 구성 시수신기 위치 오차의 영향이 커질 가능성이 있다. 따라서본 논문에서는 수직 및 수평 선배열 신호의 상호 상관 성분만을 이용하는 방식을 제안하였으며 이를 앞의 두 방식과 비교 분석하였다. 결과 비교에는 수직 및 수평선배열 신호를 단독으로 사용했을 경우도 추가하였다.
- 이 경우 선배열의 형태적 이득을 얻을 수 있는 프로세서 형태로는 기본적으로 참고문헌 [12]에서와같이 full array 방식 및 비상관 평균 방식을 생각할 수 있는데, 본 실험에서와 같이 선배열의 수신기 개수가많을 경우에는 계산 비용이 많이 들고, 모의음장 구성 시수신기 위치 오차의 영향이 커질 가능성이 있다. 따라서본 논문에서는 수직 및 수평 선배열 신호의 상호 상관 성분만을 이용하는 방식을 제안하였으며 이를 앞의 두 방식과 비교 분석하였다. 결과 비교에는 수직 및 수평선배열 신호를 단독으로 사용했을 경우도 추가하였다.
- 신호들을 고려하였다. 목적함수의 비상관 평균에 필요한 주파수 성분 개수는 3개로 정하였고 109.8, 149.8, 199.8 Hz를 선택하여 각각의 CSDM을 구성하였다. 음원이 이동하고 있었기 때문에 CSDM에 사용되는 신호단편 수가 제한될 수밖에 없었는데, 청음기 샘플링 주파수는4 kHz이고 5초 FFT에 신호의 50%를 겹쳐 사용하여 10초 동안 3개의 신호단편을 평균하였다.
- 설정된 지음향 인자는 퇴적층 두께 (盼, 퇴적층 상부 및 하부 음속 J, C2), 퇴적층 상부 및 하부 감쇠 계수 (吃 «2), 퇴적층 밀도 (Q), 하부층 음속 (%), 하부층 감쇠 계수 (%), 하부층 밀도 (月)이다.
- 설정된 지음향 인자는 퇴적층 두께 (盼, 퇴적층 상부 및 하부 음속 J, C2), 퇴적층 상부 및 하부 감쇠계수«2), 퇴적층 밀도 (Q), 하부층 음속 (%), 하부층 감쇠 계수 (%), 하부층 밀도 (月)이다. 지음향 인자 이외에 음원 거리 (氏), 수심 (久), 수직 선배열 기울기 (。) 및 수평 선배열에 대한 음원 방위각 (0)과 같은 기하학적 인자도 탐색 인자에 포함하였는데, 음원 깊이의 경우 탐색 인자에 포함된 수심과 연동성이 큰 것으로 생각해서 측정값인 48.
- 역산을 위한 목적함수는 Bartlett 형태를 기본으로 사용하였으며 역산 결과로 얻어지는 지음향 인자 값의 모호성을 줄이기 위해 다수의 주파수 성분에 대한 비상관 평균을 취하였다 다음과 같이 몇 개의 다른 프로세서로 목적함수를 설정하여 그 결과를 비교하였다 '먼저 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에는 식 ⑴과 같이 일반적인 Bartlett 프로세서를 사용흐卜였다.
- 그림 2는 실험선에 설치된 위성항법장치 (GPS) 정보를 이용해 나타낸 실험선 이동 경로이며 수평 선배 열과 거의 평행한 방향 (endfire)으로 일정한 방위각을 유지한 채 이동하였음을 알 수 있다. 예인 경로를 따라 선배열로부터의 음원 최대 거리는 약 18.5 km 정도이며 예인 증 측심기를 이용한 수심 측정과 일정 구간마다 XBT를 사용한 음속 측정이 이루어졌다. 그림 3은 XBT 에서 얻은 온도 정보를 이용한 실험 해역의 수층 음속 구조를 나타낸다.
- 그림 2는 실험선에 설치된 위성항법장치 (GPS) 정보를 이용해 나타낸 실험선 이동 경로이며 수평 선배 열과 거의 평행한 방향 (endfire)으로 일정한 방위각을 유지한 채 이동하였음을 알 수 있다. 예인 경로를 따라 선배열로부터의 음원 최대 거리는 약 18.5 km 정도이며 예인 증 측심기를 이용한 수심 측정과 일정 구간마다 XBT를 사용한 음속 측정이 이루어졌다. 그림 3은 XBT 에서 얻은 온도 정보를 이용한 실험 해역의 수층 음속 구조를 나타낸다.
- 음원이 예인되는 동안 방사한 신호는 크게 두 종류인더】, 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에는 다중 주파수 성분을 가지는 협대역 연속 신호를 송신하였고, 다시 선배열을 향해 다가오는 동안에는 협대역 펄스 신호를 주파수 성분 별로 번갈아가며 송신하였다. 본 분석에서는 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에 수집된 연속 신호만을 분석 대상으로 고려하였으며 이 때 음원이 송신한 신호의 주파수 성분 및 음원준위는 표1과 같다.
- 음원이 예인되는 동안 방사한 신호는 크게 두 종류인더】, 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에는 다중 주파수 성분을 가지는 협대역 연속 신호를 송신하였고, 다시 선배열을 향해 다가오는 동안에는 협대역 펄스 신호를 주파수 성분 별로 번갈아가며 송신하였다. 본 분석에서는 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에 수집된 연속 신호만을 분석 대상으로 고려하였으며 이 때 음원이 송신한 신호의 주파수 성분 및 음원준위는 표1과 같다.
- 8 Hz를 선택하여 각각의 CSDM을 구성하였다. 음원이 이동하고 있었기 때문에 CSDM에 사용되는 신호단편 수가 제한될 수밖에 없었는데, 청음기 샘플링 주파수는4 kHz이고 5초 FFT에 신호의 50%를 겹쳐 사용하여 10초 동안 3개의 신호단편을 평균하였다. 따라서 하나의 CSDM에는 음원이 약 20여 m 이동할 동안의 신호 정보가 포함되어 있다.
- 8 Hz를 선택하여 각각의 CSDM을 구성하였다. 음원이 이동하고 있었기 때문에 CSDM에 사용되는 신호단편 수가 제한될 수밖에 없었는데, 청음기 샘플링 주파수는4 kHz이고 5초 FFT에 신호의 50%를 겹쳐 사용하여 10초 동안 3개의 신호단편을 평균하였다. 따라서 하나의 CSDM에는 음원이 약 20여 m 이동할 동안의 신호 정보가 포함되어 있다.
- 표 2에 제시된 역산 결과들 중 지음향 인자들을 이용 하여 모의음장을 만들고 음원 위치를 역으로 추정하여보았다 (backpropagation). 다만 역산에서는 높은 품질의 해를 얻고 모호성을 줄이기 위해 신호의 질이 좋은 첫번째 신호 성분들 중 다수의 주파수 성분들을 사용하였지만, 음원 위치 추정에서는 역산 결과의 간접적인 검증과 각 프로세서의 효과적인 성능 비교를 위하여 낮은 신호 대 잡음비 (〜0 dB) 의 세번째 신호 성분들 중 단일주파수 성분만을 고려하였고 그 중 가장 높은 주파수인 206 Hz를 선택하였다.
- 표 2에 제시된 역산 결과들 중 지음향 인자들을 이용 하여 모의음장을 만들고 음원 위치를 역으로 추정하여보았다 (backpropagation). 다만 역산에서는 높은 품질의 해를 얻고 모호성을 줄이기 위해 신호의 질이 좋은 첫번째 신호 성분들 중 다수의 주파수 성분들을 사용하였지만, 음원 위치 추정에서는 역산 결과의 간접적인 검증과 각 프로세서의 효과적인 성능 비교를 위하여 낮은 신호 대 잡음비 (〜0 dB) 의 세번째 신호 성분들 중 단일주파수 성분만을 고려하였고 그 중 가장 높은 주파수인 206 Hz를 선택하였다.
- 그리고 목적함수로써 수직 및 수평 선배열의 신호를 하나의 신호 벡터로 결합 (super-vector) 하여 상관 비교하는 full array 방식 및 각각을 독립적으로 처리하여 비상관 평균을 취하는 방식을 사용하여 각 프로세서의 음원 위치 추정 성능을 비교한 바 있다. 후자의 경우는 두 개의 선배열이 V-자 형태로 결합된 해저면 고정형 수평 선배열을 사용하였으며 마찬가지로 full array 방식으로 지음향 역산및 음원 위치 추정을 수행하였다.
- 그리고 목적함수로써 수직 및 수평 선배열의 신호를 하나의 신호 벡터로 결합 (super-vector) 하여 상관 비교하는 full array 방식 및 각각을 독립적으로 처리하여 비상관 평균을 취하는 방식을 사용하여 각 프로세서의 음원 위치 추정 성능을 비교한 바 있다. 후자의 경우는 두 개의 선배열이 V-자 형태로 결합된 해저면 고정형 수평 선배열을 사용하였으며 마찬가지로 full array 방식으로 지음향 역산및 음원 위치 추정을 수행하였다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 선배열 형태에 따른 목적함수 성능 평가를 위해 음원 이동 경로 중 수신기로부터 약 2.6 km 이내인 거리 독립 환경에서의 수신 신호만을 분석 대상으로 하였다. 그림 5는 음원 이동 경로 주변의 몇몇 지점 들에 대한 해저 퇴적층 지질 자료 （한국지질자원연구원） 상의 p파 음속 분포를 나타내는데, P43 지점을 제외한 나머지 지점들의 경우 상당히 일관성 있는 분포를 보여 주고 있다.
- 음원이 예인되는 동안 방사한 신호는 크게 두 종류인더】, 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에는 다중 주파수 성분을 가지는 협대역 연속 신호를 송신하였고, 다시 선배열을 향해 다가오는 동안에는 협대역 펄스 신호를 주파수 성분 별로 번갈아가며 송신하였다. 본 분석에서는 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에 수집된 연속 신호만을 분석 대상으로 고려하였으며 이 때 음원이 송신한 신호의 주파수 성분 및 음원준위는 표1과 같다. 주파수 성분은 70 Hz 대에서 200 Hz 대까지 크게 10개의 그룹으로 나눌 수 있으며 각 그룹은 음원준위가 다른 3 Hz 간격의 주파수 성분들로 구성되어 있다.
- 음원이 예인되는 동안 방사한 신호는 크게 두 종류인더】, 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에는 다중 주파수 성분을 가지는 협대역 연속 신호를 송신하였고, 다시 선배열을 향해 다가오는 동안에는 협대역 펄스 신호를 주파수 성분 별로 번갈아가며 송신하였다. 본 분석에서는 음원이 선배열에서 멀어지는 동안에 수집된 연속 신호만을 분석 대상으로 고려하였으며 이 때 음원이 송신한 신호의 주파수 성분 및 음원준위는 표1과 같다. 주파수 성분은 70 Hz 대에서 200 Hz 대까지 크게 10개의 그룹으로 나눌 수 있으며 각 그룹은 음원준위가 다른 3 Hz 간격의 주파수 성분들로 구성되어 있다.
- 동해의 천해환경에서 국방과학연구소의 정합장 기법 연구를 위한 일련의 실험들 중 MAPLE IV (The 4th Matched Acoustic Properties and Localization Experiment) 실험이 2005년 5월 수행되었다 [14-17]. 저주파 예인 음원과 L-자형 복합 수신 선배열이 사용되 었으며, 복합 선배열은 그림 1과 같이 각각 48개의 청음 기가 장착된 수직 및 수평 선배열이 결합된 형태로서 이들 하부 선배열이 연결된 설치틀이 수심 170 m 가량의해저면에 설치되었다. 수직 선배열은 청음기 사이의 간격이 2.
데이터처리
- 역산을 위한 목적함수는 Bartlett 형태를 기본으로 사용하였으며 역산 결과로 얻어지는 지음향 인자 값의 모호성을 줄이기 위해 다수의 주파수 성분에 대한 비상관 평균을 취하였다 다음과 같이 몇 개의 다른 프로세서로 목적함수를 설정하여 그 결과를 비교하였다 '먼저 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에는 식 ⑴과 같이 일반적인 Bartlett 프로세서를 사용흐卜였다.
이론/모형
- 먼저 수직 및 수평 선배 열을 단독으로 사용할 경우에는 식 (1)과 같이 일반적인 Bartlett 프로세서를 사용흐卜 였다.
- 따라서 하나의 CSDM에는 음원이 약 20여 m 이동할 동안의 신호 정보가 포함되어 있다. 모의 음장을 계산하기 위한 음전달 모델은 정상모드 (normal mode) 법 프로그램 중의 하나인 ORCA [19]를 사용하였으며, 목적함수의 최적화 과정은 광역 최적화 기법인 VFSA (very fast simulated annealing)을 사용하였다 [15, 20], 전체 냉각 스케쥴은 100 단계의 온도 상태에서 각 단계마다 최대 200회의 목적함수 평가가 이루어지도록 제한하였다.
- 따라서 하나의 CSDM에는 음원이 약 20여 m 이동할 동안의 신호 정보가 포함되어 있다. 모의 음장을 계산하기 위한 음전달 모델은 정상모드 (normal mode) 법 프로그램 중의 하나인 ORCA [19]를 사용하였으며, 목적함수의 최적화 과정은 광역 최적화 기법인 VFSA (very fast simulated annealing)을 사용하였다 [15, 20], 전체 냉각 스케쥴은 100 단계의 온도 상태에서 각 단계마다 최대 200회의 목적함수 평가가 이루어지도록 제한하였다.
성능/효과
- 같은 프로세서를 사용하여 음원 위치를 추정한 결과 (AMS, ambiguity surface)들이다. 각 거리-방위각 또는 거리-깊이 AMS에서 격자 간격은 방위각 1도, 거리 20 m, 깊이 2 m 이며, 첨단 (peak) 값은 0 dB가 되도록 정규화 하였고 동적 범위 (dynamic range)는 모두 10 dB로 설정흐卜였다.
- 같은 프로세서를 사용하여 음원 위치를 추정한 결과 (AMS, ambiguity surface)들이다. 각 거리-방위각 또는 거리-깊이 AMS에서 격자 간격은 방위각 1도, 거리 20 m, 깊이 2 m 이며, 첨단 (peak) 값은 0 dB가 되도록 정규화 하였고 동적 범위 (dynamic range)는 모두 10 dB로 설정흐卜였다.
- 4 km) 에 대해 지음향 역산을 수행한 결과를 각 목적함수 별로 나타내었다. 각 경우에 대해 랜덤 변수를 바꿔가며 세 번씩 반복하여 역산을 수행하였으며 대부분 일관된 결과를 얻을 수 있었다. 전체적인 역산 결과는 세 복합 프로세서들의 경우 거의 유사한 값으로 추정되었으나 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용한 경우는 약간의 차이를 보였다.
- 4 km) 에 대해 지음향 역산을 수행한 결과를 각 목적함수 별로 나타내었다. 각 경우에 대해 랜덤 변수를 바꿔가며 세 번씩 반복하여 역산을 수행하였으며 대부분 일관된 결과를 얻을 수 있었다. 전체적인 역산 결과는 세 복합 프로세서들의 경우 거의 유사한 값으로 추정되었으나 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용한 경우는 약간의 차이를 보였다.
- 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없는 것으로 보이는데, 각 하부 선배열의 자체 청음기 간 상관 성분이 포함되지 않았음에도 역산에 필요한 정보의 손실이 없음을 간접적으로 유추할 수 있다. 각 인자 별 역산 결과를 살펴보면, 음원 거리 및 수심의 경우 연동되어 수직 선배열은 약간 작은 값으로, 수평 선배열은 약간 큰 값으로 추정되는 경향을 보였다. 이는 수직 선배열 뒤쪽으로 수평 선배열이 놓여진 500 m 가량의 거리에 아주 약간의 수심 경사가 있었기 때문으로 보이는데, 추정된 값은 사전 정보와 거의 무시할만한 오차 범위 (수심의 경우 측심기 정보와 ±1 m 이내) 내에 있는 것으로 생각된다.
- 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없는 것으로 보이는데, 각 하부 선배열의 자체 청음기 간 상관 성분이 포함되지 않았음에도 역산에 필요한 정보의 손실이 없음을 간접적으로 유추할 수 있다. 각 인자 별 역산 결과를 살펴보면, 음원 거리 및 수심의 경우 연동되어 수직 선배열은 약간 작은 값으로, 수평 선배열은 약간 큰 값으로 추정되는 경향을 보였다. 이는 수직 선배열 뒤쪽으로 수평 선배열이 놓여진 500 m 가량의 거리에 아주 약간의 수심 경사가 있었기 때문으로 보이는데, 추정된 값은 사전 정보와 거의 무시할만한 오차 범위 (수심의 경우 측심기 정보와 ±1 m 이내) 내에 있는 것으로 생각된다.
- 그림 4는 선배열 48번 채널에서 수신한 신호의 주파수 스펙트로그램이며 음원 이동 경로 앞 부분에 해당하는 7분간의 신호에 대해서만 나타내었다. 각 주파수 그룹에서 첫번째, 두번째 신호 성분들은 대부분 20-30 dB 이상의 높은 신호 대 잡음비를 보이며 잘 나타나고 있으나 음원준위가 가장 낮은 세번째 신호들은 약 0 dB정도의 신호 대 잡음비를 보이며 스펙트로그램 상에서는 거의 구별할 수 없다. 그리고 100 Hz 이하 영역에서도 배경 소음의 영향으로 인해 신호 대 잡음비가 상당히 낮게 나타나고 있으며, 그 밖의 영역에서도 예인 음원 주파수 성분 이외에 주변에서 운항하는 선박들의 소음으로 보이는 토널 성분들이 다수 관찰되고 있음을 알 수 있다.
- 그림 4는 선배열 48번 채널에서 수신한 신호의 주파수 스펙트로그램이며 음원 이동 경로 앞 부분에 해당하는 7분간의 신호에 대해서만 나타내었다. 각 주파수 그룹에서 첫번째, 두번째 신호 성분들은 대부분 20-30 dB 이상의 높은 신호 대 잡음비를 보이며 잘 나타나고 있으나 음원준위가 가장 낮은 세번째 신호들은 약 0 dB정도의 신호 대 잡음비를 보이며 스펙트로그램 상에서는 거의 구별할 수 없다. 그리고 100 Hz 이하 영역에서도 배경 소음의 영향으로 인해 신호 대 잡음비가 상당히 낮게 나타나고 있으며, 그 밖의 영역에서도 예인 음원 주파수 성분 이외에 주변에서 운항하는 선박들의 소음으로 보이는 토널 성분들이 다수 관찰되고 있음을 알 수 있다.
- 그리고 이 두 경우의 역산 목적함수 값이 큰 차이가 없었다는 점과 사용된 음원 신호의 해상도 (신호 성분 중 가장 짧은 파장이 약 7.5 m가량) 등을 고려하여 본 분석에서는 그림 6과 같이 하부층 위에 하나의 퇴 적층을 가정하는 것이 최적이라고 판단하였다.
- 역산을 위한 퇴적층 환경 모델 설정 문제에서 먼저 퇴적층 개수를 결정하는 일이 중요한데, 이를 위해 퇴적층의 개수를 0~3개까지 바꿔가며 Bartlett 프로세서를 이용한 역산 테스트를 수행한 결과, 퇴적층에 음속 기울기의 영향이 있는 것으로 나타났고 퇴적층 개수가 많을 경우 인자들의 민감도가 떨어지고 지역해가 너무 많아진다는 점에서 1개 또는 2개의 퇴적층이 적당한 것으로 생각되었다. 그리고 이 두 경우의 역산 목적함수 값이 큰 차이가 없었다는 점과 사용된 음원 신호의 해상도 （신호 성분 중 가장 짧은 파장이 약 7.5 m 가량） 등을 고려하여 본 분석에서는 그림 6과 같이 하부층 위에 하나의 퇴적층을 가정하는 것이 최적이라고 판단하였다. 지음향 인자의 경우, 퇴적층 내의 음속과 감쇠계수는 선형적으로 변하고 밀도는 일정한 값을 가진다고 가정하였으며 모든 층에서 전단파 (shear wave)의 영향은 무시하였다.
- (d)는 비상관 평균 방식의 결과인데, full array 방식과 유사한 결과가 나타나고 있으나 이 방식의 경우 수직 선배열 신호 성분과 수평 선배열 신호 성분이 각각 따로 처리되기 때문에 수직 선배열 성분이 수평 선배열 신호 성분 처리에 어떤 구속 조건으로 작용할 수 없다. 따라서 각 AMS 에서 부엽 억제 성능은 상대적으로 떨어지는 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 (e)는 상호 상관 비교 방식의 결과이다.
- (d)는 비상관 평균 방식의 결과인데, full array 방식과 유사한 결과가 나타나고 있으나 이 방식의 경우 수직 선배열 신호 성분과 수평 선배열 신호 성분이 각각 따로 처리되기 때문에 수직 선배열 성분이 수평 선배열 신호 성분 처리에 어떤 구속 조건으로 작용할 수 없다. 따라서 각 AMS 에서 부엽 억제 성능은 상대적으로 떨어지는 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 (e)는 상호 상관 비교 방식의 결과이다.
- 한편 지음향 인자의 경우 평균적으로 퇴적층 두께가 35 m 안팎, 퇴적층 상부 음속이 모래-실트의 중간 정도로 생각되는 1530 m/s 안팎으로 추정되 었고, 하부층 음속은 1900 m/s 부근으로 추정됨으로서 그림 5의 지질 자료에 나타난 분포와 비교적 잘 일치하였다. 반면 퇴적층 하부 음속이나 밀도 및 감쇠계수들의경우 민감도가 매우 낮게 나타났는데 특히 감쇠계수의경우 통상적으로 알려진 값보다 높게 나타나는 경향을 보였다.
- 한편 지음향 인자의 경우 평균적으로 퇴적층 두께가 35 m 안팎, 퇴적층 상부 음속이 모래-실트의 중간 정도로 생각되는 1530 m/s 안팎으로 추정되 었고, 하부층 음속은 1900 m/s 부근으로 추정됨으로서 그림 5의 지질 자료에 나타난 분포와 비교적 잘 일치하였다. 반면 퇴적층 하부 음속이나 밀도 및 감쇠계수들의경우 민감도가 매우 낮게 나타났는데 특히 감쇠계수의경우 통상적으로 알려진 값보다 높게 나타나는 경향을 보였다.
- 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 비일관성 평균 방식의 경우 각 하부 선배열 신호 성분간의 상호 구속 조건을 이용할 수 없기 때문에 수직 및 수평 선배열 각각의 평균 특성만을 보여준 반면, full array 방식 및 상호 상관 비교 방식의 경우 하부 선배열 신호 성분들 간의 상관값이 구속조건으로 작용하여 낮은 신호 대 잡음비의 신호 성분에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다. 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식에 비해 계산의 효율성 측면에서 장점을 가지면서도 역산에서는 같은 성능을 보여주었고 음원 위치 추정 문제에 있어서도 뛰어난 부엽 억제 성능을 보였다.
- 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 비일관성 평균 방식의 경우 각 하부 선배열 신호 성분간의 상호 구속 조건을 이용할 수 없기 때문에 수직 및 수평 선배열 각각의 평균 특성만을 보여준 반면, full array 방식 및 상호 상관 비교 방식의 경우 하부 선배열 신호 성분들 간의 상관값이 구속조건으로 작용하여 낮은 신호 대 잡음비의 신호 성분에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다. 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식에 비해 계산의 효율성 측면에서 장점을 가지면서도 역산에서는 같은 성능을 보여주었고 음원 위치 추정 문제에 있어서도 뛰어난 부엽 억제 성능을 보였다.
- L-자형 복합 선배열을 활용한 역산 및 음원 위치 추정 기법의 성능 분석을 위해 주파수 영역 역산에서 가장 널리 사용되는 Bartlett 형태의 목적함수를 기반으로 세가지 형태의 프로세서를 살펴보고, 실 해상 실험 자료에 대한 처리 결과를 비교 분석하였다. 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 비일관성 평균 방식의 경우 각 하부 선배열 신호 성분간의 상호 구속 조건을 이용할 수 없기 때문에 수직 및 수평 선배열 각각의 평균 특성만을 보여준 반면, full array 방식 및 상호 상관 비교 방식의 경우 하부 선배열 신호 성분들 간의 상관값이 구속조건으로 작용하여 낮은 신호 대 잡음비의 신호 성분에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
- L-자형 복합 선배열을 활용한 역산 및 음원 위치 추정 기법의 성능 분석을 위해 주파수 영역 역산에서 가장 널리 사용되는 Bartlett 형태의 목적함수를 기반으로 세가지 형태의 프로세서를 살펴보고, 실 해상 실험 자료에 대한 처리 결과를 비교 분석하였다. 수직 선배열이나 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우에 비해 full array 방식, 비일관성 평균 방식, 그리고 상호 상관 비교 방식 모두 역산이나 음원 위치 추정 시 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 비일관성 평균 방식의 경우 각 하부 선배열 신호 성분간의 상호 구속 조건을 이용할 수 없기 때문에 수직 및 수평 선배열 각각의 평균 특성만을 보여준 반면, full array 방식 및 상호 상관 비교 방식의 경우 하부 선배열 신호 성분들 간의 상관값이 구속조건으로 작용하여 낮은 신호 대 잡음비의 신호 성분에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
- 역산된 지음향 인자의 값이 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없음에도 거리-깊이 AMS와 거리-방위각, AMS 모두에서 full array 방식에 비해 부 엽 억제 성능이 좋은 것을 확인할 수 있다.
- 마지막으로 (e)는 상호 상관 비교 방식의 결과이다. 역산된 지음향 인자의 값이 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없음에도 거리-깊이 AMS와 거리-방위각，AMS 모두에서 full array 방식에 비해 부엽 억제 성능이 좋은 것을 확인할 수 있다. 이는 선배열의 청음기 개수가 많고 위치 정보 등에 오차가 있을 경우 full array 방식에 포함된 각 하부 선배열 자체 간의 상관 성분이 성능 저하의 원인으로 작용하기 때문으로 생각된다.
- 역산을 위한 퇴적층 환경 모델 설정 문제에서 먼저 퇴적층 개수를 결정하는 일이 중요한데, 이를 위해 퇴적층의 개수를 0~3개까지 바꿔가며 Bartlett 프로세서를 이용한 역산 테스트를 수행한 결과, 퇴적층에 음속 기울기의 영향이 있는 것으로 나타났고 퇴적층 개수가 많을 경우 인자들의 민감도가 떨어지고 지역해가 너무 많아진다는 점에서 1개 또는 2개의 퇴적층이 적당한 것으로 생각되었다. 그리고 이 두 경우의 역산 목적함수 값이 큰 차이가 없었다는 점과 사용된 음원 신호의 해상도 （신호 성분 중 가장 짧은 파장이 약 7.
- 역산을 위한 퇴적층 환경 모델 설정 문제에서 먼저 퇴적층 개수를 결정하는 일이 중요한데, 이를 위해 퇴적층의 개수를 0~3개까지 바꿔가며 Bartlett 프로세서를 이용한 역산 테스트를 수행한 결과, 퇴적층에 음속 기울기의 영향이 있는 것으로 나타났고 퇴적층 개수가 많을 경우 인자들의 민감도가 떨어지고 지역해가 너무 많아진다는 점에서 1개 또는 2개의 퇴적층이 적당한 것으로 생각되었다. 그리고 이 두 경우의 역산 목적함수 값이 큰 차이가 없었다는 점과 사용된 음원 신호의 해상도 （신호 성분 중 가장 짧은 파장이 약 7.
- 다음으로 full array 방식은 복합 선배열의 수직 및 수평 선배열 신호벡터를 결합하여 하나의 신호벡터 (super-vector)를 구성하고 이를 상관 비교하게 되므로 기본적으로 식 ⑴과 같은 형태를 가지지만 CSDM C” 의 크기가 그만큼 늘어나게 (본 연구의 경우 96X96) 된다. 음원 거리, 깊이, 방위각 모두 추정 가능하며 수직 선배열 신호벡터와 수평 선배열 신호벡터 사이의 상관관계 (correlation)가 가중벡터 (모의음장)와의 비교 과정에서 구속조건으로 작용하므로 선배열의 위치 오정합이 없다면 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우보다 좋은 결과를 줄 것으로 예상할 수 있다. 하지만 본 실험과 같이 수신 선배열의 청음기 개수가 많을 경우 계산 비용이 많이 들고, 수평 선배열이 놓여진 곳의 지형변화나 수직 선배열의 기울어짐 등으로 인해 수신기 위치 정보를 완전히 파악하지 못하고 있을 경우 모의음장 구성 시 모델링 오차가 증가하게 된다.
- 다음으로 full array 방식은 복합 선배열의 수직 및 수평 선배열 신호벡터를 결합하여 하나의 신호벡터 (super-vector)를 구성하고 이를 상관 비교하게 되므로 기본적으로 식 ⑴과 같은 형태를 가지지만 CSDM C” 의 크기가 그만큼 늘어나게 (본 연구의 경우 96X96) 된다. 음원 거리, 깊이, 방위각 모두 추정 가능하며 수직 선배열 신호벡터와 수평 선배열 신호벡터 사이의 상관관계 (correlation)가 가중벡터 (모의음장)와의 비교 과정에서 구속조건으로 작용하므로 선배열의 위치 오정합이 없다면 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용할 경우보다 좋은 결과를 줄 것으로 예상할 수 있다. 하지만 본 실험과 같이 수신 선배열의 청음기 개수가 많을 경우 계산 비용이 많이 들고, 수평 선배열이 놓여진 곳의 지형변화나 수직 선배열의 기울어짐 등으로 인해 수신기 위치 정보를 완전히 파악하지 못하고 있을 경우 모의음장 구성 시 모델링 오차가 증가하게 된다.
- 수직 선배열 기울기는 1도이내로 아주 작은 것으로 파악되었다. 음원 방위각의 경우 실제 위성항법장치상의 방위각은 약 7도 부근이나 역산 결과는 대부분의 프로세서에서 0도 쪽으로 편향되어 둔감하게 나타났다. 이는 음원이 수평 선배열에 대해 endfire 쪽에 위치하여 빔 폭이 커졌기 때문에 나타나는 오차로 생각된다.
- 수직 선배열 기울기는 1도이내로 아주 작은 것으로 파악되었다. 음원 방위각의 경우 실제 위성항법장치상의 방위각은 약 7도 부근이나 역산 결과는 대부분의 프로세서에서 0도 쪽으로 편향되어 둔감하게 나타났다. 이는 음원이 수평 선배열에 대해 endfire 쪽에 위치하여 빔 폭이 커졌기 때문에 나타나는 오차로 생각된다.
- 주파수 성분은 70 Hz 대에서 200 Hz 대까지 크게 10개의 그룹으로 나눌 수 있으며 각 그룹은 음원준위가 다른 3 Hz 간격의 주파수 성분들로 구성되어 있다. 음원준위는 200 Hz 성분이 160 dB로서 제일 크며 각 주파수 그룹의 3번째 준위 신호들은 공통적으로 135 dB의 낮은 음원준위로 방사되었다.
- 음원은 실험선에 의해 측정심도 48.8 m에서 수심변화가 적은 직선 경로를 따라 약 2 m/s의 속도로 왕복 예인되었다. 그림 2는 실험선에 설치된 위성항법장치 (GPS) 정보를 이용해 나타낸 실험선 이동 경로이며 수평 선배 열과 거의 평행한 방향 (endfire)으로 일정한 방위각을 유지한 채 이동하였음을 알 수 있다.
- 주파수 성분은 70 Hz 대에서 200 Hz 대까지 크게 10개의 그룹으로 나눌 수 있으며 각 그룹은 음원준위가 다른 3 Hz 간격의 주파수 성분들로 구성되어 있다. 음원준위는 200 Hz 성분이 160 dB로서 제일 크며 각 주파수 그룹의 3번째 준위 신호들은 공통적으로 135 dB의 낮은 음원준위로 방사되었다.
- 각 경우에 대해 랜덤 변수를 바꿔가며 세 번씩 반복하여 역산을 수행하였으며 대부분 일관된 결과를 얻을 수 있었다. 전체적인 역산 결과는 세 복합 프로세서들의 경우 거의 유사한 값으로 추정되었으나 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용한 경우는 약간의 차이를 보였다. 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없는 것으로 보이는데, 각 하부 선배열의 자체 청음기 간 상관 성분이 포함되지 않았음에도 역산에 필요한 정보의 손실이 없음을 간접적으로 유추할 수 있다.
- 각 경우에 대해 랜덤 변수를 바꿔가며 세 번씩 반복하여 역산을 수행하였으며 대부분 일관된 결과를 얻을 수 있었다. 전체적인 역산 결과는 세 복합 프로세서들의 경우 거의 유사한 값으로 추정되었으나 수직 및 수평 선배열을 단독으로 사용한 경우는 약간의 차이를 보였다. 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식의 결과와 거의 차이가 없는 것으로 보이는데, 각 하부 선배열의 자체 청음기 간 상관 성분이 포함되지 않았음에도 역산에 필요한 정보의 손실이 없음을 간접적으로 유추할 수 있다.
- 비일관성 평균 방식의 경우 각 하부 선배열 신호 성분간의 상호 구속 조건을 이용할 수 없기 때문에 수직 및 수평 선배열 각각의 평균 특성만을 보여준 반면, full array 방식 및 상호 상관 비교 방식의 경우 하부 선배열 신호 성분들 간의 상관값이 구속조건으로 작용하여 낮은 신호 대 잡음비의 신호 성분에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다. 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식에 비해 계산의 효율성 측면에서 장점을 가지면서도 역산에서는 같은 성능을 보여주었고 음원 위치 추정 문제에 있어서도 뛰어난 부엽 억제 성능을 보였다. 다만 수직 선배열과 수평 선배열의 상대적 위치 오차가 클 경우에는 성능 저하를 보였으며 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 이는 음원이 수평 선배열에 대해 endfire 쪽에 위치하여 빔 폭이 커졌기 때문에 나타나는 오차로 생각된다. 한편 지음향 인자의 경우 평균적으로 퇴적층 두께가 35 m 안팎, 퇴적층 상부 음속이 모래-실트의 중간 정도로 생각되는 1530 m/s 안팎으로 추정되 었고, 하부층 음속은 1900 m/s 부근으로 추정됨으로서 그림 5의 지질 자료에 나타난 분포와 비교적 잘 일치하였다. 반면 퇴적층 하부 음속이나 밀도 및 감쇠계수들의경우 민감도가 매우 낮게 나타났는데 특히 감쇠계수의경우 통상적으로 알려진 값보다 높게 나타나는 경향을 보였다.
후속연구
- 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식에 비해 계산의 효율성 측면에서 장점을 가지면서도 역산에서는 같은 성능을 보여주었고 음원 위치 추정 문제에 있어서도 뛰어난 부엽 억제 성능을 보였다. 다만 수직 선배열과 수평 선배열의 상대적 위치 오차가 클 경우에는 성능 저하를 보였으며 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 특히 상호 상관 비교 방식의 경우 full array 방식에 비해 계산의 효율성 측면에서 장점을 가지면서도 역산에서는 같은 성능을 보여주었고 음원 위치 추정 문제에 있어서도 뛰어난 부엽 억제 성능을 보였다. 다만 수직 선배열과 수평 선배열의 상대적 위치 오차가 클 경우에는 성능 저하를 보였으며 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.