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가설 설정
- 그러므로 소나방정식에 의해 SL, TL,NL의 분포를 합성곱 하고, 신호이득이 0 dB 이상인 구간에 대하여 적분하면 예상탐지확률을 산출 할 수 있다. 단, 본 논문에서는 음원준위는 일정하다고 가정하고 확률분포로 고려하지 않았으며, 전달손실과 소음준위만을 고려하였다. Fig.
- 다만, 여기서 산출된 예상탐지확률은 탐지문턱, 지향지수 등은 고려하지 않았기 때문에 소나의 기계적 특성에 해당되는 항목들을 제외한 예상탐지확률이라고 할 수 있다. 소나의 기계적 특성들은 해양환경의 영향과 무관하며 성능지수의 한 부분이므로 일정하기 때문에 본 연구에서는 고려하지 않았다.
제안 방법
- 본 논문에서 사용된 SAVEX15의 음향데이터는 LFM, MLS의 두 개의 음원을 사용하였는데, 펄스형태와 상관없이 임펄스응답이 가지는 에너지 값을 구하기 위하여 Eq. (2)와 같이 정합 필터링된 신호가 가지는 에너지값에 음원신호의 자기상관함수가 가지는 에너지값을 나누어 주었다. fm(t)는 수신된 신호를 정합필터링한 값이고, Rss(t)는 음원신호의 자기 상관함수이며, h(t)는 임펄스 응답이다.
- 5월 23일 8시부터 24일 5시까지 총 8개 수심의 음원에서 송신되어 16개의 수신기에서 수신한 모든 신호들을 정합필터링 및 적분하여 전달 손실을 산출하였다. 신호는 음원 수심별로 1분씩 송신되었으며 LFM 신호는 매시 30분부터 38분까지 8분간 분당 수신신호 450개, MLS 신호는 매시 정각부터 8분까지 분당 수신신호 1000개를 전달손실 데이터로 사용하였다.
- [6] 그러므로 데이터 확보를 위하여 해당시간 앞 뒤 한시간의 전달손실 및 소음준위 데이터를 포함하여 총 3시간의 데이터를 이용하여 전달 손실 및 소음준위에 대한 분포를 구하였다. 이를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도함수를 구한 후, 0 dB 이상의 구간에서 적분하여 시간에 따른 예상탐지확률을 구하였다.
- 데이터 처리의 첫 번째 과정으로, 실험에서 얻어진 시간영역의 원자료를 정합필터링 처리하였다. Fig.
- 마지막으로, 내부조석과 솔리톤 패킷의 영향으로 예상탐지확률이 시간에 따라 변화하는 양상을 분석하였다.
- [3] 제주 해역은 내부파, 조석, 저염분수 등에 의해 복잡한 해수 유동이 존재하는 해역으로,[4] 음파전달에 영향을 미치는 모든 요소를 포함하여 모델링 하는 것이 제한된다. 본 논문에서는 SAVEX15에서 계측된 음향 데이터와 해양 환경 데이터를 통하여 전달손실과 소음준위를 산출하고 이를 바탕으로 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 계산하였다. 전달손실과 소음준위의 확률밀도함수를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도함수를 구하고 , 신호이득의 크기가 0이상인 구간에 대하여 적분함으로써 예상탐지확률을 구할 수 있다.
- 또한 음원의 종류와 실험환경에 따라 전달손실을 구하는 방법이 다양하다. 본 논문에서는 음원의 특성을 고려하여 정합필터링을 한 후 임펄스 응답이 가지는 에너지를 준위로 나타내었다. 전달손실은 Eq.
- 소음준위는 매시간 55 min ~ 00 min까지 5 min동안 VLA 1, 2에서 계측되었으며, 11 kHz ~ 31 kHz 대역통과 필터를 적용한 신호를 사용하였다. Eq.
- 예상탐지확률을 구하기 위한 과정으로 전달 손실, 소음준위를 실험 데이터를 통해 산출 하였다.
- 본 논문에서는 11 kHz ~ 31 kHz 대역의 LFM(Linear Frequency Modulation), MLS (Maximum Length Sequence)신호를 사용하였고 음원준위는 185 dB ± 4 dB의 값을 가진다. 음원은 LFM, MLS 신호를 시간당 8분씩 송신하였으며, 총 8개의 수심에서 송신되었으므로 하나의 심에서 시간당 1분씩 송신하였다. LFM 신호는 60 ms의 펄스길이를 가지며 분당 457개가 송신되었으며, MLS 신호는 51 ms의 펄스 길이를 가지고 분당 1074개가 송신되었다.
- [6] 그러므로 데이터 확보를 위하여 해당시간 앞 뒤 한시간의 전달손실 및 소음준위 데이터를 포함하여 총 3시간의 데이터를 이용하여 전달 손실 및 소음준위에 대한 분포를 구하였다. 이를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도함수를 구한 후, 0 dB 이상의 구간에서 적분하여 시간에 따른 예상탐지확률을 구하였다.
- 이와 같이 예상탐지확률을 시간의 변화에 따라 산출하여 솔리톤 패킷과 내부조석에 의한 영향을 분석하였다. 그러나 본 논문에서 산출한 예상탐지확률은 기계적 특성이 포함된 부분이 제외된 부분이며 특정소나에 대한 예상탐지확률의 산출을 위해서는 해당소나의 기계적인 특성을 추가하여 예상탐지확률을 산출해야 한다.
- 제주서남부에서 실시된 SAVEX15에서 계측된 데이터를 바탕으로 전달손실과 소음준위를 산출하고 분포화 하여 확률밀도 함수를 구하였다. 전달손실과 소음준위의 확률밀도함수를 합성곱 하여 신호이득에 대한 확률밀도함수를 구하고, 신호이득의 크기가 0 이상인 구간에 대하여 적분하여 예상탐지확률을 산출하였다.
- 제주서남부 해역은 내부조석 및 솔리톤 패킷 등에 의해 복잡한 해수유동이 존재하는 해역이다. 제주서남부에서 실시된 SAVEX15에서 계측된 데이터를 바탕으로 전달손실과 소음준위를 산출하고 분포화 하여 확률밀도 함수를 구하였다. 전달손실과 소음준위의 확률밀도함수를 합성곱 하여 신호이득에 대한 확률밀도함수를 구하고, 신호이득의 크기가 0 이상인 구간에 대하여 적분하여 예상탐지확률을 산출하였다.
대상 데이터
- SAVEX15 는 제주 서남부 100 km 해상에서 실시되었으며,[3] 음향 데이터와 해양 데이터를 계측하였다. 제주 서남부 해역은 동중국해의 양쯔강 하구에서 유입되는 담수량의 급격한 증가로 인해 저염분현상이 발생하여 수중음파채널(Underwater Sound Channel, USC)이 존재하고, 대마난류 및 조석 등의 복잡한 해수유동이 존재하는 해역이다.
- SAVEX15(Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015)는 제주도 서남부 해역에서 2015년 5월 14일부터 28일까지 실시되었다.[3] 제주 해역은 내부파, 조석, 저염분수 등에 의해 복잡한 해수 유동이 존재하는 해역으로,[4] 음파전달에 영향을 미치는 모든 요소를 포함하여 모델링 하는 것이 제한된다.
- 06 s로 설정하여 소음준위 값을 산출하였다. 그러므로 매 시간당 5,000개의 소음준위 데이터를 확률밀도함수 산출시 사용하였다.
- 소음준위도 전달손실과 마찬가지로 히스토그램으로 나타내고 t 위치-척도분포로 피팅하여 확률밀도함수를 구할 수 있다. 단 소음준위의 경우 매시간당 5분씩 계측되었고 윈도우의 크기를 60 ms으로 하였으므로 데이터 개수는 185,000개이다. 소음준위의 표준편차는 3.
- 본 논문에서 사용된 SAVEX15의 음향데이터는 LFM, MLS의 두 개의 음원을 사용하였는데, 펄스형태와 상관없이 임펄스응답이 가지는 에너지 값을 구하기 위하여 Eq. (2)와 같이 정합 필터링된 신호가 가지는 에너지값에 음원신호의 자기상관함수가 가지는 에너지값을 나누어 주었다.
- 5월 23일 8시부터 24일 5시까지 총 8개 수심의 음원에서 송신되어 16개의 수신기에서 수신한 모든 신호들을 정합필터링 및 적분하여 전달 손실을 산출하였다. 신호는 음원 수심별로 1분씩 송신되었으며 LFM 신호는 매시 30분부터 38분까지 8분간 분당 수신신호 450개, MLS 신호는 매시 정각부터 8분까지 분당 수신신호 1000개를 전달손실 데이터로 사용하였다.
- 78 km로 고정되어 있다. 음원은 20 m부터 72.5 m 까지 7.5 m간격으로 총 8개가 설치되었으며, 수신기는 24 m부터 80.25 m 까지 3.75 m 간격으로 총 16개가 수직으로 총 2 세트가 설치되었다. Fig.
- 총 데이터 개수는 30,250개이며 표준편차는 1.25 dB로 이 시간대 전달손실의 변동성을 뜻한다. 전달손실의 확률밀도함수는 해당 시간대 해양환경이 가지는 불확실성을 수치화 하였다고 할 수 있다.
성능/효과
- Fig. 6(a)는 음원의 수심이 35 m이고 수신기의 수심이 35.25 m일 때 VLA 1에서의 전달손실과 소음준위의 확률밀도함수를 나타내고 있으며, 전달손실의 표준편차는 1.25 dB이며, 소음준위의 표준편차는 3.68 dB이다. 이러한 값들은 음원과 수신기의 수심, 해양환경의 변화에 따라 달라지며 음파전달 특성을 표현하는 값이라고 할 수 있다.
- 또한 Fig. 8(a)의 VLA 1에서도 14 ~ 16시 사이에 빨간색 실선부분과 같이 수중음파채널 내에 예상탐지확률이 감소하는 것을 알 수 있는데, 예상탐지확률이 12시경 0.9181의 높은 값을 가지다가 14시 이후 감소하기 시작하여 0.2591까지 낮아진다. Fig.
- 음원은 LFM, MLS 신호를 시간당 8분씩 송신하였으며, 총 8개의 수심에서 송신되었으므로 하나의 심에서 시간당 1분씩 송신하였다. LFM 신호는 60 ms의 펄스길이를 가지며 분당 457개가 송신되었으며, MLS 신호는 51 ms의 펄스 길이를 가지고 분당 1074개가 송신되었다. 수신신호에 대한 처리과정은 3장에서 자세히 다루겠다.
- 주어진 해양환경에서 소나의 성능을 예측하기 위한 방법으로는 정확한 모델링을 통한 예측방법과 계측된 전달손실, 소음준위 등을 분포화 하여 확률적 접근을 통해 예측하는 방법이 있다.[2] 이상적인 해양환경의 경우에는 모델링을 통한 예측방법이 가장 효과적이나 복잡한 해양환경 하에서는 다양한 변화 요인들을 모두 고려하여 모델링하는 것이 불가능하다.
- 이로 인하여 전달손실이 감소함에 따라 수중음파채널내의 예상탐지확률을 크게 저하시키며, 비주기성을 가진다. 내부조석은 수중음파채널의 크기를 변화시켜 등온수심이 약 10 m 정도 변화되었으며, 약 반일주기를 가지고 예상탐지확률을 감소시키는 것을 확인하였다.
- 본 논문에서는 11 kHz ~ 31 kHz 대역의 LFM(Linear Frequency Modulation), MLS (Maximum Length Sequence)신호를 사용하였고 음원준위는 185 dB ± 4 dB의 값을 가진다.
- 시간에 따른 예상탐지확률을 산출하여 분석한 결과, 솔리톤 패킷이 발생할 때 등온수심의 표준편차가 3.25 m ~ 5.84 m으로 커지며, 수중음파채널내의 음선이 하향굴절하여 채널 바깥으로 빠져나와 바닥에 의한 감쇠가 증가하게 된다. 이로 인하여 전달손실이 감소함에 따라 수중음파채널내의 예상탐지확률을 크게 저하시키며, 비주기성을 가진다.
- 7(a)의 50 m ~ 60 m 사이의 14° 등온수심의 변화를 관찰해보면 23일 19시경부터 24일 3시경까지 등온수심이 60 m에서 50 m까지 약 10 m정도 상승한 것을 확인할 수 있다. 이러한 등온수심의 변화가 수중음파채널의 크기를 작게 만들어 동일한 수심에서의 예상탐지확률이 감소되었으며, 수중음파채널이 커지면 다시 예상탐지확률이 커지는 주기성을 가진다.
후속연구
- 이와 같이 예상탐지확률을 시간의 변화에 따라 산출하여 솔리톤 패킷과 내부조석에 의한 영향을 분석하였다. 그러나 본 논문에서 산출한 예상탐지확률은 기계적 특성이 포함된 부분이 제외된 부분이며 특정소나에 대한 예상탐지확률의 산출을 위해서는 해당소나의 기계적인 특성을 추가하여 예상탐지확률을 산출해야 한다.
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