[논문]청감적 소음 감소를 위한 능동소음제어기 설계

김종호; 오원근

doi:10.13067/jkiecs.2019.14.1.179

초록
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본 논문에서는 능동 소음 제어기(Active Noise Controller)의 잔류 소음을 청감적으로 감소시키는 설계법을 제안하였다. 이를 위한 구조로는 FELMS(Filtered-E Least Mean Squares) 알고리즘과 소음 평가 지수인 NC(noise criteria)를 사용하였으며, 능동 소음 제어기의 유효 동작 주파수 대역 내에서 NC 지수를 최소화하는 FELMS에 내장된 노이즈 쉐이핑 필터의 스펙트럼 조건식을 도출하였다. 제안한 조건을 만족하는 필터가 기존에 사용되었던 심리음향 기반의 필터보다 더 향상된 NC값을 나타내는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a design method of Active Noise Control (ANC) that reduces perceived level of the residual noise. A FELMS (Filtered-E Least Mean Squares) algorithm is used for the ANC system and the NC (noise criteria) is applied as an evaluation criterion of the residual noise. With this ...

In this paper, we propose a design method of Active Noise Control (ANC) that reduces perceived level of the residual noise. A FELMS (Filtered-E Least Mean Squares) algorithm is used for the ANC system and the NC (noise criteria) is applied as an evaluation criterion of the residual noise. With this structure, we present the allowable spectral shape of the noise shaping filter that minimizes the NC index within the effective operating frequency band of the ANC, and showed that the filter satisfying in the criterion has a lower NC value than the psychoacoustic-based filter used in the previous studies.

주제어

표/그림 (5)

그림 그림 1. FELMS 알고리즘을 사용한 ANC시스템 Fig. 1 ANC system using the FELMS algorithm
그림 그림 2. 제안된 노이즈 쉐이핑 필터 F(z)의 진폭 스펙트럼 Fig. 2 Proposed magnitude spectrum of the noise shaping filter F(z)
그림 그림 3. 시뮬레이션 프로그램의 사용자 화면 (a)소음 및 필터 선택 화면 (b)결과 화면 Fig. 3 User interface of the simulation program (a)noise and filter select window (b)results window
그림 그림 4. 필터 3종의 제어 전후 NC곡선 Fig. 4 NC curve of d(n) and e(n) for the 3 noise shaping filters
표 표 1. 시뮬레이션 결과 Table 1. Simulation results

AI 본문요약
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가설 설정

이처럼 유효 대역이 1kHz일 때, A-weight나 ITU-R 486 필터는 유효 대역 내에서 잔류 소음의 최대 감쇠를 달성하기 힘들다. FELMS에서 잔류 소음의 스펙트럼의 진폭은 노이즈 쉐이핑 필터의 스펙트럼 진폭이 피크인 주파수에서 최저가 되는데, 이 필터들은 스펙트럼의 피크가 2500Hz와 6300Hz에서 형성되기 때문이다. 따라서 설계할 노이즈 쉐이핑 필터는 피크가 ANC의 최대 유효 주파수 이하에 존재하는 형상을 가져야 한다.
시뮬레이션을 위해 사용한 소음 x(n)은 [11]에서 사용되었던 것과 같은 5초간 녹음된 도로 소음을 사용하였다. 소음 전달 경로는 P(z) = z^-200 와 같은 전달함수를 사용하였고, 이차 경로의 모델은 #와 같이 오차를 무시할 수 있을 정도이며, 제어 스피커로 인한 피드백도 무시할 수 있다고 가정하였다.
ANC는 일반적으로 최고 500Hz~1kHz 이하의 저주파 대역에서 효율적으로 작동하며, 주파수가 높아질수록 원 소음과 제어 소음의 위상을 일치시키는 것이 힘들어서 소음 감쇠 효과가 없거나 오히려 소음이 증가할 수도 있다. 유효 대역은 사용자와 응용 분야에 따라 달리 설정할 수 있으나 본 연구에서는 일반적인 상황을 가정하여 1kHz로 유효 대역을 설정하였다. 이처럼 유효 대역이 1kHz일 때, A-weight나 ITU-R 486 필터는 유효 대역 내에서 잔류 소음의 최대 감쇠를 달성하기 힘들다.

제안 방법

본 논문에서는 [11]에서 사용한 NR대신 NC를 평가 기준으로 사용하여, 잔류 소음이 특정 NC 값 이하가 되는 노이즈 쉐이핑 필터를 설계하는 방법을 제시하였다. NC는 동일한 소음이라도 NR과는 다른 수치를 출력하기 때문에 이에 적합한 ANC 설계법을 제시하고, 또한 기존의 연구 [12]에서 대략적으로 제시되었던 NC 기준의 필터 설계 알고리즘을 명확하게 수식으로 도출하였다. 제안한 방법의 유용성은 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 교통 소음을 사용하여 성능을 분석한 결과 제안한 형상의 노이즈 쉐이핑 필터가 ANC의 유효 대역 내에서 NC 값을 감소하는데 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다.
본 논문에서는 ANC에 청감 요소를 도입하여, 유효 주파수 대역 내에서 잔류 소음의 NC 값을 줄이는 FELMS 알고리즘의 구체적인 노이즈 쉐이핑 필터 설계법을 제안하였다. 이를 위한 최적의 필터는 진폭 스펙트럼이 NC 곡선 기울기의 역으로 증가하다가 유효 주파수 근처에서 가장 큰 값을 갖고, 그 이상의 대역에서는 급격하게 감쇠하는 형상을 갖는다.
본 논문에서는 FELMS 구조에서 ANC의 유효 대역을 설정하고, 그 이하 대역에서 잔류 소음의 NC 값을 줄이는 노이즈 쉐이핑 필터의 형상을 설계하였다. 이렇게 유효 대역을 설정한 이유는 ANC가 갖는 동작의 한계 때문이다.

대상 데이터

시뮬레이션을 위해 사용한 소음 x(n)은 [11]에서 사용되었던 것과 같은 5초간 녹음된 도로 소음을 사용하였다. 소음 전달 경로는 P(z) = z^-200 와 같은 전달함수를 사용하였고, 이차 경로의 모델은 #와 같이 오차를 무시할 수 있을 정도이며, 제어 스피커로 인한 피드백도 무시할 수 있다고 가정하였다.

데이터처리

노이즈 쉐이핑 필터로 그림 2의 필터(FP), A-weighting 필터(FA), 그리고 차단주파수가 1kHz인 저역 통과 필터(FL)을 사용하여 잔류 소음의 파라미터를 비교하였다. 이들 필터는 위상 왜곡을 피하려고 FIR 필터로 구현하였으며 FP는 71차, FL은 30차, 그리고 FA는 154차 필터가 사용되었다.
제안한 노이즈 쉐이핑 필터를 사용한 ANC의 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 프로그램은 Labview로 작성하였으며 그림 3에 사용자 인터페이스 화면을 나타내었다.

이론/모형

이 연구에서도 NR 값 최소화를 위한 노이즈 쉐이핑 필터의 형상을 제안하였으나, 필터의 조건이 명확하게 수식으로 제시하지 않아서 필터의 형상을 도출하는데 시행착오를 거쳐야 한다. 본 논문에서는 [11]에서 사용한 NR대신 NC를 평가 기준으로 사용하여, 잔류 소음이 특정 NC 값 이하가 되는 노이즈 쉐이핑 필터를 설계하는 방법을 제시하였다. NC는 동일한 소음이라도 NR과는 다른 수치를 출력하기 때문에 이에 적합한 ANC 설계법을 제시하고, 또한 기존의 연구 [12]에서 대략적으로 제시되었던 NC 기준의 필터 설계 알고리즘을 명확하게 수식으로 도출하였다.
본 논문에서는 심리음향 기반의 소음 평가 파라미터인 NC(: Noise Criterion) 곡선을 이용하여 FELMS의 노이즈 쉐이핑 필터의 형상을 구하는 방법을 제시하였다. NC 곡선은 ANSI/ASA(: American National Standards Institute/Acoustical Society of America) 표준으로 사용하는 소음 기준이다.

성능/효과

반면 FELMS(: Filtered-E LMS)는 FXLMS에 잔류 소음의 스펙트럼 형상을 조절할 수 있는 노이즈 쉐이핑(noise shaping) 필터가 내장된 구조이다. FELMS는 여러 연구자에 의해 잔류 소음의 개선을 위한 연구에 적용되어 청감적인 개선이 가능함을 입증하였다. 그러나 이들 연구에서는 단순히 기존에 사용하던 필터만 사용하였을 뿐이고, 특정한 지표에 최적인 필터를 설계하는 절차에 대해서는 명확하게 제시되지 않아서 실제 응용이 힘들었다[7-9].
NC 값의 경우 제안한 필터 FP는 전체 주파수 대역에서는 2가 감소하여 5만큼 감소한 FA보다 더 낮은 성능을 보였다. 그러나 ANC의 유효 대역으로 설정한 1kHz 이하만 고려한 NC(<1kHz) 값은 16이 감소하였으며, 이는 제안한 형태의 필터 사용 시 FA나 FL보다 더 많은 감쇠가 이루어질 수 있음을 나타낸다. Zwicker 음질 파라미터 roughness와 sharpness는 세 경우 모두 큰 변화가 없어 필터 사용에 따른 영향이 크지 않음을 알 수 있다.
이상과 같이 ANC의 유효 주파수 이내에서 NC 값을 최소화하기 위해서는 제안한 형태의 필터가 가장 효과적임을 확인할 수 있으며, 이는 높은 주파수 대역에서 적용하기 힘든 ANC의 특성을 고려했을 때 기존의 A-weighting과 같은 필터보다 실제 적용 시 유용한 필터라고 할 수 있다.
NC는 동일한 소음이라도 NR과는 다른 수치를 출력하기 때문에 이에 적합한 ANC 설계법을 제시하고, 또한 기존의 연구 [12]에서 대략적으로 제시되었던 NC 기준의 필터 설계 알고리즘을 명확하게 수식으로 도출하였다. 제안한 방법의 유용성은 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 교통 소음을 사용하여 성능을 분석한 결과 제안한 형상의 노이즈 쉐이핑 필터가 ANC의 유효 대역 내에서 NC 값을 감소하는데 가장 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다.
제안한 필터의 효과를 도로 소음에 대해 시뮬레이션으로 비교한 결과, 기존의 심리음향 ANC에서 사용되었던 A-weighting 필터보다는 5dB, 저역 통과 필터보다는 7dB 정도 유효 대역 이하에서 NC 값이 낮아짐을 보였다. 향후 연구과제로는 NC 이외의 다른 음향 파라미터를 기준으로 최적 필터 형상을 도출하는 것을 들 수 있다.

후속연구

제안한 필터의 효과를 도로 소음에 대해 시뮬레이션으로 비교한 결과, 기존의 심리음향 ANC에서 사용되었던 A-weighting 필터보다는 5dB, 저역 통과 필터보다는 7dB 정도 유효 대역 이하에서 NC 값이 낮아짐을 보였다. 향후 연구과제로는 NC 이외의 다른 음향 파라미터를 기준으로 최적 필터 형상을 도출하는 것을 들 수 있다.

참고문헌 (12)

T. Kim, H. Jang, and W. Lee, "An Inter-floor Noise Prevention System using an Open-source Controller," J. of the Korea institute of Electronic Communication Science, vol. 12, no. 5, 2017, pp. 899-906.
C. Lee, "The effects of a temporal masking on the sound laterlization," J. of the Korea institute of Electronic Communication Science, vol. 5, no. 4, 2010, pp. 352-356.
S. Kuo and D. Rorgan, Active Noise Control Systems. New York: John Wiley & Sons, 1996.
W. Oh, "A single channel open-window active noise control system," Int. J. of Applied Engineering Research, vol. 12, no. 6, 2017, pp. 872-876.
O. Kwon, "Study on Efficient Adaptive Controller for Attenuation of Engine Noises in a Car," J. of the Korea institute of Electronic Communication Science, vol. 9, no. 9, 2014, pp. 983-989.

원문보기 상세보기
E. Zwicker and H. Fastl, Psychoacoustics: Facts and models. Berlin: Springer Science & Business Media, 2013.
S. M. Kuo and J. Tsai, "Residual noise shaping technique for active noise control systems," The J. of the Acoustical Society of America, vol. 95, no. 3, 1994, pp. 1665-1668.

상세보기
S. Sommerfeldt and T. Oamuels, "Incorporation of loudness measures in active noise control," The J. of the Acoustical Society of America, vol. 109, no. 2, 2001, pp. 591-599.

상세보기
H. Bao and I. MShi, "A perceptually motivated active noise control design and its psychoacoustic analysis," Electronics and Telecommunications Research Institute J., vol. 35, no. 5, 2013, pp. 859-868.
J. Kim, Noise and Vibration Engineering - 4th edition, Seoul: Sejin Company, 2013.
W. Oh, "An active noise control window system to reduce noise rating in low frequency band," J. of the Acoustic Society of Korea, vol. 37, no. 5, 2018, pp. 331-337.
W. Oh, "Active noise control system based on the noise evaluation parameters," In Proc. Acoustical Society of Korea Conf., Gangneung, Korea, Nov. 2018, pp. 173.

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