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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박노철
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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해군 함정은 제한된 공간에서 구성된 무기 및 함정 운용체계들로부터 소음과 진동이 발생하고, 이는 승조원들에게 영향을 주어 함정의 작전 수행에 있어 많은 영향을 미친다. 그 중 함정 내에서 발생하는 함정의 추진엔진 기계소음은 승조원의 피로도에 많은 영향을 미치게 된다. 승조원의 피로도는 함정의 전투력 손실과 직결되어 전투력 보존을 위해 함정 내 소음 문제는 해결해야 할 과제이다.
본 연구에서는 이러한 함정 내 소음을 제어하기 위해 함정이라는 가변상황 및 소음의 저주파 대역을 고려한 능동 소음제어(active noise control, ANC)를 사용하여 소음을 제어하였다. 능동 소음제어는 일반적으로 least mean square(LMS) 알고리즘에서 2차 경로를 고려한 filtered-x least mean square(FxLMS) 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 사용하기 위해서는 2차 경로에서 음향학적 관계를 나타내는 2차 경로 전달함수를 사전에 구하는 것이 필수적이다. 하지만 함정과 같이 실시간으로 환경이 변하는 가변상황인 경우, 2차 경로 전달함수는 2차 경로가 변하게 되므로 기존의 것과 달라 능동 소음 제어 시스템이 오작동된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기계학습 기법인 심층신경망(deep neural network, DNN)을 사용하여 2차 경로 전달함수를 예측하고, 지속적으로 소음제어가 가능하고 가변상황에 강건한 능동 소음제어 시스템을 구현하였다.
능동 소음제어 시스템 검증을 위한 실험은 1차원 도관에 구성하였다. 아크릴 도관에서 에러 마이크로폰이 이동함에 따라 2차 경로가 변화함으로써 가변상황을 모사하였다. 소음원은 2개의 함정 소음(디젤 엔진, 가스터빈) 및 자동차 내부소음 3개로 구성하여 온라인 능동 소음제어 기반으로 조건을 변경함으로써 실험값을 비교하였다. 2차 경로가 변하는 가변상황에서 DNN을 사용하여 소음 제어를 실시하였다. 함정 소음제어 결과 15 dB만큼 소음이 감소하였고, 가변상황에서 능동 소음제어 시스템의 소음제어 성능과 강건함을 확인하였다.
본 연구에서는 이러한 함정 내 소음을 제어하기 위해 함정이라는 가변상황 및 소음의 저주파 대역을 고려한 능동 소음제어(active noise control, ANC)를 사용하여 소음을 제어하였다. 능동 소음제어는 일반적으로 least mean square(LMS) 알고리즘에서 2차 경로를 고려한 filtered-x least mean square(FxLMS) 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 사용하기 위해서는 2차 경로에서 음향학적 관계를 나타내는 2차 경로 전달함수를 사전에 구하는 것이 필수적이다. 하지만 함정과 같이 실시간으로 환경이 변하는 가변상황인 경우, 2차 경로 전달함수는 2차 경로가 변하게 되므로 기존의 것과 달라 능동 소음 제어 시스템이 오작동된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기계학습 기법인 심층신경망(deep neural network, DNN)을 사용하여 2차 경로 전달함수를 예측하고, 지속적으로 소음제어가 가능하고 가변상황에 강건한 능동 소음제어 시스템을 구현하였다.
능동 소음제어 시스템 검증을 위한 실험은 1차원 도관에 구성하였다. 아크릴 도관에서 에러 마이크로폰이 이동함에 따라 2차 경로가 변화함으로써 가변상황을 모사하였다. 소음원은 2개의 함정 소음(디젤 엔진, 가스터빈) 및 자동차 내부소음 3개로 구성하여 온라인 능동 소음제어 기반으로 조건을 변경함으로써 실험값을 비교하였다. 2차 경로가 변하는 가변상황에서 DNN을 사용하여 소음 제어를 실시하였다. 함정 소음제어 결과 15 dB만큼 소음이 감소하였고, 가변상황에서 능동 소음제어 시스템의 소음제어 성능과 강건함을 확인하였다.
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