단일 하이드로폰을 이용한 학습 기반 음원 거리 추정

Abstract

본 연구에서는 단일 수중음향센서를 이용하여 천해 환경에서의 음원거리 추정 가능성을 검토하였다. 기존의 배열 기반 방법은 정밀도가 높으나, 다수의 센서 설치 및 복잡한 보정 절차가 요구된다. 이에 비해 단일 센서를 이용한 방법은 간단하지만 비선형적음장특성으로 인해 정확도가 낮다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 Generalized Regression Neural Network (GRNN) 기반의 회귀모델을 적용하였으며, 시간-주파수 패턴을 기반으로 feature 를 구성하였다. 또한, Radon 변환을 통해 주파수별 striation 의 기울기를 추출하여 총 183 개의 feature 를 구성하였다. 본 연구의 시뮬레이션 결과를 통해 GRNN 기반의 단일 하이드로폰 거리추정의 가능성을 확인하였으며, 향후 실해역 데이터 적용을 통해 성능을 검증할 예정이다.