풍동 실험에서 소음 지도 정확도 향상을 위한 CLEAN-SC 알고리즘 개선 연구(Enhancing Accuracy of Acoustic Source Maps in Wind Tunnel Experiments through CLEAN-SC Algorithm Improvements)

 

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풍동 실험에서 소음 지도 정확도 향상을 위한 CLEAN-SC 알고리즘 개선 연구

 

Gfai 풍동 시험 셋업

 

 

 

이 논문은 풍동 실험 환경에서 CLEAN-SC 기법을 개선하여 더 정밀한 소음원(소리 발생 지점) 맵을 만드는 방법을 연구합니다. 특히 소리의 원천 위치가 공기의 흐름으로 인해 왜곡되는 문제를 해결하기 위한 기술적 접근을 설명하고 있으며, 이를 통해 자동차나 항공기와 같은 이동 수단의 소음을 더 정확하게 분석할 수 있는 방법을 제안합니다. 이 연구는 소리의 이동과 흐름에 따른 위치 변화를 어떻게 더 정교하게 표현할 수 있는지를 중점으로 다룹니다.

 

연구의 배경 및 문제의식

풍동 실험에서 마이크로폰 배열을 사용하여 특정 소리의 발생 지점을 분석하는 기법은 소음 연구에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 이러한 기법은 차량의 풍동 실험, 특히 고속 환경에서 발생하는 소음을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 풍동 내부의 공기 흐름은 소리의 전달 경로를 왜곡해, 실제 발생 지점과는 다른 위치에 소음원이 나타나도록 만들 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 CLEAN-SC(Spatial Coherence)라는 기법이 사용됩니다.

 

CLEAN-SC는 빔포밍(Beamforming) 기술을 기반으로 한 기법으로, 소리가 여러 지점에서 동시에 발생할 때 각각의 소음을 분리하여 시각적으로 표현합니다. 빔포밍은 소음원이 어디서 발생했는지를 지도로 나타내는 과정에서 공간 분해능이 제한된다는 문제를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 CLEAN-SC는 특정 위치에서 소음원을 추출하여 해상도 높은 맵을 제공하려 하지만, 원하지 않는 '헤일로 효과'가 발생하는 부작용을 가져옵니다.

 

 

헤일로 효과의 발생과 그 영향

헤일로 효과는 CLEAN-SC 기법을 사용할 때 주요 소음원 주변에 불필요한 잔상을 형성하는 현상을 말합니다. 이 효과는 실제 소음원 주변에 아무런 소음원이 없는데도 마치 주변에 다른 소음원이 있는 것처럼 보이게 만듭니다. 이는 해석을 어렵게 만들 뿐만 아니라, 소음의 정확한 위치와 세기를 파악하는 데 방해가 됩니다. 특히 공기 흐름이 불규칙한 풍동 내 환경에서는 전단층(shear layer)이 소리의 이동을 굴절시키기 때문에, 이러한 현상이 더욱 두드러지게 나타납니다.

 

논문은 전단층의 불규칙성과 소리의 난류 현상이 CLEAN-SC 맵에서 왜곡과 잔상 문제를 일으키는 주요 원인으로 보고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 연구자들은 CLEAN-SC 기법의 알고리즘을 수정하거나 대체하는 다양한 방법을 제안합니다.

 

 

기존 기법에 대한 실험적 접근과 대안

연구팀은 헤일로 효과를 줄이기 위해 몇 가지 대안을 실험적으로 검토했습니다.

 

• 블록별 접근법(Block-by-Block Approach): 소리 데이터를 짧은 시간 블록으로 나눈 다음 각 블록에 대해 CLEAN-SC를 적용하고, 그 결과를 평균하여 맵을 생성하는 방법입니다. 이 방식은 터널 내의 불규칙한 소음 환경을 표현하는 데 효과적이며 헤일로 현상을 줄이는 데 도움이 되지만, 블록마다 반복 처리를 해야 하기 때문에 높은 계산 비용이 요구됩니다.
• 적응형 빔포밍(Adaptive Beamforming): 적응형 빔포밍 기법을 사용하여 일반적인 CLEAN-SC 방식 대신 소음을 분석하는 방법입니다. 이 기법은 소음을 보다 유연하게 필터링하여 해상도는 조금 낮아지지만, 계산 효율성이 높은 장점이 있습니다. 그러나 특정 저주파 대역에서는 CLEAN-SC 방식보다 해상도가 떨어질 수 있습니다.
• 서브 배열 기법(Sub-Array Method): 마이크로폰 배열 중 일부만 무작위로 선택하여 여러 번 측정하고, 이를 평균 내는 방식입니다. 이 방법은 높은 계산 효율성을 가지고 있으며, 결과적으로 헤일로 효과를 감소시키는 데도 효과적입니다. 그러나 전체 마이크로폰을 사용하지 않기 때문에 일반적인 CLEAN-SC 방식에 비해 해상도가 낮아질 수 있습니다.

 

 

 

연구팀의 최종 제안 및 개선된 CLEAN-SC 기법
연구팀은 기존 방법의 문제를 보완하기 위해 CLEAN-SC 알고리즘 자체를 수정하는 방안을 제안합니다. 기본 CLEAN-SC 알고리즘은 특정 위치의 소음원 최대치를 기준으로 반복하여 소음을 제거해 나가며 소음 지도를 업데이트합니다. 연구팀은 이 과정을 수정하여 소음 지도의 '더러운 맵(Dirty Map)'을 갱신하는 방식을 변화시킴으로써 헤일로 효과를 줄이고 소음원을 더 정확하게 표현할 수 있게 했습니다.

 

새로운 CLEAN-SC 방법은 계산 비용을 크게 증가시키지 않으면서도 기존의 해상도를 유지하면서 헤일로와 같은 불필요한 잔상을 없앨 수 있도록 설계되었습니다. 이로써 기존 방식의 단점 없이 더 깨끗하고 해상도 높은 소음 맵을 제공할 수 있게 됩니다.

 

 

이 연구는 풍동 실험에서 소음원이 발생하는 위치를 더욱 정밀하게 파악할 수 있는 방법을 제시하며, 특히 차량과 항공기 등 고속 이동 수단에서 발생하는 소음을 분석하는 데 매우 유용합니다. 공기 흐름 속에서 발생하는 소음을 정확하게 지도화할 수 있기 때문에, 향후 소음 저감 기술 개발이나 소음 원천 분석에 중요한 기여를 할 것으로 예상됩니다.

 

특히 이 기법은 자동차의 풍동 실험, 항공기의 소음 분석 등과 같이 고속 환경에서 발생하는 소음을 평가하고 관리하는 데 중요한 기술적 발전을 제공합니다.

 

 

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