[음향카메라] CLEAN-SC: 소음원 정밀 분석(Acoustic Imaging, Noise Source Localization, Dynamic Range, Side Lobe Suppression, Beamforming, Frequency Domain)

 

목차

 

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CLEAN-SC: 소음원 정밀 분석

 

CLEAN-SC는 음향 이미징 분야에서 활용되는 고급 알고리즘으로, 주파수 영역에서 음향원의 동적 범위와 공간 해상도를 크게 향상시키는 데 기여합니다. 이 알고리즘은 복잡한 소음 환경에서 개별 음원을 보다 정확하게 식별하고 분리할 수 있도록 설계되었습니다.

 

CLEAN-SC의 작동 원리

CLEAN-SC 알고리즘은 음향 이미지가 서로 상관 관계가 없는 여러 점 음원들의 중첩으로 구성되어 있다는 가정에서 출발합니다. 이 접근 방식은 시간 영역에서 작동하는 CLEAN-T(HDR)와 유사하지만, CLEAN-SC는 특히 주파수 영역에 초점을 맞추어 모든 상관 신호 부분을 "더러운 지도(dirty map)"에서 제거합니다.

 

 

구체적인 작동 단계는 다음과 같습니다

 

 

1. 가장 큰 음원 추출: 음향 맵에서 가장 강한 음원과 이에 상관 관계가 있는 모든 신호 부분을 식별하고 추출합니다.
2. 측엽 레벨 감소: 추출된 음원으로 인해 발생하는 측엽(side lobes)을 억제하여, 인접한 약한 음원이 가려지는 마스킹 효과를 줄입니다.
3. '깨끗한 지도'에 통합: 최적화된 음원 정보를 '깨끗한 지도(clean map)'에 수집하여 최종 음향 이미지를 생성합니다.

 

 

CLEAN-SC의 주요 기능 및 이점

 

• 향상된 음원 해상도 및 분리: CLEAN-SC는 측엽을 효과적으로 억제함으로써, 기존 빔포밍 방식으로는 식별하기 어려웠던 시끄러운 음원 주변의 더 조용한 음원들을 명확하게 드러낼 수 있습니다. 이는 복잡한 소음원의 위치를 정확하게 파악하는 데 필수적입니다.동적 범위(Dynamic Range) 설정: 사용자는 음향 이미지에서 탐지하고자 하는 음원의 동적 범위를 dB 단위로 직접 설정할 수 있습니다. 이를 통해 특정 소음 레벨 이하의 음원도 분석에 포함하거나 제외할 수 있습니다.
• 루프 게인(Loop Gain) 조절: '루프 게인' 값은 알고리즘의 반복 횟수와 계산 시간에 영향을 미치며, 1.0보다 작은 값을 설정하면 반복 횟수가 증가하고 계산 시간은 늘어나지만 결과의 품질이 향상될 수 있습니다.
• 음원 표현(Source Representation) 스케일링: 계산된 음원의 시각적 표현 스케일을 조절하여, 분석 결과의 가독성을 높일 수 있습니다.

 

CLEAN-SC의 응용 분야

 

 

CLEAN-SC는 자동차 풍동 측정과 같이 복잡하고 다양한 음원이 존재하는 환경에서 특히 효과적입니다. 예를 들어, 풍동 내 자동차의 소음 분석 시 CLEAN-SC를 적용하면 기존 빔포밍만 사용했을 때보다 훨씬 더 선명하고 상세한 음원 지도를 얻을 수 있습니다. 이는 소음 발생 지점을 정확히 파악하여 소음 저감 대책을 수립하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

 

 

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