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해양 드론(UUV) 기반 이동형 음향 센싱 플랫폼의 자료 신뢰도 검증 연구

1. 서론: 이동형 센싱 플랫폼의 필요성과 신뢰도 문제UUV(Unmanned Underwater Vehicle)는 고정식 하이드로폰이 가지지 못하는 장점을 제공한다.광범위 탐색 가능특정 생물군 추적지형 변화 대응실시간 임무 기반 수집이 가능그러나 이동형이라는 특성 때문에 수집 자료의 신뢰도 검증이 필수적이다.센서 진동, 추진기(Thruster) 소음, 속도 변화, 수심 변동 등은 모두 음향 데이터의 품질을 크게 떨어뜨린다.따라서 이동형 플랫폼의 음향 자료를 생태학적 분석에 그대로 적용하는 것은 위험하므로, 자료 신뢰도 측정·보정·검증 체계가 독립적으로 구축되어야 한다.2. 이동형 음향 수집의 구조적 한계 분석2.1 추진기 소음(Propulsion Noise)UUV는 추진기 회전수(RPM)에 비례하는 강한..

야간 주간 사운드스케이프 차이를 활용한 생물 활동성 AI 예측 모델 구축

1. 서론: 시간대 기반 음향 변동을 활용한 ‘행동성 예측’의 필요성해양 생물의 활동성은 조도, 포식 압력, 먹이 가용성, 조류 흐름 등 다양한 환경 변수에 따라 변동하며, 특히 야간과 주간의 사운드스케이프는 구조적으로 다른 패턴을 보인다.그러나 기존 생물음 모니터링은 시간대별 특성을 독립 변수로 고려하지 않아, 실제 생태적 행동성의 변화를 정확히 포착하기 어렵다는 한계가 존재했다.즉, 시간대 기반 음향 변동을 정량적으로 해석하고 이를 AI 예측 모델에 통합하는 것이 행동 생태 분석의 정밀도 향상에 직접적으로 기여한다.2. 사운드스케이프의 시간대별 구조적 차이 분석2.1 주간 사운드스케이프의 특징주간에는 다음과 같은 경향이 뚜렷하다:광합성 기반 생물군 증가 → 미세 기포음·광합성 클릭 증가시각 포식자 활..

AI 기반 먹이사슬 단계별 생물음 분리 포식자–피식자 음향 상호작용 모델링

1. 서론: 수중 생태계 분석에서 ‘음향 분리’가 필수 요소가 된 이유해양 생태계에서 포식–피식 관계는 단순한 생물학적 상호작용을 넘어, 개체군 구조와 영양 단계 흐름을 결정하는 핵심 메커니즘이다. 그러나 실제 수중 환경에서 이러한 자극과 반응은 복잡한 사운드스케이프 속에 묻혀 있으며, 생물음 간 중첩, 배경잡음, 다중 경로 반사 때문에 실질적인 행동 단위로 분석하기 어렵다.최근에는 생물음 기반 생태 모니터링이 고도화되면서, 단순 ‘종별 식별’을 넘어포식자 접근 단서,피식자의 회피 행동음,영양 단계별 통신 신호,까지 세밀하게 복원하려는 시도가 증가했다.이를 위해 필요한 기술이 바로 “먹이사슬 단계별 음향 분리(AI-based trophic-level source separation)”이다.2. 먹이사슬 ..