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

formsea 2025. 12. 8. 15:33

1. 서론: 이동형 센싱 플랫폼의 필요성과 신뢰도 문제

UUV(Unmanned Underwater Vehicle)는 고정식 하이드로폰이 가지지 못하는 장점을 제공한다.

  • 광범위 탐색 가능
  • 특정 생물군 추적
  • 지형 변화 대응
  • 실시간 임무 기반 수집이 가능

그러나 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 분석

2.1 추진기 소음(Propulsion Noise)

UUV는 추진기 회전수(RPM)에 비례하는 강한 저주파·중주파 잡음이 발생한다.
특징은 다음과 같다.

  • 수 mm 단위로 하우징에 기계적 진동 전달
  • 회전수 변동 → 지속적 spectral drift 발생
  • 생물음 masking 현상 심화

이는 고정식 하이드로폰에는 존재하지 않는 문제로, 자료 신뢰도 손상의 가장 큰 원인이다.

2.2 이동 속도 변화로 인한 Doppler 왜곡

UUV가 이동하면서 생물음 또는 기계음을 Doppler-shift 형태로 왜곡한다.

  • 거리 변화 속도가 클수록 주파수 편향 증가
  • 단일종 콜(call) 분류 정확도 저하
  • 포식자–피식자 거리 추정 오차 증가

이 왜곡을 보정하지 않으면 음향 기반 생태 분석의 정밀도는 크게 떨어진다.

2.3 수심 변동과 음향 전파 조건 변화

UUV는 미션에 따라 수심을 지속적으로 변경한다.
수심 변화는 다음에 영향을 준다:

  • 음선(bathy-ray) 경로 변화
  • 전파 손실 변동
  • 표층 음압 차이 발생
  • 온도·염분 구조 변화에 따른 refraction 차이

따라서 동일 음원이더라도 수심 변동에 따라 수신 음압 레벨(SPL) 이 변동한다.
이 문제는 장기 모니터링 분석 시 대표성(representativeness)을 저해한다.

3. 신뢰도 검증을 위한 핵심 기준(Parameter) 정의

UUV 기반 자료 신뢰도를 평가하기 위해 다음 기준이 필요하다.

3.1 신호 대 잡음비(SNR) 기준

  • 추진기 소음이 데이터의 30~70%를 차지하는 경우가 많음
  • SNR < 10 dB일 경우 생물음 탐지 실패 확률 급증

지역·임무별 SNR 임계값을 수립해야 한다.

3.2 주파수 왜곡률(Frequency Distortion Rate, FDR)

Doppler 보정 전·후의 주파수 편차를 계산해

  • FDR ≤ 3%: 생물음 분석 가능
  • FDR ≥ 10%: 개체 식별 불가

같은 기준을 설정할 수 있다.

3.3 시간-주파수 안정성(Time-Frequency Stability, TFS)

모델 기반 UUV 자료와 고정식 자료의 spectrogram 간 편차를 계산하여
데이터 안정성을 평가한다.

3.4 지향성(Directivity) 오류

UUV 이동 방향에 따라 수신 음압이 2–10 dB씩 달라지는 문제가 발생하므로

  • 방향 보정 알고리즘(directivity compensation)이 필요하다.

4. 데이터 신뢰도 향상을 위한 보정 기술

4.1 추진기 소음 제거(Thruster Noise Suppression)

다음 두 가지 접근이 효과적이다.

  1. 기계적 분리(Mechanical Decoupling)
  • 하이드로폰과 프레임 분리
  • 진동 흡수재(damping material) 삽입
  • 추진기 주파수 차단 구조 설계
  1. 신호 처리 기반 제거
  • U-Net 기반 source separation
  • spectrogram masking
  • harmonic removal 필터 적용

이 방법들을 병합하면 추진기 소음의 60~90% 감소가 가능하다.

4.2 Doppler 보정 알고리즘

UUV 속도를 real-time telemetry로 수집하며, 이를 기반으로

  • moving receiver Doppler model
  • Kalman Filter 기반 속도 보정
    을 적용해 주파수 drift를 줄인다.

4.3 수심 기반 전파 손실 보정

수심 프로파일(온도·염분 포함)을 입력으로 하는

  • parabolic equation 모델
  • ray-tracing 기반 전파 손실 계산

을 활용해 SPL을 정규화한다.

4.4 UUV 방향성 보정

IMU(관성측정장치) 기반 heading 데이터를 활용해

  • 방향성 보정 행렬
  • 신호 감쇠 계수(directional attenuation factor)

를 실시간 적용해 음압 편차를 최소화한다.

5. 고정식 하이드로폰과의 Cross-Validation

UUV 자료의 신뢰도를 평가하는 가장 확실한 방법은
고정식 스테이션과 동시 기록 자료를 교차 검증하는 방식이다.

5.1 Spectral Similarity Index

  • 두 장비의 spectrogram cosine similarity 계산
  • 0.8 이상이면 신뢰 가능 데이터로 판정

5.2 Signal Event Matching

동시간대 동일 생물음 이벤트가

  • 발생 시간
  • 평균 주파수
  • 음압 레벨

에서 일치 여부를 검토한다.

5.3 Multi-site consistency

여러 미션에서 반복적으로 유사 패턴이 나타나는지
장기 안정성을 평가한다.

6. 생태학적 활용 가능성

6.1 고정식 센서가 닿지 못하는 범위 탐색

  • 연안~대양 중층 이동 경로
  • 해저 협곡과 지형 구조물 인근
  • 회유성 종의 이동 경로 추적

이처럼 ‘정적으로는 수집 불가능한’ 데이터 수집이 가능해진다.

6.2 동적 서식지 변화 감지

UUV는 환경 변화에 따라 임무 경로를 즉시 변경할 수 있으므로

  • 갑작스러운 소음 오염
  • 대규모 어군 이동
  • 포식자 출현

에 대한 실시간 기록이 가능하다.

6.3 장기 음향 관측 네트워크의 보완 장치

고정식 센서는 장기 안정성은 높지만 공간적 범위가 제한되어 있다.
UUV 기반 플랫폼은 그 약점을 보완하는 역할을 수행할 수 있다.

7. 결론

UUV 기반 이동형 음향 센싱 플랫폼은 공간적 확장성과 기동성에서 큰 장점을 가지지만,
추진기 소음, Doppler 왜곡, 수심 변동 등 여러 요인으로 인해 자료 신뢰도 검증이 필수적이다.
정교한 보정 알고리즘·기계적 분리 기술·cross-validation을 적용하면
UUV 자료는 생태 모니터링에서 충분히 활용 가능한 고신뢰 음향 데이터로 전환될 수 있다.