KR102180303B1 - 음원 추적 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 출원은 횡등방성 매질에 적용 가능한 음원 추적 방법을 제안하는 것으로, 본 출원에 따른 음원 추적 방법은, 매질을 복수개의 요소로 분할하는 단계; P파 프로파일을 이용하여 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간을 계산하는 단계; 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간 차이를 계산한 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 복수의 센서를 이용하여 상기 매질 내부에서 발생한 음원에 따른 P파 도달시간 차이를 측정하는 단계; 상기 데이터베이스에 저장된 데이터와 상기 복수의 센서에 의해 측정된 P파 도달시간 차이를 비교하여 비교값을 생성하는 단계; 및 상기 비교값의 오차를 계산하여 음원의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

음원 추적 시스템 및 방법{AE SOURCE LOCATING SYSTEM AND METHOD THEREOF}

본 출원은 음원 추적 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 횡등방성 매질에 적용 가능한 음원 추적 시스템 및 음원 추적 방법에 관한 것이다.

매질에 하중 및 변형이 가해지면 매질 내부에 미세 균열이 발생하거나 성장하여 미소 파괴음(acoustic emission)이 발생한다. 이를 복수의 압전소자 센서 등으로 측정하여 균열의 발생 위치 및 종류를 파악하는 방법을 음원 추적 방법이라 한다.

일반적으로 음원 추적 방법에 관한 다양한 알고리즘이 존재한다. 최소자승법, 차분근사법, 분할근사법, 격자법 등이 알려져 있고, 사용상 편의성으로 인해 최소자승법이 가장 널리 적용된다. 그러나 횡등방성(transversely isotropic) 매질은 등방성을 갖는 횡단면이 층층이 쌓인 형태의 매질로 방향에 따라 강도, 변형, 탄성파 전파 특성이 변하기 때문에 기존의 알고리즘을 적용하지 못하거나 매우 복잡한 해법을 요구하는 문제가 있다. 등방성 매질과 다르게 횡등방성 매질은 S파 속도를 기반으로 한 음원 추적이 어렵기 때문에 기존의 S파를 이용하여 음원 추적을 하는 기법을 적용하는 것에 한계가 있다. 최소자승법과 차분근사법은 비선형 방정식의 풀이를 통해 음원의 위치를 결정하기 때문에 적절한 초기값을 대입하지 않으면 좋은 결과를 얻을 수 없다. 또한 방향에 따라 달라지는 탄성파 속도를 고려하려면 방정식 변수의 개수가 증가하여 함수 및 연립방정식 구성이 매우 복잡해진다. 분할근사법은 횡등방성 매질의 음원 추적에 적용이 불가능한 것은 아니지만 효율성이 매우 떨어지는 문제가 있다.

본 출원은 횡등방성 매질에 적용 가능한 음원 추적 방법을 제안하는 것을 기술적 과제로 한다.

본 출원은 정밀하고 효율적인 음원 탐지를 위한 센서 배열 방법과 요소 분할 방법을 제안하는 것을 기술적 과제로 한다.

본 출원의 기술적 과제는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제는 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원에 따른 음원 추적 시스템은, 매질을 분할하여 요소를 구성하도록 하는 요소 분할부; 상기 요소 분할부에 의해 분할된 각각의 요소에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 계산하는 연산부; 상기 연산부에 의해 계산된 데이터를 저장하는 데이터베이스부; 상기 매질 내부에서 발생한 음원에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 측정하는 측정부; 및 상기 데이터베이스부 및 측정부로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터의 값을 비교하여 음원 위치를 결정하는 음원 위치 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 요소 분할부는, 상기 음원 위치 결정부로부터 피드백 데이터를 수신하여 반복적으로 요소를 분할하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 복수의 센서 각각은, 상기 매질의 중심에 대하여 비대칭적으로 배열되는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 연산부는, P파 속도 프로파일을 이용하여 분할된 각각의 요소에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 계산하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 매질은, 등방성을 갖는 횡단면이 층층이 쌓인 횡등방성 매질인 것을 특징으로 한다.

본 출원에 따른 음원 추적 방법은, 매질을 복수개의 요소로 분할하는 단계; P파 프로파일을 이용하여 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간을 계산하는 단계; 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간 차이를 계산한 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 복수의 센서를 이용하여 상기 매질 내부에서 발생한 음원에 따른 P파 도달시간 차이를 측정하는 단계; 상기 데이터베이스에 저장된 데이터와 상기 복수의 센서에 의해 측정된 P파 도달시간 차이를 비교하여 비교값을 생성하는 단계; 및 상기 비교값의 오차를 계산하여 음원의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 음원 추적 결과의 정밀도의 기준값을 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 정밀도의 기준값을 고려하여 상기 매질을 복수개의 요소로 분할하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 복수의 센서를, 상기 매질의 중심에 대하여 비대칭적으로 배열하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 요소의 중심좌표를 측정하여 상기 요소에서 상기 복수의 센서까지의 거리 및 방향벡터를 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 계산된 거리 및 방향벡터를 이용하여 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간을 계산하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 음원의 위치를 결정하는 단계는, 상기 비교값의 오차를 이용하여 음원 추적 결과의 정밀도를 계산하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값과 동일한 경우 음원의 위치를 최종적으로 결정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값보다 낮은 경우 분할된 요소를 복수개의 요소로 다시 분할하는 것을 특징으로 한다.

본 출원에 따르면, 음원 추적 방법은 횡등방성 암반에 위치하고 있는 구조물(터널, 암반사면, 광산 등)의 모니터링에 적용될 수 있으므로 안전성 제고에 기여할 수 있다.

본 출원에 따르면, 등방성뿐만 아니라 횡등방성 매질에서의 음원 추적이 가능하므로 이를 바탕으로 프로그램을 개발하고 상용화하면 일정한 경제적 효과를 얻을 수 있다.

본 출원의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시예에 따른 음원을 추적하기 위한 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 음원 추적 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 P파 속도 프로파일을 나타내는 그래프이다.
도 4는 일 실시예에 따른 센서의 배열을 나타내는 그래프이다.
도 5는 일 실시예에 따른 요소 분할 방법의 구체적인 단계도이다.
도 6은 일 실시예에 따라 추적된 음원의 위치를 나타내는 도면이다.
도 7a 내지 도 7d는 일 실시예에 따른 음원 추적 방법의 오차율의 분포를 나타내는 그래프이다.

이하, 본 출원의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 출원은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 하나의 실시 예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 본 출원의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지 않는다.

도 1은 일 실시예에 따른 음원을 추적하기 위한 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 음원의 위치를 추적하는 시스템은 요소 분할부(100), 연산부(200), 데이터베이스부(300), 측정부(400), 음원 위치 결정부(500)를 포함한다. 다만, 시스템의 구성이 여기에 한정되는 것은 아니다.

요소 분할부(100)는 매질을 분할하여 요소를 구성하도록 한다. 요소 분할부(100)는 최소 오차를 갖는 요소 검출시 과다한 연산량이 요구되는 것을 방지하기 위해, 반복적으로 요소를 분할하도록 구현될 수 있다.

연산부(200)는 요소 분할부(100)에 의해 분할된 각각의 요소에서 센서까지의 거리 및 방향 벡터를 계산하고, P파 속도 프로파일을 이용하여 센서까지의 P파 도달시간을 계산한다. 연산부(200)는 각각의 요소에서 센서까지의 도달시간 차이를 계산하여 데이터베이스부(300)에 전송한다.

데이터베이스부(300)는 연산부(200)에서 P파 속도 프로파일을 이용하여 요소에서 센서까지의 도달시간 차이를 계산한 데이터를 저장한다. 데이터베이스부(300)에 저장된 데이터는 음원 위치 결정부(500)를 통해 피드백 되므로, 정밀도가 높은 데이터에 해당한다.

측정부(400)는 매질 내부에서 미세 균열이 발생하거나 성장하여 발생하는 미소 파괴음에 따른 P파 도달시간 차이를 측정한다. 측정부(400)는 센서를 통해 P파 도달시간 차이를 측정할 수 있고, 센서는 음원 추적 결과의 정확성을 높이기 위해 효율적으로 배열될 수 있다.

음원 위치 결정부(500)는 데이터베이스부(300) 및 측정부(400)로부터 얻은 데이터의 값을 비교한다. 음원 위치 결정부(500)는 데이터를 비교하여 최소 오차를 갖는 요소를 음원의 위치를 검출한 뒤 최종 음원 위치를 결정할 수 있다. 다만, 최소 오차를 갖는 요소의 정밀도가 낮은 경우, 피드백 데이터를 요소 분할부(100)에 전송하여 선택된 요소를 다시 분할하게 할 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 음원 추적 방법을 나타내는 순서도이다. 도 2를 참조하면, 본 출원에 따른 음원 추적 방법은 단계 1(S100) 내지 단계 12(S1200)을 통해 수행될 수 있다. 여기서 단계 1(S100) 내지 단계 12(S1200)은 음원을 추적하기 위해 수행되는 하나의 방법에 해당하는 것으로, 본 출원에 따른 음원 추적 방법은 단계 1(S100) 내지 단계 12(S1200)의 순서로만 수행되어야 하는 것은 아니다.

단계 1(S100)에서, 최적의 센서를 배열한 후 시험 테스트를 진행한다. 센서 배열은 음원 추적 결과의 정확성에 중요한 영향을 미치기 때문에 센서는 효율적으로 배열되어야 한다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 2차원 대상 매질을 예시로 하여 센서를 배열할 수 있다.

단계 2(S200)에서, 음원 추적 결과의 정밀도를 기준값 n으로 설정한다. 여기서 정밀도는 음원 추적을 위한 단일 요소의 크기일 수 있다. 정밀도가 낮은 경우(n이 낮은 경우) 음원 추적을 위한 단일 요소의 크기가 크기 때문에 음원 위치를 정확하게 결정하기에 어려움이 있고, 정밀도가 높은 경우(n이 높은 경우) 음원 추적을 위한 단일 요소의 크기가 작기 때문에 음원의 위치를 정확하게 결정할 수 있다.

단계 3(S300)에서, 정밀도를 고려하여 대상(요소)를 m개로 분할한다. 구체적으로, 형상 및 크기를 알고 있는 음원 추적 대상을 복수의 요소로 분할한다. 여기서 대상은 매질일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니고, 음원 추적이 가능한 대상이라면 어느 것이라도 무방하다. 대상을 복수의 요소로 분할하는 과정에서 요소의 초기값은 크게 설정할 수 있다. 예를 들어, 초기에는 m의 수치를 낮게 설정하여 단일 요소의 크기를 크게 설정할 수 있고, 음원을 추적하는 과정에서 m의 수치를 높여 단일 요소의 크기를 작게 하면서, 최종적으로 추적된 음원 위치의 정확도를 향상시킬 수 있다.

단계 4(S400)에서, i번째 요소의 중심좌표를 계산한다. 여기서 i는, 1≤i≤m 을 만족하는 정수이다. i번째 요소의 중심좌표는 적용한 좌표축과 요소 분할 방법에 따라 계산할 수 있다. 좌표축은 2차원의 대상의 경우 x축, y축을 사용하고 3차원의 대상의 경우 x축, y축, z축을 사용한다. 대부분의 경우 3차원의 대상 매질을 바탕으로 음원 추적을 하기 때문에, 여기서는 x축, y축, z축을 갖는 3차원 공간에서의 요소의 중심 좌표를 계산한다.

단계 5(S500)에서, i번째 요소에서 모든 센서까지의 거리 및 방향 벡터를 계산한다. 각각의 센서의 위치 좌표는 이미 알고 있으므로, i번째 요소의 중심 좌표와 각각의 센서의 위치 좌표를 통해 i번째 요소에서 모든 센서까지의 거리 및 방향 벡터를 계산할 수 있다.

단계 6(S600)에서, P파 속도 프로파일을 이용하여 센서까지의 도달시간(t)을 계산한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, P파 속도 프로파일은 탄성이론에 따라 임의의 방향으로 진행하는 프로파일일 수 있다. P파 속도 프로파일과 단계 5(S00)에서 계산한 방향 벡터를 이용하여 그 방향에 따른 P파 속도를 계산할 수 있고, 단계 5(S500)에서 계산한 거리를 그 방향에 따른 P파 속도로 나누어 P파의 도달시간(t)을 계산할 수 있다.

단계 7(S700)에서, i번째 요소에서 센서까지의 도달시간 차이(t)를 계산하여 데이터베이스를 구축할 수 있다. 구체적으로 i번째 요소까지의 도달시간(t)이 가장 짧은 센서의 도달 시간을 0으로 하고, 나머지 각각의 센서간의 도달시간 차이(t)에 대한 가상 데이터베이스를 구축할 수 있다.

단계 8(S800)에서, i=m인지 확인한다. i=m이라면 단계 10(S1000)으로 넘어가고, i=m이 아니라면 i=i+1을 하면서 단계 3(S300)으로 넘어간다. 이는 m개로 분할된 모든 요소에 대하여 센서까지의 도달시간 차이(t)에 대한 데이터베이스를 구축하기 위한 것이다. 단계 7(S700)을 통하여, 분할된 모든 요소에 대한 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구축할 수 있고, 이후에 데이터베이스에 구축된 데이터와 실제 측정된 데이터를 비교하여 음원의 위치를 추적할 수 있다.

단계 9(S900)에서, 실제 발생한 음원의 P파 도달시간을 각 센서에서 측정한 후 가장 작은 값을 0으로 하여 도달시간 차이(t)를 측정한다. 실제 발생한 음원은 매질 내부에서 미세 균열이 발생하거나 성장하여 발생하는 미소 파괴음일 수 있다.

단계 10(S1000)에서, 구축된 데이터베이스와 측정된 P파 도달시간 차이를 비교한다. 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 도달시간 차이(t') 데이터와 실제 발생한 음원의 P파 도달시간에 따른 도달시간 차이(t'')를 비교한다. 이를 통해 비교값을 생성할 수 있다.

단계 11(S1100)에서, 최소 오차를 갖는 요소를 선택한다. 이때, 오차는 상대제곱오차의 방식으로 계산할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 단계 10(S1000)에서 생성된 비교값을 통해 오차를 계산할 수 있고, 최소 오차를 갖는 요소를 검출하여 최초 음원의 위치로 결정할 수 있다. 이는 실제로 발생한 음원의 위치가 미리 구축되어 있는 데이터베이스에서 어떠한 요소에 속하는지 판단하는 것으로, i번째 요소의 데이터가 실제 발생한 음원에 따른 데이터와 최소 오차를 갖는 경우, i번째 요소의 중심 좌표를 실제 발생한 음원의 위치 좌표로 결정할 수 있다.

단계 12(S1200)에서, 단계 11(S1100)에 따른 음원 위치의 정밀도가 n인지 확인한다. 정밀도가 n인 경우 초기의 설정한 정밀도가 확보된 것으로 파악할 수 있고, 단계 11(S1100)에서 결정한 최초의 음원 위치를 최종 음원 위치로 결정한다. 정밀도가 n이 아닌 경우, 예를 들어, 정밀도가 초기의 설정한 값보다 낮아 더욱 정확한 정밀도의 확보가 필요한 경우, 단계 3(S300)으로 돌아가 요소를 다시 분할할 수 있다. 이때 m=m*m이 되므로, 기존의 m개로 분할된 요소는 m*m개로 분할될 수 있고, 음원 추적을 위한 단일 요소의 크기는 더욱 작아지게 된다.

도 3은 일 실시예에 따른 P파 속도 프로파일을 나타내는 그래프이다. 도 3에서, x축은 탄성파의 진행 방향과 횡등방성 매질 내의 등방평면의 수직벡터 사이의 각도이고, y축은 그에 따른 P파의 속도를 나타낸다.

음원 추적을 위해서는 음원에서 각 센서까지의 탄성파 도달 시간을 계산하는 것이 필수적이고, 이는 탄성파의 속도로부터 얻어진다. 일반적으로, 횡등방성 매질은 S파 속도를 기반으로 한 음원 추적이 어렵기 때문에 P파 속도 프로파일을 이용하여 음원 추적을 수행한다. 여기서 탄성파의 진행 방향과 횡등방성 매질 내의 등방평면의 수직벡터 사이의 각도를 0도, 45도, 90도로 변화시키며, P파의 속도를 측정하고, 동시에 0도 일때의 S파 속도를 측정하면 탄성 이론에 따라 임의의 방향으로 진행하는 P파 속도의 프로파일을 얻을 수 있다. 도시된 바와 같이, 각도가 0도, 45도, 90도 일 때의 P파 속도의 측정된 평균 값을 연결하여, 이론 곡선을 얻을 수 있고 이는 P파 속도의 프로파일로 볼 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, P파 속도의 최대값은 탄성파의 진행 방향과 매질의 등방평면이 평행한 경우(탄성파의 진행 방향과 횡등방성 매질 내의 등방평면의 수직벡터 사이의 각도가 90도인 경우)에서 측정되었다. 최대값은 각도가 90도인 경우 4441m/s로 나타나고, 최소값은 각도가 0도인 경우 3996m/s로 나타나며, 중간값은 각도가 45도인 경우 4212m/s로 나타난 것을 볼 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 4는 일 실시예에 따른 센서의 배열을 나타내는 그래프이다. 여기서 센서는 압전소자 센서(piezoelectric sensor)일 수 있다. 일반적으로 3차원 대상 매질의 음원 추적을 수행하지만, 대상 매질의 크기 및 형상을 일반화할 수 없기 때문에 원론적인 수준에서 2차원 대상 매질을 예시로 도시하였다.

도 4에 도시된 바와 같이, 센서 1 내지 센서 4에 의해 이루어진 다각형은 음원 발생 예상 위치를 충분히 포함하는 다각형이여야 한다. 즉, 음원에서 각각의 센서까지의 방향 모두가 다르도록 센서를 배열해야만 정확한 음원의 위치를 추적할 수 있다. 그리고, 대상 매질의 중심(여기서는 x축, y축이 만나는 원점) 및 x축, y축 각각에 대하여 대칭적인 위치에 센서를 배열하는 것을 지양해야 한다. 즉, 센서 1 내지 센서 4는 모두 중심, x축, y축을 기준으로 비대칭이 되도록 배열되어야 한다. 마지막으로, x축, y축 각각에 대한 센서 좌표의 개수는 균등하게 배열되어야 한다. 즉, 센서의 좌표는 모두 서로 다른 좌표를 가져야 하고, 여기서는 x1

x2

x3

x4, y1

y2

y3

y4인 경우로 볼 수 있다. 이는, 각 센서에서 요소까지의 도달시간 차이(t)가 동일하게 나타나는 경우를 피하기 위한 것으로, 각 센서에서 요소까지의 도달시간 차이(t)가 동일하게 나타나는 경우, 데이터베이스의 데이터와 측정부에서 측정한 데이터를 비교하여 상대제곱오차의 방식으로 오차를 계산하는 과정에서 정확한 음원의 위치를 결정하기 어렵다는 단점이 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 요소 분할 방법의 구체적인 단계도이다. 도 5는 분할근사법으로 요소를 분할하는 과정을 단계적으로 나타내고 있다.

분할근사법은 음원 추적 대상 매체를 복수개의 요소로 분할한 후 이를 잠재적인 음원으로 가정하는 방법을 의미한다. 전술한 바와 같이, 잠재 음원의 좌표(요소의 좌표)와 센서의 좌표를 바탕으로 거리를 구하고, 이를 탄성파 속도로 나누어 잠재적 음원에서 각 센서까지의 탄성파의 도달시간 차이를 계산한다. 이를 통해 데이터 베이스를 구축할 수 있고, 실제 미소 파괴음이 발생할 때 측정된 탄성파의 도달시간 차이를 데이터 베이스와 비교 후, 가장 작은 오차를 갖는 요소의 위치를 음원의 위치로 결정할 수 있다.

분할 근사법에 의해 분할된 단일 요소의 크기는 요구되는 결과의 정밀도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 분할된 요소의 수가 많아 단일 요소의 크기가 작아지게 되면 그만큼 정밀도는 높다고 볼 수 있다. 다만, 요소 분할 초기 단계에서 분할된 요소의 수를 많게 하면 요소를 생성하는 과정, 데이터베이스를 구축하는 과정, 최소 오차 요소를 검색하는 과정에서 과다한 연산량이 요구되므로, 처리 과정에 오랜 시간이 걸릴 수 있어 비효율적이다. 이와 달리, 본 출원은, 적절하게 매질을 분할하여 반복적으로 요소를 구성하는 방법을 구현할 수 있다. 예를 들어, 도 5a와 같이 대상 매질의 초기 요소를 크게 분할한 후 시험 오차와 비교한다. 이 때, 전술한 바와 같이, 최소 오차를 갖는 요소를 선택할 수 있고, 도 5b와 같이 선택된 요소를 다시 분할한다. 이를 통해서 정밀도가 확보되지 않으면 도 5c와 같이 선택된 요소를 다시 분할한다.

이와 같이, 본 출원에 따른 음원 추적 방법은, 요소 분할부(100)에서 단계(S400) 및 단계(S1200)을 통해 효율적으로 요소를 분할할 수 있다. 이는 초기 단계에서 높은 정밀도를 갖도록 요소를 분할하는 것에 비하여 요소를 생성하는 과정, 데이터베이스를 구축하는 과정, 최소 오차 요소를 검색하는 과정에서의 연산량을 줄일 수 있어 효율적이다.

도 6은 일 실시예에 따라 추적된 음원의 위치를 나타내는 도면이다. 도 6은 170mm*170mm*170*mm 크기의 시료를 x축, y축, z축 방향으로 각각 170등분하여 총 4913000개의 요소로 분할한 것이다. 정밀한 결과를 위해 각 요소를 1mm의 길이를 갖는 직육면체가 되도록 분할하였고, 요소의 중심을 잠재 음원의 위치로 가정하였을 때 추적된 음원의 위치를 나타낸 것이다. 여기서 검출한계(Threshold)를 30dB, 35dB, 40dB 각각으로 설정하였을 때의 음원의 위치를 나타내고 있다.

센서에서 측정된 신호들은 일정 시간 내에 취득되어야 동일한 음원에서 발생한 신호로 간주되고, 본 출원에서, 분할된 각 요소에서 센서까지 도달하는 시간차 중 최대값을 기준으로 음원정의 시간을 설정하였다. 도 6은 음원정의 시간 내 취득된 신호에 대하여, 도 2에 따른 음원 추적 방법을 적용한 결과, 복수개의 음원의 위치가 검출된 것을 도시하고 있다.

음원의 위치는 검출한계가 30dB인 경우 가장 낮은 오차율을 갖도록 측정되었고, 절대 오차 평균이 가장 낮게 나타나도록 측정되었다. 구체적으로, x축 방향 오차의 범위는 0.22mm 내지 14.44mm이고 평균은 3.27mm이고, y축 방향 오차의 범위는 0.25mm 내지 11.92mm이고 평균은 3.91mm이고, z축 방향 오차의 범위는 0.5mm 내지 11.5mm이고 평균은 5.27mm이고, 절대 오차의 범위는 1.6mm 내지 14.46mm이고 평균은 8.57mm으로 나타났으나 이에 한정되는 것은 아니다. 검출한계값에 따른 절대 오차 평균은 30dB인 경우 8.26mm, 35dB인 경우 9.17mm, 40dB인 경우 8.28mm로 30dB인 경우 가장 낮은 오차율을 갖도록 측정되었으나 큰 차이는 없다. 이는 일반적으로 검출한계 설정값에 큰 영향을 받는 기존의 음원 추적 방법에 비하여 일관적인 결과를 얻을 수 있어 유리하다고 볼 수 있다.

이와 같이, 본 출원에 따른 음원 추적 방법에 따르면, 요소를 매우 작은 크기로 분할하여도, 대다수의 음원 위치는 그 요소 내부에서 추적된다. 또한, 요소 내부에서 추적된 음원 위치가 거의 유사하므로 정확한 음원의 위치를 추적해낼 수 있다.

도 7a 내지 도 7d는 일 실시예에 따른 음원 추적 방법의 오차율의 분포를 나타내는 그래프이다. 구체적으로, 대상 물질을 한 변의 길이가 170mm인 정육면체로 가정하고, 오차를 한 변의 길이로 정규화 후 백분율로 나타낸 것이다. 도 7a는 음원 추적 방법의 절대 오차의 분포를, 도 7b는 음원 추적 방법의 x축 방향 오차의 분포를, 도 7c는 음원 추적 방법의 y축 방향 오차의 분포를, 도 7d는 음원 추적 방법의 z축 방향 오차의 분포를 도시하고 있다.

도 7a와 같이, 정규화된 절대 오차는 정규분포와 유사한 분포를 나타내는 것을 볼 수 있고, 평균은 5.04%이다. 도 7b 및 도 7c와 같이, 정규화된 x축 오차 및 정규화된 y축 오차는 유사한 분포를 나타내는 것을 볼 수 있다. 여기서 정규화된 x축 오차의 평균은 1.92%이고, 정규화된 y축 오차의 평균은 2.3%이다. 도 7d와 같이, 정규화된 z축 방향 오차는 분포 양상이 상이하게 나타내는 것을 볼 수 있고, 오차의 평균은 3.1%로 가장 크게 측정되었다. 이는 x축 및 y축 방향 센서 배열에 비하여 z축 방향 센서 배열을 단순하게 한 것에 대한 결과값으로 볼 수 있다. 전술한 바와 같이, 복수의 센서 각각이 중심, x축, y축, z축을 기준으로 비대칭이 되도록 배열되고, x축, y축, z축 각각에 대한 센서 좌표가 모두 서로 다른 좌표를 가지도록 배열된다면, 오차의 평균이 낮아질 수 있고 정확한 음원의 위치를 결정할 수 있다.

이와 같이, 본 출원에 따른 음원 추적 방법은, 센서를 비대칭 방식으로 배열함에 따라 오차의 평균을 낮추고 정확한 음원의 위치를 결정할 수 있고, 요소를 반복적으로 분할함에 따라 요소를 생성하는 과정, 데이터베이스를 구축하는 과정, 최소 오차 요소를 검색하는 과정에서의 연산량을 줄일 수 있으므로 정밀하고 효율적인 음원 탐지가 가능하다.

이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

100: 요소 분할부 200: 연산부
300: 데이터베이스부 400: 측정부
500: 음원 위치 결정부

Claims (12)

1. 매질을 분할하여 요소를 구성하도록 하는 요소 분할부;
   상기 요소 분할부에 의해 분할된 각각의 요소에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 계산하는 연산부;
   상기 연산부에 의해 계산된 데이터를 저장하는 데이터베이스부;
   상기 매질 내부에서 발생한 음원에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 측정하는 측정부; 및
   상기 데이터베이스부에 저장된 데이터와 상기 복수의 센서에 의해 측정된 P파 도달시간 차이를 비교하여 비교값을 생성하고, 상기 비교값의 오차를 계산하여 음원의 위치를 결정하는 음원 위치 결정부를 포함하되,
   상기 음원 위치 결정부는 상기 비교값의 오차를 이용하여 음원 추적 결과의 정밀도를 더 계산하며, 상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값과 동일한 경우 음원의 위치를 최종적으로 결정하며,
   상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값보다 낮은 경우 분할된 요소는 복수개의 요소로 다시 분할되되, 다시 분할되는 복수개의 요소의 크기는 종래 분할된 요소의 크기보다 작으며,
   상기 복수의 센서는 상기 매질의 중심에 대하여 비대칭적으로 배열되어 X 축, Y축, Z축 각각에 대한 센서 좌표가 모두 상이한 것을 특징으로 하는, 음원 추적 시스템.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 연산부는, P파 속도 프로파일을 이용하여 분할된 각각의 요소에서 복수의 센서까지의 P파의 도달시간 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는, 음원 추적 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 매질은, 등방성을 갖는 횡단면이 층층이 쌓인 횡등방성 매질인 것을 특징으로 하는, 음원 추적 시스템.
6. 매질을 복수개의 요소로 분할하는 단계;
   P파 프로파일을 이용하여 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간을 계산하는 단계;
   상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간 차이를 계산한 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계;
   상기 복수의 센서를 이용하여 상기 매질 내부에서 발생한 음원에 따른 P파 도달시간 차이를 측정하는 단계;
   상기 데이터베이스에 저장된 데이터와 상기 복수의 센서에 의해 측정된 P파 도달시간 차이를 비교하여 비교값을 생성하는 단계; 및
   상기 비교값의 오차를 계산하여 음원의 위치를 결정하는 단계를 포함하되,
   상기 음원의 위치를 결정하는 단계는 상기 비교값의 오차를 이용하여 음원 추적 결과의 정밀도를 계산하는 것을 포함하고,
   상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값과 동일한 경우 음원의 위치가 최종적으로 결정되며,
   상기 음원 추적 결과의 정밀도가 기설정된 기준값보다 낮은 경우 분할된 요소는 복수개의 요소로 다시 분할되되, 다시 분할되는 복수개의 요소의 크기는 종래 분할된 요소의 크기보다 작으며,
   상기 복수의 센서는 상기 매질의 중심에 대하여 비대칭적으로 배열되어 X 축, Y축, Z축 각각에 대한 센서 좌표가 모두 상이한 것을 특징으로 하는, 음원 추적 방법.
7. 삭제
8. 삭제
9. 제6항에 있어서,
   상기 요소의 중심좌표를 측정하여 상기 요소에서 상기 복수의 센서까지의 거리 및 방향벡터를 계산하는 단계를 더 포함하고,
   상기 계산된 거리 및 방향벡터를 이용하여 상기 요소에서 복수의 센서까지의 P파 도달시간을 계산하는 것을 특징으로 하는, 음원 추적 방법.
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제

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