음향스캐너 보간 오차 개선을 위한 알고리즘 = An algorithm for reducing interpolation error of acoustic scanner

관심 영역에 대한 음압 분포를 가시화하는 것은 소음원의 위치를 찾는 것에 도움이 될 수 있고 음압 분포를 가시화하는 것은 소음을 줄이기위해 제어해야하는 위치를 결정하는데 사용될 수 있다. 음향스캐너는 측정된 음압을 이용하여 음압 분포를 가시화하기 위한 장비로 역거리 가중 기법을 이용하여 측정하지 않은 지점에서의 음압을 예측할 수 있다. 음압 분포 예측을 하기 위해 사용되는 역거리 가중기법은 간단하여 많은 분야에서 사용되고 있지만 보간법 자체의 단점을 가지고 있다. 두 점 사이를 보간하는 경우 그 결과값이 주어진 두 값보다 작은, 즉 굴곡현상이 발생하고 이것은 보간 오차를 증가시키는 원인이 된다. 본 연구의 목적은 움직이는 하나의 마이크폰을 사용하여 측정한 값으로부터 측정하지 않은 지점에서의 음압을 예측하기 위한 방법을 제안하는것에 있다. 이 목적을 달성하기 위해 다음의 세가지로 문제를 정의할 수 있다. 먼저 어떻게 측정할 것인지와 관련된 측정의 문제이다. 관심을 가지고 있는 영역에 음압 측정을 위해 하나의 마이크로폰을 사용하게 되다. 따라서 측정점의 위치와 측정된 음압이 저장되는 위치가 다를 수 있고 마이크로폰의 이동 속도에 따라서 측정값에 영향을 주게 된다. 이런 영향을 알아보기 위해 측정 오차가 어떻게 발생하고 측정 값에 어떤 영향을 주는지 연구해야한다. 또한 마이크로폰을 이동하며 측정시 음압 신호를 측정하기 위한 마이크로폰의 한계속도를 알아야한다. 둘째, 측정값으로부터 측정하지 않은 지점에서의 음압 레벨(dB)를 어떻게 예측하느냐와 관계된 예측의 문제 이다. 본 연구에서는 단극 음원에 의해 공간상에 형성되는 음압의 특성을 사용하는 모델 함수들의 선형 조합으로 음압 분포를 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 제안 알고리즘은 비교적 간단하게 음압 분포 예측이 가능하지만 제한 사항을 가지고 있다. 만약 측정 점 간의 거리가 모델 함수의 3dB 밴드폭의 60% 이상이 되는 경우 제안 알고리즘을 사용하여 구한 음압의 오차가 기존 보간법인 IDW의 오차보다 커질 수 있다. 마지막으로 제안 알고리즘을 통해 예측된 음압분포를 어떻게 평가할 것인가의 문제이다. 예측 결과를 평가하기 위해 공간 평균 오차와 MAC 값을 이용하여 예측 결과를 비교하고자 한다. 또한 각 방법의 연산 횟수 비교를 통해 제안 알고리즘을 통해 얼마나 빠르게 예측 가능한지 비교한다. 이를 위해 컴퓨터 모사 실험과 스피커를 이용한 음장에서 측정값을 이용하여 음압 분포 예측시 결과를 비교한다. 제안 알고리즘의 경우 마이크로폰의 이동 속도에 대한 한계점을 가지고 있지만 제안 알고리즘을 이용하여 기존 방법인 역 거리 가중 기법에 비해 비슷한 수준의 속도로 음압 분포를 예측할 수 있고 예측 결과의 오차를 줄일 수 있다.
Advisors
김양한researcherKim, Yang-Hannresearcher
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2011
Identifier
467572/325007  / 020093159
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학전공, 2011.2, [ iv, 115 p. ]

Keywords

음압; 음향스캐너; 보간 오차; Interpolation error; Sound Pressure; Acoustic scanner

URI
http://hdl.handle.net/10203/45846
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=467572&flag=t
Appears in Collection
ME-Theses_Master(석사논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.
  • Hit : 218
  • Download : 0
  • Cited 0 times in thomson ci

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0