소수 센서 계측 기반 선체 진동 및 수중방사소음 통합 추정을 위한 인공지능

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확장요약문

선박의 수중방사소음(Underwater Radiated Noise, URN)은 해양 환경 영향 평가와 선박의 음향 성능 관리에 있어 중요한 요소이다. 수중방사소음을 직접 계측하기 위해서는 수중 음향 계측 시스템과 적절한 시험 환경이 요구되며, 실제 운항 환경에서 이를 지속적으로 계측하는 데에는 공간적, 경제적 제약이 존재한다. 또한 대형 선박의 전체 선체 진동 응답을 다수의 센서를 이용하여 계측하는 것 역시 현실적인 한계를 가진다. 본 연구에서는 소수의 센서 계측 정보로부터 선체 진동과 수중방사소음을 통합적으로 추정하기 위한 인공지능 기반 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제한적으로 계측된 선체 진동 정보로부터 선체 전반의 진동 응답을 추정하고, 구조응답과 수중방사소음 사이의 연계 특성을 함께 학습함으로써 수중방사소음까지 예측할 수 있도록 구성된다. 이를 통해 직접 계측이 어려운 선체의 공간적 진동 정보를 보완하는 동시에, 구조진동 정보에 기반한 방사소음 추정이 가능하도록 한다. 축소 선박 모형에서 획득한 계측 데이터를 이용하여 제안된 방법의 추정 성능을 평가하고, 소수 센서 조건에서 선체 진동 및 수중방사소음의 통합 추정 가능성을 검토한다. 본 연구는 향후 제한된 계측 환경에서 선박의 구조 및 음향 상태를 지속적으로 파악하기 위한 인공지능 기반 모니터링 및 디지털 트윈 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.