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김범규 (한국해양과학기술원) 장원두 (부경대학교) 김한수 (한국해양과학기술원) 김선효 (한국해양과학기술원) 강돈혁 (한국해양과학기술원) 김미라 (한국해양과학기술원) 강동현 (부경대학교) 조성호 (한국해양과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제3호(통권 제544호)
발행연도
2023.3
수록면
61 - 68 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.3.61

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해양에서 인간에 의해 발생하는 대부분의 소음은 어업 및 상업 운송과 관련된 선박 방사소음이 주요한 원인이다. 최근 선박 소음을 자동으로 탐지하기 위한 방법으로 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 1분 단위로 분할한 선박소음 신호 기반의 스펙트로그램 이미지를 합성곱 신경망 기반 학습을 수행하여 근거리 선박소음 및 배경소음을 자동으로 탐지하는 연구를 수행하였다. 현재까지 많이 사용되고 있는 합성곱 신경망 모델인 Inception-V3, ResNet-50, VGG-16와 본 연구에서 제안한 모델을 이용하여 1분 단위의 선박소음을 학습 및 평가를 수행하였다. 분석 결과 F1 점수는 모델별로 각각 Inception-V3 97.42%, ResNet-50 98.42%, VGG-16 98.16%, 제안된 모델은 97.88%로 나타나 선박소음을 탐지함에 있어 준수한 성능이 나타났다. 이 때, 제안된 모델은 F1 점수가 가장 높게 나타난 ResNet-50 모델에 비해 약 1/8의 적은 파라미터로 동등한 탐지 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 추후에는 다양한 선박소음 및 선박자동식별장치(AIS, Automatic Identification System) 자료를 동시에 활용하여 원거리 선박소음 또한 자동으로 탐지가 가능할 것으로 판단된다.
#Underwater acoustics #Shipping noise #Deep learning #Convolutional neural network (CNN)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
J. W. Choi and D. G. Han, "Analysis of Characteristics of Underwater Ambient Noise Measured at the Coasts of Korea," Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference, pp. 107, Hoengseong, Republic of Korea, Oct. 2016. google schola S. H. Kim, S. K. Jung, D. H. Kang, M. R. Kim and S. H. Cho, "Application of the artificial intelligence for automatic detection of shipping noise in shallow-water," The Journal of the Acoustical Society of Korea, Vol. 39, No. 4, pp. 279-285, Jul. 2020. google schola R. J. Urick, Principles of Underwater Sound, 3rd ed, McGraw-Hill, pp. 202-233, 1983. google schola S. B. Kim, "A study on the sources of ambient sea noise in the coastal water of pusan," Journal of the Korean Society of Fisheries Technology, Vol. 26, No. 2, pp. 180-183, 1990. google schola X. Lurton, An introduction to underwater acoustics 2nd ed, Springer, Heidelberg, 2002. google schola

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