DOI QR코드

DOI QR Code

동해에서 경험직교함수 기법을 이용한 수온과 소나성능 변화 연구

A study on the variations of water temperature and sonar performance using the empirical orthogonal function scheme in the East Sea of Korea

  • Young-Nam Na (Agency for Defense Development (Maritime Technology R & D Institute)) ;
  • Changbong Cho (Agency for Defense Development (Maritime Technology R & D Institute)) ;
  • Su-Uk Son (Agency for Defense Development (Maritime Technology R & D Institute)) ;
  • Jooyoung Hahn (Agency for Defense Development (Maritime Technology R & D Institute))
  • 투고 : 2023.08.31
  • 심사 : 2023.11.13
  • 발행 : 2024.01.31

초록

수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.

For measuring the performance of passive sonars, we usually consider the maximum Detection Range (DR) under the environment and system parameters in operation. In shallow water, where sound waves inevitably interacts with sea surface or bottom, detection generally maintains up to the maximum range. In deep water, however, sound waves may not interact with sea surface or/and bottom, and thus there may exist shadow zones where sound waves can hardly reach. In this situation, DR alone may not completely define the performance of each sonar. For complete description of sonar performance, we employ the concept 'Robustness Of Detection (ROD)'. In the coastal region of the East Sea, the spatial variations of water masses have close relations with DR and ROD, where the two parameters show reverse spatial variations in general. The spatial and temporal analysis of the temperature by employing the Empirical Orthogonal Function (EOF) shows that the 1-st mode represents typical pattern of seasonal variation and the 2-nd mode represents strength variations of mixed layers and currents. The two modes are estimated to explain about 92 % of the variations. Assuming two types of targets located at the depths of 5 m (shallow) and 100 m (deep), the passive sonar performance (DR) gives high negative correlations (about -0.9) with the first two modes. Most of temporal variations of temperature occur from the surface up to 200 m in the water column so that when we assume a target at 100 m, we can expect detection performance of little seasonal variations with passive sonars below 100 m.

키워드

과제정보

This work was supported by the ROK government in 2023 under the contract No. 922012301.

참고문헌

  1. J.-Y. Yun, L. Magaard, K. Kim, C.-W. Shin, C. Kim, and S. K. Byun, "Spatial and temporal variability of the North Korean cold water leading to the near-bottom cold water intrusion in Korea Strait," Prog. Oceanogr. 60, 99-131 (2004). 
  2. S.-H. Lim and G.-H. Ryu, "Underwater acoustic environment and low frequency acoustic transmission in the sub-polar front region of the East Sea" (in Korean), J. KIMST. 12, 415-423 (2009). 
  3. H.-R. Kim and J.-W. Choi, "A study on the detection performances of the integrated sonar system operated by surface vessel in the mesoscale eddy in the Southwestern East Sea" (in Korean), J. KNST. 3, 20-45 (2020). 
  4. W.-K. Kim, C.-B. Cho, J.-S. Park, J. Hahn, and Y. Na, "Effects of warm eddy on long-range sound propagation in the East Sea" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 34, 455-462 (2015). 
  5. Y. Na, S. U. Son, J. Hahn, and K. Lee, "Simulation of acoustic waves horizontal refraction using a three-dimensional parabolic equation model," J. Acoust. Soc. Kr. 41, 131-142 (2022). 
  6. J.-H. Lee, J.-S. Kim, J.-S. Yoo, Y. H. Byun, and J.-H. Cho, "Optimal search depth for the sonar systems in a range dependant ocean environment" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 27, 47-56 (2008). 
  7. S.-H. Yeom, S. Yoon, H. Yang and W. Seong, "Analysis of statistical characteristics of bistatic reverberation in the East Sea" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 41, 435-445 (2022). 
  8. P. Mcdowell, Environmental and statistical performance mapping model for underwater acoustic detection systems, (Ph.D. thesis, University of New Orleans, 2010). 
  9. W. J. Emery and R. E. Thomson, Data Analysis Methods in Physical Oceanography (Pergamon press, Lexington, 1998), pp. 336-350. 
  10. M. B. Porter and H. P. Bucker, "Gaussian beam tracing for computing ocean acoustic fields," J. Acoust. Soc. Am. 82, 1349-1359 (1987). 
  11. Y.-N. Na, Y.-G. Kim, S. Kim, C. B. Cho, H.-S. Kim, Y. Lee, and S. H. Lee, "Development of submarine acoustic information management systems," J. Acoust. Soc. Kr. 24, 46-53 (2005).