수동소나 (Passive Sonar)
쉽게 풀면
소리를 쏘지 않고 상대방이 내는 소리만 조용히 들어서 위치를 알아내는 방식이다.
왜 중요한가
수동소나는 자기 신호를 내지 않고 표적의 방사소음만 듣기 때문에 잠수함 운용과 대잠 초계의 기본 감시 수단이며, 소음원 식별·방위 추적·빔형성 연구가 모두 이 체계를 전제로 이루어집니다. 최근에는 해양포유류 관측이나 선박 소음 지도 작성처럼 민간 해양음향 연구에서도 같은 원리가 널리 쓰입니다. 송신을 하지 않아 자함 위치가 노출되지 않으므로 은밀한 감시와 조기 경보가 필요한 임무의 기본 수단으로 쓰입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
예인선배열소나로 수신한 저주파 방사소음의 협대역 성분을 분석해 접근 중인 선박의 종류를 식별한다.
표적이 내는 소음의 세기가 속력에 따라 달라지기 때문에, 같은 표적이라도 운용 조건에 따라 수동소나의 탐지 가능 거리가 달라질 수 있음을 보여주는 서술이다.
조금 더 깊게 보면
수동소나는 방위는 잘 알 수 있지만 거리를 직접 재지 못하므로, 표적운동분석(TMA)이라는 별도의 추정 과정이 필요합니다. 탐지 성능은 표적의 소음 세기와 해양환경소음의 비율로 정해지므로, 상선 통행이 많은 해역에서는 성능이 크게 떨어집니다. 능동소나와 달리 표적이 정숙해질수록 대응할 방법이 줄어든다는 것이 근본적 한계입니다. 방사소음 스펙트럼은 프로펠러 날개수와 회전수에 따른 협대역 성분과 기계 소음에 의한 광대역 성분으로 구성되며, 협대역 성분의 주파수를 분석해 표적의 종류나 개별 함정을 식별하는 기법이 소음원 분석의 핵심입니다. 최근에는 인공지능 기반 분류기가 사람의 청음 숙련도에 의존하던 식별 작업을 보조하는 방향으로 연구되고 있습니다. 최근에는 여러 개의 수동소나 자료를 융합해 단일 센서보다 정확한 위치를 추정하는 다중센서 융합 기법이 연구되고 있습니다. 협대역 분석에 쓰이는 주파수 해상도가 높을수록 식별 정확도는 좋아지지만 긴 관측 시간이 필요해 신속한 판단과 상충됩니다.
주의할 점
수동소나는 자함 노출을 피할 수 있지만 표적이 방사소음을 낮추면 탐지거리가 급격히 줄어드는 한계가 있다.