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정완섭 정인지 정정호 정준선 정철웅 정현열 조완호 진용옥 차일환 최민주 최성욱 최영지 최정우 최지웅 최홍섭 추영민 팽동국 하강렬 한동균 한동연 한은준 한찬훈 홍우영 홍정표 홍지영2026년 병오년(丙午年), 도약하는 적토마의 기운을 받아 회원 여러분의 가정에 건강과 행복이 가득하고, 연구와 학문적 성취에서도 괄목할 만한 발전이 있는 한 해가 되기를 기원합니다. 지난해 우리 한국음향학회 학술지는 회원님들의 헌신적인 노력과 참여 덕분에 내실을 다지며 한 단계 더 성장할 수 있었습니 다. 2013년 한국연구재단 우수 등재학술지로 선정된 이래, 2019년 Scopus 등재, 2021년 ESCI 등재를 거치며 국제적 학술지로 서의 입지를 공고히 해왔습니다. 특히 Scopus CiteScore는 2021년 0.3에서 시작하여 매년 꾸준한 상승세를 보이며 2024년 기준 0.6으로 우리 학술지의 영향력이 국내외적으로 확대되고 있음을 증명하고 있습니다. 2025년에는 총 5권의 특집호를 기획하여 최신 연구 동향을 공유하였고, 이는 학문의 융복합화를 선도하는 중요한 플랫폼 역할을 하였습니다. 이 과정에서 수고해 주신 객원 편집위원님, 심사위원님, 그리고 논문을 투고해 주신 저자 여러분께 깊은 감사의 말씀을 드립니다. 2026년에도 우리 학술지는 변화하는 학술 환경에 발맞추어 다음과 같은 사항들을 중점적으로 추진하고자 합니다. 1. 투고 및 심사 시스템의 안정화와 효율성 증대 도입을 고려하고 있는 차세대 논문투고심사시스템을 바탕으로, 투고부터 출판까지의 전 과정을 더욱 효율적이고 투명하 게 운영하겠습니다. 저자분들의 편의성을 극대화하고, 분야별 전문 편집위원님들을 중심으로 심사의 엄정함을 유지하되 신속한 판정이 이루어지도록 노력하겠습니다. 2. 특집호 활성화를 통한 융복합 연구 선도 올해에도 5가지 주제의 시의성 있는 특집호를 기획하고 있습니다. 기존 음향학 분야뿐만 아니라 인접 학문과의 융복합 연구를 적극 수용하여, 회원님들의 다양한 연구 성과가 폭넓게 공유될 수 있는 장을 마련하겠습니다. 3. 연구 의욕 고취를 위한 다양한 시상 제도 운영 회원님들의 성원에 보답하고 우수한 연구 성과를 격려하기 위해, 당해 연도에 출판된 논문 중 최우수 및 우수 논문상 시상을 지속합니다. 아울러 지난해부터 확대 시행된 '젊은 음향학자상'과 '학생논문상'을 통해 신진 연구자들의 활발한 학술 활동을 독려하겠습니다. 4. 국내외 평가 지표 관리 및 위상 강화 한국연구재단 등재지, Scupus 유지뿐만 아니라 SCIE 진입을 목표로 논문의 질적 향상을 도모하겠습니다. 이를 위해 국제적 기준에 부합하는 편집 형식을 지속적으로 보완하고, 인용 지수 향상을 위한 다각적인 노력을 기울이겠습니다. 학술지의 주요 발행 정보는 예년과 동일하고 다음과 같습니다. ∙발행일정: 1월부터 매 홀수 월 마지막 날 출간 ∙분야분류: American Institute of Physics, Physics and Astronomy Classification Schemes (PACS) 학문 분야 분류 ∙투고규정: 논문의 그림, 표, 참고 문헌 작성 기준 준수 존경하는 회원 여러분, 학술지의 발전은 편집위원회의 노력만으로는 불가능합니다. 회원님들의 애정 어린 관심과 수준 높은 논문 투고야말로 우리 학회가 세계적인 학회로 발돋움하는 가장 큰 원동력입니다. 올해도 회원님들의 빛나는 연구 성과들이 우리 학술지를 통해 널리 퍼져 나가기를 기대합니다. 2026년 병오년 새해에, 편집위원장 올림금번 제35대 회장으로 취임하게 된 이강덕입니다. 오랜 역사와 전통을 자랑하는 우리 학회가 저에게 이 막중한 소임을 맡겨 주신 데 대하여 깊은 감사와 함께 무거운 책임감을 느낍니다. 지난 수십 년간 선배님들께서 일궈오신 학문적 깊이와 회원 간의 끈끈한 유대, 그리고 산·학·연이 조화를 이루며 한국 음향학을 세계 무대에 알린 값진 유산을 소중히 여기며, 저는 이 전통을 흔들림 없이 계승·발전시켜 나가고자 합니다. 변화의 물결이 거세게 밀려오는 시대이지만, 본질을 지키는 것이야말로 진정한 혁신의 토대가 된다는 믿음으로 학회의 근간을 더욱 굳건히 다지겠습니다. 운영 방향에 있어서는 전통을 준수하면서도 시대의 요구에 부응하는 유연성을 잃지 않겠습니다. 무엇보다 산·학·연 각 부문의 인화와 단결을 최우선 가치로 삼아, 대학의 창의적 연구와 산업의 실용적 수요, 연구기관의 선도적 탐구가 서로를 북돋우며 시너지를 창출할 수 있도록 가교 역할을 강화하겠습니다. 또한 각 위원회와 분과, 지역지회들이 자율적이고 창의적인 운영을 펼칠 수 있도록 불필요한 규제를 최소화하고 지원을 확대하여, 회원 한 분 한 분의 열정이 학회 전체의 활력으로 이어지게 하겠습니다. 음향학이라는 학문은 소리를 다루지만, 그 본질은 사람의 마음을 움직이고 세상을 연결하는 일입니다. 우리 모두가 한마음으로 그 연결의 끈을 더욱 단단히 묶어갈 때, 한국음향학회는 또 한 번의 도약을 이룰 수 있으리라 확신합니다. 마지막으로, 다가오는 음력 설 연휴를 맞이하여 회원 여러분 가정마다 따뜻한 웃음과 평안이 가득하고, 소중한 이들과의 시간이 더욱 값지고 행복으로 채워지기를 진심으로 기원합니다. 부모님께 드리는 효(孝), 자녀와 나누는 사랑, 그리고 오랜 친구와의 정(情)이 모두 풍성한 명절이 되시길 빕니다. 병오년 붉은 말띠 해, 함께 힘차게 달려 나아갑시다. 감사합니다. 사단법인 한국음향학회 회장 CONTENTS Optimization of centrifugal fan for clothes dryer using transfer learningbased multi fidelity modeling ·································································· Munseong Hwang, Cheolung Cheong, Sungdae Cho, and Jinho Choi1 Investigation into the generation mechanism of two phase flow induced noise in a bidirectional pump during washing machine drain operation ··················································· Sangjin Lee, Sangheon Lee, Cheolung Cheong, Hae-chan Kim, and Jinho Choi13 Passive target localization using ambiguity map from multiple passive DIFAR sonobuoys ··································································· Donguk Kim, Jongkwon Choi, Wooyoung Hong, and Keunhwa Lee23 Mechanical modeling of a shell horn for automobiles considering nonlinear stiffness of the diaphragm ························································ Junsu Lee, Jungon Kim, Dongwook Yoo, Incheol Kim, and Wonkyu Moon33 Perception based sensory indicators in acoustic environment research: A scroping review ········································································ Geon-Hee Kim, Su-Bi Kim, Wan-Ki Moon, and Joo-Young Hong41 Performance improvement of a speech enhancement model based on two stage training method by transforming latent vectors ····················································································· Seorim Hwang, Youngcheol Park, and Sung Wook Park55 Sound based multisensory interventions for sleep: A scoping review ······································································································ Nahyun Kim, Sojeong Yun, and Eunju Jeong62 Analysis of regional variation in false killer whale whistles near Hawaiian Islands ························································ Jongmin Ahn, Wanjin Kim, Geun-Ho Park, In-Soo Kim, and Dong-hun Lee85 ▪Society News and Information ······················································································································ i 본 사업은 기획재정부의 복권기금 및 과학기술정보통신부의 과학기술진흥 기금으로 추진되어 사회적 가치 실현과 국가 과학기술 발전에 기여합니다. THE ACOUSTICAL SOCIETY OF KOREA Vol.45, No.1January 2026한국음향학회지 제45권 제1호 pp. 1～12 (2026) The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) https://doi.org/10.7776/ASK.2026.45.1.001 pISSN : 1225-4428 eISSN : 2287-3775 †Corresponding author: Cheolung Cheong (ccheong@pusan.ac.kr) School of Mechanical Engineering, Pusan National University, 2, Busandaehak-ro 63beon-gil, Geumjeong-gu, Busan 46241, Republic of Korea (Tel: 82-51-510-2311, Fax: 82-51-514-7640) Copyrightⓒ 2026 The Acoustical Society of Korea. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 Optimization of centrifugal fan for clothes dryer using transfer learningbased multi fidelity modeling 황문성, 1 정철웅, 1† 조성대, 2 최진호 2 (Munseong Hwang, 1 Cheolung Cheong, 1 † Sungdae Cho, 2 and Jinho Choi 2 ) 1 부산대학교 기계공학부, 2 LG 전자 (Received December 23, 2025; revised January 20, 2026; accepted January 23, 2026) 초 록: 본 연구는 의류 건조기 팬 시스템의 공력 성능개선을 위해 딥러닝 기반 다중충실도 최적화 설계 과정을 제안한 다. 최적화 대상은 건조 성능에 지배적인 영향을 미치는 다익 원심 팬과 스크롤이며, 임펠러 입·출구각에 스크롤 컷오프 각도과 운전 압력을 추가하여 설계 공간을 확장하였다. 본 연구는 전이 학습 기법을 도입하여 확장된 설계 공간에서의 데이터 구축 비용을 최소화하였다. 먼저, 2차원 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)기반의 전산 해 석을 통해 유동 결과를 확보하였으며, 이러한 데이터를 저충실도 데이터로 사전 학습시켰다. 이후, 새로운 변수가 포함 된 데이터에 대해 전이학습을 수행하였다. 이후, Automated Machine Learning(Auto-ML)을 통해 최적의 심층신경망 (Deep Neural Network, DNN) 대리모델을 구축하였다. 연구 결과로서 제안된 모델은 기존의 다중충실도 모델 대비 유사한 예측 정확도를 유지하면서도 필요 학습 데이터 수를 약 35 % 절감하는 효율성을 보였다. 도출된 설계 인자의 최적값을 적용한 검증 결과에서는 기준 모델 대비 유량이 약 24 % 향상됨을 확인하였다. 3차원 CFD로 검증한 결과, 예측 모델의 오차는 약 1.4 %로 확인되었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 설계 과정은 학습 데이터 구축 비용을 절감 하면서도 팬 시스템의 공력 최적화에 효과적임을 입증하였다. 핵심용어: 다익 원심팬, 전이 학습, 다중충실도, 대리모델, 최적설계 ABSTRACT: This study proposes a deep learning-based multi-fidelity optimization design process to improve the aerodynamic performance of a clothes dryer fan system. The optimization targets are the multi-blade centrifugal fan and scroll, which have a dominant influence on drying performance. The design space was expanded by adding the scroll cutoff angle and operating pressure to the impeller inlet and outlet angles. To minimize data generation costs within this expanded design space, transfer learning was employed. First, flow results obtained through 2D Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations were used to pre-train the model as low-fidelity data. Subsequently, transfer learning was performed on datasets containing the new variables. Then, an optimal Deep Neural Network (DNN) surrogate model was constructed using Automated Machine Learning (Auto-ML). The results indicate that the proposed model achieved a 35 % reduction in the required training data while maintaining prediction accuracy comparable to conventional multi-fidelity models. Validation using the derived optimal design parameters confirmed that the flow rate improved by approximately 24 % compared to the baseline model. Furthermore, verification via 3D CFD revealed a prediction error of approximately 1.4 %. In conclusion, this study demonstrates that the proposed design process is effective for the aerodynamic optimization of fan systems while reducing data generation costs. Keywords: Multi-blade centrifugal fan, Transfer learning, Multi-fidelity, Surrogate model, Optimization design PACS numbers: 43.28.Ra, 43.28.Py 1황문성, 정철웅, 조성대, 최진호 한국음향학회지 제 45 권 제 1 호 (2026) 2 I. 서 론 최신 의류 건조기는 기본적인 건조 기능을 넘어 위생 관리 및 미세먼지 제거 등 다양한 부가 기능을 제공하며 필수 가전제품으로 자리 잡고 있다. 건조 기의 핵심 성능지표인 건조시간은 내부 순환 유량 에 의해 결정되며, 이는 팬 시스템의 공력 성능과 직 결된다. 따라서 건조시간을 단축하고 에너지 효율 을 높이기 위해서는 높은 유량을 확보할 수 있는 고 효율 팬 시스템의 개발이 필수적이다. 이에 본 연구 에서는 건조기 내부에 장착된 다익 원심팬을 대상 으로 공력 성능을 효율적으로 극대화하기 위한 형 상 최적화를 수행하여, 건조 성능 향상을 달성하고 자 한다. 의류 건조기용 원심팬 및 공기 배출 시스템을 대상 으로, 공력 성능을 향상 시키기 위한 연구가 활발히 수행되어왔다. Choi et al. [1] 은 원심팬, 입·출구 덕트, 하우징을 포함한 의류 건조기 배기 시스템 전체에 대해 3차원 Reynolds Averaged Navier-Stokes(RANS) 기반의 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석을 적용하였다. 해당 연구는 팬 날개의 입· 출구각을 설계 변수로 선정하고 반응표면법(Response Surface Methodology, RSM) 기반의 최적 설계를 수행 하여, 최적 블레이드 적용 시 유량 성능을 향상 시켰 다. Cho et al. [2] 은 의류 건조기 순환 원심팬 시스템을 대상으로 2차원 및 3차원 RANS 기반의 수치해석을 수행하였다. 이때, 2차원 RANS와 3차원 RANS 결과 를 각각 저충실도(Low-Fidelity, LF)와 고충실도(High- Fidelity, HF) 데이터로 활용하는 다중충실도 인공신 경망(Artificial Neural Network, ANN) 기반의 최적화 설계기법을 제안하였다. 연구 결과로서 스크롤 컷 오프 각도와 날개 입·출구각을 설계 변수로 하여 유 량 성능 최적화를 수행하였으며, 2차원 해석 수준의 연산 비용으로 3차원 해석에 근접한 성능 예측 정확 도를 확보하였다. 이를 통해 약 24 %의 유량 성능 향 상을 달성하였다. 한편, 의류 건조기뿐만 아니라 다양한 응용 분야 의 다익 원심팬을 대상으로 한 형상 최적화 연구 또 한 다수 보고되고 있다. Han과 Maeng [3] 은 스크롤 컷 오프 형상 최적화를 위해 컷오프 각도와 반경을 설 계 변수로 설정하고, 반응표면법을 활용하여 팬의 전체 효율 고려한 설계를 수행함으로써 최적의 컷 오프 각도 및 설계 조건을 도출하였다. Kim et al. [4] 은 주거용 환기 시스템의 다익 원심팬을 대상으로 스크 롤 컷오프 각도, 스크롤 확산 각도, 허브 비, 블레이드 출구각 등 네 가지 주요 인자를 설계 변수로 선정하 였다. 해당 연구는 반응표면법과 다목적 진화 알고 리즘을 결합하여 공력 성능을 최적화하였으며, 도 출된 최적 형상이 기준 모델 대비 전체 효율을 향상 하였다. Zhou et al. [5] 은 클래스-형상 변환 기법(Class- Shape Transformation, CST)을 기반으로 다익 원심팬 블레이드 형상을 변수화하고, 방사 기저 함수(Radial Basis Function, RBF) 기반 대리모델과 유전 알고리즘 을 결합하여 총압 효율 향상을 달성하는 최적 설계 를 수행하였다. Liu et al. [6] 은 임펠러 블레이드 수, 출 구각 및 스크롤 확산 각도 등을 설계 변수로 설정하 고 직교배열 실험법과 CFD 해석을 연계하였다. 이 들은 정상 상태 RANS 해석뿐만 아니라 대와류 모사 기법(Large Eddy Simulation, LES)을 이용해 유동장을 분석함으로써, 정압 및 효율 성능을 효과적으로 향 상시켰다. 그러나 이러한 선행 연구들은 대부분 고충실도 CFD 해석에 기반하여 제한된 설계 변수와 운전 조 건에서만 최적화를 수행하였기 때문에, 설계 공간 을 확장하여 다양한 운전 조건과 복잡한 다수의 설 계 변수를 동시에 고려할 경우 막대한 계산 자원 및 시간이 요구된다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 설계 변수의 추가로 인한 설계 공간의 확장이 발생하였을 때 설계 변수 추가 로 인해 계산 공간이 확장되었을 때, 예측 정확도를 유지하면서 학습 데이터 수를 절감할 수 있는 전이 학습 기법을 활용하였다. 먼저, 설계 변수로서 팬 시 스템의 성능에 지배적인 영향을 주는 임펠러의 입· 출구각을 고려하였으며, 스크롤 컷오프 각도와 임펠 러의 운전 압력을 추가하여 설계 공간을 확장하였다. 먼저, 2차원 RANS 기반의 저충실도 데이터를 활용하 여 신경망을 사전 학습시켰다. 또한, 새로운 변수가 포함된 데이터에 대해 전이 학습(Transfer learning)을 수행함으로써 입력 차원 증가에 따른 학습 부담을 최소화하였다.전이 학습 기반 다중충실도 모델을 이용한 의류 건조기용 다익 원심팬의 최적 설계 The Journal of the Acoustical Society of Korea Vol.45, No.1 (2026) 3 이후, 소수의 3차원 CFD 고충실도 데이터를 단계 적으로 학습에 활용하고, Automated Machine Learning (Auto-ML)을 적용하여 최적의 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 대리모델을 구축하였다. 이를 통해 다익 원심팬 시스템의 효율적인 최적 설계를 수행 하였으며, 기존 다중충실도 모델을 이용한 경우와 다중충실도 모델에 전이 기법을 적용한 경우를 비 교함으로써, 제안된 전이 학습 기반 DNN 모델의 예 측 오차를 줄이고 비용을 절감하였다. II. 유동 해석 기법 본 연구에서는 다익 원심팬의 내부 유동 특성을 정밀하게 예측하기 위해 상용 전산유체역학 코드인 ANSYS Fluent 2024 R1을 사용하여 수치해석을 수행 하였다. 지배 방정식으로는 비압축성 유동에 대한 RANS 방정식을 적용하였으며, 연속 방정식과 운동 량 방정식은 각각 다음 식으로 표현된다. ,(1) ′ ′ (2) 여기서 는 유체의 밀도, t는 시간, 는 유체의 점성 계수를 의미한다. 와 는 직교 좌표계에서의 좌 표 성분을 나타낸다. 또한, 시간 평균 유속을 나타 낸다. Eq. (2)의 우변 마지막 항인 u i′ u j′ 는 난류 유 동의 불규칙한 속도 섭동 성분 u'에 의해 발생하는 가상의 응력 항으로, Reynolds 응력이라 정의된다. 본 연구에서는 팬 날개 주변의 복잡한 유동을 정확 히 모사하여 학습 데이터의 신뢰도를 높이기 위해, 벽 근처에서는 역압력 구배 예측 성능이 우수한 k- 모델을 사용하고, 외부 유동에서는 안정적인 예측 을 하는 k- 모델을 사용하는 Shear Stress Transport (SST) k- 난류 모델을 선정하였다. 해당 모델에서 도 입된 변수 k는 난류 운동 에너지를 나타내며, 는 비 소산율을 의미한다. 본 연구에서 사용한 속도 압력 연성 기법과 공간 차분 기법은 Table 1과 같다. 3차원 해석을 위해 구성한 계산 영역을 Fig. 1에 나타내었다. 2차원 해석은 3차원 형상의 임펠러의 스팬 50 %에서의 단면을 기준으로 수행되었으며, 해당 계산 영역에서의 형상을 Fig. 2에 나타내었다. 이때 유량 산출을 위한 기준 깊이는 스크롤의 높이 인 0.025 m로 설정하여 2차원 해석을 수행하였다. 격자 생성에는 비정렬 사면체 요소를 사용하였으 며, Fig. 3에 나타난 바와 같이 벽면 근처의 경계층 유 Table 1. Numerical schemes for pressure-velocity coupling and discretization methods. Solution methodsScheme Pressure-velocity couplingCoupled Gradient spatial discretization Least squares cell based Pressure spatial discretization2 nd order Momentum spatial discretization2 nd order upwind Turbulent kinetic energy spatial discretization 2 nd order upwind Specific dissipation rate spatial discretization 2 nd order upwind Pseudo time methodGlobal time step Fig. 1. (Color available online) 3D computational domain. Fig. 2. (Color available online) 2D computational domain.Next >