micarrsim 사용 설명서
start.cmd로 열고, 배열과 장면을 준비하고, 결과를 저장하는 순서만 먼저 확인하세요.
입력과 계산은 로컬 브라우저에서 처리됩니다.
30초 확인
기본 결과 하나 저장하기
start.cmd를 더블클릭합니다.- 홈에서 Acoustic Camera를 엽니다.
- Snapshot 카드의 ▶ Snapshot 실행을 누릅니다.
- 완료되면 Result JSON을 눌러 다운로드 폴더에 저장합니다.
Moving-source demo
이동 음원을 바로 재생하기
- Acoustic Camera에서 이동 예제 열기를 누릅니다.
- Moving 카드의 Map 준비를 눌러 기본 2 Hz map을 계산합니다.
- 재생을 누르거나 시간 slider를 움직입니다.
Microphone geometry
내 마이크 배열 만들기
- Array Builder에서 aperture 너비·높이와 사각형 또는 타원 생성 경계를 정합니다.
- 격자·선형·원형·Fermat 나선·균일 랜덤 중 하나를 고릅니다. 랜덤은 seed와 최소 간격으로 재현성과 채널 간 거리를 제어합니다.
- canvas의 추가 도구로 마이크를 놓고, 점을 드래그하거나 x/y/z 필드로 좌표를 수정합니다.
- 목록에서 마이크를 삭제하거나 채널 순서를 바꾸고, 상태가 Array JSON 저장 가능이면 저장합니다.
- Acoustic Camera의 Array 입력에서 저장한 파일을 선택합니다.
5분 전체 흐름
내 장면을 만들고 Camera에서 실행하기
- Dataset Builder에서 + 오디오 파일 음원 또는 합성 음원을 추가하고 위치, gain, 시간과 ambient를 설정합니다.
- 움직이는 source는 시간에 따라 음원 이동을 켜고 keyframe을 편집합니다.
- Scene JSON 저장을 누르고 사용한 원본 파일과 함께 보관합니다.
- Scene 저장 후 Camera 열기를 누릅니다.
- Camera에서 파일을 Scene → Array → Experiment → Assets 순서로 가져옵니다. Array Builder에서 저장한 파일이 있다면 Array 단계에서 선택하고, 내 Array/Experiment가 없다면 내장 기본값을 그대로 둡니다.
- Assets에서 Builder에 사용한 원본 이미지와 오디오를 한 번에 다시 선택합니다. 준비 상태가 모두 초록색인지 확인합니다.
- Snapshot 또는 Moving을 선택해 Auto (GPU→CPU)로 실행한 뒤 Result JSON을 저장합니다.
Localization & compute
알고리즘, 속도와 격자 선택
Camera의 위치 추정 알고리즘에서 실행할 방법을 고릅니다. 처음에는 DAS로 전체 흐름을 확인한 뒤 같은 scene·scan·STFT에서 PHAT 계열을 실행해 비교하세요.
| 알고리즘 | raw map | Backend | 특징 |
|---|---|---|---|
| DAS | 선형 power | CPU · WebGPU | 진폭과 위상을 유지하는 기준선 |
| DAS-PHAT | 무차원 score | CPU · WebGPU | STFT 크기를 정규화한 위상 기반 합산 |
| GCC-PHAT | 무차원 score | CPU | 기준 마이크 pair의 TDOA 상관 |
| 선택 | 동작 | 권장 상황 |
|---|---|---|
| Auto (GPU→CPU) | WebGPU를 먼저 시도하고 불가능하면 CPU 사용 | 기본 권장 |
| WebGPU 강제 | DAS/DAS-PHAT를 GPU에서만 실행; 실패하면 fallback 없이 오류 | GPU 비교·측정 |
| CPU 강제 | 선택한 알고리즘을 CPU에서 계산 | 호환성 확인·기준 비교 |
GCC-PHAT는 CPU 전용이므로 Auto가 자동으로 CPU를 사용하고 WebGPU 강제는 비활성화됩니다. 각 band가 8개 미만의 FFT bin을 포함하면 협대역 상관 경고가 나오므로 band 폭이나 FFT 설정을 확인하세요.
먼저 50×50을 권장합니다. 100×100은 4배, 200×200은 16배의 scan point를 계산합니다. 연산량 줄은 공통 STFT transform과 함께 DAS/DAS-PHAT의 complex MAC, 또는 GCC-PHAT의 two-pass cross-spectrum·pair×band inverse FFT·scan correlation lookup을 분리해 표시합니다. 이는 실행 시간 예측값이 아니며 장치와 입력에 따라 달라집니다. 실행 중에는 취소할 수 있고, 취소하거나 실패해도 이전 완료 결과는 유지됩니다.
복수 음원에서 약한 peak가 빠지면 Peak 검출 임계값을 최강 map 값의 기본 25%에서 10–20%로 낮춰 보세요. 약한 후보와 함께 sidelobe 오검출도 늘 수 있으며, main lobe보다 가까운 같은 대역 음원은 어느 알고리즘에서도 하나로 합쳐질 수 있습니다.
Acoustics & measured input
환경과 마이크 응답 선택
고급 설정에서 자유음장 또는 흡음·일반·반사 강한 실내 preset을 고릅니다. 실내 모델은 1차 반사, scattering, occluder 회절과 제한된 RT60 tail을 희소 경로로 근사합니다. Array의 마이크 응답 curve는 수신 신호에 적용하며 위치추정 역보정 유무를 비교할 수 있습니다. 값과 한계는 음향 모델 설명에서 확인하세요.
실제 동기식 마이크 채널은 Scene 합성 없이 portable CPU 위치추정 코어에 넣고
DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT를 선택할 수 있습니다.
장치별 channel·clock·transport adapter는 별도로 필요하며 실시간 deadline은 해당
장치에서 processingTimeMs ≤ deadlineMs와 miss·drop 누계로 확인해야
합니다. 포팅 설명서에 입력 형식, ring buffer,
메모리·취소와 backpressure 계약이 있습니다.
Result JSON
무엇이 저장되나요?
- algorithm / backend
- 실제로 실행한 위치추정과 CPU·WebGPU 경로
- rawMap / displayMap
- DAS 선형 power 또는 PHAT 무차원 score와 화면 표시용 map
- peaks
- 검출 위치, source 매칭, m·pixel 위치 오차
- beamSpread
- half-power 또는 half-maximum 응답의 map 값 가중 공분산과 1× RMS ellipse
- metrics
- truth concentration, precision/recall, sidelobe, main-lobe 폭
- evaluation
- 검출 threshold, 반경, tolerance 등 지표 계산 조건
- signalStats
- normalization·clipping과 실제 음향 모델·종류별 sparse path 수
- timing / environment
- signal generation·localization 시간, backend, grid·scan과 장치 정보
- inputHash
- Array·Scene·Experiment 입력을 묶은 SHA-256 재현성 식별자
- comparison-history
- 배열·알고리즘·실제 backend별 시간·위치 오차·PSR 요약
Camera에서 바꾼 Scene과 Experiment는 각각 저장할 수 있습니다. 완료 Result와 비교 기록도 별도 JSON으로 저장하세요. 저장하지 않은 항목이나 실행 중인 계산이 있으면 페이지를 닫을 때 브라우저가 확인합니다.
Troubleshooting
막혔을 때 확인할 것
화면이 비거나 module/Worker 오류가 납니다.
index.html을 직접 열지 말고 반드시 start.cmd로 실행하세요.
4173 포트를 사용할 수 없다고 나옵니다.
start.cmd -Port 4174처럼 다른 포트를 지정하고 http://127.0.0.1:4174/을 여세요.
Experiment를 가져올 수 없습니다.
Scene과 Array를 먼저 가져오세요. Experiment의 sceneId와 arrayId가 현재 문서와 같아야 합니다.
Assets가 준비되지 않습니다.
Builder에서 사용한 것과 바이트가 같은 원본 파일을 다시 선택하세요. 파일명뿐 아니라 SHA-256도 일치해야 합니다.
WebGPU가 없거나 실행이 너무 느립니다.
Backend를 Auto 또는 CPU로 두고 50×50 grid부터 실행하세요. GCC-PHAT는 원래 CPU 전용입니다. DAS/DAS-PHAT WebGPU를 쓴다면 최신 Chrome/Edge와 그래픽 드라이버도 확인하세요.
GCC-PHAT에 8 bins 경고가 나옵니다.
각 band가 포함하는 FFT bin이 너무 적으면 PHAT 상관이 협대역 주기성에 민감해집니다. 필요한 신호 대역 안에서 band를 넓히거나 FFT size를 조정하세요.
두 번째 음원을 찾지 못합니다.
두 음원이 같은 주파수 대역인지 확인하고 Peak 검출 임계값을 낮추세요. gain 차이, main-lobe 폭보다 짧은 거리, grid 간격과 sidelobe는 threshold만으로 해결되지 않을 수 있습니다.
Map 준비 버튼이 비활성화됩니다.
Scene에 시간 순서가 올바른 trajectory keyframe이 두 개 이상 있어야 합니다. Builder에서 시간에 따라 음원 이동을 켜거나 Camera의 이동 예제 열기를 사용하세요.
Scope & privacy
현재 모델의 범위
micarrsim 1.0은 점 음원의 자유음장과 계산량을 제한한 shoebox 희소 경로, 마이크 주파수 응답과 DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT를 제공합니다. 파동 방정식·고차 반사·재질별 흡음, 복잡한 mesh, sensor self-noise·비선형, ADC·clock, DAMAS/CLEAN-SC 후처리와 자동 장치 capture adapter는 포함하지 않습니다. 실행할 수 없는 DAMAS/CLEAN-SC placeholder는 Camera UI에서 제거했습니다. 결과는 장비의 절대 성능 보증이 아니라 같은 조건에서 배열과 알고리즘을 비교하는 재현 가능한 기준입니다.
원본 asset은 브라우저 메모리에서만 읽고 서버나 외부 네트워크로 보내지 않습니다. 다만 Scene JSON에는 원본 파일명이 남을 수 있으므로 외부 공유 전 확인하세요.