# Acoustics Core 두 앱이 공유하는 무의존성 수치 기준 구현입니다. - 결정적 tone/white/pink noise 및 오디오 asset resampling - 자유음장 직접음과 선택적 저비용 shoebox multipath - zero-padded FFT 전달함수 기반 fractional sample delay와 마이크 주파수 응답 - radix-2 FFT, Hann STFT와 선택 bin 추출 - scan grid 거리 cache 및 conventional frequency-domain DAS ## 실측 다채널 스트림 위치 추정 `realtime-localizer.js`는 Scene·음원 합성 없이 이미 sampling된 동기식 마이크 채널을 직접 받습니다. 외부 package 의존성이 없는 ES module이며, 다른 프로젝트에는 `acoustics-core` 디렉터리를 그대로 복사해 사용할 수 있습니다. 채널 순서는 `array.microphones` 순서와 같아야 하고 각 chunk는 동일 길이의 `Float32Array` 목록이어야 합니다. ```js import { createStreamingLocalizer } from "./packages/acoustics-core/realtime-localizer.js"; const localizer = createStreamingLocalizer({ sampleRate: 48_000, array, scan: { xMin: -1, xMax: 1, yMin: -1, yMax: 1, z: 2, columns: 50, rows: 50 }, bands: [{ id: "machine", minHz: 900, maxHz: 1100, color: "#65f2bf" }], stft: { fftSize: 512, hopSize: 256 }, maxCompensationDb: 24, peakDetection: { thresholdRatio: 0.5, maximumDetections: 8 }, analysisWindowSamples: 4_800, analysisHopSamples: 4_800, maximumBufferedSamples: 19_200, maximumResultsPerCall: 1, }); // Capture callback: 복사 후 즉시 반환하며, 오래 밀린 sample은 oldest-first로 버립니다. localizer.append(channels); // Analysis loop: 호출마다 설정된 상한 이하의 map만 반환합니다. const results = await localizer.analyzeAvailable({ signal: abortController.signal }); for (const result of results) { const { position, rawPower } = result.locations[0]; drawMarker(position, rawPower, result.centerTime); if (!result.deadlineMet) reportOverload(result.processingTimeMs, result.deadlineMs); } ``` `locations`는 band 순서, 같은 band 안에서는 raw power 내림차순의 평평한 목록입니다. 각 항목은 기존 `{ bandId, index, position, rawPower }`에 `rank`를 더하며 같은 band의 여러 local peak를 포함할 수 있습니다. `peakDetection.thresholdRatio` 기본값은 최강 peak의 0.5배, `minimumPeakDistanceM` 기본값은 scan cell 대각선, `maximumDetections` 기본값은 8입니다. 기존처럼 `locations[0]`만 읽으면 최강 후보를 그대로 얻습니다. Streaming 계산이 중단되거나 실패하면 해당 분석창과 sequence를 commit하지 않고 다음 호출에서 같은 창을 재시도합니다. 성공한 뒤에만 hop·sequence·`completedAnalyses`를 commit하며, 그 뒤 호출되는 `onResult` callback의 예외는 `failedAnalyses`에 포함하지 않습니다. 계산 중 capture overflow가 나면 ring의 오래된 sample은 평소와 같이 drop telemetry에 기록됩니다. 한 블록 결과의 `processingTimeMs`는 DAS와 local-peak 검출에 걸린 실제 시간을 기록합니다. Streaming 결과는 `deadlineMs = analysisHopSamples / sampleRate × 1000`과 `deadlineMet`을 더하며, `getState()`는 최근/최대 처리 시간과 `deadlineMisses` 누계를 제공합니다. `deadlineMisses` 또는 `droppedSamples`가 증가하면 grid·대역 bin·분석창·update rate를 장치 성능에 맞게 줄여야 합니다. 깊은 응답 notch의 역필터가 sensor noise까지 폭증시키지 않도록 inverse response의 양의 boost는 기본 24 dB로 제한합니다. Experiment의 `beamforming.maxCompensationDb` 또는 portable plan의 top-level `maxCompensationDb`를 0~120 dB로 조절할 수 있습니다. 이 값은 boost만 제한하며 attenuation과 phase 보정은 유지합니다. 선택 bin 전체의 gain/phase calibration byte도 plan 생성 전에 산정하므로 lazy cache가 나중에 `maximumPlanBytes`를 넘지 않습니다. 한 블록만 처리할 때는 `createLocalizationPlan()`과 `localizeMultichannel()`을 사용합니다. `getState()`은 absolute sample origin, buffered/dropped sample, 대기 window 수와 고정 input buffer byte 수를 돌려주므로 capture adapter가 지연을 감시할 수 있습니다. 실제 장치의 clock, channel framing과 transport는 하드웨어별 adapter 책임이며 이 모듈은 그 다음 단계부터 시작합니다. 반복 CPU 분석 계획은 거리 행렬, bin calibration, Hann window, Float64 FFT workspace, 임시 bin map과 예산 내의 Float64 steering matrix를 재사용합니다. 예를 들어 192채널·50×50·2 bins를 10회 분석하면 거리 계산은 4,800,000회에서 480,000회로, steering point/microphone pair는 9,600,000회에서 960,000회로 줄어듭니다(sin/cos 호출 17,280,000회 회피). 이 경우 약 16.5 MiB를 유지합니다. 기본 64 MiB보다 전체 wide-band steering matrix가 크더라도 cache 전체를 끄지 않습니다. 선택 bin 앞쪽부터 예산에 들어가는 만큼만 Float64로 유지하고 나머지는 고정 microphone workspace에서 계산합니다. `analysisCache`는 cached bin capacity, uncached 사용 횟수·pair 수, STFT transform·FFT butterfly·DAS complex MAC 수와 실제 workspace allocation/reuse 수를 제공합니다. 자동 테스트는 부분 cache와 cache 없음 사이 raw/display Float32 map의 전 요소 bit-exact 일치를 고정합니다. ## 이동 음원과 분석 시간창 `sourcePositionAtTime`은 scene 시작 기준의 절대 시각에서 trajectory keyframe 사이를 선형 보간하며, 경로 범위 밖에서는 가장 가까운 끝점 위치를 유지합니다. `sampleQuasiStaticWindow`는 요청 경계를 sample 경계로 올림 정렬하고, 시간창 중앙의 위치에서 이동 음원을 정지한 것으로 근사합니다. 시간창은 활성 source만 잘라 짧은 Scene으로 만들지만 `signalOffsets`에 원래 scene/source의 절대 sample offset을 보존합니다. 이를 `synthesizeMicrophoneSignals`에 전달하면 각 창을 따로 합성해도 tone phase, seed 기반 noise index, audio asset 재생 위치와 ambient가 전체 timeline 합성과 연속됩니다. ## Beam spread 의미 Peak의 `beamSpread`는 half-power 연결 성분을 power 가중한 공간 covariance(`covarianceM2`, m²)와 그 RMS 주축 ellipse로 요약한 빔 폭입니다. 가우시안 확률 모델, 위치 확률 또는 신뢰구간으로 보정된 값이 아니며 `calibrated: false`를 유지합니다. FFT는 `X[k] = Σ x[n] exp(-j2πkn/N)` 규약을 사용합니다. 마이크 신호의 전파 phase `exp(-j2πfr/c)`를 정렬하기 위해 DAS steering은 `exp(+j2πfr/c)`를 곱합니다. 단일 tone의 ground-truth 위치에서 peak가 생기는 회귀 테스트로 이 부호를 고정합니다. 마이크 `sensitivityDb`와 `phaseOffsetDeg`는 수신 channel에 편차로 적용하고, DAS에서는 알려진 calibration 값의 역 gain/phase로 보정합니다. raw power map과 표시용 normalized map은 서로 다른 buffer로 보존합니다. bin spectrum은 제한된 batch로 처리합니다. cooperative yield는 지원 환경에서 `scheduler.yield()`, 그 외에는 `MessageChannel`을 사용하고 timer task에도 주기적으로 기회를 주므로 진행 callback과 `AbortSignal` 취소를 유지하면서 연속 `setTimeout(0)` clamp를 피합니다. portable plan의 기본 batch는 point 256개·STFT transform 128개이며 `computeOptions`로 조정할 수 있습니다. 마이크별 `frequencyResponse`는 2~64개의 `{ frequencyHz, gainDb, phaseDeg? }` 점으로 정의합니다. `interpolateFrequencyResponse`는 dB와 wrapped phase를 구간 선형 보간하고 측정 범위 밖에서는 가장 가까운 끝점을 사용합니다. 합성 시 기존 sensitivity/phase 편차에 이 응답을 추가하며, CPU DAS는 선택 FFT bin의 역응답을 calibration/steering cache에 포함합니다. WebGPU 경로는 GPU 전송 직전의 packed STFT에 같은 역응답을 적용합니다. `beamforming.compensateFrequencyResponse: false`는 sensitivity/phase 보정은 유지한 채 곡선 보정만 꺼 robustness 비교를 재현합니다. 응답 곡선이 없는 배열은 기존 계산 경로와 결과를 유지합니다. 곡선이 있으면 합성 FFT마다 bin당 보간·복소 곱이 추가되고, WebGPU 준비 단계에는 `선택 bin × 마이크` calibration과 STFT 복소 곱이 추가되지만 GPU buffer layout이나 dispatch 크기는 늘어나지 않습니다. ## 저비용 환경 근사 Scene의 `acoustics`를 생략하거나 `{ "model": "free-field" }`로 두면 기존 직접음 `delay = r/c`, `gain = 1/r`만 사용합니다. `model: "shoebox"`는 다음 경로를 선택적으로 추가합니다. - 직육면체 `room`의 여섯 면에 대한 1차 image-source 반사 - 반사 에너지 일부를 deterministic 지연 경로로 나누는 scattering 근사 - 축 정렬 box `occluders`를 통과하는 직접음 감쇠와 가장 짧은 corner detour 회절 경로 - RT60·gain·tap 수로 제한한 deterministic diffuse-reverb tail 모든 경로의 위상과 gain은 마이크마다 하나의 frequency-domain 전달함수로 합친 뒤 IFFT를 한 번만 수행합니다. 경로 위상은 recurrence로 갱신하고 1,024 bin마다 재고정하므로 각 bin·path마다 삼각함수를 다시 호출하지 않습니다. UI preset도 수신점당 sparse path 상한을 표시합니다. 이 모델은 배열 배치와 위치추정 robustness를 빠르게 비교하기 위한 근사입니다. 파동 방정식, 고차 반사, 재질별 주파수 의존 흡음, 복잡한 mesh 회절, Doppler, 음원·마이크 지향성, 압력/SPL, 센서 self-noise, ADC quantization·clock jitter는 계산하지 않습니다. 그런 효과가 중요한 검증에서는 실측 다채널 데이터를 아래 streaming API에 넣어 결과를 비교해야 합니다. snapshot 합성은 전체 signal과 가장 늦은 sparse path를 포함하는 delay FFT working set을 512 MiB로 제한합니다. 실측·장시간 입력은 위 streaming localizer의 bounded ring buffer로 전체 녹음을 메모리에 보관하지 않고 처리할 수 있습니다. CPU analysis plan도 기본 512 MiB hard cap을 할당 전에 검사하며 steering cache는 별도의 64 MiB 안에서 가능한 bin만 유지합니다. 192채널·50×50 fixture는 브라우저 통합 테스트에서 실제 합성부터 DAS peak 검출까지 실행합니다.