본 논문은 해양 환경의 소음 공해 증가에 따른 수중 소음 모니터링의 중요성을 강조하며, 기존의 지도 학습 기반 수중 소음 분류 방법의 한계를 극복하기 위해 비지도 학습 기반 접근법을 제시합니다. 대량의 저품질 비표지 데이터를 활용하여 Conformer 기반 인코더와 Variance-Invariance-Covariance Regularization 손실 함수를 사용하는 비지도 대조 학습(Contrastive Learning) 방법을 구현합니다. 실험 결과, 선박 유형 및 해양 포유류 소리 인식 분류 작업에서 강력하고 일반화된 임베딩을 생성하여 다양한 자동 수중 음향 분석 작업에 대한 비지도 학습 방법의 잠재력을 보여줍니다.
