Colsto, 프로펠러기 소음으로 카메라 위치 찾았다

Colsto는 오디오를 스펙트로그램으로 열어 주파수 범위를 확대했고, 도플러 효과로 생긴 곡선을 드러냈습니다. 구급차 사이렌이 다가올 때 높게, 멀어질 때 낮게 들리는 것과 같은 원리입니다. 단순화한 모델에서는 주파수 변화 폭으로 속도를, 변화 속도로 마이크와의 최소 거리를 추정할 수 있습니다.

그는 약 920초(15분 20초) 간격으로 지나간 비행기 두 대를 골랐습니다. 그날 미국 본토를 비행한 항공기의 ADS-B 데이터를 모으고 제트기는 제외했습니다. 처음에는 200m 간격의 후보 지점 격자를 만들고 소리의 전달 시간, 항공기 고도, 지형 고도까지 계산에 넣었습니다. 두 비행기 사이에 다른 소음이 없었다는 점도 단서가 되어 후보지가 약 7만 3000곳에서 1만 5000곳으로 줄었습니다.

이후 후보지마다 알려진 비행 경로로 곡선을 시뮬레이션해 스펙트로그램과 비교했습니다. 격자를 100m로 세분화하자 특정 장소와 항공편 조합이 뚜렷하게 나타났습니다. 최종 확인은 Google Street View에서 나무 모양을 영상과 맞춰 보는 방식이었습니다.

쉽지 않은 방법

Colsto에 따르면 작업에는 수개월이 걸렸고 5000줄이 넘는 코드와 50GB 데이터가 필요했습니다. 누구나 쉽게 영상 위치를 알아낼 수 있다는 뜻은 아닙니다.

같은 영상에서 1분만 사용하고 녹음 시각이 20시 37분(UTC)이라는 정보를 더하자 같은 지역을 찾았습니다. 시각을 알면 비행기 한 번 통과만으로 충분했습니다. 다만 쓸 만한 항공기 소음, 비행 데이터, 탐색 범위를 정할 정보가 필요합니다. 일부 오디오 처리 후에도 곡선이 남는 사례가 있었지만, 모든 필터나 앱에서 그렇다는 뜻은 아닙니다.