환경 소음 모니터링에서 소음 지향성의 역할을 다루는 이 연구는 소음 모니터링 장치 위에서 발생하는 것으로 인식되는 개의 짖음이라는 특이한 발견을 통해 측정 장소 선택 효과에 대한 비교 분석을 제시합니다. 이 사건은 개의 비행 능력에 대한 유머러스한 질문을 던질 뿐만 아니라 소음원 식별의 어려움을 보여주는 중요한 사례로, ISO 1996-2:2017에서 안내하는 전략적 사이트 선택의 중요성을 강조합니다.
이 연구는 수평 및 수직 평면에서 소음 지향성을 평가하도록 설계된 SV 200A 소음 모니터링 스테이션을 활용하여 공항의 비행 경로 근처에 있는 두 개의 서로 다른 위치를 조사합니다. 이 비교 접근법은 소음 데이터 수집의 정확성과 이벤트 식별 프로세스 자동화의 잠재력에 대한 환경 및 물리적 현장 특성의 영향을 강조합니다.
소음 지향성이란 소음원에서 음파가 나오는 패턴 또는 방향을 말합니다. 모든 방향으로 균일하게 퍼지는 전방향성 소음과 달리 방향성 소음은 특정 방향을 가지므로 다른 방향보다 한 방향으로 더 강하게 전파되거나 강도가 더 높습니다. 이 특성은 음향 공학, 환경 소음 모니터링, 오디오 기술 등 다양한 응용 분야에서 매우 중요한데, 이는 다양한 환경에서 소리를 인지하고 측정하는 방식에 영향을 미치기 때문입니다.
특히 도심이나 공항 근처와 같이 복잡한 환경에서 원치 않는 소리를 정확하게 식별, 측정 및 완화하려면 소음 지향성을 이해하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, 엔지니어는 항공기 소음의 지향성 패턴을 분석하여 보다 효과적인 소음 차단막을 설계하거나 주거 지역에 미치는 영향을 최소화하는 소음 제어 조치를 구현할 수 있습니다. 마찬가지로 오디오 기술에서도 스피커의 지향성을 파악하면 더 나은 청취 환경을 위해 실내 음향학 및 사운드 시스템 구성을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
그림 1. 스반텍 SV 200A
SV 200A 소음 모니터링 스테이션은 기존 단일 마이크 시스템의 기능을 뛰어넘는 정교한 설정을 사용하여 소음 지향성을 측정합니다. 일반적인 음 레벨 측정을 위해 중앙에 기본 콘덴서 마이크로폰이 통합되어 있으며, 장치 측면에 동일한 거리에 위치한 4개의 MEMS 마이크로폰이 추가로 장착되어 있습니다. 이러한 구성을 통해 SV 200A는 다양한 방향에서 들어오는 소리를 평가할 수 있습니다.
이 장치는 한 쌍의 신호 및 위상 차이와 관련된 기술을 사용하여 수직 및 수평 축 모두에서 지배적인 소음원의 방향을 결정합니다. SV 200A는 측면 마이크로폰에서 수집한 음압 레벨과 위상 정보를 중앙 마이크의 정보와 비교하여 소리가 주로 오는 방향을 식별할 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 통해 시간 경과에 따라 기록되는 각도 섹터의 음 레벨 분포를 생성할 수 있습니다. 소음 지향성에 대한 이러한 상세한 데이터는 환경 소음 측정의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터 필터링 및 분석에도 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다. 이 방법은 도시 소음 환경이나 공항 및 고속도로와 같은 교통 인프라 주변과 같이 유입되는 소음의 방향을 파악하는 것이 중요한 환경에서 특히 유용합니다.
그림 2. SV 200A에서 메인 마이크와 관련된 사이드 마이크의 위치
소음 측정을 위한 최적의 위치를 선택하는 것은 소음원의 지향성을 정확하게 파악하는 데 필수적입니다. 이 결정은 음파의 방향과 강도를 매핑할 수 있는 정밀도에 큰 영향을 미치며, 이는 소음이 다양한 환경을 통해 전파되는 방식을 이해하는 데 필수적입니다.
전략적 측정 지점은 소음의 지향성 패턴을 분석하는 데 필수적인 사운드 데이터를 방해받지 않고 캡처할 수 있게 해줍니다. 이는 도시 계획이나 소음 공해 연구와 같이 소음을 세심하게 관리하고 완화해야 하는 환경에서 특히 중요합니다. 적절한 부지 선정은 건물이나 지형에 의한 반사와 같은 환경 요인으로 인한 왜곡 없이 실제 소음 지향성을 반영하여 소음원과 주변 지역의 특정 특성에 맞는 효과적인 소음 제어 솔루션을 제공할 수 있도록 보장합니다.
이 실험은 측정 장소의 선택이 항공기 소음 데이터의 정확성과 유용성에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구는 항공기 비행 경로 근처에서 두 번의 소음 측정을 수행하여 위치가 정확한 소음 정보를 캡처하는 데 미치는 영향을 이해하고자 했습니다.
소음계에 대한 IEC 61672-1:2013 클래스 1 사양을 충족하도록 설계된 Svantek의 SV 200A 소음 모니터링 스테이션을 활용하여 동일한 공항 근처의 서로 다른 두 지점의 소음 데이터를 비교했습니다. 항공기 경로와 가까운 곳에 위치한 두 지점을 선정한 것은 위치가 소음 측정 정확도에 미치는 영향을 평가하는 데 매우 중요했습니다. 지속적인 자동 소음 모니터링이 가능하고 SvanNET 클라우드 서버를 통한 원격 데이터 전송이 가능한 SV 200A를 4미터 마스트에 장착하여 두 측정 위치에서 일관되고 안정적인 데이터 수집을 보장했습니다.
SV 200A 소음 모니터링 스테이션은 수평면과 수직면 모두에서 소음 지향성을 추적하는 데 능숙합니다. 이 제품은 일반적인 음 레벨 측정을 위한 중앙 콘덴서 마이크와 장치 주변에 대칭으로 배치된 4개의 추가 마이크로폰을 갖추고 있습니다. 이 구성은 신호 및 위상차 기술을 활용하여 두 축에 걸쳐 지배적인 소음원의 지향성을 정확하게 파악합니다. 이 혁신적인 방법을 사용하면 시간에 따른 다양한 각도 섹터에서 등가 소음도(Leq) 를 기록할 수 있으므로 미묘한 데이터 분석이 용이하고 효과적인 소음원 식별 및 데이터 필터링을 통해 보고 기능을 향상시킬 수 있습니다.
측정 설정은 LAeq, LAmax 및 1/3 옥타브 분석의 1초 시간 이력, XY 및 Z 방향의 소음 지향성, 청취용 오디오 녹음(24kHz)이 포함된 데이터를 기록하도록 설정되었습니다. 내장 GPS는 시간 동기화 및 현지화 목적으로 사용되었습니다.
측정 지점은 공항과 가까운 두 곳에 위치했습니다:
측정은 공항 운영 시간 동안 서로 다른 날에 수행되었습니다.
두 경우 모두 마이크는 4미터 높이에 위치했습니다. 그러나 첫 번째 위치에서는 마이크에서 약 3m 떨어진 건물 벽과 마이크에서 약 4m 떨어진 나무에서 가장 가까운 반사가 발생했습니다.
그림 3. 가정 근처 모니터링 지점 A의 위치.
그림 4. 오픈 필드에서 모니터링 지점 B의 위치.
ISO 1996-2:2017에 따라 환경 소음 측정은 측정된 데이터의 후처리가 필요합니다. ISO 20906에 설명된 방법은 이벤트 추출, 이벤트 분류, 이벤트 식별의 세 단계로 데이터 후처리를 구분합니다.
측정 결과를 평가하는 동안 원치 않는 이벤트를 제거해야 합니다. 실제 상황에 따라 원치 않는 소리를 제거하는 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 오디오 녹음은 이벤트 식별 단계에서 중요한 도구입니다. 분석된 사례에서는 실제 소음을 들음으로써 개 짖는 소리를 원치 않는 소음원으로 식별하여 추가 분석에서 제외했습니다.
그림 5. 지점 A에서 항공기 통로 선택
그림 6. 지점 B에서 항공기 통로 선택
SvanPC++ 소프트웨어를 사용하여 시간 기록에서 항공기 소음 통로를 추출했습니다. A 위치에서 데이터를 분석하는 동안 의심스러운 이벤트가 감지되었습니다. 지향성 분석 결과, 지배적인 소스가 마이크로폰 위에 있다는 것이 명확하게 드러났습니다. 경사면의 모양은 항공기와 다르지만 배경과의 거리는 항공기 이벤트와 비슷했습니다. 오디오 녹음을 들어본 결과 소음의 원인이 개 짖는 소리라는 것을 확인할 수 있었습니다.
소음 방향을 확인할 수 있었던 것은 SV 200A에 내장된 GPS와 SvanPC++에 내장된 Google 지도 기능 덕분이었습니다. 그림 7은 소음이 발생한 수직 및 수평 방향을 모두 보여 주지만 여전히 4m에 위치한 스테이션 위에 개가 어떻게 있을 수 있는지 의문이 남아있었습니다. 개가 날 수 있을까요?
추가 조사를 위해 Google 지도 스트리트 뷰의 기능을 사용했습니다. 스트리트 뷰 모드에서 XY 소음 방향 분석이 명확하고 더 확대하면 개가 대문 근처에서 짖으며 달려왔고 소음이 집 지붕에 반사되었다고 가정할 수 있었습니다(그림 7).
그림 7. Google 지도 위성 모드에서 SvanPC++ 소프트웨어를 사용한 소음 지향성 식별
이번 연구를 통해 측정 위치 선정이 측정 데이터 후처리에서 이벤트 식별 자동화에 큰 영향을 미친다는 사실이 입증되었습니다. 표면이 반사되지 않는 열린 필드에 측정 지점 B를 위치시킴으로써 항공기 통로를 자동으로 정확하게 추출할 수 있었습니다. 그러나 측정 지점 A의 경우, 측정 실무 표준에 따른 측위에서는 마이크로폰에서 약 3미터 떨어진 건물 벽의 소음 반사로 인해 어려움을 겪었습니다.
데이터 후처리에 사용된 오디오 녹음, GPS 측위, 소음 지향성 등의 도구를 통해 정확한 이벤트 검증이 가능했고, 현 단계에서는 개는 날 수 없고 소음만 날 수 있다는 사실을 확인했습니다.
