도시 사운드스케이프의 지각적 품질에 대한 음향·시각적 컨텍스트 요인의 영향 분석

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확장요약문

기존의 도시 소음 관리 체계는 주로 음압레벨을 기반으로 소음의 크기와 노출 수준에 관해서만 평가하고 관리하였다. 그러나 이러한 접근은 도시 음환경을 구성하는 다양한 소리의 특성과 맥락을 충분히 반영하는데 다소 한계가 있다. 이에 소음을 단순히 저감해야하는 대상으로 인식하는 것을 넘어서 장소의 고유한 음환경 특성을 보존하고 활용하기 위해서 사운드스케이프 접근이 필요하다. 국제 표준 ISO 12913에서는 사운드스케이프의 지각적 특성을 반영하기 위해 평가 및 분석 체계를 제시하고 있어 Pleasantness와 Eventfulness를 주요 지각 차원으로 활용하고 있. 하지만 이러한 지각적 차원을 일반 이용자나 정책 관리자가 직관적으로 이해하고 실제 환경을 평가하는데에는 어려움이 존재한다. 따라서 음환경을 구성하는 객관적인 환경 특성과 인간의 주관적인 지각 반응을 연계하여 해석과 활용이 편리한 평가 지표를 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 기반 음원 및 영상 분류 모델을 활용하여 도시 환경의 음향 및 시각적 구성 특성을 정량화하고 실제 참가자의 응답과의 비교 분석을 실시하고자 한다. 이러한 결과를 기반으로 ISO Pleasantness와 Eventfulness 예측할 수 있는 지표를 개발하고자 한다.

본 연구에서는 다양한 도시 환경에서 수집한 음향 및 영상 자료를 활용하여 객관적인 환경 특성과 주관적인 지각 평가 데이터를 구축한다. 청각적 요소의 경우 YAMNet 모델을 통해 음원 구성을 사람소리, 자연소리, 교통소리, 음악소리, 기타로 분류하였으며, 시각적 요소는 SegFormer을 활용하여 녹지, 하늘, 건물, 도로, 차량, 보행자 등의 시각적 요소 구성 비율을 산출하였다. 또한 시청각 자극을 활용한 청감평가를 실시하여 참가자가 지각하는 음원 구성 비율과 시각 구성 비율을 수집하고 ISO 12913 기반 지각 평가 데이터를 수집하였다. 이를 AI 모델을 통해 추출한 객관적 특성과 주관적 특성을 비교하여 객관적 환경 변수가 인간의 지각 특성을 어느 정도 반영하는지를 검증하고자 하였다. 최종적으로 이를 예측모델의 설명 변수로 설정하여 ISO Pleasantness와 Eventfulness을 종소 변수로 하는 예측 모델을 구축하였다. 이를 통하여 주요 영향 요인을 도출하고 예측 성능을 종합적으로 검토하여 사운드스케이프 평가 지표 개발을 위한 자료를 구축하고자 한다.