I. 서 론

해양에서 풍파는 바람에너지가 해양에 전달되어 발생되는 중력파로 정의된다. 풍파의 발달은 풍속, 취송거리, 지속시간과 같은 요인으로 결정되며, 이는 해양에 쇄파를 발생시켜 수중의 소음을 야기하는 주된 요인으로 작용한다.^[1] 해양에서 해수면을 충격하는 파도 에너지는 쇄파의 크기에 따라 비례적으로 증가되며, 쇄파는 해수면 상부에 존재하는 공기를 수중에 유입시켜 소음을 야기하는 기포들을 수중에 발생시키는 원인이 된다.^[2],^[3] 이와 같이 작은 기포들이 대량으로 수중에서 군집을 이루어 형성하는 것을 기포운(bubble cloud)이라고 한다.^[4] 그리고 풍속이 빨라짐에 따라 해수면에 작용하는 바람의 응력이 증가하면서 기포운이 분포하는 수심은 깊어지게 된다.^[5] 그러므로 바람의 세기에 의해 발생된 소음원인 기포운은 해수면 하부에 공간적으로 체적을 형성하게 된다. 바람으로부터 발생하는 소음준위에 대한 기존의 선행된 연구들이 진행되었으며,^[6],^[7],^[8],^[9],^[10],^[11] 이러한 연구로부터 해양의 소음준위에 주요한 영향을 미치는 요소는 풍속인 것으로 확인되었다. 따라서 풍속과 연계된 소음원의 공간적 수심 분포를 고려하고, 이로부터 음원준위를 계산하여 바람소음준위를 모델링하는 연구가 필요하다.

본 논문에서는 동해역에 계류된 기상부이에서 측정한 풍속 자료를 이용하여 바람소음준위를 모델링하는 연구를 수행하였다. 실험해역에서 풍속에 대한 관측 자료는 한국해양과학기술원에서 연중 운영하는 기상부이를 이용하였으며, 해양의 풍속, 풍향, 파고, 파주기와 같은 기상자료를 실시간으로 측정하여 서버에 저장된다. 관측기간 동안 기상부이에서 측정된 풍속자료를 Kewley et al.^[11]이 제시한 풍속에 따른 주파수별 음원준위 결과에 내삽법을 적용하고, 바람소음에 대한 음원준위를 계산하였다. 여기서 Kewley et al.는 해수면 하부에서 단극자(monopole) 음원이 존재할 때에 풍속에 따른 음원준위를 계산하는 결과를 제시하였지만, Hanson^[5]에 의하면 바람에 의한 소음원인 기포운이 풍속에 따라 해수면으로부터 수 m 깊이까지 분포하는 연구결과를 제시하였다. 따라서 측정된 풍속 자료를 Hanson이 제시한 수식에 적용하여 해수면 하부 기포운이 공간적으로 분포 가능한 깊이를 계산하였다. 이에 따라 기존의 면적에 따른 음원준위를 기포운의 수심에 대해 적분함으로써, 공간적으로 분포하는 음원준위로 고려하여 모델링에 적용하였다. 그리고 공간상에 분포된 소음원으로부터 수중청음기까지 전파되는 전달손실은 정상모드 기반의 음향전파 모델인 KRAKEN을 이용하여 계산하였다.^[12] 마지막으로 음원준위와 전달손실의 차를 거리, 방위, 수심에 따라 비상관적으로 합함으로써 풍속 분포에 따른 바람소음준위를 계산하였다.^[13] 이와 같이 모델링된 바람소음준위와 기상부이 주변에서 수중청음기로 측정한 소음준위를 비교하여 본 연구에서 제안하는 바람소음준위 모델링 방법에 대한 효용성을 토의하였다. 주파수별로 측정된 바람소음준위와 모델링된 바람소음준위 비교 결과 전반적인 경향이 유사하게 도출되었지만, 풍속이 낮아지는 경우 측정된 바람소음준위의 편차가 비교적 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 소음원인 기포운의 공간적 수심 분포에 따른 음원준위를 고려하여 풍속에 따라 변동되는 바람소음준위 분포를 간접적으로 모델링할 수 있음을 확인하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 해양에서 수중소음의 음향측정에 대한 내용을 기술하고, 3장에서는 기상부이를 이용하여 바람자료를 측정한 내용에 대해 기술하였다. 4장에서는 풍속에 의한 음원준위와 환경적 요소를 고려한 전달손실을 계산하여 바람소음준위를 모델링하였다. 그리고 5장에서 모델링 및 측정된 바람소음준위를 비교분석하였고, 차이를 발생시키는 원인에 대해 토의하였다. 마지막으로 6장에서 본 논문의 결론을 맺는다.

II. 음향 측정

해양 수중에 자가기록식 수중청음기를 계류하여 풍속에 따른 소음준위를 측정하는 음향실험을 실시하였다. 연구지역의 지형적 특성을 파악하기 위하여 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서 제공하는 ETOPO1 자료를 이용하여 Fig. 1(a)와 같이 도시하였다.^[14] 수중청음기를 계류한 연구지역은 Fig. 1(a)에서 붉은색 원으로 표시된 위치이며, 경상북도 울진군 죽변항으로부터 북동쪽으로 약 9 km 거리에 위치한 천해지역이다. 연구지역 주변의 해저지형은 수중청음기를 계류한 위치의 수심은 135 m이고, 이를 기준으로 서쪽은 수심의 변화가 완만하게 얕아지고, 동쪽은 대륙사면이 발달하여 수심이 급격하게 깊어진다.

Fig. 1.

(a) Topography of the study area using the ETOPO1,^[14] and (b) schematic diagram for mooring the SM3M.

수중소음 측정은 Wildlife Acoustics Inc.의 SM3M을 사용하였으며, 전원 및 음향신호 저장장치를 제조사에서 제공하는 하우징 내부에 장착하여 연속적인 음향신호를 장기간 측정할 수 있게 구성되어 있다. SM3M에 장착된 수중청음기는 High Tech, Inc.(Long Beach, MS)의 제품으로 수신감도가 주파수 100 Hz에서 10 kHz까지 -165 dB re 1 V/μPa 이다. 수중에 계류된 SM3M의 시스템에서 수신이득은 12 dB, 샘플링 주파수는 24 kHz, 그리고 매 10 min 간격으로 5 min 동안 수중소음을 측정하도록 설정하였다. Fig. 1(b)와 같이 해저로부터 70 m 깊이에 수중청음기를 수직 계류하여 2018년 4월 6일부터 4월 29일까지 수중소음을 측정하였다. 수중소음 측정 후에는 무게추로부터 음향 이탈기를 분리하여 수중부이에 의해 해수면에 떠오르는 수중청음기를 회수하였다.

수중소음 측정기간 동안 수중청음기에서 녹음된 음향신호를 0.5 s(12,000샘플) 간격으로 Hamming window를 적용하고, 50 %로 오버랩하여 파워 스펙트로그램을 Fig. 2(a)와 같이 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 계산하였다. 측정된 소음의 파워 스펙트로그램으로부터 시간의 변화에 따라 소음준위가 변동하는 것을 확인하였다. 측정된 소음준위의 변동성을 분석하기 위하여 주파수 1 kHz 이하에서 중심 주파수인 500 Hz에 대한 소음준위를 Fig. 2(b)와 같이 도시하였다. 연구지역에서 소음을 측정한 기간 동안 주파수 500 Hz에서 소음준위가 48.4 dB ~ 95.8 dB로 분포하며 큰 폭으로 변화하였다. 이와 같이 소음준위가 변동하는 요인을 확인하기 위하여 측정된 소음 자료를 분석하였다. Fig. 2(b)에서 화살표 ①과 같이 소음준위에서 피크가 나타나는 경우에 대한 파워 스펙트로그램을 Fig. 3(a)에 도시하였고, 시간 및 주파수에 따라 줄무늬 형상의 소음패턴이 나타났다. 이는 해상에서 선박이 수중청음기에 근접하였다가 멀어지면서 광대역 주파수의 소음이 음도파관 불변인자(waveguide invariant)에 의해 측정되어지는 선박의 소음패턴인 것으로 확인되었다.^[15],^[16] 여기서 약 210 s를 기준으로 줄무늬 패턴 간격이 오목하게 밀집되는데, 이 현상은 선박이 수중청음기에 가장 근접할 때 나타난다. Fig. 3(a)에서 선박의 소음준위는 주파수 100 Hz 주변에서 110 dB 이상으로 가장 높았다. Fig. 2(b)에 나타난 소음준위 피크들을 분석하였고, 대부분 선박의 이동으로 유입되는 소음인 것으로 확인하였다. 또한 Fig. 2(b)의 화살표 ②와 같이 소음준위의 피크가 나타나지 않는 시간대역에 대한 파워 스펙트로그램을 Fig. 3(b)와 같이 도시하였다. 여기서는 시간에 따른 주파수별 소음준위의 간섭패턴이 나타나지 않으므로 선박으로부터 유입된 소음이 아닌 것으로 판단되었다. Fig. 2(b)에서 피크가 나타나지 않는 시간 대역에 대한 소음준위를 분석한 결과, 소음준위가 시간에 따라 변동되는 것을 확인하였다. 단기적으로 발생되는 인위적인 소음의 영향을 배제하고, 이와 같은 결과를 야기하는 자연적 소음원으로는 바람에 의해 발생되는 소음의 영향인 것으로 판단된다. 풍속에 따른 소음준위의 변동성 분석을 위해 Fig. 2에서 Fig. 3(a)와 같이 선박소음이 유입된 경우와 유입되지 않는 경우의 자료를 분리하였다. 그리고 선박소음이 유입되지 않은 경우에 대한 소음준위를 동일한 시간에 측정된 풍속 자료 기반의 모델링된 바람소음준위 결과와 비교하였다.

Fig. 2.

Underwater noise measured using the hydrophone: (a) power spectrogram (the unit of color bar is dB re 1 μPa²/Hz), and (b) power spectral density at 500 Hz.

Fig. 3.

Power spectrogram of noise: (a) ship noise, (b) underwater noise when the ship is not around the hydrophone (the unit of color bar is dB re 1 μPa²/Hz).

III. 바람자료 측정

측정된 소음과 바람의 상호 연관성을 분석하기 위하여 실험해역에서 운영된 기상부이 자료를 이용하였다. 기상부이는 한국해양과학기술원에서 연중 운영하고 있으며, Fig. 1(a)에서 붉은색 원으로 표시된 수중청음기의 근접한 위치에 계류되어 있다. 기상부이에서는 풍향, 풍속, 강우량과 같은 기상자료와 파고, 파주기, 수온과 같은 해상의 물리적 자료를 10분 주기로 측정한다. 수중소음을 측정한 기간 동안 관측된 기상자료 중 풍속 및 풍향 자료를 Fig. 4에 도시하였다.

Fig. 4.

Weather data measured using the weather buoy: (a) wind speed, and (b) wind direction. Here, black dot: wind speed > 2 m/s, red dot: wind speed ≤ 2 m/s.

Fig. 4(a)에서 풍속은 관측기간 동안 다양한 속력으로 분포하며, 최대 8.3 m/s 까지 측정되었다. 그리고 Fig. 4(b)에서 풍향의 방위는 정북을 0°로 기준하여, 시계방향으로 나타내었다. 즉, 90°는 동풍, 180°는 남풍, 270°는 서풍이다. 풍향 역시 풍속과 마찬가지로 관측기간 동안 다양하게 분포되어 변화되었지만, 두 자료 간에는 연관성이 있음을 확인할 수 있었다. Fig. 4에서 풍속이 2 m/s 보다 높은 경우 검은색 점, 풍속이 2 m/s 보다 낮은 경우 붉은색 점으로 해당되는 각 시점에 대해 풍속 및 풍향을 표시하였다. 여기서 풍속이 2 m/s 보다 낮은 경우에는 높을 때보다 풍향이 변하는 정도가 비교적 높은 것을 확인하였다. 이로부터 해상에서는 풍속이 높은 경우에는 바람이 대부분 일정한 방향에서 불어지는 것을 알 수 있다.

IV. 바람소음준위 모델링

기상부이에서 측정된 풍속자료를 이용하여 바람소음준위를 모델링하였다. 모델링을 수행하기 위하여 수중청음기가 계류된 위치를 기준으로 거리 100 km 까지 10 m 간격으로, 방위는 정북(0°)을 기준으로 시계방향으로 5° 간격으로, 수심은 1 m 간격으로 연구지역을 극좌표 격자로 나누어 음원준위와 전달손실을 계산하였다.

본 논문에서 사용된 바람의 음원준위는 Kewley et al.^[11]에서 제시된 결과를 사용하였다. 이 결과에서는 풍속이 2.57 m/s, 5.14 m/s, 10.28 m/s, 15.23 m/s, 20.58 m/s인 경우의 주파수별 음원준위만 제시되어 있다. 하지만 Fig. 4(a)와 같이 측정된 풍속이 시간에 따라 다양하게 분포되어 있기 때문에, 풍속에 따라 보간법을 적용하여 음원준위를 계산하였다. 또한 Kewley et al.에서는 단위면적(m²)에 대한 음원준위가 제시되어 있다. 이와 달리 Hanson^[5]은 기포운이 해수면 아래의 수중 공간에 분포하고, 풍속에 따라 분포하는 수심이 달라진다고 언급하였다. 기상부이로부터 측정된 풍속 자료를 Hanson에서 제시한 수식에 적용하였고, 기포운이 분포한 수심이 2 m ~ 4 m로 계산되었다. 이와 같이 기포운의 수심 분포에 해당하는 연구지역의 격자에 대한 음원준위를 계산해야 하므로, 모든 격자에서 면적에 대한 음원준위를 수심(단위수심 1 m)에 따라 적분하였다. 이와 같은 방법으로 측정된 풍속을 이용하여 기포운이 분포한 격자에 대한 체적 공간의 음원준위를 계산하였다.

전달손실은 정상모드 음향 전파모델인 KRAKEN을 이용하여 계산하였다. 전달손실을 계산하기 위한 입력인자 중 수심별 음속분포는 국립수산과학원에서 운영하는 웹 사이트인 한국해양자료센터의 CTD(Conductivity-Temperature-Depth) 자료를 활용하였다.^[17] 한국해양자료센터에서는 대한민국 주변 해역을 관측선별로 구역을 나누어, 매년 짝수 달에 실측한 CTD 자료를 연구자들이 공동 활용할 수 있도록 웹 기반의 데이터베이스를 제공한다. 그러므로 한국해양자료센터의 CTD 자료 중 음향측정을 수행한 4월에 해당하는 수심별 음속분포를 전달손실을 계산하는 입력 자료로 이용하였다. Fig. 5는 수중청음기를 계류한 위치와 한국해양자료센터 CTD 관측점 중 근접한 정점에 대한 최근 10년간 수심별 음속분포를 푸른색 실선으로, 각각을 평균하여 검은색 실선으로 나타내었다. Fig. 5에서 수중청음기를 계류한 위치 주변의 수심별 음속구조 특징은 해수면으로부터 약 10 m까지 표면 혼합층이 분포하고, 혼합층 하부에는 수온이 급격히 감소하는 수온약층이 수심 80 m까지 발달되었다. 또한 해저면 부근에서의 음속은 약 1460 m/s의 음속이 유지되는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 10년간 평균한 수심별 음속분포를 KRAKEN의 수층 음속 입력 자료로 활용하였다.

Fig. 5.

Sound speed according to water depth provided by KODC (Korea Oceanographic Data Center).

연구지역의 해저지형은 Fig. 1(a)와 같이 미국 해양대기청에서 제공하는 ETOPO1 자료를 이용하였다.^[14] 해저지질은 한국해양과학기술원에서 보유하고 있는 자료로부터 수중청음기를 계류한 위치 주변의 해저가 모래 및 진흙으로 구성되어져 있는 것으로 확인되었다. 하지만 보유된 해저지질 자료의 양이 연구지역 전체를 대변하기에는 충분하지 않았고, 전달손실을 계산하기 위하여 연구지역의 해저지질을 Muddy sand로 통일하였다. 그러므로 Muddy sand의 평균입도 크기인 3ϕ에 해당하는 하부지층의 음속, 밀도, 감쇄계수를 KRAKEN에 적용하여 전달손실을 계산하였다.^[18] 여기서 입도는 퇴적물을 입자의 직경에 따라 분류하기 위한 방안으로, −log₂d(여기서 d는 입자의 직경)로 계산된다. 모델링에서 전달손실 계산 시 연구지역 전체에 대한 해저지질을 Muddy sand로 통일하였기 때문에, 이로 인해 발생되는 모델링 결과의 오차를 감안해야 한다.

기포운이 분포한 수심으로부터 수중청음기를 계류한 위치까지 전파되는 소음에 대한 전달손실의 계산 효율을 최적화하기 위하여 가역정리(reciprocity theorem)를 적용하였다.^[2] KRAKEN에서 음원의 수심을 수중청음기가 위치한 70 m로, 수신기의 수심을 2 m ~ 4 m로 적용하여 전달손실을 계산하였다. Fig. 6은 연구지역에서 수중청음기로부터 100 km 거리 내의 수심 3 m에 대한 주파수 500 Hz의 전달손실을 도시한 것이다. 여기서 수중청음기를 기준으로 해안선 주변 연안 방향으로는 거리가 멀어질수록 다른 방향에 비해 전달손실이 높아지는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 이유는 거리가 멀어지면서 연안의 수심이 급격하게 낮아짐에 따라 음파의 해수면 및 해저의 경계에 의한 다중반사 횟수가 많아지면서 전달손실이 비교적 높아지는 것으로 판단된다. 이와 달리 연안을 제외한 다른 방향에서는 전달손실이 유사하게 분포하는 것을 확인하였다.

Fig. 6.

Transmission loss for the region (water depth: 3 m) within 100 km from the location where the hydrophone is deployed (water depth: 70 m). Here, the unit of the color bar is dB.

기포운의 공간분포가 고려된 음원준위와 전달손실로부터 바람소음준위는 Eq. (1)을 이용하여 계산하였다.

여기서 WNL은 바람소음준위, SL은 음원준위, TL은 전달손실, w는 주파수, γ은 거리, θ는 방위, z는 수심, n은 거리의 인덱스, m은 방위의 인덱스, l은 수심 인덱스이다. 음원준위 및 전달손실은 기포가 분포한 수심인 2 m ~ 4 m에 대해 1 m간격으로 계산하여 적용하였다. 주파수 1 kHz 이하에서 제시된 바람에 대한 음원준위 자료와^[11] 기포로 인해 발생되는 소음의 주파수 대역이 500 Hz 이상인 것을 고려하여,^[19],^[20],^[21] 1/3 octave band의 중심 주파수인 500 Hz, 630 Hz, 800 Hz, 1000 Hz에서 바람소음준위를 모델링 하였다.

최종적으로 Fig. 7은 모델링 및 측정된 바람소음준위를 풍속에 따라 비교한 결과이다. 여기서 붉은색 점은 측정된 음향자료에서 선박소음이 녹음되지 않은 경우에 대한 소음준위를 동일한 시간에 측정된 풍속에 따라 도시한 것이고, 푸른색 실선은 풍속 0 m/s ~ 8 m/s에 대한 바람소음준위를 모델링한 결과이다. Fig. 7로부터 모델링 및 측정된 두 결과의 경향이 서로 유사한 것을 확인하였고, 이에 따라 Fig. 2(b)에서 선박소음이 녹음되지 않은 소음준위는 동일한 시간에 측정된 풍속과 상호 연관성이 높은 것을 확인하였다. 그러므로 바람 소음원의 수심을 고려하여 풍속에 따른 바람소음준위를 모델링함에 따라 실제 바람소음과 유사한 결과를 도출할 수 있음을 판단하였다.

Fig. 7.

Comparison between the modeled wind noise level (blue solid line) and the measured wind noise level (red dot) at: (a) 500 Hz, (b) 630 Hz, (c) 800 Hz, and (d) 1 kHz.

Fig. 7에서 모델링 및 측정된 바람소음준위에 대한 전체적인 경향이 유사하였지만, 주파수가 낮아질수록 모델링된 결과가 측정된 결과보다 상대적으로 높아졌다. 또한 풍속이 감소할수록 측정된 바람소음준위의 편차가 증가하였다. Fig. 8과 같이 측정된 바람소음준위의 표준편차를 풍속에 따라 계산하였고, 풍속이 느려질수록 분석 주파수에서 표준편차가 상대적으로 증가하는 것을 확인하였다. 이와 같이 모델링 및 측정된 바람소음준위 간에 차이를 발생시키는 것으로 판단되는 요인을 토의에서 기술하였다.

Fig. 8.

Standard deviation of the measured wind noise level according to the wind speed.

V. 토 의

Fig. 8과 같이 풍속이 느려질수록 측정된 바람소음준위의 편차가 증가하는 이유는 바람이 불면서 파도가 발생되는 메커니즘에 의한 것으로 판단된다. 기포운은 쇄파에 의해 공기가 수중에 유입되어 수중에 잔존한 것으로, 기포운이 생성되려면 파도가 발생되어야 한다. 바람에 의해 파도가 발생되는 요인에는 풍속, 취송거리, 지속시간이 있다. 즉, 넓은 해양에서 바람이 일정한 방향으로 지속적으로 강하게 부는 경우 파도가 높게 생성된다. Fig. 4와 같이 풍속이 2 m/s 이하인 경우에는 풍향이 일정하지 않고, 짧은 시간에 비교적 급격히 변화하는 것을 확인할 수 있다. 그러므로 풍속이 느려짐과 동시에 지속시간이 짧으므로 파도가 충분하게 생성되지 않기 때문에, 모델링된 바람소음 준위와 측정된 소음준위의 차이가 발생하는 것으로 판단된다.

또한, 모델링 및 측정된 바람소음준위 간에 차이를 발생시키는 다른 이유로는 원거리에서 활동하는 선박에 의한 영향으로 추측된다. 측정된 음향자료에서 선박소음이 녹음된 것을 분리할 때, 선박소음이 비교적 약하게 수신되어진 음향자료를 충분히 분리해내지 못한 것으로 추측된다. Fig. 7에서 풍속이 낮아질수록 측정된 바람소음준위의 자료의 수가 비교적 적어지는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 이유는 연구지역이 항구 주변에 위치하기 때문에, 풍속의 세기가 약한 시간대에는 어선 및 상선의 활동이 잦아지기 때문이다. 그러므로 풍속이 빠른 경우보다 풍속이 느린 경우에 활동하는 선박의 통행량이 많아지게 되고, 선박소음을 분리하더라도 원거리에서 약하게 수신되는 선박소음은 충분히 분리하지 못하여, 모델링된 결과보다 측정된 바람소음준위가 높아질 수 있을 것으로 판단된다.

모델링 및 측정된 두 결과 간의 차이를 발생시키는 추가적인 요인은 다음과 같이 생각된다. 첫 번째, Kewley et al.^[11]에서는 풍속 2.57 m/s, 5.14 m/s, 10.29 m/s, 15.23 m/s, 20.58 m/s에서만 음원준위가 제시되어 있다. 본 논문에서는 측정된 풍속자료 중에서 0 m/s ~ 8 m/s에 대하여 바람소음준위를 모델링하였기 때문에, Kewley et al.에서 제시한 풍속 외에는 보간법을 적용하였다. 보간법은 데이터 간의 근삿값을 계산하는 방법이므로, 이와 같이 계산된 음원준위에서 오차가 발생할 수 있다. 두 번째, 연구지역의 공간적인 환경특성으로 인해 발생할 수 있다. 바람에 의해 파도가 생성되기 위한 요인 중 취송거리는 바람이 일정한 방향 및 속도로 해수면에 물리적인 힘을 가하는 거리이다. 그러므로 육지로부터 바람이 부는 경우에는 취송거리가 짧아지면서 풍속에 따른 충분한 파도가 생성되지 못하여, 소음준위에 영향을 줄 것으로 생각된다. 세 번째, 모델링에서 기포운의 수심을 2 m ~ 4 m로 고정하여 적용하였기 때문에 오차가 발생할 수 있다. 실제 해양에서는 기포운이 분포하는 수심이 일정하지 않고, 시간의 변화에 따라 다양하게 달라질 것이다. 그러므로 실제해양과 Hanson^[5]의 모델로부터 도출한 기포운의 수심이 서로 달라짐에 따라 오차를 발생시키는 요인으로 작용할 것으로 생각된다. 마지막으로, 전달손실을 계산하는 경우 음향모델인 KRAKEN에 입력된 수심별 음속분포와 해저지질 자료에 의해 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 한국해양자료센터에서 제공하는 CTD 자료 중 수심별 음속분포에서 최근 10년간 4월의 자료를 평균하여 적용하였다. 또한 해저지질의 자료가 충분하지 않음으로 인해, Muddy sand에 대한 평균입도 크기인 3ϕ에 해당하는 해저 하부지층의 음속, 밀도, 감쇄계수를 연구지역 전체적으로 동일하게 적용하였다. 이에 따라 음파 전달특성이 실제해양과 차이가 발생할 수 있다.

토의에서 기술한 내용 외에도 모델링 및 측정된 결과 간에 차이를 발생시키는 요인은 다양하게 존재할 것으로 추측된다. 만약 이와 같은 요인들을 모델링에 고려한다면, 향상된 결과를 도출할 수 있을 것으로 생각된다.

VI. 결 론

본 논문에서는 바람의 소음원인 기포운의 음원준위와 분포하는 수심을 풍속에 따라 계산하여 바람소음준위를 모델링하였다. 그리고 자가기록식 수중청음기에서 측정한 음향자료로부터 선박소음을 제거한 소음준위를 모델링된 바람소음준위와 비교분석 하였다. 두 결과의 전체적인 경향이 유사하게 나타났고, 풍속이 낮아질수록 측정된 바람소음준위의 편차가 비교적 증가하는 것을 확인하였다. 결과 분석 시 측정된 소음준위에서 선박소음을 배제하였으므로, 추후 연구에서는 선박 및 풍속자료를 동시에 활용한 소음준위 추정 연구가 진행되어야 할 것이다.