독일 기차 소음(패스바이노이즈) 소리 카메라 분석(Railway Noise, Sound Source Localisation, Pass-by Algorithm, Microphone Array, Doppler Effect Compensation)

 

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시끄러운 기차 소음, 음향 카메라: 독일 연구진의 소음 시각화 연구

 

 

기찻길 옆에 살아본 사람이라면 누구나 시끄러운 열차 소음으로 불편을 겪은 경험이 있을 것입니다. 이러한 철도 소음은 단순히 시끄러운 것을 넘어 주민들의 건강에 해로운 영향을 미칠 수 있는 심각한 문제입니다. 독일 정부는 이 문제를 해결하기 위해 철도 소음을 줄이는 것을 중요한 정책 목표로 삼고 있습니다. 특히 소음이 심한 주철제 브레이크를 사용하는 낡은 화물 열차를 신소재 브레이크로 교체하는 사업을 적극적으로 추진하고 있습니다.

 

 

 

정부의 이러한 노력이 실제로 효과가 있는지 장기적으로 확인하기 위해, 독일 연방철도청은 전국적인 소음 모니터링 시스템을 구축하고 있습니다. 이 시스템은 일반적으로 선로 옆에 단일 마이크를 설치하여 지나가는 기차의 전체 소음 크기(음압 레벨)를 측정하는 방식을 사용합니다. 하지만 이 방법은 기차가 전체적으로 얼마나 시끄러운지는 알 수 있지만, 소음이 기차의 어느 부분에서, 왜 발생하는지에 대한 구체적인 정보는 얻기 어렵다는 한계가 있습니다.

 

Example for the pass-by algorithm applied on the passing by of a regional train

 

이러한 한계를 극복하고 철도 소음의 근본적인 원인을 정밀하게 분석하기 위해 독일의 한 연구팀(gfai tech GmbH)은 '음향 카메라(Acoustic Camera)'라는 특별한 장비를 활용한 연구를 진행했습니다. 음향 카메라는 수많은 마이크로폰이 배열된 장치로, 소리의 위치와 크기를 시각적인 이미지로 보여주어 마치 소리를 '눈으로 보는 것'처럼 만들어 줍니다. 연구팀은 이 장비를 이용해 철도 소음의 주된 원인들을 찾아내고, 이를 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 표현하는 것을 목표로 삼았습니다.

 

 

 

소리를 포착하는 특별한 방법: 움직이는 소음원을 추적하다

 

Measurement set-up; the "Fibonacci" array was placed 10 m away from the "FlexStar" array along the track

 

연구팀은 하노버와 민덴 사이의 주요 철도 노선에서 이틀에 걸쳐 총 157대의 열차를 촬영했습니다. 여기에는 일반 여객열차, 고속열차, 그리고 화물열차가 모두 포함되었습니다. 연구에는 크기가 다른 두 종류의 음향 카메라가 사용되었는데, 하나는 기차 전체의 소음을 넓게 포착하고 다른 하나는 바퀴와 선로처럼 특정 부분의 소리를 정밀하게 분석하는 데 쓰였습니다.

 

기차처럼 빠르게 움직이는 물체의 소음을 정확하게 측정하는 것은 매우 어렵습니다. 일반 사진기로 달리는 자동차를 길게 노출해서 찍으면 사진이 흐릿하게 번져 보이는 것처럼, 소리도 측정 시간이 길어지면 소음원의 위치가 불분명해집니다. 그렇다고 측정 시간을 너무 짧게 하면 정확한 소리 분석에 필요한 충분한 데이터를 얻기 어렵습니다.

 

이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 '패스바이(pass-by) 알고리즘'이라는 특별한 분석 기술을 사용했습니다. 이 기술은 기차가 지나가는 동안 특정 소음원을 계속해서 추적하고, 움직이는 물체에서 소리의 높낮이가 변하는 현상인 '도플러 효과'까지 보정해 줍니다. 구급차가 다가올 때 사이렌 소리가 높아졌다가 멀어지면서 낮아지는 것이 바로 도플러 효과인데, 이 기술은 이런 변화까지 계산하여 소리의 발생 위치를 정확히 찾아내는 것입니다. 이렇게 분석된 결과는 기차 전체의 사진 위에 소음의 위치와 크기를 색깔로 덧입힌 '음향 지도(acoustic map)' 또는 '음향 사진(acoustic photo)'으로 만들어져, 어느 부분에서 어떤 종류의 소음이 발생하는지 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다.

 

 

 

 

 

연구를 통해 밝혀진 기차 소음의 주범들

Examples of sound radiation of two closely spaced wheel flats of a freight train

 

• 속도와 소음의 관계: 예상대로 여객열차는 속도가 빠를수록 소음이 커지는 경향을 보였습니다. 하지만 화물열차의 경우, 속도가 느려도 여객열차보다 훨씬 시끄러웠으며, 속도와 소음 크기 사이에 뚜렷한 상관관계를 찾기 어려웠습니다. 이는 화물열차의 소음이 단순히 속도보다는 차량의 노후 상태나 구조적 문제 등 다른 요인에 더 큰 영향을 받는다는 것을 시사합니다.
• 일의 숨겨진 소음, 굽힘파: 기차가 지나가기 전후로 레일 자체에서 상당한 소음이 발생하는 것이 관찰되었습니다. 이는 기차의 하중으로 인해 레일이 미세하게 변형되며 발생하는 '굽힘파(bending wave)'가 공기 중으로 퍼져나가 소리가 되는 현상입니다. 이 소음은 기차가 통과하는 순간의 바퀴 소음만큼이나 클 수 있어 무시할 수 없는 소음원이었습니다.
• "덜컹거림"의 원인, 휠 플랫: 기차 소음 중 주기적으로 "덜컹, 덜컹"거리는 충격음은 바퀴 표면이 비정상적으로 마모되어 평평한 부분이 생긴 '휠 플랫(wheel flat)' 때문인 경우가 많습니다. 음향 카메라를 통해 분석한 결과, 측정된 열차의 약 17%에서 휠 플랫이 관찰되었습니다. 흥미로운 점은, 때로는 다른 큰 소음에 묻혀 기차가 지나갈 때는 잘 들리지 않다가, 기차가 지나간 뒤에야 이 덜컹거리는 소리가 선명하게 들리는 경우도 있었습니다.
• 주파수 대역별 소음 분석: 연구팀은 소리를 주파수(소리의 높낮이) 대역별로 나누어 분석하는 '음향 지문(acoustic fingerprint)'이라는 시각화 방법을 개발했습니다. 이를 통해 대부분의 철도 소음이 500 Hz에서 2 kHz 사이의 주파수 대역에서 발생하며, 주로 바퀴와 레일의 마찰에서 비롯된다는 사실을 확인했습니다. 하지만 휠 플랫이 있는 화물차의 경우, 낮은 주파수(250 Hz) 대역에서 매우 큰 소음이 발생하기도 했는데, 이는 휠 플랫의 충격이 화물칸의 탱크 벽과 같은 넓은 구조물을 진동시켜 소리를 증폭시키기 때문인 것으로 추정됩니다.

Pass-by evaluation of a section of a freight train for different octave bands with the same dynamic range

 

 

 

소음 저감 정책과 유지보수를 위한 새로운 가능성

 

 

이 연구는 음향 카메라와 첨단 분석 기술이 철도 소음의 원인을 정확히 찾아내는 데 얼마나 유용한지를 명확히 보여주었습니다. 단순히 전체 소음 크기를 재는 것을 넘어, 휠 플랫이 생긴 특정 바퀴를 찾아내거나 , 윙윙거리거나 쉭쉭거리는 이상 소음의 원인이 되는 결함 부품을 정확히 식별할 수 있게 해줍니다.

 

이러한 정보는 철도 차량의 유지보수를 더욱 효율적으로 만들어 소음 문제를 근본적으로 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 소음 저감 정책의 효과를 정밀하게 평가하고, 앞으로 더 효과적인 소음 대책을 수립하는 데 중요한 과학적 근거를 제공할 것입니다. 이처럼 소리를 눈으로 보게 하는 기술은 우리가 더 조용하고 쾌적한 환경에서 살아가는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

 

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