I. 서  론

항만 및 연안지역에서 발생하는 저주파 대역(1 kHz 이하 주파수)의 배경소음은 대부분 선박으로부터 발생되는 소음으로 알려져 있다.^[1,2] 1960년대 중반 이후 상호국간의 대형 선박을 이용한 무역량의 점진적인 증가로 인하여, 2000년도 초반까지 약 40년 동안 전 세계 상선의 척수는 2배 이상 증가하였고, 전체 톤수는 1.6억 GT에서 6.05억 GT로 증가하였다.^[3] 이와 같이 해상교통량의 증가로 인해 동일시기에 태평양 북동지역에서 측정된 자료에 따르면 소음준위가 0.3 dB/yr @ 40 Hz로 증가하여 40년 동안 약 10 dB 이상 높아졌다고 보고되었다.^[4]

최근 전 세계적으로 해양 생태계 보호를 위한 관심이 증가함에 따라,^[5] 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)는 선박방사소음을 수중생물 생태에 영향을 주는 오염원으로 규정하였고, 해양 생태계 보호를 위한 선박소음 규제를 강화하고 있다.^[6,7] 이에 따라 연안 및 항만 주변해역과 같이 선박의 교통량이 집중되는 지역을 관심해역으로 규정하여 선박으로부터 기인되는 소음의 공간적 분포 특성을 파악함과 동시에 특정해역에 집중된 선박소음이 해양 생물에 미치는 영향을 조사하는 연구가 진행되고 있다.

수중에서 발생되는 선박소음에 대한 기존 연구에는 해양공간 계획을 위한 기초자료 활용을 위해 미국과 캐나다 서부 연안을 왕래하는 선박 분포에 따른 소음준위의 공간분포를 모델링한 연구,^[8] 미국 캘리포니아 남쪽 연안 산타 바바라 해협을 통과하는 상선 및 화물선의 수중방사소음을 측정한 연구,^[9-11] 선박의 항행정보에 따른 음향노출레벨의 통계적 공간분포를 추정한 연구^[12] 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 또한 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서는 해양에서 운항하는 선박들의 분류를 결정하고, 선박의 정보와 분포를 이용하여 전 세계적 스케일의 소음지도를 만들었다.^[13] 해양의 소음지도를 통해 저주파 대역에서 선박이 이동하는 경로에 따라 소음의 공간적인 패턴이 변화하는 것을 확인할 수 있게 되었다.^[14-17]

기존의 연구는 전반적으로 특정해역을 왕래하는 선박의 정보를 이용하여 공간적인 선박소음의 분포를 파악하는 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 제주 남부 해역에서 관측된 선박 항행정보를 기준으로 특정 지점에서 시간에 따른 선박소음준위를 음파 전달모델링 기법을 적용하여 추정하고, 동일 시간에 수중청음기에서 측정된 소음준위와 비교 및 분석하는 연구를 수행하였다. 연구지역에서 항해하는 선박을 관측하기 위하여 제주도 남쪽 해안 육지에 AIS(Automatic Identification System) 안테나를 설치하였다. AIS는 항해 시 안전과 보안 강화를 목적으로 선박-선박, 선박-육상 간에 선박의 제원과 항행정보를 상호 모니터링하기 위하여 IMO에서 채택한 통신 장치이다.^[18] 육상이나 선박에 설치된 AIS로부터 항행 중인 선박의 해상이동통신식별 번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI)와 함께 시간, GPS 위치정보, 기동방향, 선체길이, 선속 등을 측정할 수 있다. 이와 같이 실험해역에서 측정된 개별 선박의 AIS 정보를 이용하여 선박의 음원준위를 계산하였다. 선박의 음원준위 계산을 위해 사용된 계산식은 1980년대에 Ross가 상선에 대한 수중방사소음을 체계적으로 정리하여 경험적 수식으로 제안한 power-law model을 사용하였으며,^[19,20] 이 경험식은 미국 해군 연구소(Naval Research Laboratory, NRL)에서 선박의 분포에 따른 방향성 소음을 계산하는 RANDI 3.1 모델에 적용되어 사용되고 있다.^[21] 따라서 Ross가 제안한 경험식을 이용하면 측정된 선박의 길이와 속도로부터 주파수에 따른 선박음원준위를 계산할 수 있다. 계산된 음원준위에 전달손실을 고려하여 특정 위치에서 시간에 따라 수신되는 소음준위를 최종적으로 도출하였다. 선박소음 모델링 방법의 검증은 AIS 데이터를 관측한 시간동안 해양에 설치된 수중청음기로부터 획득한 수중소음 자료를 활용하였다. 모델링 및 측정된 두 소음준위의 변동 패턴이 유사함을 확인하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 해상 실험에 대한 내용을 기술하고, 3장에서는 관측된 AIS데이터를 분석하고, 4장에서는 선박음원준위를 계산하는 알고리즘에 대해 설명한다. 5장에서는 선박소음준위를 도출하는 모델링 기법을 기술하고, 6장에서는 모델링 및 측정된 음향자료를 통해 도출된 선박소음준위 결과의 차이를 발생시키는 원인에 대하여 토의하였다. 마지막으로 7장에서 본 논문의 결론을 맺는다.

II. 해상 실험

선박의 통행량을 관측한 지역은 제주 남부 해역으로 실험해역은 연안에서 어선 및 여객선의 활동이 빈번하고, 중국 및 동남아시아에서 한국 및 일본으로 항해하는 대형 선박들이 항시 존재하는 지역이다. 선박의 빈번한 통행으로 인해 실험해역에서 측정되는 저주파 대역의 배경소음에는 선박에 의한 소음이 지배적으로 나타날 것으로 판단된다. 따라서 배경소음에 선박소음이 미치는 영향을 확인하기 위하여 제주 남부 연안지역 육상에 AIS 안테나를 설치하였고, 실험해역을 운항하는 선박정보를 관측하였다. 본 연구에서는 선박 항행정보를 이용하여 시간에 따라 선박소음을 추정하는 모델링 방법을 제안하며, 이를 통해 도출된 선박소음 결과를 검증하기 위하여 AIS 데이터 관측과 동시에 수중에 설치된 수중청음기 자료와 비교분석 하였다. 결과에 활용된 음향 자료는 해저면에 수평으로 계류된 배열센서의 중심에 위치한 한 개의 수중청음기에서 수신된 자료를 이용하였다. 측정 장비의 음향 신호 수신 사양은 샘플링 주파수가 8192 Hz, 시스템 이득이 26 dB, 그리고 20 Hz 주파수에서 고역통과 여파기가 적용되어 있다. 수신감도는 10 Hz에서 10 kHz까지의 주파수 대역에서 이다.

Fig. 1은 실험해역 해저 수심의 분포를 나타낸 것이다. 제주 남부 연안 주변은 육지로부터 약 3 km까지 해저 수심이 급격하게 깊어지는 반면, 외해는 대부분의 연구지역이 수심 약 100 m 내외로 평탄한 것을 확인하였다. 수심 100 m 내외의 구역에 대한 해저표층의 평균 입도는 실험해역에서 획득한 grab 및 core 데이터 분석을 통해 3.6 인 사질로 구성되어 있었다.

Fig. 1의 검은색 점의 위치에 AIS 안테나를 설치하고 연구지역에서 활동하는 선박의 항행정보를 관측하였다. 검은색 별 위치에서 CTD(Conductivity-Temperature-Depth) 장비를 이용하여 수심별 음속을 측정하였고, 수중소음 측정을 위하여 동일한 지점에서 해저면 (수심: 약 99 m) 상부에 수중청음기를 설치하였다.

Fig. 1.

Water depth contour of the southern sea of Jeju (black dot mark: AIS antenna position, black star mark: hydrophone position).

Fig. 2는 CTD를 이용하여 측정된 수심별 음속분포도를 나타내며, 해수면과 해저면 상부의 음속이 약 2 m/s 차이로 수심별 음속의 변화폭이 크지 않는 것을 확인하였다. 수중소음 측정 당시 실험해역의 수층은 전체가 혼합된 겨울철 수직 음속구조로 측정되었다.

Fig. 2.

Sound speed profile estimated using a CTD cast.

Fig. 3(a)는 2015년 2월 7일 협정세계시 기준(Universal Time Coordinate, UTC) 01:00:00 – 07:00:00 동안 수중청음기를 이용하여 측정한 음향신호이다. 시간에 따른 주파수별 소음준위의 변동 경향을 파악하기 위하여 관측 시간동안의 음향신호를 60 s(491,520 샘플) 간격으로 Hamming window를 적용하였고, 50 %로 오버랩하여 파워 스펙트로그램을 Fig. 3(b)와 같이 계산하였다. 여기서 컬러바의 단위는 이다.

Fig. 3.

Underwater noise measured by a hydrophone: (a) time series data, and (b) spectrogram (the unit of color bar is dB re 1 µPa²/Hz).

Fig. 3(b)에서 주파수 20 Hz 이하를 제외하고, 선박의 주요 소음대역인 저주파수 대역에서 소음준위가 고주파수 대역보다 상대적으로 높게 분포됨을 확인하였다. 측정된 소음준위는 약 100 Hz의 주파수 주변에서 가장 높게 측정되었으며, 대부분의 시간에서 100 dB 이상으로 확인되었다. 따라서 관측된 전체 시간동안 선박소음이 존재하는 것으로 확인된다. 그리고 Fig. 3(b)의 상단에 T₁, T₂, T₃, T₄로 표시된 시점에서 선박이 수중청음기가 설치된 지점을 근접하여 이동함에 따라 주파수 100 Hz에서 소음준위가 115 dB보다 높아지는 것을 확인하였다. 실험해역에서 음향실험이 진행되는 동안 조사선(R/V Eardo)이 수중청음기가가 설치된 지점 주변을 이동하였기 때문에, 조사선으로부터 유입되는 소음이 음향자료에 지속적으로 수신되었다. 수중청음기 주변을 이동하는 조사선의 최근접 시점은 Fig. 3(b)의 상단에 표시된 T₄ 위치로 소음준위가 가장 높게 측정되었다. T₅는 조사선이 기동을 멈추기 위해 엔진을 정지한 시점으로, 이로 인해 소음준위가 다른 시간에 비해 상대적으로 급격하게 감소되어진 것을 확인하였다.

III. AIS 데이터

실험해역에서 관측된 선박들의 소음준위를 계산하기 위해 육상에 설치된 AIS에 수신된 선박 운항정보를 분석하였다. AIS 데이터는 기본적으로 선박의 선명, 길이, 폭, 종류에 대한 내용을 포함하는 정적정보와 위치, 속력, 선수방향 등 항해 관련 내용을 포함하는 동적정보로 구성된다. 동적정보의 갱신 주기는 선박의 속도 및 선수 회두 각속도 비율 등의 항행 조건에 따라 위치보고 주기가 최소 2 s에서 3분 사이로 다르게 수신된다.^[18] 일반적으로 항행 선박의 선속이 빨라질수록 AIS 데이터의 송신간격이 짧아지고, 선속이 느려질수록 송신간격이 늘어난다. 따라서 각 선박의 운항 목적이나 상황에 따라 변동되는 선속을 고려하기 위하여 특정선박으로부터 불규칙적으로 측정되는 위치 정보를 1분 간격으로 내삽법을 적용하여 이동 선박의 위치 및 속도를 산출하였다. 모든 선박에 대해 동일한 방법으로 계산하였고 관측 시간동안 측정된 선박의 이동 경로는 Fig. 4와 같다.

Fig. 4.

AIS data showing 120 ship movements in the study area.

실험해역을 이동하는 선박들의 항행패턴은 주로 제주 남부 연안을 따라 도서 지역을 왕래하는 선박, 임의적인 경로로 이동하는 선박, 그리고 연안지역을 벗어난 해역에서 동중국해와 대한해협으로 연결되는 항로인 남서-북동 방향을 항행하는 선박으로 확인되었다. AIS에 수신된 선박의 정적정보로부터 선박의 종류를 확인해본 결과, 제주 남부 연안에서 활동하는 선박은 예인선, 어선, 상선, 여객선이고, 연구지역에서 임의적인 경로로 이동하는 선박은 대부분 어선이며, 마지막으로 남서-북동을 이동하는 선박은 상선, 화물선, 유조선과 같이 물동량을 운반하는 대형 선박인 것으로 확인되었다. 이와 같이 선박의 분류에 따라 선체길이나 선속이 결정되며, 각 선박의 운항목적에 따라 항로가 구분되므로 특정 위치에서 측정되는 소음의 크기는 달라질 것으로 판단된다.

IV. 선박음원준위

측정된 AIS 데이터를 이용하여 선박음원준위를 계산하기 위해 Ross가 제안한 경험적 수식을 기반으로 한 power-law model을 이용하였고, 수식은 다음과 같다.^[20]

   (1)

여기서 은 선박에서 방사되는 음원준위, 는 주파수(Hz), 는 선속(knot), 는 선체길이(ft, 1 ft = 0.3048 m)이다. 선박음원준위가 주파수, 선속, 선체길이에 따라 달라지는 것을 확인할 수 있다. Eq. (1)은 평균 선속을 12 knot, 평균 선체길이를 300 ft로 가정하여 선박음원준위가 계산되어진다.

Eq. (1)의 는 기본 선박음원준위로서, 주파수 500 Hz 이하에서 Eq.(2)와 같고,

   (2)

주파수 500 Hz 이상에서는 Eq. (3)과 같이 표현된다.

   (3)

그리고 Eq. (1)의 는 주파수에 따른 인자로, Eq. (4)와 같이 주파수에 따라 다르게 계산된다.

   (4)

마지막으로, Eq. (1)의 은 선체길이에 따른 인자이고, 다음 수식과 같이 표현된다.

   (5)

Ross가 제안한 경험적 수식을 이용하여 Fig. 5와 같이 선속 및 선체길이가 달라지는 경우 주파수에 따른 선박음원준위를 계산하였다. 여기서 선체길이는 ft가 아닌 m로 변환하여 도시하였다. Fig. 5(a)는 선체길이가 50 m로 고정된 경우 선속에 따른 선박음원준위이고, Fig. 5(b)는 선속이 9 knot인 경우 선체길이에 따른 선박음원준위이다. 각 결과로부터 선박음원준위는 주파수 30 Hz 주변에서 가장 높게 계산되었고, 그 이상 주파수가 높아질수록 선박음원준위가 감소되었다. 또한 선속 및 선체길이가 증가할수록 선박음원준위가 비례적으로 증가하는 것을 알 수 있다. Fig. 5(a)와 (b)를 비교 시 선체길이에 비해 선속의 변화에 따라 선박음원준위의 변동 폭이 커지는 것을 확인하였다. 그러므로 선박음원준위는 주파수, 선속, 선체길이에 따라 달라지고, AIS 데이터를 이용한 선박의 음원준위를 계산하기 위하여 관측된 선속과 선체길이를 선박의 이동위치 및 시간에 대해 나타내어야 한다.

Fig. 5.

SSL (Ship Source Level): (a) the result of ship speed vs. frequency (ship length = 50 m), and (b) the result of ship length vs. frequency (ship speed = 9 knot).

Fig. 6은 관측된 선박의 AIS 데이터에서 수중청음기가 설치된 지점 기준 50 km 이내에 존재하는 선박의 선체길이(m)와 선속(knot)을 도시한 것이다. Fig. 6 (a)와 (c)는 관측된 선박들의 각 위치에 대해, Fig. 6(b)와 (d)는 시간 및 방위각에 대해 선체길이와 선속을 나타내었다.

Fig. 6.

Ship information of the study area: (a) length overall according to location, (b) length overall according to the time vs. azimuth angle, (c) ship speed according to location, and (d) ship speed according to the time vs. azimuth angle.

Fig. 6(a)와 (c)에서 제주 남부 연안에는 대부분 선체길이가 50 m 보다 작은 선박들이 10 knot 이하의 선속으로 활동하며, 선박밀도가 다른 지역에 비해 상대적으로 높았다. 연구지역에서 임의적인 경로로 항해하는 선박은 선체길이가 15 m 이하인 소형 어선으로 선속 5 knot보다 느린 속도로 이동하였다. 그리고 외해에서 남서-북동의 직선 경로로 항해하는 선박들은 대부분 선체길이가 100 m 이상인 대형 상선 및 화물선으로, 선속 10 knot 보다 빠른 속도로 이동하였다. Fig. 6(b)와 (d)에서 시간의 변화에 따라 수중청음기 계류 지점을 중심으로 모든 방향(정북 0° 기준, 시계방향 : +, 반시계방향 : -)에서 선박들이 존재하였다. 선박들 중 상대적으로 선체길이가 크고 선속이 빠른 선박들은 제주 연안으로부터 약 20 km 남쪽에 주로 분포해 있는 것을 확인하였다.

측정된 AIS 데이터를 이용하여 주파수 250 Hz에서 선박음원준위를 모델링하였다. 모델링 주파수를 250 Hz로 선정한 이유는 다음과 같다. 본 연구의 실험을 수행하면서 저주파수 대역 능동 음파전달 실험이 동시에 진행되었고, 조사선에서 저주파음원을 수중 계류하여 주파수 110 Hz, 195 Hz, 410 Hz, 605 Hz, 800 Hz에 대한 CW (Continuous Wave) 신호를 송신하였다. 저주파음원의 송신 신호가 수중청음기에 수신되었고, 송신 주파수와 간섭받지 않는 주파수를 고려하여 250 Hz에서 선박음원준위를 계산하였다.

Ross가 제안한 선박음원준위 계산식에 Fig. 6에서 나타낸 선박의 길이와 선속을 입력인자로 대입하여 주파수 250 Hz에서 시간에 따른 선박음원준위를 Fig. 7과 같이 도시하였다. Fig. 7에서 선박음원준위의 단위는 이다. 전반적으로 선박의 선체길이 및 선속에 비례하여 음원준위가 높게 계산되었으며, 외해에서 남서-북동 항로를 이동하는 선박은 대부분 음원준위가 130 dB 이상인 것을 확인하였다. AIS 데이터에서 확인된 가장 큰 선박은 영국 국적의 컨테이너선(선명: EVER LEARNED, MMSI: 235098885)으로 선체길이가 334.8 m, 선속 14 knot 이상으로 관측되었으며, 최대 약 150 dB까지 음원준위가 증가하였다. 어로 활동하는 선박의 음원준위는 선체길이가 작으면서 평균 3 ~ 4 knot의 느린 속도로 이동하였기 때문에 상대적으로 낮게 계산되었다. 수중청음기가 설치된 지점으로부터 10 km 거리 주변으로 항해한 선박의 음원준위는 120 ~ 135 dB 이내에 분포됨을 확인하였다.

Fig. 7.

SSL observed in the study area: (a) the ship within 50 km from the position where the HLA is deployed and (b) the SSL according to the time vs. azimuth angle. Here, the unit of the color bar is dB re 1 µPa²/Hz.

V. 선박소음준위

AIS 데이터를 이용하여 계산된 선박음원준위에 전달손실을 적용하여 수중청음기가 설치된 지점에서 추정되는 선박소음준위를 계산하였다. 주파수 250 Hz에 대한 전달손실을 계산하기 위하여 음향전파모델인 RAM(Range-dependent Acoustic Model)을 이용하였다.^[22] 실험해역 전체에 대한 공간적인 전달손실을 계산하였고, 이를 위해 제주남부 해역에 대한 해저지형의 입력 데이터로 NOAA에서 제공된 ETOPO1을 이용하였다. 또한 공간적인 입력 데이터로 사용된 수심별 음속분포도는 NOAA에서 제공된 GDEM (Generalized Digital Environmental Model)의 2015년 겨울 데이터를 이용하였다. GDEM 데이터를 음향전파모델에 적용하기 이전에 실측데이터(Fig. 2)와 상관관계를 확인하기 위하여 수중청음기를 계류한 위치의 주변 지역에 대한 GDEM 음속분포도를 Fig. 8(a)에 도시하였다. 여기서 두 데이터의 수심별 음속 차이가 동일 수심에서 ± 4 m/s 이내로 경향이 유사하며, 시험해역에서 겨울철 공간적인 수직 음속구조로 GDEM이 사용가능한 것으로 판단하였다. 하부지층의 음속 및 감쇠계수는 한국해양과학기술원에서 보유하고 있는 제주 남부 해역의 평균입도(3.6)를 기준으로 Hamilton이 제안한 지음향 모델식을 이용하여 산출하였고, Fig. 8(b)와 (c) 같이 해저 표층으로부터 200 m의 깊이에 대해 도시하였다.^[23,24] 그리고 200 m 깊이보다 아래는 acoustic half-space 상태 조건을 가정하였다. 그리고 지층의 밀도는 Jackson과 Richardson이 제안한 회귀분석 식으로 계산하여 적용하였다.^[25]

Fig. 8.

(a) Sound speed profile in seawater, (b) sound speed profile in the seabed, (c) attenuation profile in the seabed for the acoustic propagation modeling.

Fig. 9는 수중청음기가 설치된 위치를 중심으로 반경 50 km까지 전 방위에 대해 주파수 250 Hz에서 계산된 전달손실 결과이다. 전달손실의 효율적인 계산을 위해 음원과 수신기의 위치를 역으로 고려하는 가역정리(reciprocity theorem)을 적용하였다.^[26] 즉, RAM에 입력되는 환경자료에서 수중청음기를 음원 위치로, 선박 소음원을 수신기 위치로 설정하였고, 이에 따른 수심 및 거리 정보를 적용하였다. 여기서 수중청음기는 수중에 계류된 수심에 따라 99 m로 적용하였고, 선박 소음원의 수심은 Reference [26]로부터 선박의 평균적인 흘수 및 프로펠러 수중 위치를 고려한 6 m로 적용하였다. 상기에 기술된 해양물리, 지질, 송·수신기의 기하학적 입력 자료를 기반으로 음향모델인 RAM을 이용하여 전체 방위에 대한 전달손실을 계산하였다. 음향실험 해역은 전층이 혼합된 전형적인 겨울철 수직음속구조를 나타냈으며, 평탄한 지형구조로 방위각별 전달손실 차이는 크지 않을 것으로 판단되어 전달손실 계산 방위각은 10~로 제한하였다.

Fig. 9.

Transmission loss for the region (water depth: 6 m) within 50 km from the location where the hydrophone is deployed (water depth: 99 m). Here, the unit of the color bar is dB.

Fig. 9에서 서쪽방향은 제주도 남서쪽에 위치한 마라도 및 가파도의 지형에 의해 해저 수심이 급격하게 낮아지므로, 전달손실이 비교적 크게 증가되는 것으로 나타났다. 또한 전달손실이 계산되지 않는 곳은 육지 주변의 연안지역이다. 이는 RAM에 적용된 ETOPO 1의 자료가 위‧경도 상에 1´ 간격으로 구성되어 있어, 바다가 위치한 지역임에도 불구하고 육지 쪽의 수심 자료가 적용되었기 때문이다.

선박의 길이와 선속 정보를 이용하여 계산된 선박음원준위와 전달손실을 이용하여 시간에 따라 수중청음기에서 수신되는 선박소음준위를 계산하는 수식은 다음과 같다.

   (6)

여기서 RL은 수중청음기에 수신되는 선박의 소음준위이고, SL은 선박에서 방사되는 음원준위, TL은 전달손실, 는 분석 시간, 는 주파수, r은 거리, 는 방위각, n은 거리 인덱스, m은 방위 인덱스이다. 선박소음준위를 계산하기 위하여 n은 50 km의 거리를 10 m 간격으로 분할한 5000개, m은 전체 방위를 10~간격으로 분할한 35개로 적용하였다.

앞서 계산된 음원준위 및 전달손실은 Fig. 7, Fig. 9과 같이 원형 좌표계(거리: r, 방위: )로 표현하였다. 이에 따라 연구지역에서 분포한 모든 선박으로부터 수중청음기에 수신되는 소음을 계산하기 위하여, Eq. (6)과 같이 분석 시간에 따라 음원준위와 전달손실의 차를 거리 및 방위에 대해 비상관적으로 합하였다. Eq. (6)을 이용하여 주파수 250 Hz에서 모델링된 선박소음준위를 Fig. 10에 도시하였다.

Fig. 10.

Modeling and measured ship noise level (a) variation of noise level with time and (b) probability density function.

Fig. 10에서 (a)는 시간의 변화에 따라 수중청음기에서 수신되는 선박소음준위, (b)는 확률밀도함수이다. 붉은색 실선은 모델링된 선박소음준위 결과이고, 측정된 결과와 비교 분석하기 위하여 Fig. 3에서 주파수 250 Hz의 소음준위를 푸른색 실선으로 함께 도시하였다. Fig. 10(a)에서 모델링 및 측정된 선박소음준위 결과가 시간 변화에 따라 전체적인 변동 경향이 서로 유사하였고, 수중청음기 설치 위치로 선박이 접근하여 이동한 시점인 T₁, T₂, T₃, T₄에서 두 결과의 소음준위 피크가 나타났다. 전체적으로 관측 및 모델링된 소음준위의 분포 특성을 비교하기 위하여 각 결과의 확률밀도함수를 Fig. 10(b)에 도시하였다. 모델링 및 관측된 소음준위의 전체적인 소음준위 분포는 유사하였으며, 두 결과의 피크 차이는 약 5 dB이다.

VI. 토 의

모델링 및 측정된 선박소음준위 결과의 시간에 따른 변동 경향이 서로 유사하였지만, 전반적으로 5 dB 이내의 오차가 나타나는 것을 확인하였다. 이와 같이 두 결과의 차이를 발생시키는 원인은 다음과 같이 세 가지로 사료된다.

첫 번째, 관측된 AIS 데이터의 MMSI를 이용하여 IMO에 등록된 선박의 운항정보를 실시간으로 제공하는 Marinetraffic 웹사이트에서 선박정보를 교차 검색한 결과,^[27] AIS 데이터 중 일부분은 선박의 정적정보가 불확실하게 수신되는 것을 확인하였다. 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들 중에 AIS 데이터가 불확실한 선박은 국내 소형 어선 및 중국 국적의 불법 조업 선박이 대부분인 것으로 확인하였다. 수중청음기가 설치된 지역 주변에서 AIS 데이터가 불확실한 선박들의 활동은 선박소음준위 모델링 결과와 측정된 값의 차이를 발생시키는 원인으로 판단된다.

두 번째, 선박음원준위를 도출하기 위해 사용된 Ross의 power-law model은 과거 선박소음 자료를 기반으로 제안된 경험적 수식으로, 계산식의 입력 인자는 선체길이 및 선속의 두 가지 정보만으로 음원준위를 산출한다. 최근 선박 건조기술의 발전과 각 선박의 운항 목적에 따라 결정되는 외형적 특성은 선박의 음원준위에 영향을 미치는 요인으로 작용할 수 있다.^[9,10] 따라서 선체의 길이와 선속만을 고려하는 Ross 모델은 모든 선박의 음원준위를 대표하는 계산식으로는 제한성을 가진다. 향후 보다 정확한 선박음원준위 모델을 적용한다면 개선된 결과를 도출할 수 있을 것으로 생각된다.

마지막으로 본 연구에서 적용한 선박소음준위 모델링 방법은 선박의 운항 정보만을 이용하여 소음준위를 도출하였기 때문에 실해역에 항상 존재하는 환경소음에 대한 영향은 고려되지 않았다. 실제 해양에는 바람, 조류, 해양생물 등 다양한 소음원이 존재한다. 이와 같은 소음은 저주파 대역에서 선박소음 보다 큰 영향을 미치지 않지만, 오차를 발생시킬 수 있는 요인으로 사료된다.

VII. 결 론

본 논문에서는 선박의 AIS 데이터를 이용하여 저주파 대역에서 선박소음준위를 모델링하였다. 주파수 250 Hz에서 모델링된 소음준위를 수중청음기에서 측정된 결과와 비교하였다. 수중청음기 주변을 운항하는 선박의 시·공간적인 분포 형태에 따라 소음준위의 변동 경향이 서로 유사하였고, 5 dB 오차 범위 이내에서 선박소음준위를 추정 가능함을 확인하였다. 두 결과가 완벽하게 일치하지 않는 이유는 첫 번째로 일부분의 불확실한 AIS 데이터, 두 번째로 선박음원준위 모델의 정확성, 그리고 세 번째로 선박 외의 환경적인 소음 영향으로 추측된다.

본 연구는 AIS 데이터만을 이용하여 특정해역에서 변동하는 소음준위를 추정할 수 있는 기법으로 활용 가능하며, 추후 연구에서는 환경적인 소음을 고려하여 모델링 기법을 개선하는 연구를 수행할 예정이다.