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Study Concerning Preference for Noise Quality of Automotive Horn for Improvement of Perceived Quality and Improvement of New Noise Metric
Study Concerning Preference for Noise Quality of Automotive Horn for Improvement of Perceived Quality and Improvement of New Noise Metric
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering. 2015. Mar, 25(3): 141-149
Copyright © 2015, The Korean Society for Noise and Vibration Engineering
  • Received : June 23, 2014
  • Accepted : January 12, 2015
  • Published : March 20, 2015
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About the Authors
희수 강
Member, Department of Mechanical Engineering, Inha University
상권 이
Corresponding Author ; Member, Department of Mechanical Engineering, Inha University E-mail :sangkwon@inha.ac.krTel : +82-32-860-7305, Fax : +82-32-868-1716
태진 신
Member, Department of Mechanical Engineering, Inha University
기웅 정
NVH research LAB., Hyundai Motor Company
동철 박
Member, NVH research LAB., Hyundai Motor Company

Abstract
In this study, there is an investigation about the sound quality of automotive horn that attached to luxury sedans. In order to define a questionnaire of horn sound quality the factor analysis is conducted. Ten automotive horns are selected for this research and ten passenger cars(nine is luxury sedan and one economy class car). Luxury is used for the questionnaire as an attribute for the sound quality of car horn. The interior noises for ten test cars are recorded and used for the subjective analysis of car horn sound. In the paper, new sound metric for the car horn sound is presented. The new sound metric is used for the objective sound index for the prediction of subjective sound quality of car horn.
Keywords
1. 서 론
기술의 진보와 삶에 대한 관점이 변화함에 따라 차량에 대한 소비자의 가치관이 함께 변화하고 있다. 이는 차량 소음 연구자들의 핵심적인 논점이 되었다. 차량을 통하여 발생하는 소음이 과거에는 단순히 정숙함에 초점을 두었다면 근래에는 정숙함은 물론 사람의 감성을 자극하는 음질을 만들어 내기 위해 노력하고 있다. 차량에서 발생하는 여러 가지 소음 중에서 가장 큰 소음인 혼(horn)으로 인한 경고음은 보행자 및 운전자가 민감하게 반응하며 불쾌감을 갖는 소음 중 하나이다. 하지만 보행자 혹은 다른 차량들에 차량의 접근을 경고하는 목적을 최우선으로 하고 있기 때문에 법규로 혼 소음의 최저 음압이 정해져 있다.
경고음에 관한 최저 음압 법규의 만족과 더불어 혼 구조의 복잡성으로 인한 설계 변경의 어려움이 있다. 이러한 제한적 사안들로 인하여 차량에서 발생하는 가장 큰 소음임에도 불구하고 그 연구가 등한시 되어왔다. 또한 소형차량에 장착되는 혼이 고급 차량에도 장착되어 혼 소음 및 세그먼트의 차별화를 이루지 못하였다 (1) . 고급 브랜드 이미지 구축을 위해 고급 차량에 적절한 고급스러운 혼 소음을 개발이 필요하다. 또한 경고음 측면을 넘어서 경고성을 가지면서도 사람의 감성을 자극하는 소음을 가진 혼 개발 필요하다. 따라서 고급스럽고 독창적인 혼 소음을 개발하여 차량의 고급화를 충족시키는 연구가 필요하다.
이 연구에서는 국내 자동차 회사 차량에 장착되는 혼과 국외고급 세단에 장착되는 혼을 조사, 선정 및 소음 특성 분석을 통해 사람들이 어떤 특성을 가진 혼 소음을 선호하는지 확인한다. 이때, 초점은 보행자가 아닌 운전자로 선정한다. 때문에 실내 소음 분석에 더 큰 비중을 두어 분석 및 개선 방향을 모색한다. 소음을 측정하여 대학생과 차량 전문가들을 대상으로 주관적 청음평가를 실시하고 선정된 혼의 단품 측정 및 구조 분석을 실시하였다.
혼 단품에서 소음은 보행자 및 운전자 모두에게 영향을 주기 때문에 방사 및 소음 특성이 매우 중요하다. 이때 혼 소음의 음색을 표현하는 주파수의 영향이 매우 크다. 주파수 특성은 변화 하지 않음으로 주파수는 선정시에는 단품 평가 결과를 이용한다. 단품 혼 소음과 관련된 9개의 형용사 쌍에 관하여 의미분별법 및 -3~+3점 레이팅 방법을 이용한 주관적 청음평가를 실시한 후 요인분석을 통하여 혼 소음을 대표할 수 있는 형용사 질의어를 선정한다 (2) . 단품 측정 신호를 통하여 선정된 질의어를 이용하여 측정된 실내 혼 소음 신호의 주관적 청음평가를 실시한다.
주관적 청음평가 결과와 Zwicker 음질 요소간 상관성을 확인한다. 하지만 Zwicker 음질 요소는 전통적인 방식으로써 객관적인 요소는 맞지만 기존 통용되는 방법이 아닌 차량에 장착되는 혼의 특성을 표현할 수 있는 독창적이고 객관적 판단 기준으로서의 새로운 음질 요소 개발의 필요성을 느꼈다. 새로운 음질 요소의 개발을 위해 음악적 특성을 혼 소음에 적용시켰으며 이를 위해 MATLAB을 이용하여 혼 소음에 음악적 특성을 적용한 합성 신호를 제작하여 새로운 음질 요소 적용 가능성을 모색하였다.
2. 혼 소음 측정 및 청음평가
- 2.1 단품 혼 소음 측정 방법
이 연구에서 우선 Benz나 BMW 등에 장착되고 있는 10가지의 dual shell type 혼을 선정하여 차량에 장착된 상태가 아닌 단품 형태로 Fig. 1 에서 보여주는 실험실에서 혼 소음을 측정하였다.
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A horn is set at the 1.2 m height from the ground. A HMS Ⅲ Artificial Head is used for this measurement. The distance between horn and Artificial Head is 2 m
자동차 안전기준에 관한 규칙 제 53조에 따르면 차량에 장착되는 혼의 소음레벨은 무향실에서 측정 거리 2 m, 높이 1.2 m인 지점에서 측정하도 록 명시하고 있다. 소음측정기는 마이크로 폰이 귀속에 삽입되어 있는 Head Acoustic사의 HMS Ⅲ Artificial Head를 이용하였고, 개구부(방사부)는 소음측정기를 향하도록 하였다. 거치대는 혼의 진동특성으로 인한 외부 간섭을 최소화하기 위하여 혼 자체 중량의 10배 이상이 되는 30 kg의 거치대를 사용하였다.
- 2.2 질의어 선정 및 청음평가
혼 소음에 관한 객관적이고 정량적인 지표를 제작하기 위해서는 질의어를 선정하는 작업이 우선적으로 필요하다. 혼 소음과 관련된 다양한 형용사쌍을 선정하여 의미분별법에 기초한 레이팅 방법을 적용하여 청음평가를 실시한다. 각 질의어에 관하여 완료한 청음평가 결과를 이용하여 요인 분석을 실시한다. 이는 혼 소음을 대표할 수 있는 표현을 찾기 위함이다. 선정된 질의어를 통해 최종적으로 그에 맞는 객관적 지표를 개발하고 혼 소음을 포괄적으로 표현할 수 있어야 하기 때문에 그 선정이 신뢰성을 가질 수 있도록 분석적이며 신중하게 이루어져야 한다. Table 1 은 혼 소음을 표현할 수 있는 9가지의 선정된 질의어 쌍을 나타낸 것이다. 측정된 10가지 의 단품 혼 소음 신호를 Head Acoustic사의 playback system과 headphone을 사용하여 HMC 전문가 집단 6명과 21명의 대학생 등 총 27명의 인원이 청음평가를 실시하였다.
Nine pairs of opposite attributes
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Nine pairs of opposite attributes
청음평가 전에 정상적인 청각기능을 가진 참가자인지 확인하기 위하여 샘플 신호로 검사하였으며, 평가의 신뢰도 및 오류를 최소화하기 위해서 Otto, N. et al.에 의해 제시된 올바른 청음평가 절차와 방법을 참고하였다 (3) . 또한 청음평가 전 주의 사항 및 방법에 대한 사전 교육을 실시한 후 평가를 진행하였다. 또한 평가 후 후처리 과정(post process)으로 상자수염(box-whiskers) 방법 (4) 을 이용하여 실험에 소극적으로 참여했거나 평가 결과가 보편적이지 않아 결과의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있는 이상치에 존재하는 데이터를 비음향 요인 중에 하나인 특이 성향 (unusual preference)을 가진 것으로 고려하여 필터링(filtering)하였다 (5) .
Table 2 는 혼 소음에 관한 주관적 청음평가의 가이드라인 리스트(guideline list)이다. 가장 낮은 평가인 fail(impossible to develop)부터 가장 높은 평가인 very excellent까지 1점 간격으로 총 7가지로 구분된 형태의 가이드를 제시하였다.
Grade for subjective evaluation of horn operating sound
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Grade for subjective evaluation of horn operating sound
- 2.3 요인 분석(factor analysis)
Fig. 2 는 상자수염 방법을 이용하여 필터링한 데이터의 평가 결과 값을 이용하여 방사형 차트를 그린 결과이다. 방사형 차트는 특정 회사의 혼 소음에 관한 특성을 쉽게 파악할 수 있고 경쟁사와 비교해서 어떤 장단점이 있는지를 한 눈에 확인할 수 있는 장점이 있다. 9가지 질의어에 관하여 평가한 결과를 이용하여 요인 분석을 실시한다. 요인 분석은 다수 변수들 간의 상관관계를 이용하여 변수들 간의 체계적인 구조를 밝히고 서로 유사한 변수끼리 묶어주는 다 변량 통계기법 중 하나이다 (3) . 즉, 여러 개의 변수들이 서로 어떻게 연결되어 있는가를 분석하여 이들 변수 간의 관계를 공동 요인을 이용하여 설명하는 분석기법이다. 요인 분석을 하는 과정에서 연구자들은 원래의 변수들이 갖고 있는 분산은 가능한 한 그대로 유지하며 정보의 손실을 극소화하여야 한다.
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Sensory profile for the comparison of 9 color vehicle horn signals
SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 9가지 요인(질의어)에 관한 평가 결과에 관한 요인 분석을 실시하였고, 그 결과 Fig. 3 에서 보여준 바와 같이 x축의 주요한 9개 요인 가운데 고유치 1이상의 요인이 2개인 그룹으로 나뉘었으나 한 부분에 대다수의 질의어가 함께 그룹화 되었으며 그 영향도가 매우 높았다. 연구자의 판단으로 전체 설명력이 매우 높으며 혼 소음을 표현할 수 있는 대표 질의어로 고급스러움이라는 질의어를 선정하였다.
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Principle analysis for the identification of the main factor for car horn sound quality
3. 실내 혼 소음 분석
- 3.1 측정 및 청음평가
운전자가 느끼는 혼 소음을 측정하기 위해서 실내 운전자석에 헤드레스트(headrest) 거치대를 장착한 후 마이크로폰을 설치하였다. 운전자의 귀 위치에 1/2인치 랜덤입사형 B&K microphone 2개를 차랼 전방을 향하여 설치하였으며, LMS SCADAS mobile과 LMS Test.Lab이 설치되어 있는 W520 workstation laptop을 이용하여 측정을 실시하였다. 측정 차량으로는 앞선 측정에서의 단품 혼이 장착되어있는 국외 고급 세단 9대와 1대의 소형차를 대상으로 하였다.
Fig. 4 는 혼을 작동시켰을 때 운전자석에서 측정한 혼 소음을 FFT(fast fourier transform)한 결과이다. 혼은 기본 주파수가(fundament frequency)다른 듀얼셸형 혼(dual shell type horn)이다. 혼 특성에 따라 두 기본 주파수가 하모닉(harmonics)형태로 방사(radiation)되고 있다. 혼이 어떤 기본 주파수를 가지는가에 따라서 음색이 달라지며 특히 듀얼 혼의 경우 두 혼의 기본 주파수가 어떤 비율을 가지는가에 따라서 소음의 특성이 크게 다르다. 여기에 단품 혼 소음이 방사되어 두 가지의 요인 즉, 구조기인소음과 공기기인소음의 영향을 거쳐 운전자에게 전달되게 되는데 이때, 고주파는 저주파보다 구조기인으로 인한 투과 손실이 크다.
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FFT analysis of 10 interior horn sounds measured inside car cabin
Fig. 4 의 결과를 보면 혼 소음은 두 기본 주파수가 하모닉스를 형성하며 방사하고 있다. 이 결과에 의하면 측정한 그래프는 높은 주파수 구간으로 갈수록 점점 음압 레벨이 낮아지는 것을 확인할 수 있다 이러한 특성은 음질 요소 개발에 사용될 수 있다.
차량 실내 혼음에 대한 청음평가를 실시한 결과 Fig. 5 와 같다. 가장 높은 점수부터 내림차순으로 정리하였으며, 특이 성향의 데이터를 필터링하여 차량별 실내 혼 소음에 관한 평가의 표준편차가 상당히 낮게 나옴을 확인할 수 있다.
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Result of 10 interior horn signal’s through sub-jective jury test with 95 % confidence in a des-cending order
- 3.2 기존 음질 요소(sound metrics)의 영향
운전자석에서 측정한 차량 혼 소음에 관한 청음 평가 결과를 기존 심리음향적(psychoacoustic) 에서 사용하는 음질 요소와의 상관성을 파악하기 위하여 loudness, sharpness, roughness, tonality 등에 대한 상관성을 조사하였다 (6) . 기존 음질 요소와 청음평가 결과와의 상관성을 확인하기 위하여 Pearson correlation을 이용하여 상관계수 값을 구하였다 (7) . Pearson correlation은 두 변수 간 선형적 독립 관계를 수치화하는 방법 중 하나이며 가장 보편적으로 사용되고 있으며 식 (1)과 같이 표현된다.
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여기서,
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,
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는 변수 X , Y 의 평균을 의미하며, r XY 는 상관계수 값으로 음의 상관인 -1부터 양의 상관인 1사이 값을 갖고 선형적으로 두 변수 사이에 관계성을 알 수 있는 지표이다. 특히 0의 값에 가까울수록 상관성이 떨어짐을 의미한다. 하지만 청음평가와 음질 요소의 인과 관계 정도를 정량화하여 확인하기 위해서는 결정계수(coefficient of determination)인 상관계수의 제곱의 값을 확인해야 한다. Fig. 6 의 그림에서 확인할 수 있듯 음질 요소와 청음평가의 상관성에 관한 설명력이 높기 위해서는 선형 회귀선(linear regression)에 관하여 분산이 작고 경향성이 뚜렷해야 한다. 소음의 주관적 크기와 거칠기를 대변하는 loudness(r 2 =0.78, P<0.01)와 roughness (r 2 =0.75, P<0.01)는 청음평가 결과에 상관성이 있음을 확인할 수 있다. 그러나 이러한 높은 상관성은 주관적 평가 값이 낮은 (-2)점의 특이점 (붉은색 점선)에 의해서 상관성이 증가함을 알 수 있다. 이 특이점에서 loudness와 roughness는 높은 값을 가지는데 이유는 이 특이점에 사용된 자동차는 경차로서 나머지 9개 데이터에 사용된 자동차는 고급차로서 차량의 등급이 다르기 때문이다. 따라서 실내에서의 혼 소음은 loudness와 roughness와 상관성이 존재하지만 동급의 차종에서는 loudness와 roughness가 Fig. 6(a) (d) 에서 보여준 것과 같이 유사함으로 동급 차종 내에서 loudness와 roughness가 유사한 경우에 혼의 음질을 평가하는 새로운 음질 요소가 필요하다.
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Correlation coefficients between psychoacoustic parameters and subjective rating for interior horn noise of 10 passenger cars
4. 실내 혼 소음 특성을 이용한 New Sound Metric 개발
- 4.1 실내 혼 소음 방사 특성 분석
Fig. 4 에서 차량 실내로 투과된 혼 소음은 저주파 구간에서는 높은 음압 레벨을 가지고 고주파 구간으로 갈수록 상대적으로 낮은 음압 레벨을 갖게 되어 기울기의 경향성을 형성하게 된다. 이러한 기울기 경향성은 사람의 소음인지에 따른 감성에 영향을 준다. 10개의 차량 실내 소음에 대한 주파수 분석 결과를 보면 옥타브당 감소한 음압 레벨의 기울기가 다름을 알 수가 있다. 한편 팝 음악의 경우 -4.4 dB/oct.에서 -7.5 dB/oct.의 분포를 보였고 평균적으로 약 -6 dB/oct.의 기울기 경향성을 나타냈다. 반면 클래식 음악의 경우 -8.4 dB/oct.에서 -12.8 dB/oct.의 분포를 보였고 평균적으로 약 -10 dB/oct.의 기울기 경향성을 나타냈다 (8) . 이는 상당히 흥미로운 결과이다. 팝 음악보다는 클래식 음악을 더욱 고급스럽게 느끼는 것이 일반적이기에 음압 레벨이 감소하는 경향 즉, 감소되는 기울기에 따라서 사람들이 소음에 관하여 다른 평가를 부여할 것이라는 판단을 하게 되었고 이를 감성 평가 지표로서의 적용점을 모색하게 되었다.
- 4.2 합성(synthesis) 신호 제작 및 청음평가
차량 실내에서 방사된 혼 소음을 분석하면 주파수 구간이 3000 Hz 이하에서 지배적(dominant)으로 형성된다. 3000 Hz는 듀얼 혼의 기본 주파수에 관하여 5차 하모닉스 구간이다.
실내 혼 소음 청음평가에서 가장 높은 평가 점수를 획득한 혼 소음의 기본주파수를 선정했으며, 이를 MATLAB을 이용하여 합성신호를 제작하였다. 음압 레벨에 관하여는 5차 하모닉스까지의 구간이 지배적이었지만 합성신호에 관하여는 차이가 발생할 수 있기 때문에 4차 하모닉스까지의 합성신호를 제작하여 실제 차량에 장착된 신호와 비교하였다. 혼 소음과 매우 유사하였지만 참가자가 듣기에 차이를 분별할 수 있었다. 하지만 5차 하모닉스 이상의 합성신호에 관하여는 실제 차량에 장착되는 혼 소음과의 차이를 거의 느낄 수 없었다. 연구자는 실제 차량과의 차이에 관한 인지한계(noticeable difference)인 5차 하모닉스까지의 주파수를 기준으로 합성신호를 제작하였다. 합성신호 제작에 사용된 수식은 식(2)와 같다.
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여기서 Ai 는 혼의 방사 음압 amplitude이며, ω 0 는 기본 주파수, n 은 합성 신호 제작 및 청음 시 발생 할 수 있는 요인 즉, 피할 수 없는 포괄적인 noise 성분이다. 하지만 그 영향이 매우 작기 때문에 청음시 마스킹되어 무시할 수 있는 수준의 요소이다. Fig. 7 은 MATLAB에서 i 번째 주파수의 크기 Ai 의 조정하여 원하는 α 값이 나오도록 적용한 합성신호이다. 그림에 표현된 α 는 옥타브(oct.)당 감소한 음압 레벨(dB)을 의미한다. 이미 많은 실험을 통해 증명된 것처럼 음압이 3 dB 이상 변화할 때 사람은 소리의 변화를 인식하기 때문에 합성신호 간 차이를 3 dB 기준으로 하였지만 연구자는 -5 dB/oct.~-11 dB/oct.의 구간을 혼 민감 인지 구간으로 판단하여 음압 기울기를 -1.5 dB/oct. 간격으로 하여 합성신호를 제작하였다.
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Production synthesis signal of interior horn noise applied slope tendency using MATLAB
- 4.3 New Sound Metric 개발 및 적용
새로운 음질 요소 α 값을 변화시켜 -2 dB/oct.에서 -17 dB/oct.까지 총 8가지 합성신호를 제작하여 청음 평가를 실시하였으며 평가 질의어는 고급스러움으로 하였다. 평가의 신뢰도를 높이기 위해 특이성향을 가진 이상치의 값을 필터링 하였다.
Fig. 8 은 기울기 경향성을 가진 합성신호를 이용한 청음평가의 결과와 주파수 변화에 따른 음압 감소 기울기와의 비선형적인 상관성을 이용한 지표(index)이다. ( r =0.93, P<0.001). -2 dB/oct에서 10 dB/oct.까지는 기울기가 커질수록 좋은 평가를 받다가 -10 dB/oct.를 기점으로 기울기가 커질수록 평가 결과가 나빠졌다. 이는 비슷한 음압 레벨을 가진 소리라도 음압 감소의 기울기에 따라서 사람들의 평가가 달라 질 수 있음을 보여준다.
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Non-linear index using slope characteristic of synthesis signals
또한 앞서 언급한 클래식 음악의 음압 감소 기울기인 약 -8 dB~-13 dB/oct.의 범위가 팝 음악 음압감소 기울기인 약 -4 dB~-7 dB/oct.의 범위보다 높은 평가를 받은 것을 확인할 수 있다. 연구자는 클래식 음악의 음압 기울기 경향성이 다른 음악 장르와 비교하여 상대적으로 우아하며 더 고급스럽게 평가 받는 하나의 요인이 될 수 있을 것이라 판단한다. 합성신호를 통해 제작한 비선형 지표의 실차 적용 가능성을 확인하기 위해 측정된 실내 혼 소음 데이터를 이용하여 기울기 분석을 실시하였다. 기울기 분석 기준으로 첫째, 합성신호와 같은 주파수 범위인 5차 모드까지의 harmonics peak 음압값을 획득한다. 둘째, 좌우 모드의 음압 대비 15 dB 이상 낮은 peak 음압은 기울기 경향성 판단 기준에서 제외하였다. 이는 합성신호를 제작하여 연구자 및 참가자들이 평가해본 결과 좌우 모드 대비 15 dB 이상 낮은 음압 대역은 마스킹(masking)되어 인지되지 않았다. 셋째, MATLAB의 curve fitting tool을 이용하여 각 모드의 peak 음압의 기울기를 구한다. 이때 기울기는 잔여오차(residual) 제곱의 합이 최소가 되도록 하는 최소자승법(least squares method)에 의해 구해진다.
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최소자승법은 선형식의 y 절편 값인 a 와 기울기 값인 b 에 관하여 오차가 최소가 되는 근사치를 구하기 위해 변수 a b 에 대한 최소자승오차 S 의 편미분 값이 0이 되도록 데이터 전체의 영역에 걸쳐 서 오차의 제곱이 최소가 될 수 있는 해를 근사적으로 구하는 접근 방법이다. 여기서 N =5, Yi 차수의 크기이다. 이러한 접근 방법을 통하여 도출한 기울기의 결과가 Fig. 9 와 같다.
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The alpha value concerning about slope tendency of 10 interior horn signal measured from the inside of cabin
앞서 제시한 세 가지 기울기 분석 기준에 맞춰 도출한 새로운 음질 요소인 α 값이 나열되어 있다. 그림에서도 볼 수 있듯 차량마다 기울기 특성이 다르다는 것을 확인할 수 있다. α 값이 작게는 4.6부터 크게는 17.5까지 다양한 분포를 이룬다.
이를 통해 비슷한 주파수 대역을 가진 혼이라도 차량 전달 특성에 따라 다른 음압 기울기 성향을 보임을 확인할 수 있다. 도출한 α 값을 합성신호를 이용하여 제작한 비선형 지표를 통해 적용해보면 Fig. 10 의 그래프와 같다. 차량 실내에서 측정한 혼 소음의 기울기 경향을 표현해주는 음질 요소인 α 값을 비선형 지표에 적용하여 예측한 값과 실제 청음평가를 통하여 도출한 측정값의 상관성이 매우 높게 나왔다. Fig. 10 에 표현된 것처럼 R-square 값이 89.4 %의 결과가 나왔다. 즉, 기존에 사용하던 음질 요소인 loudness나 roughness보다 훨씬 높은 설명력을 가지는 차량 실내 혼 소음에 관한 적용 가능한 신뢰성 있고 실효성이 있는 음질 요소라고 판단된다. 만약 α 값이 10 dB/oct. 미만인 경우에는 Fig. 8 Fig. 10 으로 부터 선형적인 지표를 만들어 사용하면 된다.
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Application of interior horn signals using non-linear index applied new sound metric
5. 결 론
이 연구는 차량에 장착되는 가장 큰 소음인 혼 소음의 음질 분석과 청음평가 결과의 상관관계 분석을 통하여 소비자가 선호하는 음질 특성을 연구하였다. 세단에 장착되는 혼 소음에 관하여 청음평가를 실시한 후 요인분석을 통하여 혼 소음을 대표할 수 있는 질의어인 고급스러움이라는 형용사를 도출하였다. 도출한 질의어를 이용하여 실내의 운전자가 느끼는 혼 소음에 대한 평가를 실시하여 이를 심리음향 음질 요소인 loudness, sharpness, roughness, tonality를 이용한 상관성 평가를 진행하였다. 연구결과 이들 음질 요소는 혼 음질에 상관성이 있으나 동급차종에서 유사 loudness 및 roughness를 갖는 경우에는 이 음질을 평가 할 수 있는 새로운 음질 요소가 필요하면 이 연구에서는 α (dB/Oct) 값을 개발하여 실내혼의 음질을 예측하는 새로운 음질 지표를 개발하였다.
Acknowledgements
이 논문은 2010년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구입니다. MEST(No. 2010-0014260). 현대자동차에 감사드립니다.
BIO
Sang-Kwon Lee was born in Pusan, Korea, in 1959, He studied mechanical engineering at the Pusan National University, Pusan, Korea for a bachelor’s degree In 1998 he received a Ph.D. degree in signal processing at the ISVR (Institute of Sound and Vibration Research) of the University of Southampton in U.K. He has 11 years experiences in automotive noise control by working in Hyundai Motor co. and the Renault-Samsung Motor Company in Korea. In 1999, he moved to Inha University, Inchon, Korea.
Dong Chul Park received the B.S., M.S., Ph.D. degrees in Mechanical Design Engineering from Seoul National University, Korea in 1990, 1994, 1996, respectively. Currently, he is a research fellow at Hyundai Motor Company. His research focuses on vehicle sound quality and sound designing.
References
Lemaitre G. , Susini P. , Winsberg S. , McAdams S. 2009 The Sound Quality of Car Horns: Designing New Representative Sounds Acta Acoustica united with Acustica 95 356 - 372    DOI : 10.3813/AAA.918158
Kim E. Y. , Lee Y. J. , Lee S. K. 2012 Design of Decision Error Model for Reliability of Sound Quality Analysis and Its Experimental Verification Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering 22 (7) 605 - 618    DOI : 10.5050/KSNVE.2012.22.7.605
Otto N. , Amman S. , Eaton C. , Lake S. 1999 Guidelines for Jury Evaluations of Automotive Sounds Proceedings of SAE Noise and Vibration Conference Traverse City, Michigan, USA SAE 1999-01-1822
Lema S. , Onghena P. , Verschaffela L. , Van Doorena W. 2013 The Heuristic Interpretation of Box Plots Learning and Instruction 26 22 - 35    DOI : 10.1016/j.learninstruc.2013.01.001
Lee S. K. 2006 Perception of Tones in Machinery Noise and Its Influence on Annoyance, Ph.D. Thesis Purdue University
Zwicker E. , Fastl H. 1999 Phycho-acoustics, Facts and Models Springer-Verlag Berlin
Lena P. D. , Margara L. 2010 Optimal Global Alignment of Signals by Maximization of Pearson Correlation Information Processing Letters 110 679 - 686    DOI : 10.1016/j.ipl.2010.05.024
Borch D. Z. , Sundberg J. 2002 Spectral Distribution of Solo Voice and Accompaniment in Pop Music Logopedics Phoniatrics Vocol. 27 37 - 41    DOI : 10.1080/140154302760146961