환경소음(수동)측정망 지점 선정 방법론 개발

2.1 전라남도 환경소음 측정 담당자 인터뷰

(1) 인터뷰 개요

자동측정망과 달리 전국 수동측정망의 운영과 신설 · 이전 · 폐쇄 등의 관리 권한은 각 지방자치단체에 있다⁽¹⁾. 전라남도에서 수동측정망을 운영하는 5개 시의 운영 및 관리 현황을 파악하기 위해 환경소음 측정 담당자 인터뷰를 선행하고 이를 토대로 방법론 개발 방향을 수립하였다.

(2) 인터뷰 주요 결과 요약

측정망 운영과 관련한 인터뷰 결과는 크게 세 가지로 분류할 수 있었다. 첫째, 측정지점 개선 필요성 인식, 둘째, 공정시험기준에 따른 측정법 교육과 지점 개선을 위한 행정절차 교육 등 기술지원 요구, 셋째, 측정환경 및 근무여건에 대한 문제 제기다. 이는 2011년 한국환경공단이 주체한 공청회에서 이미 제기된 바 있으나⁽⁶⁾, 현재까지 현장에서 개선되지 않고 있었다. 특히, 목포시와 나주시의 경우, 하당 및 나주혁신도시 등 신도심 개발로 인해 상업 및 공공시설 이전과 정주 환경의 변화가 있었지만, 이에 따른 측정망 신설 · 이전 · 폐쇄 등의 조치가 없었다. 또한, 수동측정망을 운영하는 전남 5개 도시 모두, 가 ~ 라 지역의 전체 용도지역이 아닌 특정 용도지역에 대해서만 측정망이 운영되고 있는데, 이에 대한 근거와 해당 용도지역이 선정된 이유 또한 확인할 수 없었다. 더불어, 지자체의 인력 및 예산 부족은 여전히 측정망 운영의 주요한 제약 요인으로 작용하고 있었다. 가령, 측정지점 추가 및 운영을 위한 예산확보가 어렵고, 새벽 시간대의 좁은 도로변 등에서 측정 시 안전사고 우려가 있음에도 적절한 대책과 지원이 부족하다는 문제 제기가 있었다.

2.2 방법론 개발을 위한 기준 설정

방법론 개발과 관련된 모든 기준은 운영지침을 근거로 한다. 지침에서 제시한 지점 선정과 관련된 기준을 요약하면 Table 1과 같다.

Table 1

Summary of criteria for selecting area according to operational guidelines

측정지역 선정은 대상도시의 용도지역 구분에 따라 세분하여 각각 선정하도록 규정한다. 용도지역에 대한 분류 기준은 환경정책기본법 시행령 [별표 1]과 운영지침상 분류가 상이하다. 이 연구는 Table 2와 같이 운영지침을 준용하므로 용도지역 분류 역시 운영지침의 분류를 따르기로 한다.

Table 2

The division of special-purpose areas according to the operational guidelines

2.3 기준별 데이터 취합 및 메타데이터 분석

Table 1의 정성적 기준에 관련된 확보 가능한 데이터의 종류를 확인하고 정량평가의 대상을 분류했다. 확보된 데이터는 읍면동 기준 용도지역 디지털 지도와 면적, 거주인구, 유동인구, 도심 관련 자료 등으로 이들에 대한 메타데이터 분석을 수행했다.

분석에 사용된 공공데이터 중 거주인구는 2024년 1월 주민등록상 인구(외국인 제외)로, 행정동 면적 데이터와 함께 KOSIS 자료를 활용하였다⁽⁷⁾. 종합병원 순위는 건강보험심사평가원 보건의료빅데이터개방시스템(health insurance review & assessment service, HIRA)의 병상 수 기준 상위 10위권 내 종합병원의 수를 활용하였다⁽⁸⁾. 유동인구는 전라남도가 자체적으로 운영하는 전라남도 공간정보 플랫폼의 SKT 통신데이터 2023년 평균값을 활용하였다⁽⁹⁾. 도심과 거리는 목포 신도심과 행정동 부지경계면의 최단 직선거리에 따른 순위로 배점한다. 도심에 대한 근거는 토지이음의 도시기본계획 문서를 활용하여 확인했다⁽¹⁰⁾.

확보된 공공데이터에 대한 메타데이터 분석을 선행한 결과, 각 데이터를 동일한 기준에서 상호비교하는 것이 불가능한 것을 확인했다. 거주인구, 면적 데이터는 행정동을, 유동인구, 용도지역의 셰이프(shape) 파일은 법정동을 기준으로 구축되었기 때문이다. 특히, 용도지역 셰이프 파일은 법정동 내 특정 영역에 대한 공간 데이터 형식이므로 공공데이터 간 단순 상호비교가 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 QGIS를 활용한 데이터 시각화 작업을 선행하였다⁽¹¹⁾.

2.4 방법론 설계 및 적용 전략

인터뷰 결과 및 공공데이터의 메타데이터 분석 결과, 현장 적용 시 현실성 등을 종합 고려하여 방법론 설계의 방향을 결정한다.

(1) 가 ~ 라 지역의 대표 용도지역 설정

전술한 바대로, 전남은 대도시와 달리 운영지침상 ‘가 ~ 라’ 지역에 포함된 모든 용도지역이 아닌 특정 용도지역에 대한 지점만 선정되어 있다. 이는 대도시 대비 도시 규모가 작고 인구밀도는 상대적으로 낮은 전남의 조건을 고려할 때 현실적, 합리적인 판단으로 보인다. 또한, 지자체의 인력과 예산 등 현실적 조건을 고려하여 기존대로 20개 지점을 유지하기로 한다. 각 지역별로 선택된 용도지역으로 가 지역은 녹지지역, 나 지역은 일반주거지역, 다 지역은 상업지역, 라 지역은 일반공업지역을 설정한다.

(2) 측정지역과 측정지점 선정 방법의 구분

Table 1에 제시된 기준은 ‘용도지역별 선정 기준’이다. 용도지역이 결정된 후 해당 구역 내에서 특정 지점을 선정하는 것은 새로운 기준과 방식이 요구된다. 또한, 이들 기준간 명확한 적용 순서를 포함한 알고리즘이 필요하다. 그에 따라, 방법론 개발 시 측정지역과 측정지점을 선정하는 방식을 두 단계로 구분한 방법론을 설계한다.

(3) 비용이 들지 않는 방법론 개발

이 방법론에 사용한 소프트웨어는 오픈소스 프로그램인 QGIS(version 3.34.14)를 활용한다. 정량분석에 사용한 데이터 역시 공공 개방데이터로 비용이 들지 않는(no-cost) 방법론을 개발하여 지자체에서 활용하기에 부담이 없는 방식을 선택한다.

3.1 방법론 개발: QGIS-fieldwork 통합 모델

방법론을 구성하는 두 단계로, 먼저 정량 평가지표와 QGIS 활용을 통한 데이터 시각화 작업을 종합하여 지역(area)과 현장조사를 위한 구역(zone)이 결정되고, 이후, 선정된 구역 내 지점(point) 선정을 위해 현장 조사를 진행한다. 방법론에 대한 알고리즘은 Fig. 1과 같다.

Fig. 1

Algorithm of the developed methodology: QGIS-fieldwork integrated model

(1) 정량 평가지표의 배점 및 가중치 설정 원칙

용도지역별 대상 행정동을 선정하기 위해 정량평가를 수행한다. 이때, 정량평가를 위한 평가지표와 그 배점 및 가중치를 Table 3에 요약하였다. 정량 평가지표의 구분과 지표별 배점 및 가중치 설정의 원칙은 다음과 같다.

Table 3

Scores and weight factors of evaluation indicators for special-purpose areas (AD: administrative district, LD: legal district)

① 운영지침에 제시된 기준은 동일 중요도로 평가, 동일한 배점과 가중치를 부여

② 정량평가를 위해 정성 기준의 세분화가 필요한 경우, 소음의 특성을 반영하여 추가 선정 가능

③ 모든 정량평가는 행정동을 기준으로 비교

④ 배점 및 가중치 간 간격은 최소화하여, 행정동 간 상대적 우위를 비교

- 모든 지표의 순위별 배점 차는 1점

- 단, 종합병원과 학교는 평가지표의 최대 값에 대한 비율로 별도 평가

- 해당 지표가 행정동에 해당 없으면 최저점 6점

- 해당 지표가 ‘여부 판단’이면 10점 혹은 6점

⑤ ‘전용/일반/준’지역에 대한 구분 없이 동일한 평가기준 적용

⑥ 도시 특성을 반영하여 가중치 일부 조정

이 방법론은 운영지침을 준용하여 개발된 것이기 때문에 운영지침에 명시된 기준은 중요도를 동일하게 평가했다. 단, 종합병원, 학교, 공업지역과 같이 하나의 기준만 제시된 경우, 세분화를 통해 추가 기준을 설정하였다. 소음은 대표적 감각공해로 소음의 물리량보다 인간의 영향 여부가 중요하다. 때문에, 평가지표를 세분화하는 과정에서 이를 고려하여 기준을 추가하였다. 평가지표별 배점 및 가중치 내 간격은 최소화하고 상대적 순위에 더 중요도를 주는 방식을 선택했다. 행정동 중 가장 적합한 지역을 선정해야 하므로 통계 자료의 절대적 수치보단 행정동 간 상대적 순위가 더 중요하기 때문이다. 배점의 경우, 순위별 1점 차이를 기본으로 하고 최대 5개의 행정동을 비교하므로, 최저점은 6점으로 한다. 단, 종합병원과 학교의 경우, 숫자가 많아 단순 순위로 배점하기 힘들다. 이에 따라, 해당 지표의 최대 값에 대한 비율로 점수를 산정하는 방식을 활용한다. 운영지침상 ‘전용/일반/준’ 공업 또는 주거지역을 구분하여 평가할 기준이 명시되어 있지 않기 때문에 이들에 대해 동일한 기준을 적용하였다. 또한, 도시의 조건 및 환경에 따라 가중치를 조정하여 적용할 수 있다.

(2) 용도지역별 평가지표의 세부 적용 기준

녹지지역에 대한 평가지표는 거주인구와 도심과의 거리로 설정했다. 두 지표 모두 운영지침에 제시된 기준이며, 거주인구가 많고, 도심과의 거리가 가까울수록 소음에 영향을 받는 인구가 증가하므로 동일한 가중치를 설정한다.

종합병원은 일평균 재원환자 수와 병상 수를 기준으로 평가한다. 이때, 단순 순위에 따른 점수가 아닌 해당 지표의 최대 값 대비 비율에 따라 배점한다. 예를 들어, A라는 도시 내 종합병원 중 최대 병상을 가진 a병원의 병상 수가 600인 경우는 100점으로, b병원의 병상 수가 60개이면 10점을 주는 방식으로 배점한다. 종합병원별로 두 지표 간 가중치는 동일하게 주고, 평가점수를 합산한다. 이후, 종합병원의 위치를 확인해 행정동별로 종합병원 평가점수를 합산해 행정동 순위를 결정한다.

학교는 학생 수와 학교의 종류를 평가지표로 한다. 학생 수는 종합병원의 지표와 동일한 방식인 비율로 평가한다. 다만, 학교의 종류는 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교로 구분하여 배점을 100점, 90점, 80점, 70점으로 한다. 이는 연령에 따른 소음 민감도 차이를 반영하기 위함이다. 학교에 대한 두 평가지표의 가중치는 0.7과 0.3으로 학교의 종류보다 학생의 수에 더 많은 가중치를 주었다. 운영지침상 학교는 학교 밀집도를 평가해야 한다. 학생 수를 평가하고, 학교의 위치를 행정동별로 분류하면 밀집도가 평가되나, 학교의 종류는 밀집도와 직접적으로 관련 있는 지표가 아니므로, 가중치를 0.3으로 낮춰 조정하였다.

주거지역과 상업지역에 대한 운영지침상 기준은 거주인구, 면적, 유동인구로 가중치도 동일하게 설정하고자 하였다. 그러나, 확보 가능한 유동인구 자료가 행정동이 아닌 법정동을 기준으로 생산되는 한계를 감안하여 0.2로 하향함에 따라, 거주인구와 면적을 각각 0.4로 조정한다. 다만, 주거지역과 상업지역의 평가지표가 동일해 정량평가 시 같은 행정동이 선정된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 평가된 상위 5개 행정동 중 중심상업지역을 포함하는 행정동을 상업지역 대상 측정지역으로 선정하도록 한다. 중심상업지역이 포함되지 않는 경우는 상업지역의 면적 비율이 가장 높은 곳을 선정한다.

공업지역은 운영지침상 ‘주거기능이 혼재된 부분이 많은 지역’을 선정해야 한다. 단일 기준만으로 정량평가를 진행하기에 한계가 있어, 이를 거주인구, 산업단지 수, 공업지역 주변 아파트단지 여부로 세분화하였다. 거주인구가 많고, 주변에 아파트단지가 많다는 것은 행정동 내 ‘주거기능이 혼재된 부분’이 많다는 것과 동일한 의미를 갖는다. 이때, 공업지역 주변 아파트단지 여부의 판단기준은 셰이프 파일의 용도지역 중 공업지역 영역의 부지경계면 기준 직선거리 100 m 이내로 설정했다. 운영지침에 따르면, 환경소음측정망 지점 선정 시 측정지점 간 거리는 최소 100 m 이상이 되도록 설정해야 한다. 따라서 100 m를 환경소음의 최소 유효 영향권으로 보고, 아파트단지 존재 여부 판단 시 적용한다. 또한, 행정동 내 산업단지의 수가 많을수록 해당 행정동이 공업지역 대상으로 적합하다고 볼 수 있어, 산업단지 수를 추가하였다. 이때, 행정동 내 산업단지가 존재하지 않는 경우, 최하점수인 6점을 배점한다.

(3) 데이터 시각화 및 현장조사 대상 구역 선정

이 연구에서 QGIS는 두 가지 측면에서 활용된다. 먼저, Table 3의 용도지역별 평가지표에 대한 정량평가 시 각 데이터의 기준이 행정동, 법정동으로 일치하지 않는 문제를 해결하기 위해 QGIS로 데이터 시각화 작업을 선행하여 정량평가 시 활용한다. 두 번째로 행정동 선정 후 현장조사 구역 선정을 위한 맵핑에 활용된다. 선정된 행정동과 용도지역 영역을 중첩분석하여 현장조사 구역을 선정한다. 단, 종합병원 및 학교는 환경정책기본법 시행령 [별표 1]의 비고에 따라, 선정된 행정동내 가장 높은 순위의 종합병원 또는 학교의 부지경계로부터 50 m 이내 지역을 현장조사 구역으로 한다.

(4) 현장조사 방법

운영지침상에서 지점 선정을 위한 기준은 지역 선정 기준보다 더 불명확하다. 구체적인 선정 기준이 아닌 배제할 사항을 중심으로 기술되어 있다. 추가로, 공정시험기준에서 지점 선정에 대한 기준을 제시하고 있다⁽¹²⁾. 이를 종합하여 Table 4에 요약하고 이를 기본 틀로 인간에 대한 영향 정도, 충격음 배제 등을 종합적으로 고려해 진행한다.

Table 4

Checklist for fieldwork to select point

3.2 방법론 적용 결과

(1) 지역 선정 1: 행정동 선정 결과

QGIS를 활용해 데이터 시각화를 선행한 결과는 Fig. 2와 같다. 이 과정을 통해 행정동과 법정동으로 데이터 산출 기준이 일치하지 않았던 모든 공공데이터 간 상호비교가 가능했다. 예컨대, Fig. 2(c)와 Fig. 2(d)에서 볼 수 있듯 유동인구 1위인 법정동 기준 상동은 행정동 기준의 상동, 신흥동, 하당동을 포함한다. 정량평가의 기준이 행정동이므로, 법정동 기준 유동인구의 순위를 행정동 기준의 영역으로 재투영하기 위해 QGIS를 이용한 데이터 시각화 과정이 필요하다.

Fig. 2

QGIS analysis results - visualization of the public data of Mokpo city

그 외에도 데이터 시각화를 통해 다양한 정보를 얻을 수 있다. Fig. 2(a)는 용도지역 적용 대상으로 선정된 녹지, 일반주거, 상업, 일반공업지역에 해당하는 영역을 스크린한 결과이다. 특히, 목포는 녹지지역이 상당히 넓은 범위를 차지하고 있다. 이는, 가 지역의 대표 용도지역으로 녹지지역을 선택한 근거이기도 하다. Fig. 2(b)의 학교는 환경정책기본법 시행령 [별표 1]의 비고에 따라 ｢초 · 중등교육법｣ 제2조 및 ｢고등교육법｣ 제2조 정의에 해당하는 학교를 행정안전부의 전자지도상 코드정의서로 분류하여 표시하였다. 목포시의 학교 분포는 비교적 균일해 밀집도에 큰 차이가 없었다. Fig. 2(e)는 거주인구 top 5위 이내 행정동 중 면적 순위에 따라 재분류하여 표시했다. Fig. 2(f)는 목포시 병상 수 기준 top 10 종합병원의 분포를 나타냈다.

정량평가와 QGIS 데이터 시각화 분석을 종합하여 행정동을 선정한 결과는 Table 5와 같다. 가 ~ 다 지역에 대한 평가 시 거주인구 top 5에 해당하는 행정동을 기준으로 상호비교를 진행하였다. 거주인구 top 5와 면적 top 5 행정동이 일치하지 않는 경우, 두 그룹을 상호비교하는 것은 의미가 없다. 따라서 먼저 거주인구 top 5 행정동을 선정하고, 해당 행정동 간 면적, 유동인구 순위를 순차적으로 비교하였다. 라 지역의 경우, 모든 행정동이 일반공업지역을 포함하고 있지 않으므로, 일반공업지역을 포함하는 5개의 행정동을 새롭게 선정한 후 이들 간 거주인구, 산업단지 수, 공업지역 주변 아파트단지 여부를 비교하였다.

Table 5

Evaluation results according to assessment Indicators (AD: administrative district, RP: residential population, DC: distance from the city center, H: general hospital ranking by number of beds, LA: land area, FT: foot traffic, IC: the number of industrial complexes, AC: existence of nearby apartment complexes)

또한, 가 지역의 녹지지역은 3.1(1)에서 설명한 가중치 설정 방식을 일부 변경하여 반영한다. 가 지역의 녹지지역은 Fig. 2(a)와 같이 목포시 전반에 걸쳐 광범위하게 분포해 녹지지역 부근에 다수의 종합병원과 학교가 위치한다. 그러므로, 가 지역 환경소음의 종합판단을 위해, 녹지지역 평가 시 종합병원 순위와 학교 밀집도를 추가 고려하고자 하였다. 다만, 학교 밀집도는 Fig. 2(b)와 같이 행정동별로 큰 차이가 없어 제외하였다. 종합병원을 녹지지역 평가에 추가 고려하기 위해 종합병원에 대한 두 개의 지표를 활용해 평가점수를 산출하였다. 종합병원 평가점수를 녹지지역 평가 방식과 일치시키기 위해 녹지지역의 거주인구 top 5에 속하는 행정동 내 종합병원만 재분류하고, 녹지지역의 배점과 동일하게 1점 차로 재산정하였다. 가중치는 종합병원을 추가로 고려함에 따라, 0.4, 0.4, 0.2로 조정한다. 기존 두 지표는 동일한 중요도로 평가한다는 원칙에 따라 0.4로 통일하고, 종합병원에 대해서만 추가로 고려하기 때문에 0.2로 조정했다.

최종 선정 결과 가 지역의 녹지지역으로 상동이 선정되었다. 해당 행정동의 경우, 거주지와 상권이 잘 발달해 있다. 특히, 번화가인 목포시 종합버스터미널 주변에 녹지 공원과 산책로가 조성되면서 아파트 및 주거용 오피스텔이 들어서 환경소음 측정 목적에 부합하는 지역이라 판단된다.

나 지역의 일반주거지역으로 부주동이 선정되었다. 해당 행정동은 목포 내 대표적 거주지역으로 거주지 형성을 목적으로 바다를 매립한 지역이다. 동 전반에 아파트단지가 분포해 있고, 소형 주거시설(원룸) 밀집 지역이 형성되어 일반주거지역 평가대상으로 적합한 것으로 보인다.

다 지역의 상업지역으로 신흥동이 선정되었다. 해당 행정동은 동 중심에 중심상업지구가 광범위하게 위치한다. 대형마트, 영화관 등 상업시설이 밀집해 있어 상업지역으로 적합한 행정동이 선정된 것으로 판단된다.

라 지역의 일반공업지역으로 연산동이 선정되었다. 해당 행정동은 목포시에 입주한 총 4개의 산업 · 농공단지 중 3개(산정농공단지, 세라믹일반산단, 삽진일반산단)가 입주해 있어 공업지역의 대상 행정동으로 적합하고, 산정농공단지의 부지경계면과 직선거리 100 m 내 23개 동으로 구성된 아파트단지가 위치해 주거기능이 혼재된 적합한 지역이 선정된 것으로 보인다.

(2) 지역 선정 2: 현장조사 구역 설정 결과

최종 선정된 각 행정동 내에서 각 용도지역에 맞는 현장조사 구역을 선정하기 위해 QGIS 중첩분석을 수행했다. Fig. 3과 같이 해당 행정동을 회색 음영으로, 유색의 각 용도지역 영역 위에 중첩하여 선정하였다.

Fig. 3

QGIS analysis results - mapping of administrative districts and special-purpose areas

(3) 지점 선정: 현장조사 실시 결과

선정된 구역에 대한 현장조사를 통해 최종 측정 지점을 선정하였다. Table 4의 체크리스트를 활용하여 거리, 주변 소음원, 타 측정지점과 중복 여부 등에 대한 판단을 진행하였다. 또한, 도로변 지역의 경우, 지점 선정에 대한 세부 기준이 존재한다. 소음으로 인한 문제 발생 여부가 중요한데, 도로가 여러 개인 경우, 교통량이 많고, 차로 수가 많은 지점을 우선하여 선정해야 한다. 또한 도로단에서 차선 수에 10 m를 곱한 범위 내에 지점이 위치해야 한다. 충격음 배제 역시 중요하다. 정류장, 교차로, 횡단보도, 터널, 육교, 고가도로 등이 없어야 한다. 이러한 기준은 환경소음의 특징을 반영하는 기준이라 할 수 있다. Table 4의 체크리스트를 활용하여 모든 기준에 부합하는 지점을 찾아 최종 선정한 결과는 Fig. 4와 같다.

Fig. 4

Selection results of final measurement points by special-purpose areas (GD, general district: blue point, RD, road district: red point)

3.3 신규 지점에서의 실측 결과

신규 지점의 환경기준 적합 여부와 충격음 배제, 측정 방향 설정 등을 위해 환경소음 실측을 진행하였다. 측정에 사용한 소음계는 RION사의 NL-62 모델로 샘플주기 1초, 동특성 빠름(fast), 청감보정회로 A특성으로, 5분 등가소음도(L_eq)를 측정했다. 바람의 영향을 배제하기 위해 방풍망을 부착하고, 풍속 초속 5 m/s 이상인 경우 측정하지 않았다. 측정 시 일반지역은 지면 위 1.2 m ~ 1.5 m 높이에서 측정하고, 도로변지역의 경우, 건축물이 있으면 도로 방향으로 1 m 떨어진 지점의 지면 위 1.2 m ~ 1.5 m에 측정하였다. 건축물이 보도가 없는 도로에 접해 있는 경우는 도로단에서 측정하였다. 소음은 지향성을 갖기 때문에 지점 선정 시 소음 측정 방향도 함께 선정하였다. 일반지역은 해당 지점의 주요 소음원을 향하고 수음자에 영향이 큰 방향을, 도로변지역은 도로를 향하는 방향을 설정하여 측정한 결과는 Table 6과 같다.

Table 6

Environmental noise measurement results, underlined values indicate excess (ES: environmental standard) [unit: dB(A)]

가 지역의 녹지지역은 환경기준 초과율이 83.3 %로 주간/야간, 일반/도로변지역에 관계없이 높은 초과율을 보였다. 이는 녹지지역의 측정지점이 번화가인 버스터미널 주변에 형성된 공원 내 위치한 것이 원인으로 사료된다.

나 지역의 일반주거지역의 경우, 50 % 초과율을 보였다. 일반지역 중 아파트단지 내 지점인 GD1, GD2에 비해 소형 주거시설(원룸) 밀집 지역인 GD3과 부주동의 8차선 도로에 위치한 RD1에서 높은 초과율을 보였다. 측정 시 주거지역 환경소음의 주요 원인은 교통소음으로 판단되었으며, 교통량이 적은 일반지역이 도로변지역에 비해 낮은 소음도를 보였다.

다 지역의 상업지역은 초과율은 20 %로, 주로 23시 시간대에 초과가 발생했다. 이는 낮보다 밤 시간대의 환경기준이 더 낮고 상업지역의 특성상 23시에 영업 중인 상업시설과 그에 따른 유동인구에 의한 소음이 원인인 것으로 사료된다.

라 지역의 일반공업지역은 모든 지점에서 환경기준에 적합한 소음도가 측정되었다. 신규 측정지점은 삽진일반산업단지 내 1지점, 세라믹일반산업단지와 산정농공단지 내 각각 2지점이 분포한다. 해당 산업농공단지 내 입주기업 목록을 분석한 결과⁽¹³⁾, 여수와 광양과 달리 제조업 기반 대기업이 없이 중소 규모 제조업 분야의 기업이 입주해 있어 24시 가동 공장의 수가 적고 그에 따라 교통량도 적은 것이 원인으로 보인다.

신규 지점에 대한 정확한 환경소음원 분석과 소음저감대책 수립을 위해서 향후 추가 연구가 필요할 것이다.