파워 시트 슬라이드는 Fig. 1과 같이 DC 모터로 작동하며, 플렉시블 샤프트(flexible shaft)를 통해 웜(worm)과 웜 휠(worm wheel)로 구동력을 전달한다. 웜과 웜 휠은 기어박스(gearbox)의 내부에 맞물려 있으며, 기어박스는 어퍼 레일(upper rail)에 결합되어 있다. 웜 휠의 나사산은 리드 스크류(lead screw)와 맞물린 상태에서 웜 휠이 회전을 할 경우, 기어박스와 어퍼 레일이 함께 직선운동을 하게 된다. 리드 스크류에 작용하는 힘은 추력(thrust), 접선력(tangential force), 반경 방향 힘(radial force)이 있으며, 이것은 모두 모터의 토크에 의해 발생한다. 이 외에 시트 무게와 사람의 하중에 의해 가해지는 힘은 시트 레일에 전달된다. 즉, 리드 스크류는 모터의 토크에 의해 전달되는 힘의 영향만을 받게 되는 구조이다⁽¹⁶⁾.

Fig. 1 
Driving mechanism of the slide adjuster

Fig. 2는 작동 시험을 진행했던 반무향실을 나타낸 것이다. 반무향실의 환경조건은 온도 약 23 ℃ ±2 ℃, 습도 약 40 % ± 10 %, 암소음 약 25 dB를 유지하였다. 소음 측정 및 분석은 head acoustics Artemis system을 이용하였으며, PCB Piezotronics사의 1/2인치 마이크로폰(microphone)으로 소음을 녹음하였다. Fig. 3은 이 연구에서 사용되었던 파워 시트 5종과 작동 시험방법을 나타낸 것이다⁽¹⁸⁾. 우선 마이크로폰의 위치는 좌석 기준점(seat reference point; SRP)으로부터 상단 700mm에 설치하였으며, 시트 쿠션에 더미 웨이트(dummy weight) 75 kg을 이용하여 하중 조건을 부가하였다. 마지막으로 파워 시트의 작동 모드는 cw와 ccw로 총 2가지로 진행하였으며, cw는 최후방에서 최전방으로의 움직임, ccw의 경우 cw와 반대로 움직이는 모드로 하였다.

Fig. 2 
Test environment

Fig. 3 
Test method and samples

이 연구에서는 자동차 시트의 슬라이드 작동 소음에 대한 주관적 음질 평가 및 분석을 위해 다음과 같은 절차로 진행되었다.

첫 번째로 청음 평가에 사용될 감성 형용사 어휘는 이 연구진의 기존 연구⁽¹⁸⁾에서 추출되었던 형용사 쌍들을 채택하였으며, Table 1에 나타내었다.

두 번째로 시트 슬라이드 작동 음질의 개선 목표 방향을 구축하기 위해 차종별 이미지 조사를 진행하였다. 이는 차종의 이미지에 부합하는 음질 구현 또한 중요한 감성 요소로 작용하기 때문에 차종에 부합하는 이미지를 조사함으로써 음질 개선의 목표 방향을 명확히 구축할 수 있다. 차종별 이미지 조사는 어휘 선정에서 추출된 형용사들을 이용하였으며, 조사 대상은 20대 ~ 30대 남녀 97명을 대상으로 진행되었다. 차종에 대한 항목은 세단, SUV, 쿠페로 선정하였으며, 다중 응답 방식을 채택함으로써 차종에 부합하는 형용사들을 모두 선택하도록 하였다.

세 번째로 의미 분별법을 이용한 청음 평가를 진행하였으며, 우선 정상 청력을 가진 20대 ~ 30대 남녀 47명을 피시험자로 선출하였다. 다음으로 작동 소음 재생 방식은 Fig. 4와 같이 라우드 스피커(loud-speaker)를 이용한 모노 재생(monophonic reproduction)을 채택하였다. 모노 재생 방법은 스피커의 잡음을 포함한 기계적인 문제, 그리고 음색 변화를 스테레오 재생에 비해 정확히 표현하는 장점을 가진다^(18,19). 뿐만 아니라 주변 환경에 의한 영향을 적게 받으면서 좋은 재현성을 가지기 때문에 이 연구의 주관적 음질 평가 목적에 가장 알맞은 재생 방식이라고 판단하였다.

Fig. 4 
Subjective evaluation using loud-speaker

네 번째로 라우드 스피커의 주파수 응답 보정, 청음 평가 절차 및 유의사항은 이 연구진의 기존 연구 문헌을 기초로 동일하게 진행되었다⁽¹⁸⁾. 다섯 번째로, Table 1의 형용사 쌍들을 이용한 의미 분별법의 7점 척도 설문지와 10점 척도의 음질 선호도 설문지를 제작하였다. 음질 선호도의 경우 전체 음질에 대한 점수 및 순위를 나타내며, 형용사 점수의 결과를 설명해주는 역할을 하게 된다. 이와 더불어 각각의 음원을 청취한 피험자들에게 음원과 어울리는 차종을 자유롭게 기재하도록 항목을 추가하였으며, 이를 통해 작동음의 이미지를 유추할 수 있도록 하였다.

마지막으로 청음 평가에서 수집된 평가 점수는 식 (1)과 식 (2)의 정규화 과정을 통해 피험자들 간의 평가 편차 및 평가 기준을 제거하였으며, 식 (3)의 표준화를 거침으로써 표준 점수를 획득할 수 있었다^(18,19). 여기서 i는 피험자, j는 음원, k는 평가 항목(형용사 쌍, 선호도), x는 평가점수, μ는 평가치 평균, J는 피험자 수, X′은 범위 보정된 평가 점수, μ는 표준 편차를 의미한다.

청음 평가에서 형용사 쌍들과 선호도에 대한 평가가 음원별로 유의한 차이가 있는지를 판단하기 위해서는 분산 분석(analysis of variance; ANOVA)을 수행할 필요가 있다. 우선 형용사 쌍들에 대한 정규성 검정을 실시하여 정규분포 가정을 검정하였다. 그 결과, rumbling-​buzzing, monotonous-fluctuating, deep-​high, expensive-​cheap 항목에서 정규성을 만족하지 못하였다. 따라서, 비모수 검정을 통해 분석을 진행하였다. 우선 크러스칼-월리스 검정(Kruskal-Wallis test)를 이용하였으며, 그 결과 음원별 모든 평가 항목에서 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 이를 근거로 좀 더 명확한 분석을 위해, 음원별 평가항목 평균값을 Fig. 5의 그래프로 작성하여 분석하였다. 우선 A_cw와 A_ccw의 경우 strong-​weak, heavy-light, rumbling-​buzzing 항목을 제외한 나머지 항목에서 모두 (-) 점수에 집중되어 있었다. 이는 다른 음원에 비해 비교적 긍정적인 형용사가 높은 점수를 가짐으로써 우수한 음질임을 유추할 수 있었다.

Fig. 5 
Mean score of jury testing

C_cw와 B_cw의 경우 –0.5점 ~ 0점 사이에 위치하고 있었으며, E_ccw는 –0.5점 ~ +0.5점 사이에 위치함으로써 평균 점수와 가장 근접한 음원들임을 알 수 있었다. C_ccw는 rough, strong, heavy, loud, deep, rumbling에 대한 점수가 비교적 높게 나타났으며, 이는 역동적인 느낌이 가장 강하게 나타남을 유추할 수 있었다.

B_ccw, D_cw, D_ccw, E_cw는 주로 (+) 점수에 집중되어 있었으며, 특히 D_ccw와 E_cw는 대부분의 어휘에서 높은 (+) 점수를 보임으로써 가장 부정적인 느낌을 가진 음질임을 알 수 있었다.

다음으로 선호도 점수에 대한 분산 분석을 수행하였다. 위와 마찬가지로 정규성 검정과 분산의 동질성 검정을 실시하였으며, 그 결과 정규분포와 등분산 가정이 만족함으로써 분산 분석이 가능한 표본임을 확인하였다. 그리고 Table 2의 분산 분석 결과를 통해 모든 음원에 대한 선호도 점수의 유의한 차이가 있음을 확인하였다.

마지막으로 던컨의 다중 검정(Duncan’s multiple range test)을 이용한 사후 검정을 통해 음원들의 선호도 점수에 대한 등급화 및 등급의 유효 점수 범위를 확인하였으며, Table 3에 나타내었다. 우선 가장 우수한 음질 선호도인 A 등급에 속하는 음원은 A_ccw와 A_cw로 나타났으며, C_cw, B_cw, E_ccw가 B 등급, C_ccw, B_ccw, D_cw, E_cw, D_ccw가 C 등급으로 분류되었다. 특히 D차종의 경우 cw와 ccw 모두 C등급으로 분류됨으로써 가장 불량한 음질로 판단되었다.

Fig. 6은 차종별 이미지 조사 결과에 대한 정규화 과정을 거친 데이터를 교차 분석한 결과이다. 세단의 경우 quiet, expensive, soft, comfortable, stable, SUV는 heavy와 strong, 쿠페는 fast 항목에서 모두 80 % 이상의 채택률을 보였다. 즉, 세단은 고급스러운 이미지, SUV는 역동적인 이미지, 쿠페는 스피디한 이미지임을 알 수 있었으며, 이를 통해 각 차종의 시트에 대한 작동 음질의 추구 방향을 제시할 수 있었다.

Fig. 6 
Cross tabulation analysis for car image

다음으로 Fig. 7과 Fig. 8은 주관평가 결과 중 [음원과 어울리는 차종]을 형식없이 자유롭게 작성했던 것으로, 총 470개의 설문 항목 중 결측값 15개를 제외한 455개의 응답을 일괄적으로 정리하여 교차 분석한 결과이다. 우선 Fig. 7을 살펴보면, 모든 시험 차종들이 세단과 어울리는 작동음임을 알 수 있었으며, 특히 대형 SUV인 D 차종의 경우 정답률 약 16 %로 중형 세단(B, C차종)의 정답률보다도 낮음을 알 수 있었다. 즉, 시험에 사용된 시트들은 차종에 관련 없이 모두 세단의 이미지만을 반영한 작동음을 가지고 있는 것으로 판단되었다. 좀 더 세분화된 결과를 확인하기 위해 Fig. 8의 그래프에서 살펴보면, 대형 세단 (A, E 차종)의 경우 대형 세단 채택률 39 %, 중형 세단 (B, C 차종)의 경우 중형 세단 채택률 30 %로 가장 높게 나타났으며, 이는 대형 세단과 중형 세단의 작동음이 차종의 이미지가 잘 부합하는 것으로 파악되었다. 그러나 대형 SUV(D차종)의 경우 소형/중형/대형 세단의 채택률이 27 %, 23 %, 13 %였으며, 소형/중형/대형 SUV가 각각 4 %, 2 %, 1 %의 채택률을 보였다. 즉, SUV에 대한 이미지가 전혀 반영되지 못한 작동음임을 알 수 있었다.

Fig. 7 
Vehicle type that match sound sources 1

Fig. 8 
Vehicle type that match sound sources 2

마지막으로 차량 이미지를 반영한 요인 분석을 위해, Fig. 6에서 80 % 이상의 채택률을 보인 형용사 항목이 포함된 형용사 쌍의 주관점수를 변수로 채택하였다. Table 4는 요인 분석과 신뢰도 분석에 대한 결과를 나타낸 것으로, KMO와 Bartlett검정, Cronbach 알파 계수를 통해 요인 분석의 타당성과 신뢰도를 확보하였다. 그 결과, 세단의 이미지를 나타내었던 항목들과 SUV에 대한 항목들이 각각의 요인으로 축소되는 것을 확인할 수 있었으며, 추출된 요인들을 각각 comfort와 dynamic으로 명명하였다. 다음으로 추출된 요인 점수를 Fig. 9의 의미공간상에서 확인해보면, comfort축에서 (-) 방향으로 갈수록 음질의 선호도가 증가함을 Table 3과의 비교를 통해 파악할 수 있었다. 그러나 dynamic축의 경우, 전체 음질 선호도에 대한 영향은 상대적으로 미비하였으나 차종의 이미지 특성이 잘 반영되었음을 알 수 있었다. 즉, 대형 SUV인 D 차종에 대한 역동성이 세단 차종인 A, B, C 차종보다 상대적으로 부족한 것으로 확인되었다. 이는 SUV의 이미지가 충분히 고려되지 못한 음질로 파악되었으며, 주관 평가의 음원과 어울리는 차종에서 도출된 결과와 일치함을 알 수 있었다. 결론적으로, 세단과 SUV의 시트 슬라이드 작동음에 대한 음질 개선 방향을 명확하게 제시할 수 있었다.

Fig. 9 
Factor score plot