대상 공간 선정은 진입로에서 오곡문까지의 전원(前園) 공간인 입구, 연지, 애양단, 대봉대, 오곡문, 대나무 숲 등 6개소, 계류 중심으로 조성된 계원(溪園) 공간인 광풍각, 광풍각 앞 개울, 십장폭포, 투죽위교 등 4개소, 정적인 공간인 내원(內園)의 협문, 제월당, 제월당 뒤, 고암정사 등 4개소를 선정(Table 1)하였으며, 측정 위치 및 사진은 Fig. 1과 같다.

Fig. 1 
Measuring points

측정은 2020년 11월 25일 수요일(07~12시)에 공간별 5분간 측정 및 녹음 하였으며, 피크 발생에 영향을 미치는 이벤트 음원을 추가 기록하였다. 측정 및 분석은 01 dB DUO(1ch)를 사용하여 측정 및 녹음을 동시에 시행하였고, 측정 데이터는 dBTrait(Ver. 5.4), dBFA, Microsoft Office Excel(Ver. 2016) 등을 활용하여 공간별 음향지수, 타임히스토리, 주파수특성과 음질지수를 도출하였다. 또한 측정 장소별 음원 특성을 분석하여 전원, 계원, 내원 등의 공간을 구분 및 설명할 수 있는 물리지수 간 유의성을 찾기 위해 IBM SPSS Statistics(Ver. 25)를 활용하였다.

전원, 계원, 내원 공간의 음향지수와 타임히스토리 및 주파수 특성은 Table 2, 음질지수는 Table 3과 같다. 측정 당일 관람을 위한 방문객은 없었고, F1, F3, F4, F6, R3, R4 등 6개 공간에서 대봉대 지붕 볏짚 시공 작업을 하는 인부들의 대화 소리 및 행태음이 간헐적으로 발생하였으며, F3, F4 측정시 작업자들의 손수레 움직이는 소리, 빗자루로 청소하는 소리가 발생했으며, F4에서는 추가로 트럭 도착 소리, 개 짖는 소리 등이 발생하는 특성을 보였다. 물소리는 R1, R2, R3, R4, F1, F2, F3에서, 새소리는 F1, F2, F4, R3, I1, I2, I3 등에서 주로 발생하고 있었다. 각 공간 주파수 특성으로 전원은 F4, F5를 제외하고 유사한 패턴을 나타냈고, 계원은 개울 공간 하단부의 R1, R2와 상단부의 R3, R4가 유사한 패턴을 나타냈다. 내원은 I1, I2, I3, I4 모두 유사한 패턴을 보였다. 전원은 내원보다 비교적 높은 레벨에서, 내원은 비교적 낮은 레벨에서 타임히스토리 변동 패턴을 나타냈다.

Division	Leq [dB(A)]	S.D. [dB(A)]	L90 [dB(A)]	NbEm	EmT [Nb/s]	REm [%]	G [Hz]
F1	45.2	3.6	39.9	26	0.43	20.0	502.3
F2	42.6	3.2	36.9	58	0.41	47.7	344.1
F3	45.8	4.3	35.8	24	0.49	16.3	1045.7
F4	50.0	6.1	33.6	31	0.18	58.7	389.0
F5	40.9	2.4	37.7	12	0.33	12.0	137.7
F6	42.4	4.0	35.6	21	0.28	25.3	538.6
R1	59.7	0.5	58.9	0	0.00	0.0	2142.1
R2	58.4	0.5	57.6	0	0.00	0.0	2329.3
R3	42.5	2.2	39.9	11	0.44	8.3	761.5
R4	42.2	0.9	41.2	1	1.00	0.3	185.3
I1	43.5	4.7	33.7	37	0.49	25.3	682.2
I2	41.6	4.2	34.0	47	0.55	28.3	849.8
I3	39.5	4.7	30.6	47	0.34	46.7	254.2
I4	37.4	4.3	29.9	45	0.46	32.7	174.4
NbEm : number of emerging peaks EmT : emerging peaks compare to its time rate REm : relative emerging peaks G : spectrum gravity center[Hz] EmT=NbEmTEm,REm=TEm,G=∑i10Li10×Bi∑i10Li10				F1		F2
F3		F4		F5		F6
R1		R2		R3		R4
I1		I2		I3		I4

전원, 계원, 내원의 공간 유형에 따라 구분되는 물리지수 특성이 있는지 확인하기 위해 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였다(Table 4). 독립변수로 전원(a), 계원(b), 내원(c) 유형, 종속변수로 L_eq, StdDev, L₉₀, NbEm, EmT, REm, G, loudness, sharpness, fluctuation strength, roughness, unbiased annoyance, articulation index(NHV) 등 13가지의 음질지수를 활용하여 분석한 결과 유형 간 유의미한 차이가 있는 지수는 StDev, L₉₀, NbEm, REm, unbiased annoyance로 나타났다. 지수별 검증 통계량은 StdDev F(2,11)=15.752, p<0.001, L₉₀ F(2,11)=10.354, p<0.003, NbEm F(2,11)=13.711, p<0.001, REm F(2,11)=6.455, p<0.014, unbiased annoyance F(2,11)=4.418, p<0.039로 공간 유형 간 비교 가능하도록 일관되게 반응하는 지수가 있음을 확인하였다(Table 5). 유형간 유의미한 차이를 보여준 지수 중 StdDev, NbEm, REm 등은 전원 내에서 최대, 최소의 차이가 다른 공간에 비해 높게 나타났으며, 내원의 경우 차이가 작았고 평균값은 높게 나타났다. 계원에서는 전원, 내원에 비해 낮고 공간별 차이도 거의 없음을 확인할 수 있다. 또한, L₉₀, unbiased anniyance는 계원 공간이 비교적 높게 나타났으며 광풍각 앞 개울과 십장폭포가 투죽위교, 광풍각보다 상대적으로 높게 나타났다(Fig. 2). 이를 구체적으로 확인하고자 쉬페(Scheffe)의 사후검정 분석을 통해 물리지수 집단 간 평균 차이를 확인하였다(Table 4). 계원 공간은 StdDev, NbEm, REm이 전원, 내원 공간에 비해 낮게 나타났고, L₉₀은 전원, 내원 공간보다 높게 나타났다. 그리고 unbiased annoyance는 후원, 전원 공간보다 전원, 계원 공간이 높게 나타났다. 집단비교와 함께 전원, 계원, 내원의 공간 특성별로 구분되는 지수를 분류하기 위해 요인분석을 실시하였으며, KMO와 Bartlett의 구형성 검정 결과 0.527로 설명력이 있으며, Bartlett 유의확률은 0.000으로 전원, 계원, 내원의 공간 특성을 설명할 수 있는 지수 분류가 가능할 것으로 판단된다(Table 6).

Fig. 2 
Distribution of physical indices by spatial type

요인의 추출법으로서 주성분 분석방법, 베리맥스회전법을 이용 3회 반복 계산으로 요인회전이 수렴되는 결과를 보였다(Table 7). 2가지 요인이 도출됐으며, 1요인 StdDev, REm은 하위역에 해당되는 계원, 중간역인 전원, 상위역인 내원의 순으로 레벨에 따른 공간 특성과 관계가 있는 것으로 판단된다. 2요인에 해당하는 L₉₀, unbiased annoyance의 크기는 내원, 전원, 계원의 순으로 나타났다. 같은 요인 내 구성요소인 NbEm이 음의 부호 연계 특성과 비교해 보면 배경소리보다 피크를 발생하는 소리가 많이 발생하는 공간 순으로 나타난 것으로 판단된다.

원림의 특성에 의해 소쇄원 공간은 레벨 차이에 따라 상・중・하 3단으로 전원(중간역), 계원(하위역), 내원(상위역) 등으로 공간 유형을 분류하고 있다. 진입로에서 오곡문까지의 전원 공간, 계류 중심으로 조성된 계원 공간, 정적인 공간인 내원 등 공간 유형별로 주파수 및 타임히스토리 패턴이 구분되는 특성을 나타냈다.

전원, 계원, 내원의 공간 유형에 따라 구분되는 물리지수 특성 확인하기 위해 일원배치 분산분석 및 쉬페(Scheffe)의 사후검정 분석을 통해 유형간 유의미한 차이를 나타냈다, 계원 공간은 StdDev, NbEm, REm이 전원, 내원 공간에 비해 낮게 나타났고, L₉₀은 전원, 내원 공간보다 높게 나타났다. 그리고 unbiased annoyance는 후원, 전원 공간보다 전원, 계원 공간이 높게 나타남을 확인할 수 있었다.

공간 유형에 따라 구분되는 물리지수들에 대하여 요인분석을 실시한 결과 공간의 레벨차이에 관련된 지수로는 StdDev, REm으로 도출됐으며, 하위역에 해당되는 계원, 중간역인 전원, 상위역인 내원의 순으로 공간 단면의 레벨 순서와 관계가 있는 것으로 판단된다. L₉₀, unbiased annoyance의 크기는 내원, 전원, 계원의 순으로 공간 배경소리보다 피크를 발생하는 소리(NbEm)가 많이 발생하는 공간 순으로 나타났다.