본 연구는 총 4개의 독립적 분과학문들에서(i.e., 사회학, 도시행정학, 환경공학, 기계정보학) 층간소음 문제에 대해 각각의 연구를 수행하고 이후 이를 최종적으로 종합하고자 한다. 각각의 분야별로 다음과 같은 연구를 수행하고자 하였다.
첫째, 본 연구에서는 층간 ...
본 연구는 총 4개의 독립적 분과학문들에서(i.e., 사회학, 도시행정학, 환경공학, 기계정보학) 층간소음 문제에 대해 각각의 연구를 수행하고 이후 이를 최종적으로 종합하고자 한다. 각각의 분야별로 다음과 같은 연구를 수행하고자 하였다.
첫째, 본 연구에서는 층간소음으로 인한 사회적 갈등과 일탈행동으로까지 이어질 수 있는 주민들간 대립을 최소화하기 위해, 층간소음과 관련된 사회심리학적 요인들을 체계적으로 분석하고, 소음으로 인해 발생되는 갈등과 감정격화, 스트레스 등의 문제를 해결하기 위하여 다양한 심리학적 갈등조정, 분쟁완화 기법들을 사용하여 갈등을 완화시키는 솔루션을 제시하는 것을 최종목표로 한다. 이를 위해 본 씨앗형 연구에서는 먼저 층간소음 문제로 인해 발생하는 심리적 스트레스와 갈등의 양상들을 측정할 수 있는 설문 모듈과 척도를 개발하기 위한 설문 조사를 실시하였다. 설문에서는 층간소음 갈등이나 피해를 겪은 대상자들을 대상으로, 그들이 겪은 층간소음 문제의 상황과 맥락, 기타 층간소음 문제와 관련된 여러 가지 태도와 의견, 인식 등을 조사하였다. (ex. 층간소음이 일어나서는 안된다고 생각하는 시간대, 공동주택의 경우 윗집의 조심과 배려 혹은 아랫집의 관용과 배려 중 어느 쪽이 더 책임이 있다고 생각하는지, 층간소음 갈등이 일어날 시 관리실이나 외부 기관 등을 거치는 문제 관련 등.) 다른 한편, 갈등 문제의 심리적 성격을 진단하기 위해 층간소음 관련 당사자들의 입장, 이해관계, 감정 등을 분석하는 인터뷰를 진행하였다. 이를 통해 갈등의 심층적 심리 구조를 탐색하여, 향후 층간소음 갈등해결을 위한 조정 모델을 수립하기 위한 기초자료들을 마련하였다.
둘째, 이 연구는 도시행정적 접근 방식으로, 층간소음 문제를 둘러싼 보다 넓은 범위에서 사회적 자본과 거버넌스 시스템을 향상시켜, 층간소음 문제가 발생할 수 있는 공동체적 삶의 기본적 구성을 질적으로, 제도적으로 변화시킬 수 있는 방법을 발견, 제시하고자 하는 목표를 가지고 있다. 이를 위해 주민 간 소통을 통한 상호 신뢰 증진, 자율규약 등 규범의 마련 및 정착 등 층간소음을 원천적으로 저감시킬 수 있는 방안들을 제시하고, 소음으로 인한 갈등발생시 혹은 갈등처리 이후, 주민 간 네트워크 및 참여 증진을 통해 갈등을 최소화 하도록 하는 방안을 모색한다. 또한 갈등을 모니터링할 수 있는 거버넌스를 단계별로 구성하여, 직접적 문제 해결을 목표로 하는 1차 거버넌스, 그리고 그 거버넌스를 제도적으로 규정하고 관리하는 상위 메타거버넌스 등을 차례로 체계화하는 방안을 제시하였다.
셋째, 본 연구는 기존의 층간소음을 측정하던 환경공학적 방법을 획기적으로 개선하여, 소음발생을 실시간 데이터로 모니터링, 저장하여 이후에 통계적 분석과 경고 시스템 구축을 가능하게끔 하는 목표를 가지고 있다. 이를 위해 웨어러블 디바이스(wearable device)를 사용하여 인체신호를 측정하여 심장박동변동(HRV)을 통한 소음에 따른 자율신경 흥분도를 파악하고, 각종 심혈관 지표를 활용한 신체상태 파악과 스트레스 측정 및 분석을 시도하고자 하였다. 이를 위해 두 종류의 웨어러블 디바이스를 실험하여, 인체신호의 실시간 모니터링과 데이터 분석을 위한 기초 실험들을 실시하였다. 이를 통해 층간소음의 24시간 모니터링 및 분석을 실시하고 신체 부착형(mobile) 모니터링 시스템을 활용한 실시간 소음 피폭량을 분석, 무선네트워킹을 활용한 신체위험도 경고 시스템을 구축하기 위한 토대를 마련하였다.
넷째, 마지막으로 본 연구는 IT/빅데이터 기술을 활용, 기계학습(machine learning)을 통해 층간소음을 자동으로 분류하고(발소리, 문소리 등), 지역, 건축년도, 층, 계절, 시간대, 평형, 시공사 등 다양한 변수에 따라 나타나는 층간소음을 데이터화 하고자 한다. 이를 위해 실제 (건설 중) 공동주택에서 층간소음을 발생시켜 소음원별 소음데이터를 측정하여 기본 데이터베이스 구축을 실시하였다.