서울 도심 녹지 사운드스케이프의 일주기 시·공간 패턴 분석 = Analysis of Diel Spatiotemporal Patterns in Soundscapes of Downtown Seoul Greenspaces

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Rapid global urbanization has transformed land use patterns, degraded natural habitats, and increased impervious surface areas, thereby altering the structure and functioning of urban ecosystems. Urban green spaces serve as residual habitats within such disturbed environments but are continually exposed to anthropogenic pressures, including traffic noise, artificial lighting, and high human density. Vocal communication of birds and insects is highly sensitive to these disturbances and is therefore widely used as an ecological indicator. Many animal species regulate their behavior according to circadian rhythms, and the intensity and temporal patterns of their acoustic activity can be modified by urban noise and the degree of urbanization.
In this study, we conducted a soundscape-based analysis of four green spaces in Seoul using acoustic indices and sound pressure level (SPL) measurements. The study sites—Changgyeonggung Palace, Samcheong Park, Hongneung Forest, and traffic islands (Cheongnyangni Transfer Center and Jongno 4-ga)—represent different categories of urban green spaces, including historical parks, neighborhood parks, urban natural park zones, and highly urbanized built-up areas. Continuous acoustic data were collected for 120 hours using the Song Meter Mini from May 12 to May 16, 2023. The recordings were analyzed to compute SPL and several acoustic indices, including the Normalized Difference Soundscape Index (NDSI), Bioacoustic Index (BI), Acoustic Complexity Index (ACI).
The diel pattern analysis revealed pronounced differences during dawn. Changgyeonggung, Samcheong Park, and Hongneung Forest exhibited clear circadian variation within the 2000–8,000 Hz frequency range and displayed high levels of biophony, resulting in elevated NDSI values. In contrast, the traffic-island green spaces showed no distinct diel pattern, exhibited minimal biophonic activity, and had a high proportion of anthropogenic noise, leading to consistently low NDSI values. PERMANOVA (Permutational analysis of varance) and PCoA (Principal Coordinates Analysis) revealed statistically significant differences among sites.
Overall, this study highlights that maintaining structural complexity and ecological connectivity within urban green spaces is essential for supporting diverse biophonic activity from birds and insects and sustaining ecologically healthy urban soundscapes.

국문 초록 (Abstract)

전 세계적으로 도시화는 빠르게 진행이 되어 왔으며 이는 토지 이용의 변화, 생물들의 서식지 파괴, 불투수 면적의 증가 등을 통해 생태계의 구조와 기능을 변질시키고 있다. 도시 녹지 공간은 이러한 환경에서 잔여 서식지의 역할을 하지만 교통 소음, 인공 조명, 인구 밀집 등의 인위적인 교란에 지속적으로 노출되고 있다. 이러한 환경에서 조류나 곤충 등의 발성에 따른 의사소통 행위는 교란에 민감한 생태적 지표로 활용된다. 많은 동물 종들은 일주기 리듬에 따라 활동을 조절하며, 인공소음 및 도시화 수준에 따라 그 강도와 패턴이 변화할 수 있다. 본 연구에서는 사운드스케이프 기반으로 서울의 녹지 4군데에 대해 음향지수(Acoustic Index) 및 음압 수준(Sound Pressure Level; SPL) 분석을 실시하였다. 연구대상지는 창경궁, 삼청공원, 홍릉숲, 교통섬(청량리역 환승센터, 종로4가) 녹지이며 각각 역사공원, 근린공원, 도시자연공원구역, 시가화건조지역으로 분류된다. Song Meter Mini를 사용하여 2023년 5월 12일부터 2023년 5월 16일까지 120시간의 연속형 음향 데이터를 취득하였다. 해당 데이터는 음압 수준 분석과 음향지수 분석을 통해 각 녹지 유형별로 NDSI (Normalized Difference Soundscape Index), BI (Bioacoustic Index), ACI (Acoustic Complexity Index) 등을 산출하였다. 일주기 패턴 분석 결과 새벽 시간대에서 뚜렷한 차이를 발견하였다. 창경궁, 삼청 공원, 홍릉숲은 2,000∼11000Hz의 일주기적인 변화와 많은 생물음의 비율로 높은 NDSI값을 기록했다. 교통섬 녹지는 일주기적인 패턴이 발견되지 않았으며 생물음이 거의 없고 인공음의 비율이 높아 낮은 NDSI 값을 기록했다. PEMANOVA (Permutational analysis of varance) 및 PCoA (Principal Coordinates Analysis) 분석을 통해 사이트 간의 통계적 유의성을 나타냈다. 본 연구는 도시 생태계 관리 및 보전 전략 수립 시 도시 녹지 구조의 복잡성과 연결성을 유지하는 것이 조류와 곤충 등의 다양한 생물음이 공존하고 생태적으로 건강한 도시 사운드스케이프를 유지하는데 중요함을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ 서론 1
• 1. 연구배경 1
• 2. 연구질문 및 목적 3
• Ⅱ 이론적 배경 및 연구동향 4
• 1. 사운드스케이프 생태학 4
• 1.1 사운드스케이프 개념 4
• 1.2 음향 생태이론(Bioacoustic theories) 6
• 1.2.1 음향 적응 가설(Acoustic Adaptation Hypothesis, AAH) 6
• 1.2.2 음향 지위 가설(Acoustic Niche Hypothesis, ANH) 7
• 1.3 사운드스케이프 일주기 변화 : 새벽 합창 & 황혼 합창 8
• 1.4 도시생태계에서의 사운드스케이프 9
• 2. 연구동향 10
• 2.1 국외 동향 10
• 2.2 국내 동향 11
• Ⅲ 연구방법 12
• 1. 연구대상지 12
• 1.1 창경궁(C) 15
• 1.2 삼청공원(S) 17
• 1.3 홍릉숲(H) 19
• 1.4 교통섬 녹지 공간(T) 21
• 2. 음향 모니터링 장비 23
• 3. 음향 데이터 모니터링 24
• 4. 음향 데이터 전처리 25
• 5. 음향 데이터 분석 26
• 5.1 사운드스케이프 분석 시간대 설정 26
• 5.2 음압 수준 분석(Sound Pressure Level Analysis) 27
• 5.3 음향지수 분석(Acoustic Index Analysis) 29
• 5.3.1 NDSI (Normalized Difference Soundscape Index) 30
• 5.3.2 BI (Bioacoustic Index) 31
• 5.3.3 ACI (Acoustic Complexity Index) 32
• 5.4 음향 분석 소프트웨어 34
• 6. 통계 분석 35
• Ⅳ 결과 및 고찰 36
• 1. 음향 데이터 분석 36
• 1.1 음압 수준 36
• 1.2 음향지수 39
• 2. PCoA 분석 49
• Ⅴ 종합 고찰 55
• 1. 음압 수준 55
• 2. 음향지수 56
• 3. 통계 분석 58
• 4. 소결 60
• Ⅵ 결론 61
• Ⅶ 참고문헌 64
• 영문초록 72
• Ⅷ 부록 74