ABSTRACT
The rise of electric vehicles (EVs) has led to a reduction in engine noise, making suspension and road noise more noticeable. However, most assessments focus only on air-conducted (AC) pathways and overlook bone-conducted (BC) transmission. This study identifies key sources of vehicle noise and implements a finite-element simulation to replicate real-world driving conditions. A 12-degree-of-freedom (DOF) human body model quantifies how vibrations transmit from the vehicle structure to the head. Additionally, a detailed finite-element model of the human head evaluates basilar-membrane (BM) vibrations for both AC and BC inputs. The results indicate that BC dominates below 10 Hz, producing BM velocities up to 50 dB greater than AC. Above 10 Hz, AC prevails, showing a difference of approximately 40 dB. Notably, at frequencies of 33, 46, 67, and 80 Hz, the AC–BC difference narrows to below 10 dB, highlighting significant BC effects even at higher frequencies. These findings reveal that neglecting bone-conduction pathways can lead to an underestimation of occupant exposure to low-frequency vibrations. Therefore, comprehensive evaluations and control methods for vehicle noise should consider both AC and BC transmission mechanisms to accurately reflect human perception
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KEYWORDS: Electric vehicles, Bone conduction, Finite element analysis, 12-DOF human model, Basilar membrane
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KEYWORDS: 전기차, 골전도, 유한요소 해석, 12자유도 인체 모델, 기저막
1. 서론
최근 전기자동차(Electric Vehicle, EV)의 보급이 확대됨에 따라, 내연기관 차량에 비해 엔진 소음이 크게 감소하면서 자동차 실내 소음 특성에도 변화가 나타나고 있다. 이는 내연기관 차량의 엔진 소음이 서스펜션, 노면, 및 기타 부품에 의한 소음을 마스킹(Masking)하였으나, EV에서는 엔진 소음이 감소함에 따라 이들 소음이 상대적으로 두드러지게 나타나기 때문이다
[1]. 이에 따라 EV 내부의 소음과 진동 특성이 탑승자의 승차감과 운전자의 청각·촉각 인지에 미치는 영향에 대한 관심이 증가하고 있다.
EV 실내 소음과 진동 특성을 분석하는 연구에서는 다양한 도로 환경의 주행 실험을 통해 소음과 진동을 측정한다. 기존 연구에서는 자동차 실내 소음과 진동을 평가하기 위해, 차량 내부 소음은 운전자 및 탑승자의 헤드레스트에 설치된 마이크를 사용해 측정하고(
Fig. 1(b) 참조), 진동은 서스펜션 및 프레임 등의 부품이나 시트의 등받이, 헤드레스트 등에 가속도계를 부착해 측정해왔다
[2]. 좌석의 헤드레스트 위치에 설치한 마이크 기반의 소음 평가는 기전도(Air Conduction, AC) 측정 효율은 잘 반영하지만(
Fig. 1(b) 참조), 뼈를 통해 소리를 듣는 방식인 골전도(Bone Conduction, BC)를 통한 소음의 영향은 충분히 고려하지 못했다. 따라서 차량 내부에서 발생하는 진동이 인체에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 BC의 관점에서의 검증이 요구됨을 시사한다.
Fig. 1 Vehicle chassis and seat model with highlighted input and measurement locations
본 연구는 EV 실내에서 발생하는 소음·진동이 인간 청각기관에 미치는 영향을 AC 및 BC 경로 관점에서 정량적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 실제 주행 조건을 모사한 유한요소(Finite Element, FE) 시뮬레이션 환경을 구축하고, 12자 유도(DOF) 인체 모델을 통해 차체에서 머리로의 진동 전달 특성을 정량화하였다
[3]. 동시에 사람 머리의 해부학적 특성을 반영한 유한 요소 모델을 이용하여 AC 및 BC 입력에 따른 기저막(Basilar Membrane, BM) 속도 응답을 비교 분석함으로써, 실내 소음·진동 평가 방법의 정확성을 향상시키고자 한다.
2. 차량 동적 응답 및 음향 분석
2.1 주행 조건 입력 및 모델링
차량 시뮬레이션은 COMSOL Multiphysics
®의 표준 차량 샤시 모델을 기반으로 수행하였으며
[4], 진동 전달 해석에는 Solid Mechanics 모듈을, 음향 압력 해석에는 Pressure Acoustics 모듈을 사용하여 구조-음향 연성 해석을 진행하였다. 차량 차체 및 내부 구성품의 물성치는
Table 1에 정리하였다.
Table 1Material properties of vehicle components
Table 1
|
Component |
Material |
Density [kg/m3] |
Young’s Modulus [GPa] |
Poisson’s Ratio |
Speed of sound [m/s] |
|
Vehicle frame |
High-strength alloy steel |
7,850 |
200 |
0.30 |
3,240 |
|
Seat base |
Acrylic plastic |
1,190 |
3.20 |
0.35 |
1,430 |
|
Tire |
Rubber |
1,175 |
7.00 |
0.45 |
330 |
|
Seat back |
Polyurethane foam |
1,000 |
1.36x10-2
|
0.33 |
330 |
귀 주변의 음향 압력을 얻기 위해, 좌석에 앉은 형태의 인체 유한요소 모델을 추가로 배치하고 외이도 부근에 음향 측정 포인트를 정의하였다.
주행 상태 입력은 Huang et al.
[5]에서 60 km/h 주행 시 측정된 주요 EV 부품(Front Shock Absorber, Lower Suspension Arm, Panhard Bar, Body Panel, Trailing Arm 등)의 가속도 데이터를 활용하였다. 각 부품 위치에 해당 가속도를 물리적 경계 조건(Boundary Load)으로 부착하고, 주파수 영역(Frequency-domain) 해석을 통해 1-100 Hz 범위의 응답을 계산하였다(
Fig. 1(a) 참조).
AC 경로의 영향을 정량화하기 위해, 차량 실내 머리 모델(외이도 인근)에 분포한 음향 압력 노드를 지정하고, 해당 노드에서 계산된 압력 분포를 평균하여 대표 음향 압력 값을 산출하였다. 이때 음향 압력은 주파수 영역(Frequency-domain) 해석 결과 중 1-100 Hz 대역을 사용하였으며, 계산된 평균 압력은 4.2절에서 머리 모델의 AC 입력 조건으로 적용된다. BC 경로 분석을 위해서는, 시뮬레이션 상에서 인체 모델과 차량 시트가 접촉하는 허벅지(Thigh) 및 골반(Pelvis) 부위의 변위(Displacement) 데이터를 추출하였다. 각 부위에서 대표성을 갖는 여러 지점의 변위 값을 주파수 영역으로 변환하여 3장에서 제안하는 12자유도 인체 모델의 BC 입력으로 활용함으로써, AC와 BC 입력을 동일한 주파수 대역에서 비교·분석할 수 있다(
Fig. 1(b) 참조).
3. 인체 반응 분석
3.1 12-DOF 인체 모델 정의
차량 시트 진동에 따른 탑승자의 동적 응답 분석을 위해 본 연구에서는
Fig. 2(a)와 같이 12자유도 인체 모델(12-DOF Human Body Model)을 구축하였다
[6]. 모델은 시트 등받이가 기울어진 상태를 반영하였으며, 인체를 허벅지 및 골반, 하부 몸통(Lower Torso), 상부 몸통(Upper Torso), 머리(Head)의 4개 영역으로 구분하여 각각을 강체 질량으로 단순화하였다. 각 강체의 질량과 조인트의 위치는
Table 2에 정리하였다.
Fig. 2Schematic of the 12-DOF human body model and its joint spring-damper representations
Table 2Mass, moment of inertia, and x–z coordinates of rigid body masses and joint/contact locations in the 12-DOF human body model
Table 2
|
Mass [kg] |
Inertia
[kg∙m2] |
Position-x
[mm] |
Position-z
[mm] |
|
Thighs-pelvis |
26.6 |
0.58 |
95 |
83.5 |
|
Lower torso |
10.8 |
0.45 |
-48 |
247 |
|
Upper torso |
24.6 |
0.36 |
21 |
540 |
|
Head |
6.3 |
0.02 |
100 |
790 |
|
Joint 1 |
|
|
-44 |
139 |
|
Joint 2 |
|
|
-17 |
386 |
|
Joint 3 |
|
|
53 |
706 |
|
C1
|
|
|
173 |
0 |
|
C2 (Origin) |
|
|
0 |
0 |
|
C3
|
|
|
-80 |
230 |
강체 질량 사이에는 스프링과 댐퍼로 구성된 회전 및 병진 조인트를 삽입하여 상대 운동이 가능하도록 설계하였으며(
Fig. 2(b) 참조), 시트와의 접촉은 허벅지·골반·요추 부위에 선형 스프링-댐퍼 시스템으로 모델링하였다(
Fig. 2(c) 참조). 이 접촉 조인트는 압축 및 전단 방향 운동을 동시에 허용하며, 등받이 기울기 α를 고려하여 시트 축 방향 운동과 수직·수평 운동이 커플링 되도록 구성함으로써 실제 탑승자 자세에서의 진동 전달 특성을 보다 정확히 반영하였다.
여기서 M은 질량 행렬(12 × 12), C는 감쇠 행렬(12 × 12), K는 강성행렬(12 × 12), F는 외력(12 × 1)이다.
또한,
X,
X˙,
X¨는 각각 질량들의 변위, 속도, 가속도를 의미하며, 각 행렬의 세부구성은
Appendix A2에서 기술하였다.
해당 12자유도 모델은 선형 시스템으로 가정하여 주파수 영역에서 응답 해석을 수행하였다. 이때 의자의 수직 진동이 머리에 전달되는 직접 수직 전달률(Direct Vertical Seat-to-head Transmissibility, DV STHT)을
식(14)와 같이 정의하였다.
12자유도 모델의 스프링 강성 및 댐핑 계수는 Wang et al.
[7]의 실험 데이터를 사용하여 추정하였다. 해당 실험에서는 12명의 성인 남성에게 0.5-15 Hz 범위의 수직 진동을 가하여 머리의 수직 응답을 측정하였다.
모델 파라미터는 실험 결과와 수치 모델 결과 간 제곱근 평균 오차(RMSE)를 최소화하도록 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 이용하여 최적화를 진행하였다.
Figs. 3(a)는 GA의 수렴 곡선을,
3(b)에는 최적화된 파라미터를 적용하여 계산한 직접 수직 전달률(Direct Vertical Seat-to-head Transmissibility)을 각각 나타냈다. 최적화에 사용된 GA 설정과 최종 파라미터 값은
Tables 3 및
4에 정리하였다.
Fig. 3Genetic algorithm convergence and post-optimization transmissibility comparison
Table 3Genetic algorithm optimization settings for spring and damping coefficient estimation in the 12-DOF model
Table 3
|
Population type |
Double vector |
Crossover function |
Heuristic |
|
Population size |
2,000 |
Crossover fraction |
0.8 |
|
Elite percentage |
10% |
Max generations |
300 |
Table 4Optimized spring stiffness and damping coefficient values for each joint parameter in the 12-DOF human body model
Table 4
|
Parameter |
Value |
Parameter |
Value |
Parameter |
Value |
Kh1
[Nm-1] |
58,205.9 |
K3x
[Nm-1] |
35,066.8 |
Cv3
[Nsm-1] |
33,570.6 |
Kv1
[Nm-1] |
99,999.2 |
K3z
[Nm-1] |
82,598.1 |
C1x
[Nsm-1] |
1.0336 |
Kh2
[Nm-1] |
41,009.8 |
Kr1
[Nmrad-1] |
70,290.4 |
C1z
[Nsm-1] |
1.0045 |
Kv2
[Nm-1] |
1,798.8 |
Kr2
[Nmrad-1] |
85,444.9 |
C2x
[Nsm-1] |
28,246.4 |
Kh3
[Nm-1] |
9,290.3 |
Kr3
[Nmrad-1] |
57,542.0 |
C2z
[Nsm-1] |
15,905.3 |
Kv3
[Nm-1] |
315.0 |
Ch1
[Nsm-1] |
1.0014 |
C3x
[Nsm-1] |
8,521.2 |
K1x
[Nm-1] |
29,410.7 |
Cv1
[Nsm-1] |
1.0013 |
C3z
[Nsm-1] |
342.67 |
K1z
[Nm-1] |
95,395.0 |
Ch2
[Nsm-1] |
1.0099 |
Cr1
[Nsmrad-1] |
21,824.1 |
K2x
[Nm-1] |
24,408.7 |
Cv2
[Nsm-1] |
3,954.7 |
Cr2
[Nsmrad-1] |
4.53 |
K2z
[Nm-1] |
99,388.4 |
Ch3
[Nsm-1] |
5,922.3 |
Cr3
[Nsmrad-1] |
20,813.8 |
4. 자극에 따른 청각 반응 분석
4.1 머리 유한요소 모델
머리 유한요소 모델은 두개골(Skull), 두피(Scalp), 뇌(Brain) 및 청각 기관(Inner Ear)을 포함하는 다층 구조로 구성되며
[8], 청신경과 연결된 기저막(Basilar Membrane, BM)을 포함한다. 본 모델에서는 BM 속도가 청력 인지 강도와 비례한다고 가정하고
[9], BM에 분포하는 속도 응답을 주파수 영역 해석을 통해 계산하도록 설정하였다.
해석 조건으로는 머리 모델을 공중에 떠 있는 자유 경계(Free Boundary) 상태로 배치하여, 실제 주행 중 머리가 어떠한 외부 제약 없이 흔들리는 거동을 모사하였다. 이를 통해 BM 응답 특성을 보다 정확히 평가할 수 있다.
4.2 자극 경로 및 경계조건
2.2절에서 산출한 외이도 주변 음향 압력을 고막 표면에 분포(Distributed) 압력으로 입력하여 AC 자극을 구현하였다. BC 자극은 3.3절에서 최적화된 12자유도 모델을 통해 계산된 머리 변위를 두개골 표면의 대칭 지점에 동일한 경계 변위(Boundary Displacement)를 적용하여 BC 자극을 구현하였다(
Fig. 5 참조).
Fig. 4Finite‐element head model and embedded auditory structures.
Fig. 5Input boundary conditions for AC and BC stimulation
최종적으로, 두 자극(AC, BC) 경로에 의해 얻어진 기저막의 속도 응답을 계산하였으며, 5절에서 해당 결과를 바탕으로 AC와 BC의 영향을 비교·분석한다.
4.3 자극 별 청각 반응
Fig. 6은 12 자유도 모델에서 계산된 의자의 수직 진동을 사람 머리 유한요소 모델에 입력했을 때, BM의 속도 응답을 1-100 Hz 대역에서 확인한 결과이다. 10 Hz 초과 구간에서 AC가 BC에 비해 평균적으로 약 40 dB 더 큰 BM 속도를 유발하여 AC 경로가 우세함을 확인하였다. 반면 10 Hz 이하 구간에서는 BC 자극에 의한 BM 속도가 AC 대비 최대 약 50 dB 더 크게 측정되며, 이는 해당 대역에서 진동이 BC 경로에서 보다 효과적으로 전달됨이 확인되었다. 특히 33, 46, 67, 80 Hz 등 특정 주파수 대역에서는 BC와 AC의 차이가 10 dB 이하로 좁혀졌다. 이는 BC가 AC 진폭의 약 0.32배 수준이며, 1-100 Hz 주파수 대역 중 상대적으로 높은 주파수 영역에서도 골전도의 자극 효과가 유의미함을 확인할 수 있었다.
Fig. 6Basilar membrane (BM) velocity responses and BC-AC difference
한편, 사람의 청각 역치는 약 20 Hz 근처에서 급격히 떨어지며, 해당 주파수 이하 대역의 자극은 소리로 인지되기보다는 흉부·골반 등 신체 부위에서 진동 또는 압력으로 느껴진다
[10]. 이러한 저주파 진동은 인체의 고유 공명주파수 (4-8 Hz: 흉부, 8-12 Hz: 요추 등)
[11]과 일치하여 장시간 노출 시 피로감·두통·메스꺼움·멀미 등 불쾌감으로 연결될 수 있으며, 특히 0.5 Hz 이하의 초저주파 대역은 전정기관을 자극해 어지럼증과 멀미를 유발하기도 한다
[12]. 따라서 20 Hz 이하에서 BC에 의해 크게 증폭된 BM 속도 응답은 탑승자가 진동을 감지하고 불편을 경험할 가능성이 높다는 점을 시사하며, 차량 실내 소음·진동 평가 시 단순한 기전도 측정만으로는 승차감과 운전자 안전을 충분히 반영할 수 없음을 강조한다.
5. 결론
본 연구는 10 Hz 이하의 저주파 대역에서는 골전도(BC)가 탑승자의 진동 지각에 주도적으로 작용하는 반면, 10 Hz 초과 대역에서는 기전도(AC) 소음 평가가 유효함을 확인하였다. 또한 33, 46, 67, 80 Hz 특정 주파수 구간에서도 AC-BC 차이가 10 dB 이하로 감소하여 상대적으로 높은 주파수 영역에서도 골전도 자극이 유의미함을 보여주어, 차량 실내 소음·진동 평가 시 기전도 측정만으로는 실제 지각을 온전히 반영하기 어렵다는 점을 시사한다.
다만, 본 연구는 차량에 가해지는 횡·종·굴곡 방향의 다축 진동을 반영하지 못해 실제 주행 환경에서 발생하는 복합적인 진동 자극이 탑승자에게 미치는 영향을 완전하게 평가하지 못했다는 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 다축 자극 시나리오를 확장하여 횡·종·굴곡 방향의 진동이 기전도 및 골전도 전달에 미치는 영향을 통합적으로 분석해야 한다. 아울러 20 Hz 이하 저주파 진동 인지에 따른 승차자의 주관적 불편함, 메스꺼움 및 멀미 반응을 정량적으로 평가하여, 이를 차량 설계 및 소음·진동 평가 지표에 반영할 필요가 있다. 이러한 연구가 이루어질 때 차량 실내 소음·진동 평가에 골전도 경로를 포함해야 하는 근거를 더욱 명확히 제시할 수 있을 것이다.
ACKNOWLEDGMENTS
본 연구는 과학기술정보통신부(MSIT)의 지원으로 한국연구재단(NRF)의 Nos. NRF-2022K2A9A2A12000270 및 RS-2023-00218379 사업으로 수행되었습니다.
Appendix
- APPENDIX
A1. 운동방정식 정리
A1.1. 외력(F→) 정의
A1.2. 회전반경 (l→) 정의
A2. 12자유도에 대한 행렬 성분 정의
A2.1. 질량 행렬
A2.2. 강성 행렬
A2.3. 감쇠 행렬
감쇠 행렬은 대응되는 감쇠 요소를 갖는 강성 행렬과 같은 형식이다.
A2.4. 외력 행렬
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Biography
- Jongyeon Yoon
MS. candidate in the Department of Mechanical Engineering, Sogang University. His research interest is hearing mechanics and vibration.
- Daeun Jeong
MS. candidate in the Department of Mechanical Engineering, Sogang University. Her research interest is hearing mechanics and machine/deep learning.
- Namkeun Kim
Professor in the Department of Mechanical Engineering, Sogang University. His research interest is hearing mechanics and machine/deep learning.
