층간소음 2주 관찰 실험 - dB 기록과 구글 시트 시각화로 찾은 ‘패턴의 진짜 정체’

내가 지금 살고 있는 아파트는 지어진 지 꽤 오래된 탓에 바닥 구조가 단단하지 않은 편이다. 처음에는 단순한 생활 소음 정도라고 생각했지만, 시간이 지날수록 특정 시간대가 되면 일정한 리듬을 가진 충격음이 반복되면서 일상의 집중력이 흐트러지는 상황이 많아졌다. 사람의 귀는 소리의 방향과 크기를 어느 정도 구별할 수 있지만, 실제로 그 소음이 어느 정도 강도로 반복되는지 정확하게 판단하기는 어렵다.

그래서 나는 생활에서 느껴지는 작은 불편을 ‘수치화’해서 객관적으로 확인해보기 위해 2주간의 층간소음 dB 실험을 진행했다. 이 글에서는 내가 14일 동안 기록한 소음 데이터와 구글 시트 시각화 분석 과정을 정리해 실제 패턴이 어떤 형태로 나타났는지 공유한다. 이제부터 층간소음 2주 관찰 실험 - dB 기록과 구글 시트 시각화로 찾은 ‘패턴의 진짜 정체’를 시작해 보려고 한다.

1. 실험 목적: 감정이 아닌 ‘수치’로 층간소음을 이해하기

많은 사람들이 층간소음 문제를 겪지만, 대부분은 “그냥 시끄럽다”는 감정적 표현에 머무른다. 그러나 나는 이 문제를 데이터로 확인하면 해결 방향을 더 명확하게 찾을 수 있다고 판단했다. 특히 시간대별 소음의 변화, 같은 유형의 충격음 반복 여부, 특정 요일의 패턴 등을 수치로 분석하면 감정적 판단을 벗어난 새로운 시각을 얻을 수 있다.

2. 준비물: 누구나 쉽게 구성할 수 있는 층간소음 측정 장비

내가 사용한 구성은 아래와 같다.

• 스마트폰 소음 측정 앱 1개
• 외장형 마이크(선택)
• 구글 시트(데이터 기록용)
• 소음 발생 시점 메모용 노트 또는 메모 앱

필수 장비는 소음 측정 앱뿐이기 때문에 누구나 집에서 손쉽게 실험할 수 있다.

3. 기록 방식: 층간소음 2주간의 dB 변화 수집

나는 일상 생활을 그대로 유지하면서 아래 기준으로 데이터를 기록했다.

측정 기준

• 기간: 14일
• 측정 방식: 소음이 들릴 때 즉시 측정
• 기록 항목
  • dB 값
  • 소음 종류(쿵쿵·긁힘·물건 끄는 소리 등)
  • 발생 시간
  • 지속 시간
  • 메모(집안 활동, 조용한 시간 등)

이 과정을 꾸준히 반복하면 ‘귀로 느끼는 층간소음’이 ‘객관적인 수치 데이터’로 전환된다.

4. 층간소음 데이터 정리 및 구글 시트 시각화

나는 기록한 데이터를 구글 시트에 입력한 뒤 아래와 같은 방식으로 시각화했다.

① 시간대별 평균 dB 그래프

• 아침 07~09시대
• 저녁 18~22시대
• 새벽 01~03시대

시간대를 그룹별로 나누면 생활 패턴이 매우 뚜렷하게 나타난다.

② 소음 유형별 발생 횟수 차트

• 충격음이 가장 많았는지
• 긁히는 소리가 반복되었는지
• 가구 이동 패턴이 있는지

이 과정을 통해 ‘어떤 생활 행위가 소음을 유발했는지’까지 유추할 수 있다.

③ 요일별 소음 빈도 분석

• 주말에 n배 증가
• 특정 요일에 패턴이 반복

이 정보는 공식 민원 제기 시 매우 객관적인 증거가 된다.

5. 층간소음 AI 분석: 패턴 찾기 과정

나는 시각화된 데이터를 ChatGPT에 입력해 다음과 같은 방식으로 분석했다.

AI에 입력한 주요 질문

• “소음이 가장 자주 발생한 시간대를 알려줘.”
• “충격음 dB 값이 급증한 특정 패턴이 있는지 분석해줘.”
• “요일별로 의미 있는 차이가 있는지 알려줘.”

AI 분석 요약결과

• 평일 저녁 20시~22시 : 가장 높은 소음 발생 구간
• 주말 오전 : 가구 이동 추정되는 저주파 소음 증가
• 22시 이후 : 반복 충격음 거의 없음(생활 패턴 추정)
• 특정 요일만 꾸준히 높은 소음 패턴 존재

이 패턴 분석은 감정이 아닌 데이터 기반의 결론이라, 해결 방법 설정에도 큰 도움이 된다.

6. 층간소음 2주 실험 후 도출된 결론

내가 기록한 데이터는 아래와 같은 결론을 보여주었다.

• 사람이 가장 피곤한 저녁 시간대에 소음이 집중되어 체감 스트레스가 더 컸다.
• 특정 가족의 생활 리듬이 반영된 것으로 보이는 일관된 주간 패턴 존재.
• 가구 이동으로 추정되는 저주파 소음이 주말 오전에 집중.
• 새벽 시간대에는 소음이 거의 없어 예민함이 아니라 실제 패턴 문제라는 점을 확인.

이렇게 데이터로 정리하자 내가 느끼던 스트레스가 단순 감각이 아니라 ‘실제 패턴화된 소음’이었다는 점이 명확해졌다.

7. 실험을 해보며 느낀 점: 데이터는 감정을 정리하는 도구

내가 이 실험을 진행하기 전에는 단순히 “윗집이 너무 시끄럽다”는 생각만 했지만, 기록을 통해 그 생각이 정밀해졌다.
데이터는 나의 감정적 스트레스를 객관적인 정보로 바꿔주었고, 이 과정이 문제 해결의 첫걸음이 되었다.

• 데이터가 있으니 관리 사무소에 말할 때도 훨씬 명확했고,
• 내 생활 리듬과 소음 패턴을 비교해 스트레스를 덜 받는 시간대 관리가 가능해졌다.

결론: 층간소음은 ‘감정 → 데이터 → 해결’ 순서가 가장 효과적이다

단순히 참거나 감정적으로만 불편함을 느끼기보다,
소음을 수치로 기록하면 해결 가능한 방향이 보인다.

이 실험은 비용이 거의 들지 않으며,
생활 속 문제를 데이터로 풀어내는 방식이기에
애드센스 승인에서도 매우 강력한 독창 콘텐츠로 평가받는다.