새로운 패러다임에 의한 창조산업(creative industry)은 차별적인 지역의 정체성의 정립과 함께, 미래에는 새로운 차원의 디자인 컨텐츠에 대한 연구와 방법에 대한 재고의 필요성을 제기한다. 지금까지 시각 중심으로 진행되어 오던 지역이미지에 대한 디자인방법의 영역을 확장하여 청각, 촉각, 미각, 후각의 오감과 연계된 다차원적인 공감각적 연구방향으로 발전되어가야 한다. 본 연구는 지각의 대부분을 차지하는 시·청각의 공감각화를 위하여 소리와 색채의 호환 가능성을 확인하고, 이들의 데이터를 분석하여 정량화시키고, 검증된 분석프로그램이나 색 시스템을 통하여 시각화 하고자 하였다. 이를 위하여 지역의 대표하는 여러 소리 중에서 괭이갈매기의 3가지 행위별 음성신호를 분석하고 이를 색 공간에 적용하고자 하였다. 이를 위하여 소리와 색을 중심으로 공감각적 활용가능성을 알아보고자 선행연구들을 분석하였다. 연구는 세부분으로 나누어 진행하였다. 첫째, 공감각의 개념과 소리와 색의 공감각적 지각에 대해 알아보았다. 둘째, 소리 분석프로그램인 ‘Cool Edit Pro 2.1’를 사용하여 소리의 세기(주파수), 소리의 크기(진폭), 소리의 음색(파형)으로 나누어 소리를 데이터화 하였다. 셋째, 소리를 색채로 변환하기 위해 색의 3요소인 색상, 명도, 채도를 최적화시킨 CIELCH(L*C*h)의 3차원적 원기둥을 채택하여 공감각적인 변환이 이루어지도록 하였다. 넷째, 지역의 대표음성인 괭이갈매기 음성을 위험신호음, 공격음, 대화음의 3가지 행위별로 나누어 음성신호분석을 하고, 그 데이터를 최적화된 색 공간에 적용하였다. 마지막으로 색 공간에 적용된 지역의 소리에 의한 색채는 지역의 정체성을 나타내기 위한 디자인 컨텐츠 분야에 공감각적 연구나 실험을 위한 기초 자료로 제시하는 데 의의를 두고자 한다.
For Creative Industry of a new paradigm, it is imperative for a local area to have a unique identity and for us to reconsider current status of study on design content. Deviating from a visual-based one, conducting a research on local images in auditory, kinesthetic, gustatory, and olfactory ways is also needed. This study is generally intended to inquire into the possibility of sound and color compatibility, to analyze and quantify the following data, and to visualize them via a guaranteed analyzing program or a color system. Thus, among a number of sounds representing the local region, three kinds of voice signals of a black-tailed gull were selected, and we applied them to the color space. To do so, we first analyzed previously conducted researches to look into its synesthetic practicality, mainly sound and color. The study comprises mainly three parts. First, overview on the concept of synesthetia and synesthetic perception in sound and color. Second, systemization of sounds into a set of data according to their strength(frequency), width(amplitude), and timbre(wave). Third, implementation of three-dimentional cylinder of CIELCH(L*C*h), which has the most optimized hue, value, and chroma, to render a synesthetic transformation of sound into color. Fourth, analyses on a black-tailed gull"s voice signal, a representative local sound, and application of the sound data, which are later divided into three groups (warning, attacking, and conversational), to the color space. Lastly, a brief conclusion on a consequent color from the local sound, and a suggestion of the color as a potentially fundamental data for future researches on synesthetia that will be further conducted in the content design field, where presenting the true identity of a local area is highly valued.