• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1421-1424
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• 2006

Recently Requirement of indoor environment is increased in APT. Among indoor noises of APT, noise of plumbing system in bathroom is very serious problem except of floor impact noise. Plumbing system with wan hanging unit make a good grade and recognition in rating noise of bathroom in grade of house rating. But it is hard to find a data which are measured in APT built. In this study, the effect of noise reduction is checked by measuring the noise of plumbing system with wall hanging unit that is built. As result the upper household's Peak sound level is measured 80dB(A), the under household's peak sound level is measured 40dB(A).

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.663-673
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• 2008

The purpose of this study is to analyze the appropriate evaluation method for the water supply and drain noise of bathroom in apartment and to propose some fundamental idea on its regulation. For this reason, it was studied the acoustical characteristics of water supply and drain noise as modifying the water supply pressure for the washbasins and toilet stools and suggested the optimum evaluation method through psychoacoustic test. As a result of investigation of the levels by evaluating the adjectives and noise sources with 7-step criteria corresponding to each level of plumbing noises and analysis of the correlation between physical evaluation values by comparing the criteria, dB(A), N, and NC, with subject's response, determination coefficient($R^2$) was shown to be relatively fair or higher ranged from 0.65 to 0.92. It is shown that 'Harsh', 'Nervous', 'Unpleasant', 'Distasteful', and 'Repellent' as a second factor are to be appropriate to evaluate plumbing noise. Above these results could be used in basic data establishing KS(Korean Standard) for evaluation and rating procedure and measures reducing these noise.

• KIEAE Journal
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• 제7권1호
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• pp.57-64
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• 2007

This study aims to propose appropriate evaluating method of noise emission from water supply and drain installations in apartment bathroom. The measurement procedure of water installations noise in apartment bathroom were established, so it is necessary to provide the evaluating method and criteria to improve the sound insulation performance of the apartment and to reduce the apartment dweller's unsatisfaction with the noise. Thus, this study reviewed the standards and evaluating methods about the water supply and drain installations noise of many other country. After measuring the noise emission from the installations in many apartment bathroom, The noise were evaluated dB(A), N, NC index, To induce the appropriate method, the coefficient of the correlation among the evaluated numbers were analyzed. As a result, the dB(A) method is most easy to evaluating and very high correlated with N and N index, So the dB(A) method is suitable to be adopted KS evaluating procedure of noise emission from water installations in apartment bathroom.

• 월간 기계설비
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• 통권47호
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• pp.74-84
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• 1994

본 연구원에서는 삼성건설에서 생산시공되고 있는 조립식주택 부재에 대하여 공업화주택 성능인정 기준과 관련된 항목중 단열, 차음, 내화성능등의 성능을 분석$\cdot$평가하여 PC조립식부재에 대한 기술자료를 마련하고자 하였다. 또한, 기존 조립식주택을 대상으로 주거환경과 직접적인 영향을 미치는 벽체 및 적합부의 단열 및 결로, 공간차음성능, 바닥충격음 차단성능, 급배수설비 소음 성능등에 대한 실물실험 및 현장실측조사를 통해 파악함으로써 조립식주택의 주건환경을 분석$\cdot$평가하였다. 각 항목별 성능에 대한 종합적인 분석결과, PC아파트의 기존의 현장타설 RC아파트는 주거성능 측면에서 별다른 차이를 보이지 않았으며, 단열성능 등 몇가지 요소에서 PC아파트가 상대적으로 우수한 것으로 분석$\cdot$평가되었다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.603-616
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• 2023

본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 L_eq와 L_max값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 L_eq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 L_eq평가지수의 경우 9개, L_max 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 L_eq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.