이 글은 영구의 자동차내부 소음연구와 보버르트(Bobbert)의 첫 번재 독일어로 쓰인 연구를 다루고 있다. 승용차내부소음은 높은 적외파음향(infra sound)으로 특징지어 진다. 그런 까닭으로 그러한 종류의 소음을 A-평가계측(A-rated measurement)으로 그 영향을 파알하는 것은 한계가 있다. 자동차음향공학은 특히 인공청각(artificial head)기술의 발전, 소리의 합성적 제조 및 다양한 자동차 내부 음색(timbre)에 대한 일본연구가들 (하쉬모토, 쿠와노, 남바)에 의해 상당산 성취를 경험하였다. 위의 연구들은 무엇보다도 의미분별기법(Semantic Differentials)과 다차원측정방법(Multidimen-sional Scaling)을 사용하고 있다. 그러한 기법의 사용은 심리측정방법을 심리음향학(Psycho-acoustics), 특히 츠뷔커학파(Zwicker school)의 심리음향학 방법론과 결합한 것으로 볼 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.336-342
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2018
Noise reduction is an important issue in auxiliary power unit(APU) of tracking equipments for using military. In this study, we designed and tested reduction methods of structure borne noise and airborne source noise at the auxiliary power unit. From the bench test results, it is found that the effect of noise reduction is about 22 dB(A) if the silencer is redesigned, which is the rescue structure. However, the influence of noise reduction by air is insufficient. In addition, it is confirmed that the effect of noise reduction is excellent when structure borne noise reduction is applied to the vehicle. We expected that the test results of this study are used as basic data to reduce the noise of other tracking equipment developed later.
(1) 화약발파작업을 시작하기 전에는 필히 시험발파, 안전진단을 통해 공해 및 안전사고 발생요소들을 면밀히 분석하고 파악하여 발파공법, 천공공법, 사용폭약 의 종류, 사용약량 등을 결정하고 이에 따른 적합한 안전거리의 설정, 안전덮게, 안전망의 사용, 필요시 휀스철망 설치등의 안전조치를 완벽히 취해야겠다. 또한 현행 소음진동규제법에 의하면 폭약 사용시 7일전 신고의무 규정을 우리나라의 공사 현실을 감안해 볼 재검토 할 필요가 있다. (2) 선진국의 발파진동 기준을 우리나라 의 경우와 비교 분석해 볼때 우리나라의 경우 발파진동 안전기준은 도심지에는 대체 로 0.5cm/sec가 적당하고 고주택, 아파트 등이 밀집된 지역이나 건물지반이 특히 약한 곳은 0.2cm/sec을 적용함이 타당하다고 판단된다. 또한 도심지에서의 안전발파 를 위한 터널공법으로는 주변 생활환경 소음진동방지를 위한 심발법으로 브이 컷법 을, 여굴방지와 미려시공 등 공사시 안전사고, 소음진동을 방지하기 위한 공법으로는 슬러리, 파이 넥스 폭약을 이용한 정밀면 발파법을 권장한다. (3) 연화발사시 안전 거리를 3.deg. 기준 최소반경 129m, 12" 기준 최고 반경 200m로 설정하여야 겠다. 또한 연화발사시 발생하는 폭발 소음은 80 - 100dB 정도로써 대량으로 장시간 발사 시는 청력장해 등의 피해가 발생할 수 있으나 우리나라의 경우는 발사 총 시간이 대체로 30분을 초과하지 않으므로 관람자나 일반인들이 소음피해를 호소할 수준은 아니라고 결론지을 수 있다.수 있다.
In this paper, a time series machine learning model, Long Short Term Memory (LSTM), is applied into the bubble flow noise data and the underwater projectile launch noise data to predict missing values of time-series underwater noise data. The former is mixed with bubble noise, flow noise, and fluid-induced interaction noise measured in a pipe and can be classified into three types. The latter is the noise generated when an underwater projectile is ejected from a launch tube and has a characteristic of instantaenous noise. For such types of noise, a data-driven model can be more useful than an analytical model. We constructed an LSTM model with given data and evaluated the model's performance based on the number of hidden units, the number of input sequences, and the decimation factor of signal. It is shown that the optimal LSTM model works well for new data of the same type.
YoungJin Lee;Jongtae Lee;Hyunkyung Min;Sunyong Kwon;Byungchan Lee
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.32
no.5
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pp.279-290
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2023
Recently, as wind farms using wind power as new and renewable energy have been installed nationwide, noise problems have emerged. The environmental impact assessment and post-environmental impact assessment also require the measurement of background noise and low-frequency noise for wind farms, especially by applying the living noise measurement method according to the low-frequency noise management guidelines issued by the Ministry of Environment in 2018. Due to the nature of wind power generators that generate loud noise in high winds, noise measurement should be made at high winds, but when wind speed increases, wind noise increases and living noise and low-frequency noise are not properly evaluated. Therefore, the type of noise generated by wind power generators was confirmed, and matters to be considered when measuring wind noise such as wind noise were confirmed.
Kim, Sang-Ryul;kim, Hyun-Sil;Kim, Jae-Seung;Kim, Bong-Ki;Lee, Sung-Hyun
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.29
no.8
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pp.497-503
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2010
In this paper, evaluation of noise reduction performance of HVAC system for ships by means of HVAC mock-up system is presented. Test is done for six different types of HVAC elements including room unit, silencer, etc. It is found that when diameter of silencer is small and air flow is large, flow noise degrades insertion loss. However, as diameter of silencer becomes larger, the effect of flow noise becomes smaller, and insertion loss up to 25 dB is measured. It is observed that insertion loss of diffuser type room unit is usually between zero and 10 dB, whereas that of the nozzle type room unit can be down to - 15 dB. In addition, it is shown that changing duct arrangement can reduce cabin noise by up to 2 dB, and providing same air flow to each room unit is crucial for generating less noise.
The present study is a preliminary research improving the dwelling quality of apartment house as a kind of multi-family housing. The purpose of the study is to find out the actual state on characteristics of indoor noise including residents' living in apartment units. The method was field survey consisted of field measurements on equivalent noise level, observation on noise type, and interview on residents' responses. Field survey were carried out in 20 occupied apartment units from January to March 2007. The results are as follows. 1) Averages of indoor noise levels including residents' living noise were measured as $43.9{\sim}62.2\;dB(A)_{Leq5min}$, the average of each house except one was higher than the permissible level, 45 dB(A). 2) The noise types observed were mostly residents' living noise and classified into 'water hammer', 'living equipment noise', 'noise by family', 'hood noise', 'kitchen noise' in own unit, 'walking and talking noise in stairs and corridors', 'noise by neighborhood house', 'noise by the upper story' in building, and outdoor noise. 3) The residents showed slightly non-positive responses at 'noise by the upper story', 'noise by neighborhood house', 'water hammer', and 'noise by family'. Therefore, it is required to plan for preventing deterioration of the dwelling quality by residents' living noise in own unit as well as by neighborhood houses.
There are three types of noise generated inside the vehicle: BSR (Buzz, Squeak, Rattle). In this paper, we propose a classifier that automatically classifies automotive BSR noise by using features extracted from deep convolutional neural networks. In the preprocessing process, the features of above three noises are represented as noise-map using STFT (Short-time Fourier Transform) algorithm. In order to cope with the problem that the position of the actual noise is unknown in the part of the generated noise map, the noise map is divided using the sliding window method. In this paper, internal parameter of the deep convolutional neural networks is visualized using the t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding) algorithm, and the misclassified data is analyzed in a qualitative way. In order to analyze the classified data, the similarity of the noise type was quantified by SSIM (Structural Similarity Index) value, and it was found that the retractor tremble sound is most similar to the normal travel sound. The classifier of the proposed method compared with other classifiers of machine learning method recorded the highest classification accuracy (99.15 %).
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.11a
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pp.230-234
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2006
This study review about input data needing for noise mapping through the process for noise mapping to the Cheong-Ju on a middle-small scale city. Typically a technician know a input data in noise mapping but it is difficult to get the data. Even if we get the data, it is not regular type. So it take a long time to work out. This study is presented the guideline to solve this problems and indicate about getting data a scheme. and as it make a comparative study of the Europe case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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