Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.856-857
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2014
국내에서 이용되는 예측모델은 국립환경과학원식, 도로공사의 HW-NOISE, KHTN, 소음지도에 이용되는 외국의 RLS90, NMPB 등이 있다. 이러한 예측모델은 예측 방법 및 표현에 따라 예측식 2D(국립환경과학원식, HW-NOISE)와 3D로 예측(KHTN, RLS90, NMPB 등)으로 구분할 수 있다. 본 연구는 도로 주변 공동주택에서의 소음실측 및 예측식별 예측값을 통하여 예측식의 오차 및 오차의 원인을 분석하고 예측식의 적용방법에 대하여 고찰하였다.
In the conventional model for the prediction of the railway environmental noise, one used an empirical formula of the total noise level at specific distances. Only a function of the distance to the source was also used to calculate the noise level near the railway bridges. However, the noise varies depending on the position of the receiver as well as the distance from the source especially at concrete bridges. In this paper, a noise propagation model in the railway concrete bridge was derived by considering the diffraction at the bridge deck and the ground effect and applying the ISO 9613-2 noise propagation model. We compared the predicted and measured values of environmental noise at a high-speed railway bridge, and it was confirmed that this prediction model gives relatively small errors.
도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.
본 글에서는 도로교통소음을 예측할 경우; 소음영향평가시 계획한 도로변에 방음시설물의 설치여부를 결정할 경우, 그리고 방음시설을 설치할 경우에 그 방음 시설의 구조와 설치기준을 결정하기 위하여 적용할 수 있는 방음시설물에 의한 차음 효과예측법의 문제점과 해결방안을 언급하였다. 방음시설물의 종류와 구조 그리고 그 설치범위 등을 정확하고 공평하게 그리고 경제적으로 결정하기 위해서, 특히 환경영향 평가가 공정하게 실시되기 위해서는 국가에서 방음시설물 설치기준과 정밀 한 차음효과 예측법을 하나의 통일된 규정으로 확정하여야 한다. 이를 위해서는 본문 에 언급한 요소들을 참조하여 기존의 방음벽설치 지침을 대폭적으로 수정.보완하여야 한다. 그러나 보다 정확한 예측과 실세계에 근접한 소음값을 계산하기 위해서는 소음 원과 소음전파 공간환경의 특성을 고려한 연구가 계속적으로 이루어져야 한다. 그리고 도로교통소음을 공정하게 예방하기 위해서는 조속한 시일내에 이에 적합한 대상지역별 도로교통소음예방 규제기준값을 법규에 명시하여야 하고, 현재 교통로 주변에 주택을 건설하는 경우에는 사업자가 택지로 확보한 부지안에 설치하고 있는 방음벽은 최대한 소음원에 근접하여 교통로변에 설치할 수 있도록 관련규정을 개정 하여야 한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1991.06a
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pp.113-116
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1991
본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.
Approximate empirical equations obtained by measuring overall noise levels at different distances have been used to evaluate environmental influence of the railway noise though the accurate prediction of noise levels is important. In this paper, a noise prediction model considering the frequency characteristics of noise sources and propagation was suggested to improve the accuracy of noise prediction. The railway noise source was assorted into track, wheel, traction and aerodynamic components and they were characterized with the source strength and speed coefficient at each octave-band frequency. Correction terms for the acoustic roughness and the track/bridge condition were introduced. The sound attenuation from a source to a receiver was calculated taking account of the geometrical divergence, atmospheric absorption, ground effect, diffraction at obstacles and directivity of source by applying ISO 9613-2. For obtaining the source strength and speed coefficients, the results of rolling noise model, numerical analysis and measurements of pass-by noise were analyzed. We compared the predicted and measured noise levels in various vehicles and tracks, and verified the accuracy of the present model. It is found that the present model gives less error than the conventional one, so that it can be applied to make the accurate prediction of railway noise effect and establish its countermeasures efficiently.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.46
no.2
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pp.36-43
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2013
풍력발전단지의 운영으로 인한 주된 소음은 풍력발전기의 고체음과 바람을 가르는 마찰 기류음으로 대별된다. 본 원고(原稿)에서는 소음레벨을($L_{PAN}$) 정량적으로 예측, 계산하는데 이용하는 소음예측식을 풍력발전에 맞게 이론적으로 해석하고, 소음발생원의 특성을 분석하여 운영시 소음영향 및 저감방안을 검토하였다. 풍력발전 사업계획시 소음예측식과 소음모델링(CadnaA version4.1, SoundPLAN version7.0 해석 결과 등)을 이용한 예측결과를 서로 비교 검토하고, 운영시(사후환경영향조사 등) 실제 소음레벨과 소음예측 결과를 서로 비교분석하여 데이터를 축척하길 바란다. 제언한 소음저감방안이 불충분한 경우 발전기의 배치와 설치간격, 발전기종 및 발전용량, 설치장소의 재선정 등을 추가 검토할 필요가 있다.
The guideline for railway noise mapping is notificated in the administration law for noise/vibration which is announced by the ministry of environment, Korea. Here input parameters for the railway sound sources are proposed for each prediction models. In case of the application of the vehicle characteristics it is suggested to choose "0(%)" for the disc brake parameter. However new trains have been in revenue service since the announcement of the guideline, an investigation of the effect of the input parameters of the foreign railway prediction models on the prediction results of korean railway systems are needed. In this paper the sound prediction results are analyzed with a focus on the input parameters such as disc brake percentage, rail roughness, rail joints. Schall03 is used for the railway noise prediction which has been using most frequently in Korea. The results are shown and discussed.
Oh, Seok Jin;Park, Je Jin;Choi, Gun Soo;Ha, Tae Jun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.4
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pp.587-593
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2018
The current road traffic noise prediction programs of Korea, which are widely used, are based upon foreign prediction model. Thus, it is necessary to verify foreign prediction models to find out whether they are suitable for the domestic road traffic environment. In addition, an analysis and an in-depth study on the main factors should be conducted in advance as the influence factors on the occurrence of traffic noise vary for each prediction model. Therefore, this study examined the influence factors and the existing prediction models used to forecast road traffic noise. Also, analyzed their relationship with the factors influencing the noise generated by driving vehicles through multiple regression analysis using a prediction model, taking into consideration of the traffic environment and the road geometric structure. In addition, this study will apply experimental values to the existing road traffic noise prediction model (NIER, RLS-90) and the deducted road traffic noise prediction model. As a result, the order of the absolute value sum of the errors are NIER, RLS-90, model value. Through comparison and verification, developed models are to be analyzed for providing basic research results for future study on road traffic noise prediction modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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