층간소음의 대부분의 원인이 아이들 뛰거나 발걸음으로 나타나고 있어 층간소음 저감을 위한 선행 연구로 층간소음의 주요 충격원인 보행 행위에 대한 정밀한 연구가 필요하다. 성인 보행 충격력과 그에 따른 바닥충격음을 계측하여 보행하중이 바닥충격음에 영향을 주는 요소를 분석하였다. 보행하중 중 발 뒤꿈치 충격력은 전체 충격하중을 주파수 특성을 대변할 수 있는 임펄스 형태의 하중으로 충격력은 뱅머신 또는 고무공보다 낮지만 1 차 영점(First zero)이 80Hz 정도로 높아 유효 가진 주파수 대역이 표준 중량충격원 보다 높았다. 구조물과 수음실의 고유모드 특성으로 인해 외부 충격에 대한 구조체 진동 및 음압의 공진 현상이 발생되기 때문에 공진 성분이 포함되는 바닥충격음 레벨은 순수 충격력 특성인 보행 또는 표준 중량충격원의 옥타브 밴드 충격력 폭로레벨과는 전혀 다른 주파수 특성을 나타내었다.
The sound measurement techniques in IEC 61400-11 are applied to field test and evaluation of noise emission from 1.5 MW wind turbine generator (WTG) at Yongdang-Lee and 650 kW WTG at Hangwon-Lee in Jeju Island. Apparent sound power level, wind speed dependence and third-octave band levels are evaluated for both of WTGs. 1.5 MW WTG at Yongdang is found to emit lower sound power than 660 kW one at Hangwon, which seems to be due to lower rotating speed of the rotor of WTG at Yongdang. Equivalent continuous sound pressure level s (ECSPL) of 650 kW WTG at Hangwon vary more widely with speed than those of 1.5 MW WTG at Yongdang. The reason for this is believed to be the fixed blade-rotating speed of WTG at Yongdang. One-third octave band analysis of the measured data show that the band components around 400-500 Hz are dominant for 1.5 MW WTG at Yongdang and those around 1K Hz are dominant for 660 kW WTG at Hangwon.
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 Leq와 Lmax값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 Leq값을 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 Leq평가지수의 경우 9개, Lmax 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 Leq값으로 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.
우주 발사체 및 과학관측로켓에 유발되는 음향 하중의 주 원인은 추진기관의 제트 소음에 의한 것이다. 따라서 성공적인 임무 수행을 위한 음향 하중의 저감을 위해서는 반드시 추진 기관의 제트 소음(초음속)의 특성을 파악하는 것이 필요하다. 이를 위해 먼저 제트 유동에 의한 음향 하중의 발생 메카니즘을 살펴보았다. 그리고, 음향 하중에 영향을 주는 인자를 도출하고, 도출된 인자에 따른 음향 하중의 특성 변화를 살펴보았다. 3단형 과학 관측 로켓(KSR-III)의 음향 하중의 시공간적인 특성을 엔진 연소 시험시 측정된 소음 신호를 이용하여 분석하였다. KSR-III의 음향 하중의 최대값은 250 Hz, 500 Hz의 옥타브 밴드에 집중되어 있으며, 공간적으로 랜덤함을 알 수 있었다. 또한 추후 음향 하중의 특성 파악을 위한 자체적인 연구 방향을 제안하였다.
This paper deals with the analysis of interior noise and low frequency noise characteristic for the Busan citizens to use public transport, Busan Metro Line 3. The interior noise evaluation index, articulation index(AI) is evaluated the lower value about average 22 % in a whole range, this is difficult to have a conversation. Also, noise criteria(NC) curve is partially evaluated as NC-65 below 2000 Hz, space type is evaluated as factories. Another of interior noise evaluation index, preferred speech interference level(PSIL) is evaluated the upper value about average 66 dB(A) in a whole range, this is evaluated to be interrupted. In the case of low frequency noise(20~200 Hz), the measurement of low frequency noise is assessed largely beyond noise criteria of ISO 226. The low frequency noise should be reduced because low frequency noise affects on psychological stress and displeasure although low frequency noise is not recognized by auditory sense. The low frequency noise criteria and guideline will be enacted from now on in Korea.
타이어와 포장노면과의 마찰음을 측정하기 위해서 기존 연구를 통해 신뢰성 및 일관성이 검증된 NCPX(Noble Close Proximity) 방법을 이용하여 다양한 교면포장형식에 대해 소음측정을 실시하였다. 또한 이번에 실시한 측정은 표면 마이크로폰을 이용하였다. 서울시 내부순환도로의 교면포장 일부 구간을 대상으로 포장형식에 따라서 소음측정을 하였으며, 4개의 교면포장형식에 대한 소음특성을 평가하는데 적절한 실험법임을 알 수 있었다. 시험결과 소음관점에서 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 측정을 통해 교면포장 표면조건 및 주행속도에 따라 타이어와 포장노면과의 마찰음이 다르게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 1/3 옥타브 밴드 해석을 실시한 결과에 있어 교면포장의 종류에 따라 시공전후로 소음특성이 다른 것을 알 수 있었다.
A high intensity acoustic test facility is constructed at Korea Aerospace Research Institute (KARI) by 2003. The reverberant chamber of the facility has a volume of 1,228 cubic meters and shall provide an acoustic environment of 152 dB over the frequency range of 25 Hz to 10,000 Hz. The facility consists of a large scaled reverberant chamber, acoustic power generation systems, gases nitrogen supply systems, and acoustic control systems. This paper describes how the basic parameters of a chamber and power generation systems are controlled to meet the requirement of the test. The volume of a reverberant chamber is controlled by the size of test objects and the reverberant characteristics of a chamber. The capacity of acoustic power generation systems is determined by the energy absorption of a chamber and the efficiency of acoustic modulators. Simple math is employed to calculate the required power of acoustic modulators. Moreover, the paper explains how the distribution of sound pressure level at low frequency is checked by analytical and numerical methods.
철도 소음의 환경영향평가 업무에 있어서 소음도에 대한 정확한 예측이 중요하지만, 국내에서는 overall 소음도의 거리별 측정을 통한 경험식이 근사적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 소음원과 소음전파의 주파수 특성을 고려하여 철도 소음의 예측 정확도를 향상할 수 있는 예측 모델을 제안하였다. 먼저 철도 소음원을 궤도(레일 및 침목), 차륜, 동력, 공력 성분으로 구분하여 각각의 옥타브 밴드 주파수별 음향파워와 속도계수를 정의하고 음향 조도와 궤도/교량 특성을 반영할 수 있는 보정항을 도입하였다. 소음원에서 수음점까지의 전파 특성은 ISO 9613-2를 적용하여 기하학적 확산, 대기 흡음, 지면 효과, 장애물의 회절에 따른 감쇠 및 지향특성을 반영하여 계산하였다. 소음원 음향파워와 지향인자를 추정하기 위하여 전동 소음원 해석 모델 및 수치해석 결과와 통과 소음도 측정값을 이용하였다. 본 철도 소음 예측 모델을 이용하여 여러 철도 차량과 궤도 유형에 따라서 예측한 소음도를 측정값과 비교하여 정확도를 검증하였으며 기존 예측 모델보다 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 따라서 본 결과는 철도 환경 소음의 정확한 영향 예측과 효율적인 소음 저감 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 자동차의 발달에 따른 정비 전문가의 상대적인 능력 감퇴를 보 완하고 진단의 정확성을 높일 수 있도록 소음계측에 의한 인공 지능적 뉴로-퍼지 진단 기법을 연구하였다. 이를 위하여 진단결과에 영향을 미치는 많은 작용변수와 다양한 차량상태 등을 고려함으로서 보다 신뢰성 있는 결과를 산출해내기 위한 퍼지(fuzzy) 추론 방식의 판단법을 도입하였으며, 진단이 실패했을 경우나 입력된 데이터가 충분하 지 못할 경우에 시스템 자체의 지식을 확장시켜 나갈 수 있도록 해밍네트(hamming net )에 의한 패턴인식 기법을 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션과 자동차를 대상 으로 고장진단 실험을 실시하여 기존의 진단기법과의 비교를 통한 뉴로-퍼지 진단기법 의 효율성과 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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