• 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.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2011

고속도로 이용차량의 증가와 함께 차량의 대형화와 고속화로 인해 고속도로 교통 소음레벨이 높아지고 있으며 저소음 포장노면 및 방음시설 설치 요청도 급격하게 증가하고 있다. 따라서 고속도로 교통소음으로 인한 민원예방과 함께 효율적이고 경제적인 소음저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 소음 예측 기술 마련이 필요하다. 본 연구에서는 시험도로에 포설된 다양한 포장노면에 대해서 CPX(Close Proximity Test) 및 Pass-by 소음 계측 방법을 혼용한 소음 계측 데이터를 이용하였고 차종별 단독 주행 시험을 실시하여 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식이 마련된 데이터를 이용하였다. 아울러, 상기 산정식의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교 평가하였다. 최종적으로 3차원 GUI 기능을 지원하는 도로교통 소음 예측 프로그램 KRON(Korea Road Noise)을 개발하였다. 이와 더불어 각 포장형태별 및 차종별에 따른 소음특성을 분석하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제33권1호
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• pp.39-48
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• 2014

Objective: This entire study has two parts. Study I aimed to develop a psychological assessment scale and the study II aimed to investigate the effects of LFN (low frequency noise) on the psychological responses in humans, using the scale developed in the study I. Background: LFN is known to have a negative impact on the functioning of humans. The negative impact of LFN can be categorized into two major areas of functioning of humans, physiological and psychological areas of functioning. The physiological impact can cause abnormalities in threshold, balancing and/or vestibular system, cardiovascular system and, hormone changes. Psychological functioning includes cognition, communication, mental health, and annoyance. Method: 182 college students participated in the study I in development of a psychological assessment scale and 42 paid volunteers participated in the study II to measure psychological responses. The LFN stimuli consisted of 12 different pure tones and 12 different 1 octave-band white noises and each stimulus had 4 different frequencies and 3 different sounds pressure levels. Results: We developed the psychological assessment scale consisting of 17 items with 3 dimensions of psychological responses (i.e., perceived physical, perceived physiological, and emotional responses). The main findings of LFN on the responses were as follows: 1. Perceived psychological responses showed a linear relation with SPL (sound pressure level), that is the higher the SPL is, the higher the negative psychological responses were. 2. Psychological responses showed quadric relations with SPL in general. 3. More negative responses at 31.5Hz LFN than those of 63 and 125Hz were reported, which is deemed to be caused by perceived vibration by 31.5Hz. 'Perceived vibration' at 31.5Hz than those of other frequencies of LFN is deemed to have amplified the negative psychological response. Consequently there found different effects of low frequency noise with different frequencies and intensity (SPL) on multiple psychological responses. Conclusion: Three dimensions of psychological responses drawn in regard to this study differed from others in the frequencies and SLP of LFN. Negative psychological responses are deemed to be differently affected by the frequency, SPL of the LFN and 'feel vibration' induced by the LFN. Application: The psychological scale from our study can be applied in quantitative psychological measurement of LFN at home or industrial environment. In addition, it can also help design systems to block LFN to provide optimal conditions if used the study outcome, .i.e., the relations between physical and psychological responses of LFN.