소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
소음문제는 대도시 환경문제 중 주요한 문제 중의 하나로 관심이 높으며, 도시계획과 설계분야에 소음지도의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 기존의 2D 소음지도는 주로 평면적인 소음분포만을 나타내고 있어 최근 고층화, 대형화 되어가는 건물의 각 공간에 대한 미시적 소음분석 및 시각화에는 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 평면적이고 지역적인 소음분포의 표현에만 머무르고 있는 기존 소음지도의 한계점을 인지하고 소음의 수직적인 분포를 고려하여 공간단위의 소음분석 및 시각화를 위한 데이터모델을 제시하였다. GIS의 토폴로지 구조를 3차원으로 확장함으로써 3차원 공간분석 및 공간단위 시각화가 가능한 3차원 GIS 데이터모델을 제안하고 이를 3차원 소음정보시스템에 적용하고자 하였다. 간단한 3차원 소음정보시스템을 구축하여 3차원 공간질의, 시간대별 3차원 소음시각화, 방음벽의 높이에 따른 소음의 변화량을 시뮬레이션하고 각각의 경우 소음노출가구 및 인구를 정량적으로 산정함으로써 도시계획 및 설계분야에서의 활용가능성을 예시하였다.
본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간 모델을 생성하고자한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
부산은 국내 제2의 도시로서 유동인구 및 물동량의 과다로 교통량이 폭증하여 교통 소음이 증가하는 추세에 있다. 소음지도는 이론적으로 증명된 예측식이나 실험상의 결과로 얻은 경험식 및 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)을 사용하여 소음의 수치와 분포를 계산하여 계절적인 변화나 시간적인 변화에 관한 데이터를 분석하여 제시하여 주는 지도이다. 소음지도는 대상지역 내의 모든 소음원에 대한 영향을 고려하기 때문에 영향 평가 시 정확한 예측이 가능하며 총괄적이고 체계적인 대안의 수립이 가능하고 지리정보시스템(GIS)과의 연계를 통하여 소음노출인구의 파악, 소음저감 대책이나 계발계획의 효율성까지도 판단할 수 있다. 국내에서는 이에 대한 연구가 몇몇 이루어지기는 하였으나 아직 표준이나 기준 확립 이전의 단계에 머물고 있다. 이에 본 연구에서는 부산시를 중심으로 현 상황에서 소음지도를 제작하여 보고 제작과정에서 발생할 수 있는 문제점이나 부족한 부분을 검토하며 소음지도의 활용에 대하여 연구하였다.
도시 소음이 미치는 경제적, 사회적 영향이 커짐에 따라 최근 도시소음에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 2차원 소음지도를 통해서는 점점 복잡해지고 대규모화 되어 가는 건물의 각 공간에 대한 소음분석 및 시각화에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 소음데이터의 3차원 시각화 및 공간별 소음분석을 위해 토폴로지가 부여된 3차원 GIS 데이터 모델을 제시하였다. 건물의 각 공간을 볼륨과 벽체들로 구성하고 공간간의 토폴로지를 부여하기 위해 DB에서 관계를 정의해주고 DB의 볼륨테이블과 벽체테이블에 저장된 소음데이터를 이용하여 3차원 소음분석 및 시각화가 가능하도록 하였다.
Reasonably accurate estimation of the exposed population to the distinct levels of noise is essential to the efficient management of urban environmental noise. This study proposes a method of calculating the number of exposed people to industrial noise by using GIS tool and noise mapping. The exposed population of noise based on estimation of the number of people that lived in each building in urban area is compared with the one based on density of population. This study suggests the five step method that consists of gathering the fundamental data, extracting the property from the digital map, noise mapping based on the three dimensional topography, estimating population that lives in each building, merging the various results with GIS tool, and estimating exposed population to industrial noise through analyzing the noise map with GIS tools.
스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.
The noise map has been applied to predicting the effect of noise and establishing the noise abatement measure for several years overseas. However the introduction of the noise map in Korea is at the initial stage. Thus, we surveyed the several prediction models for road traffic noise used in EU, and the method of applying the noise map in noise impact assessment. In order to improve the noise impact assessment we have to apply the noise map, and propose the guideline of predicting the road traffic noise. We intend to obtain coherency and accuracy of prediction results. As a result of this study, we know that the prediction guideline is an essential prerequisite in order to predict the unified and accurate road traffic noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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