All of noise prediction model have it's own features in the case of modeling conditions, so it is very important to know the features of each model case by case for a proper modeling, especially using at the Environmental Impact Assessment. For prediction of highway traffic noise and abating the noise by barriers, two kinds of prediction model, HW-NOISE, KHTN(Korea Highway Traffic Noise) has been mainly used in Korea. In this study, the features of these models were described at the same conditions. The properties of sound power from a road, diffraction characteristics from a barrier, sound pressure level decaying in each model were investigated. Using the results, it will be anticipated that the proper using of prediction models in the works of highway noise abating.
Precise highway traffic noise simulation and reduction require the accurate data for sound power levels omitted by vehicles, varied to road surface, traffic speed, vehicle types and makers, different from countries to countries. In this study, we have elaboratively measured Korea highway traffic noise and parameters affecting noise levels at the nearside carriageway edge. From numerical simulation using the measured results for highway traffic noise, we propose not only two correction factors to enhance the accuracy of Korea highway traffic sound power estimation using ASJ Model-1998 but also its typical power spectrum according to road surface type. The measured and predicted highway traffic noise levels using the proposed sound power show little difference within 1 dB.
The objective of this study is on suggesting the simulation model of 10 selected plants for the traffic noise barrier through field experiment by computer. The field experiment was carried out at the traffic noise barrier of Honam highway. The results are as follows. 1. It was identified that Paederia scandens, Celastrus Orbiculatus, Lonicera japonica, Wisteria floribunda, Parthenocissus tricuspidata and Parthenocissus quinquefolia grows well vertically and takes 3 years in covering completely. 2. It was identified that Trachelospermum asiaticum and Hedera rhombea, evergreen Climber(vine), grows slowly in comparative with other deciduous Climbers(vine), but give drivers good landscapes in winter. So those have considerable value in the south region of Taejeon. 3. It was identified that Wisteria jl.oribunda, Lonicera japonica, Paederia scandens, Clematis mandschurica and Campsis grandijlora showed good view in flowering period. 4. It was identified that auxiliary materials for inducing growth were needed in other plants except Parthenocissus tricuspidata, Parthenocissus quinquefolia. 5. It was identified that subsequent research about the auxiliary materials for inducing growth and adequate planting distance of each plants is needed for actual application.
도로교통소음은 자동차의 이동 즉 교통량과 통행속도등 도로교통환경과 밀접하게 관련되는바 본 논문에서는 교통류특성과 도로교통소음과의 관계를 분석하고자 몇 가지 문제를 제기하였다 첫째는 "최대 소음이 언제 발생하는가?"라는 문제로 교통량이 많은 첨두시간대에 과연 최대소음이 발생할 것인지를 교통류측면에서 검토하고자 하였다. KHTN 모델을 통해서 LOS를 분석한 결과 실제 최대 소음은 용량상태인 LOSE가 아닌 LOSD에서 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 첨두시간대에는 교통량은 많지만 통행속도가 낮기 때문에 오히려 첨두시간을 전후하여 최대소음이 발생할 가능성이 높다는 것을 보여준다. 둘째는 교통소음예측에 이용되는 차종별 통행속도 추정에 관한 것으로, 보다 쉬우면서도 정확성을 지닌 통행속도추정기법을 찾고자 하였다. 이를 위해 스케치 플래닝 기법으로 도로용량편람의 '고속도로 기본구간의 속도 교통량 곡선과 서비스수준' 그래프를 이용하는 방법을 제시하였다. 각 설계속도별 추세선 모형식 산정결과 최적의 함수유형은 2차 다항식이며 각각 $R^2$가 0.96이상의 값을 가지고 있어 적합한 모형으로 판단된다.
본 연구에서는 실시간으로 개별 차량에 대한 소음 예측 시뮬레이션을 통해 매 순간 소음지도와 Lmax, Lmin 등을 얻을 수 있는 소음 예측 모델을 제시하였다. GIS 지형처리 기법을 이용해 공간 모델 처리 기법을 바탕으로 실시간 교통소음예측 시스템 모델을 제안하고, 객체지향기법을 이용해 개발하였다. 실시간 소음 시뮬레이션 모델을 이용하여 교통 흐름의 변화에 따라 소음레벨, 소음지도 변화, Lmin, Lmax값을 한눈에 파악하거나 비교할 수 있다. 현장에서 수행한 소음측정치와 예측치를 비교한 결과, 대부분 거리에서 Leq는 2~3db, Lmax는 3~4db 이내의 차이를 나타내어 소음예측의 신뢰성이 양호함을 확인할 수 있었다. 개발된 시스템을 이용해 민감도 분석을 수행한 결과, 대형차 비율, 차량 속도, 방음벽 높이에 따라 소음레벨의 차이를 보였고, 특히 방음벽 높이는 Leq나 Lmin보다 Lmax에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
PURPOSES : The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS : The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.
본 연구는 국내 도시개발 및 택지개발에서 많이 사용되고 있는 국립환경과학원식('99)에 대한 평가 및 검증을 수행하였다. 국립환경과학원식(NIER('99))은 두 변수 사이의 일차적인 관계가 얼마나 강한 정도를 제시하기 위해 결정계수($R^2$)와 표본 Pearson 상관계수(r)를 실측치와 예측치를 토대로 층별로 평가한 결과 1층 92.4%(r=0.96), 3층 38.7%(r=0.66), 5층 42$(r=0.65), 7층 7.5%(r=0.27), 10층 28.4%(r=0.53), 13층 35.6%(r=0.60), 15층 52.7%(r=0.73) 등의 결과를 보였다 선형 회귀를 통해 반응 변수(Y)와 예측 변수(X) 사이의 선형 관계를 조사하여 모형화하고 검증하기 위한 결과 1층을 제외한 모든 층에서 종속변수를 설명할 수 있는 기여율이 60% 이하로 회귀모형의 설명력이 상당히 떨어지는 것이 1.5 m 이상 높이에서 예측식 수립이 필요할 것으로 판단된다. 또한 등분산성을 토대로 잔차(residual) 대 적합지(fitted value)를 선택하여 예측식을 검증한 결과 1층의 경우 이상적 분포로 적합치에서 잔차들이 -5와 5 사이에 분포되어 있지만 1층을 제외한 나머지 층에 대해서는 이분산 혹은 비선형 분포로 잔차들이 -5에서 5사이에 분포되고 있는 것을 확인 할 수 있었다.
PURPOSES : This study aims to improve complex modeling of multivariable, nonlinear, and overdispersion data with an artificial neural network that has been a problem in the civil and transport sectors. METHODS: Deep learning, which is a technique employing artificial neural networks, was applied for developing a large bus fuel consumption model as a case study. Estimation characteristics and accuracy were compared with the results of conventional multiple regression modeling. RESULTS : The deep learning model remarkably improved estimation accuracy of regression modeling, from R-sq. 18.76% to 72.22%. In addition, it was very flexible in reflecting large variance and complex relationships between dependent and independent variables. CONCLUSIONS : Deep learning could be a new alternative that solves general problems inherent in conventional statistical methods and it is highly promising in planning and optimizing issues in the civil and transport sectors. Extended applications to other fields, such as pavement management, structure safety, operation of intelligent transport systems, and traffic noise estimation are highly recommended.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.