In this paper, we propose new methods which is to determine level of noise factor. Even Taguchi give level of noise factor which is best(or maximum) and worst(or minimum) condition, we give level of noise factor which is representative value by observing noise factor frequency. Sometimes level of noise factor is given one, two and three. We know this method is more fit in real fields.
In this paper, we propose new methods which is to determine level of noise factor. Even Taguchi give level of noise factor which is best(or maximum) and worst(or minimum) condition, we give level of noise factor which is representative value by observing noise factor frequency. Sometimes level of noise factor is given one, two and three. We know this method is more fit in real fields.
To understand the relationship between road-traffic noise and urban components such as population, building, road-traffic and land-use, the city of Cheongju that already has road-traffic noise maps of daytime and nighttime was selected for this study. The whole area of the city is divided into square cells of a uniform size and for each cell, the urban components are estimated. A spatial representative noise level for each cell is determined by averaging out population-weighted facade noise levels for noise exposure population within the cell during nighttime. The relationship between the representative noise level and the urban components is statistically modeled at the cell level. Specially, we introduce a spatial auto regressive model and a spatial error model that turns out to explain above 85 % of the noise level. These findings and modeling methods can be used as a preliminary tool for environmental planning and urban design in modern cities in consideration of noise exposure.
The purpose of this study is to present a guideline to design a short-term manual measurement of environmental noise level, which is more economical and flexible, but less representative than long-term automatic measurement. The proposed guideline can provide the number of measurement times and the length of measurement term required to secure the extent of the representativeness. The data was collected at 4 sites located in Seoul and at 4 sites located outside of Seoul. The probabilities for five-minute equivalent noise levels, Leq, 5min, to stay in an error range from the quarterly representative noise level were used to evaluate sampling techniques. The probability analysis of the daytime period showed that the noise levels measured between 10 am and 2 pm and between 9 pm and 10 pm have the probabilities higher than 60 %. On the other hand, even for the same length of total measurement time, increasing the number of random samplings results in higher probabilities than increasing the length of measurement term.
소음의 영향권을 파악하기 위해 사용하는 실측/측정망 자료의 한계점, 소음의 전달특성, 장애물들의 영향 등을 보완하기 위해 소음지도 모델링 방법을 최근에 많이 사용하고 있다. 소음지도 모델링 방법은 소음원의 입력, 예측인자의 설정방법, 예측 소음도들의 분석방법에 따라 결과값에 많은 영향을 미친다. 2개 지역에서 공동주택의 노출소음도 산정을 위한 수음점 설정방법과 노출인구 산정을 위한 대표소음도 산정방법에 따라 총 5가지로 나누어 소음 노출인구 산정 결과를 비교 분석하였다. 분석 결과 소음도 구간별 노출인구수를 비교해보니 두 지역 모두 실제와 가장 유사하게 모델링한 기준 방법(Base)과 비교하여 대표소음도를 최고소음도로, 베란다측 노출만을 고려하여 간략화한 방법(M2-1)이 가장 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 대표소음도를 최고소음도로, 일정간격 노출로 간략화한 방법(M1-1)은 과대평가, 평균 소음도를 사용한 방법(M1-2, M2-2)은 과소평가될 가능성이 있는 것으로 나타났다.
승강기 소음에 대한 연구는 주로 발생 원인 및 저감 방안에 대한 것이 많았다. 승강기 소음을 정확하게 측정하고 평가하는 방법에 대해서는 아직 연구가 미비하다. 측정방법에 대해서는 국제표준으로 제정하여 측정 방법이 있지만 그것 또한 고층아파트에 적용하기 힘들고, 승강기 소음의 특성을 면밀히 반영하지 않은 것이 많다. 이러한 문제를 해결하고자 현행 규격에서 승강기 소음 측정 방법을 개선하는 연구가 이루어 졌다. 본 연구에서는 승강기 소음의 특성을 면밀히 파악하고자 하였다. 승강기 소음과 다른 설비기기와의 주파수 분석을 통해 승강기 소음이 다른 설비기기와는 다른 특성의 소음임을 검증 하였다. 승강기 소음은 구조전달소음으로 대표적인 구조전달소음인 중량바닥충격음과 비교 분석을 하였다. 승강기 소음과 중량바닥충격음과의 상관성은 0.9 수준으로 매우 높게 나타났다. 이 결과로 승강기 소음은 중 저주파대역이 주요한 구조전달소음이며 다른 설비기기와 함께 평가될 수 없음을 검증 하였다.
As the COVID-19 pandemic situation worsens, the time spent indoors increases, and the exposure to indoor environmental pollution such as indoor air pollution and noise also increases, causing problems such as deterioration of human health, stress, and discord between neighbors. This paper designs and implements a system that measures and monitors indoor air quality and noise, which are representative evaluation criteria of the indoor environment. The system proposed in this paper consists of a particulate matter measurement subsystem that measures and corrects the concentration of particulate matters to monitor indoor air quality, and a noise measurement subsystem that detects changes in sound and converts it to a sound pressure level. The concentration of indoor particulate matters is measured using a laser-based light scattering method, and an error caused by temperature and humidity is compensated in this paper. For indoor noise measurement, the voltage measured through a microphone is basically measured, Fourier transform is performed to classify it by frequency, and then A-weighting is performed to correct loudness equality. Then, the RMS value is obtained, high-frequency noise is removed by performing time-weighting, and then SPL is obtained. Finally, the equivalent noise level for 1 minute and 5 minutes are calculated to show the indoor noise level. In order to classify noise into direct impact sound and air transmission noise, a piezo vibration sensors is mounted to determine the presence or absence of direct impact transmitted through the wall. For performance evaluation, the error of particulate matter measurement is analyzed through TSI's AM510 instrument. and compare the noise error with CEM's noise measurement system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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