Traffic noise is a kind of noise caused by cars, trains and aircraft. Among them, noise produced by cars is the most important factor in cities. According to the National Institute of Environmental Research(NIER)'s survey, Road traffic noise levels in Susan are the highest of all the cities in Korea. So, appropriate measures for road traffic noise reduction is required. For this purpose, the construction of a noise map in Susan will playa vital role. However, road traffic noise formulas are constructed considering regional characteristics such as each country road's environment and vehicle quality. Therefore, prior to constructing a noise map in Susan, examination processes about each formula constituent status and estimation process are required preferentially. In this research, the basic first stage is to estimate Susan's road traffic noise. First, investigate characteristics of each road traffic noise estimate and using this, a noise map is constructed for road traffic noise in Susan. Then the adaptation of a road traffic noise formula is evaluated.
It is needed to assess the impact of the road traffic noise for city planning. In Korea, the current noise impact assessment h3s not yet considered the impacts of the multiple reflection, the deflection and the ground attenuation caused by buildings and other obstacles. A noise map is useful tool to solve this problems. But before everything else, suitability of noise map must be assessed for variety of geometry conditions. In this study, we assessed suitability of road traffic noise map by compared measured noise levels with predicted noise levels from each road traffic noise map for Site A, B and C.
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.
Using GIS data of C-si as basic data when making noise map of road traffic, we estimated exactly the noise excess areas and consequently suggested the population and the area exposed to road traffic noise accurately. We made 3D noise map to assess regional distribution of noise quantitatively. The noise map consists of noise prediction model based on data base such as traffic volume and speed changes for estimating quantitatively the noise and 3D urban space model which includes locations of noise sources, 3D buildings, topography and roads. We made noise standard map according to land use conditions and compared this map to road traffic noise map, and consequently made excess noise map. Using excess noise map, we assessed areas which exceed environmental noise level standards and noise guidelines quantitatively and effectively through GIS spatial analysis, and consequently more accurate noise exposed area and noise exposed population could be estimated. To show buildings' outer walls noise exposure, we analyzed 3D urban noise distributions using 3D-analysis of GIS.
Noise map is very efficient tool to evaluate the road traffic noise. However, calculation time and accuracy of noise map heavily depend on the grid size of noise map. In this study, effects of grid size on the prediction results of road traffic noise map have been investigated in detail for urban and rural areas, respectively, and efficient grid size for the noise map has been proposed.
Noise map is very efficient tool to evaluate the road traffic noise. However, calculation time and accuracy of noise map heavily depend on the grid size of noise map. In this study, effects of grid size on the prediction results of road traffic noise map have been investigated in detail for urban and rural areas, respectively, and efficient grid size for the noise map has been proposed.
This research helps you understand the road traffic noise levels by using a noise map. We have observed the change of the road traffic noise levels around $07:00{\sim}08:30\;and\;22:00{\sim}23:00$ using the noise map in the city. The road traffic noise level is very high both at noon and at night around a beltway and an interchange that is linked with a highway. It seems that the main route of so many vehicles, which are at neighboring cities such as N city and D and H districts and which avoid traffic jams in the city, is the beltway and interchange. The road traffic noise level of a nearby express bus terminal, railroad station, and airport is more than 75 dB at noon and 65 dB at night. The road traffic noise level of G city at night is observed to be more than 55 dB. The noise levels of a residence area and a university are higher than a road with high noise levels when the commuters drive to work. The end of the day exceeds 11 o'clock because of a culture level of development that arouses spare time, eating out, adults' drinking culture, nightlife of the youth, etc. Therefore, the road traffic noise level is high during late night hours, and it exceeds regulatory guidelines(55 dB(A)). It also damages the residence area that is located near the road.
The various computer programs are used in computer simulation of the traffic noise prediction. But the difference or problem of calculation method used for road traffic noise prediction is not exactly investigated. In this paper, Road traffic noise is predicted on the specific regions by using four prediction methods such as XPS31-133 model(France), RLS-90 model(Germany), ASJ RTN model(Japan) and FHWA model(U.S.A.), which are operated by a program named SoundPLAN, a program to predict road traffic noise. Those prediction values are compared with a measurement value. The results show that four prediction values for taraffic noise are a little different, because of various input factors according to the prediction methods.
Korean society is faced with various new problems arising from the development projects of new towns, industrial cities, large-scale residential complexes, etc. started from the 1970s. Particularly with the construction of residential and industrial complexes by the roadsides, they are openly exposed to road traffic noise and vibration. Thus, the objective of this study is to examine using noise maps how increasing traffic volume affects road traffic noise and what problems it causes in areas where new towns or complexes are constructed by development projects. According to the results of this study, in areas around the sites of development projects, the noise level increased by road traffic noise compared to that before development and was 1.16~6.92 times higher than the environmental noise standard, but measures to reduce road traffic noise was lukewarm. In addition, areas with soundproof facilities showed a noise level 1~3 step lower than other areas, and in individual buildings, the noise level on the side facing the road was 1~2 step higher than that on the rear side.
Noise maps of a city in Korea have been made using commercial noise map softwares by measuring the basic data in the city. The result in this study will be used to evaluate the environmental impact of noise from various noise sources and to implement the Korean noise map standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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