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.
Recently, reduction of road traffic noise in residential buildings has become one of the most important subjects. To reduce the road traffic noise, noise impact assessment by the road traffic prediction model is required before building construction. For reasonable road traffic noise prediction, it is required to analysis of various factors in road traffic prediction models. This paper was studied the road traffic noise propagation factors such as distance from road to building, receiver height, alignment angle of building and reflection coefficient of the building facade by two calculation models, RLS-90 and CRTN. The result showed that noise reduction was generally higher at bottom stories by ground absorption effect. The reflection coefficient of the building facade was affect of additional sound pressure level by facade reflecting. And alignment angle of building at $90^{\circ}$ was performed effective noise reduction better than $0^{\circ}$.
This paper suggests the set-up plan of the assessment scope in road noise considering road characteristics with the prediction model of road noise. The RLS90 prediction model with some assumptions is used to establish the assessment scope of road noise. The main contents of the applied assumptions are smooth drive of cars, flat region, location of all noise sources in one lane, drive in design speed, and set-up of assessment scope according to traffic volume and car speed. The information of traffic volume to predict road noise is obtained by the distribution of small cars and full-sized cars in road. In this study, the total traffic volume in road is computed by adding the number of small cars to the conversion number of small cars, which means the number of small cars making the same noise as one full-sized car. The prediction result of road noise with the influence factor of traffic volume, car speed, distance between road and receiver is presented. The resultant assessment scope of road noise is obtained by combining road noise prediction data with the set-up standard of road noise assessment scope.
The road traffic noise becomes aggravated due to the rapid increase of vehicles. It has a great effect on the dwelling environment. Therefore we investigate the characteristics and sources of the road traffic noise through grasping the status of the road traffic noise. This paper is concerned with the description of the various factors affecting the generation and propagation of outdoor traffic noise. It is particularly concerned with the mathematical interpretation of these processes and the resulting development of prediction techniques which are now broadly used for both the environment impact assessment of road traffic noise and the planning and design of roads and adjoining land use.
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.
Noise problem that occurs on the road is raising a lot of problems in the economic, social and environmental aspects. The objective of this paper is to propose ANC(active noise cancellation)-based road traffic noise reduction algorithm-model which can reduce noise by generating frequency opposed to noise sources to improve and complement the problem that existing physical form of a noise barrier. In this paper, we measured the noise characteristic from collection of two difference car noise also ANC simulation has been performed by using road traffic noises input. In order to compare the control performance, we performed noise reduction simulation of ANC by filtered-X LMS algorithm and delayed control signal injection. As a result of this simulation, we confirmed that convergence performance and noise decrease effect to the filtered-X LMS algorithm by inputting the road traffic noise.
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.
Various procedures for evaluation of traffic noise annoyance have been proposed. However, most of the studies of this type are restricted for improving traffic flow. In this paper, a method to predict the road traffic noise is proposed in terms of equivalent continuous A-Weighted sound pressure level (Leq), based on a probability model. First, distribution of the road traffic noise level are investigated. second, the weibull distribution parameters are estimated by using the quantification theory. Finally, a prediction model of the road traffic noise is proposed based on the weibull distribution model The predicted values of the Leq are closely matched the measured data.
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.
Recently, many apartment houses were built in nearby road and railway. Road traffic noise level and railroad traffic noise level are important factors on apartment houses inhabitant's acoustic comforts. The measurement methods which noted by Ministry of Construction & Transportation, Ministry of Environment and Korean Industrial Standard are used for measurement of exterior noise at apartment houses. The purpose of this study compare the noise level characteristic by the measuring methods and evaluating methods. The results show that road traffic noise in the daytime appeared by not greatly noise level difference by the measuring method and evaluating methods. But railroad traffic noise appeared by greatly the noise level difference by the equivalent noise level(1hour) and continuous time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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