The guideline for railway noise mapping is notificated in the administration law for noise/vibration which is announced by the ministry of environment, Korea. Here input parameters for the railway sound sources are proposed for each prediction models. In case of the application of the vehicle characteristics it is suggested to choose "0(%)" for the disc brake parameter. However new trains have been in revenue service since the announcement of the guideline, an investigation of the effect of the input parameters of the foreign railway prediction models on the prediction results of korean railway systems are needed. In this paper the sound prediction results are analyzed with a focus on the input parameters such as disc brake percentage, rail roughness, rail joints. Schall03 is used for the railway noise prediction which has been using most frequently in Korea. The results are shown and discussed.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.19
no.3
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pp.541-550
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2013
Noise is defined to be unwanted (or undesirable) sounds, and it can be subdivided into occupational and environmental noises. The occupational noise is largely emitted from workplaces, but the environmental noise is produced from various sources such as transportation, construction, and even neighborhood. Transportation, particularly road vehicles, has been recognized to play a major role in emitting environmental noise and having adverse effects on urban communities. Considering this issue, this research investigated how severe the impacts of road traffic noise on a variety of land uses in a highly urbanized area, Fulton County, Georgia, United States. Daytime and nighttime road traffic noise maps were derived with Traffic Noise Model that was developed by Federal Highway Administration at United States Department of Transportation. Individual noise maps were overlaid on three-tiered land use type maps in order to evaluate the magnitude of noise impacts on the study area, as a noise exposure assessment. This study found that many land use parcels and buildings were exposed to noise levels exceeding the guideline values of the World Health Organization and the Atlanta Code of Ordinance. Therefore, it would be required to take an action that can protect many urban residents from ill effects of road traffic noise.
In this paper, a time series machine learning model, Long Short Term Memory (LSTM), is applied into the bubble flow noise data and the underwater projectile launch noise data to predict missing values of time-series underwater noise data. The former is mixed with bubble noise, flow noise, and fluid-induced interaction noise measured in a pipe and can be classified into three types. The latter is the noise generated when an underwater projectile is ejected from a launch tube and has a characteristic of instantaenous noise. For such types of noise, a data-driven model can be more useful than an analytical model. We constructed an LSTM model with given data and evaluated the model's performance based on the number of hidden units, the number of input sequences, and the decimation factor of signal. It is shown that the optimal LSTM model works well for new data of the same type.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1996.04a
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pp.142-147
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1996
본 연구에서는 다구찌기법을 이용하여 소음원을 규명하고 생산성의 저하없이 사용자의 어떤 사용조건하에서도 일관된 저소음의 성능 특성을 발휘할 수 있도록 소음에 대해 강건성과 안정성을 갖는 설계인자를 규명하였다. 설계인자의 소음에 대한 기여도를 파악하여 파라메터설계, 이동보도와 같은 다른 유형의 시스템에도 적용할 수 있는 범용성과 차세대 에스컬레이터에 대한 선행성을 확보하였다.
The purpose of the present study was to investigate the effects of in-vehicle noise types and levels of intensity on drivers' driving speed estimation. Noise generated from the vehicle engine and musical sound sampled from the Korean pop were employed as the types of in-vehicle noise and their levels of intensity were systematically manipulated. In experiment 1 where the effect of the engine noise levels on speed estimation was observed, drivers showed the tendencies of driving faster than the targets speeds under lower noise intensity condition whereas driving slower under higher noise intensity condition. In experiment 2 where both musical sample and the engine noise were provided, drivers' subjective speed estimation was affected by the engine noise as revealed experiment 1, but not by musical sample. When the data from the both experiments were combined and analyzed, an interacting effect of engine noise levels and music sample levels was found: if the intensity of music sample was enough to overwhelm the engine noise, the drivers drove faster than lower engine noise level condition in the experiment 1. This result indicates that although the music sample is not the direct auditory cue of speed estimation as observed in the experiment 2, intense level of music sample can affect drivers' speed estimation when it is coupled with the lower engine noise level.
The aim of this study is to analyse housing satisfaction among residents of different types of public rental housing-permanent, national, and happy housing-following the integration of housing types upon the full-scale supply of integrated public rental housing. By identifying key factors that influence residential satisfaction, our goal is to inform the planning of public rental housing complexes and derive policy implications. The study focuses on analysing discrepancies in residential satisfaction among residents of different types of public rental housing and comparing the factors influencing this satisfaction. Microdata from the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's 'Housing Situation Survey' in 2021 is utilized for analysis, employing one-way ANOVA and binomial logistic regression methods. Empirical analysis reveals variations in residential satisfaction levels between residents of permanent and national rental housing, with national rental housing residents exhibiting higher satisfaction. The influencing factors of overall condition satisfaction are consistent for permanent and national rental residents but differ for happy housing residents. Additionally, the influencing factors of overall residential environmental satisfaction vary across all three housing types. Nonetheless, common factors across all types include housing noise and facility accessibility, highlighting their significance in complex planning. Subsequent studies may involve time series analysis to assess changes in influencing factors over time.
도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.
In this study, computer simulation program was using to identify the effects of road traffic noise propagation depending on the road types which are very variable in dense city. To achieve this goal, the roads should adjacent to housing complex were categorized into 7 types and propagation noise level should predicted then after simulation of noise exposure population calculation are carried out. Followings the results. First, the road types producing the higher noise level are R1, R2, R3 and R7. The lowest one is R6. And R4, R5 showed that some amount of noise level reduction. Second. the R6 road type which is tunnel shaped showed the highest noise level reduction in vertical distance gap. Last, the order of noise exposure population ratio is R1>R2>R7 and R6 showed the lowest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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