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.
건설과정에서 발생하는 소음 진동에 대한 민원은 꾸준히 증가하고 있지만 공사 중 발생하는 소음 진동은 대부분 시공단계에서만 관리되고 있다. 이는 시공단계에서 발생하는 소음 진동 관리의 한계라고 판단되며, 공사 중 발생하는 소음 진동을 저감하기 위해 설계단계에서의 관리가 필요하다는 것을 의미한다. 본 논문의 목적은 공사 중 발생하는 소음 진동 관리의 효율성을 높이기 위해 설계단계에서 고려할 수 있는 공사 중 발생하는 소음 진동의 관리항목을 제시하고 이를 설계자가 직접 평가할 수 있는 평가시트와 관리 항목의 이해를 돕기 위한 매뉴얼을 개발하는 것이다. 이를 위해 기존 연구문헌을 검토 분석하여 설계단계에서 고려해야 할 공사 중 소음 진동의 관리항목을 식별하였고, 항목의 적정성을 검증하기 위해 환경전문가와 면담을 실시하여 9개 항목을 확정하였다. 항목간의 중요도 산정과 우선순위 식별을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)기법을 적용하였다. 그 결과 설계단계에서 공사 중 발생하는 소음 진동을 관리하는데 가장 효율적인 항목들은 저소음 저진동 공법선정, 발파공사에 의한 소음 진동 저감방안, 소음 진동방지시설 설치 및 배치계획 순으로 나타났다. 본 연구의 성과는 공사 중 발생하는 소음 진동을 효율적으로 관리하여 환경분쟁 및 민원을 사전에 예방하고, 성공적인 건설사업을 위해 유익하게 활용될 것으로 기대된다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.455-462
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2020
Noise which is unwanted sound is a serious pollutant that can affect human health, as well as the working and living environment if exposed to humans. However, current noise management on the construction project is generally conducted after the noise exceeds the regulation standard, which increases the conflicts with inhabitants near the construction site and threats to the safety and productivity of construction workers. To overcome the limitations of the current noise management methods, the activities of construction equipment which is the main source of construction noise need to be managed throughout the construction period in real-time. Therefore, this paper proposed a framework for automatically detecting noise sources in construction sites in real-time based on convolutional neural networks (CNNs) according to the following four steps: (i) Step 1: Definition of the noise sources; (ii) Step 2: Data preparation; (iii) Step 3: Noise source classification using the audio CNN; and (iv) Step 4: Noise source detection using the visual CNN. The short-time Fourier transform (STFT) and temporal image processing are used to contain temporal features of the audio and visual data. In addition, the AlexNet and You Only Look Once v3 (YOLOv3) algorithms have been adopted to classify and detect the noise sources in real-time. As a result, the proposed framework is expected to immediately find construction activities as current noise sources on the video of the construction site. The proposed framework could be helpful for environmental construction managers to efficiently identify and control the noise by automatically detecting the noise sources among many activities carried out by various types of construction equipment. Thereby, not only conflicts between inhabitants and construction companies caused by construction noise can be prevented, but also the noise-related health risks and productivity degradation for construction workers and inhabitants near the construction site can be minimized.
Industrial facilities need design to predict and reduce noise from design to prevent and reduce noise. The purpose of this study is to predict worker's environment and evaluate safety by analyzing noise inside underground blower room and air compressor room with fluid machinery in waste facility. This waste incineration facility was analyzed based on the ground floor, ground floor blower chamber, and air compressor chamber. The results of SPL(Sound Pressure Level) analysis at 1.5m away, which are frequently used to measure the SPL as a noise source, are as follows. SPL of basement level: 46.80[dB], SPL of ground layer: 48.57[dB]. As a result, it was expected that the noise level would be considerably lower than the 8 hours 50[dB] noise exposure per day.
The objective of this study is to prepare the plans for managing construction noise effectively and solving the popular enmity from construction noise reasonably. In order to carry out this purpose, it covers the efficient improvement plans for adjusting the construction noise regulation standard rationally and managing the automatic noise measuring system which shows the advantage for construction noise management and popular enmity solution due to construction noise. The three alternative plans of the construction noise regulation standard and the recommendation plan including the guideline for installing and managing the automatic noise measuring system are suggested consequently.
The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be referenced changes according to the noise ratio, it is necessary to apply different noise reduction methods according to the noise ratio. This paper proposes an adaptive switching filtering algorithm which can eliminates the SAP noise. It consists of two phases. It first detects the location of the SAP noise and calculates the noise ratio. After that, the image is reconstructed using different methods depending on which of the three sections the calculated noise ratio belongs to. As a result of the experiment, the proposed method showed superior objective and subjective image quality compared to the previous methods such as MF, AFSWMF, NAMF and RWMF.
The people who are in the noise factory are difficult to hear and recognize about fire and to evacuate quickly when a fire occurs. This study was conducted to analyze workplace's background noise of 31 factories in Incheon and to know the workplace noise level comparing to fire alarm sound level. The measured average noise level was 96.8dB(A). Noise level of measured result was exceeded as 6.8dB(A) comparing to NFSC (National Fire Safety Code) noise level of 90dB. NFPA suggests that when background noise exceeds 85dB or more than that, other methods should be considered to know alarm sound. Also fire alarm sound should exceed more than 15dB(A) comparing to background noise level. Therefore it was concluded that the design of the fire alarm systems should not be applied to the workplace without considering background noise and it needs to be improved with regulations and the systems.
각종 토목공사가 수행됨에 유발되는 소음 및 진동에 관한 민원사례가 증가하고 있다. 일반적으로 육상부보안물건에 대한 관리기준과 피해 발생시 분쟁을 해결하는 객관적 기준자료는 다수 확보된 상태이다. 그러나 수중 소음에 관한 객관적 자료나 기준은 부족한 상태이다. 수중 생태의 환경 검토는 국외의 경우 수중소음계를 이용한 수중소음계측 방식 및 계측 결과값에 대한 항목(최대소음레벨, 실효치, 노출소음레벨)별 관리기준을 제시하고 있으며, 청각역치 연구 결과를 토대로 관리기준을 제시하고 있다. 그러나 국내에서는 수중생태에 관한 연구자료 및 피해정도를 판단할 수 있는 관리기준의 설정이 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구는 수중 소음 측정 장비를 활용한 합리적인 수중소음 관리기준 설정을 위한 방향을 모색하고자 한다.
Purpose: It is recently reported that the increasing noise in the hospitals has caused psychological and physiological stress problems with patients, and medical staffs. This study intends to investigate and analyze the noise levels in the sub stations in comparison with those in the wards in general. This study tries also to find some alterative solutions to the immediate problems. Methods: Noise measurements are conducted in advance prior to analyzing their results at two general hospitals with more than 900 beds, in the comprehensive nursing service wards and in the main/ sub stations located in the general wards Results: Although the noise level in the comprehensive nursing service wards has been slightly lower than that in the general wards, this result is over the recommended noise levels. Therefore it is recommended that efforts should be made to low down the noise level as an alternative and to replace the aged carts as well. Implications: The comprehensive nursing service wards are required to take measures against the various noise sources.
Practical applications of learning systems usually involve complex domains exhibiting nonlinear behavior and dilution by noise. Consequently, an intelligent system must be able to adapt to nonlinear processes as well as probabilistic phenomena. An important class of application for a knowledge based systems in prediction: forecasting the future trajectory of a process as well as the consequences of any decision made by e system. This paper examines the robustness of data mining tools under varying levels of noise while predicting nonlinear processes in the form of chaotic behavior. The evaluated models include the perceptron neural network using backpropagation (BPN), the recurrent neural network (RNN) and case based reasoning (CBR). The concepts are crystallized through a case study in predicting a Henon process in the presence of various patterns of noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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