Purpose: The purpose of this study is to investigate cardiovascular risk factors, their interaction, degree of cardiovascular risk and to analyze the effects of related fcators in women workers. Method: A Survey was conducted in 529 employed women in 36 workplaces from October 25, 2002 to December 12, 2002. The survey was distributed and collected by occupational health nurses working at work sites. Result: The result were as followings; The female workers had about 2 cardiovascular risk factors. 82.1% were not exercising more than 3 times a week, 45.9% reported noise-exposure, 38.2% had higher perceived stress, 25.4% were shift-workers, 10.4% were long-time workers(over 60hour/week), 4.4% were frequent drinker, 3.9% were current smokers. The rate of obesity in measured as BMI greater than 25 was 4.0%. Many cardiovascular risk factors were correlated. Job-related and health behavior-related cardiovascular risk factors were correlated statistically. Expose to noise, reported perceived stress were powerful predictors in their degree of cardiovascular risk. Conclusion; Based on the results of this study, cardiovascular prevention programs for women in workplace should be designed as a multifactorial approach, which include stress management and job-related risk factor management as essential components to be effective in addressing the needs of the population.
This paper deals with the process of estimating the environmental noise generated from the actual flying aircraft using the noise measurement results obtained through the wind tunnel test and verifying it through flight tests. In order to evaluate the environmental noise of an aircraft, noise tests and evaluations are generally conducted according to the procedures prescribed by the International Civil Aviation Organization (ICAO). In this paper, we introduced environmental noise evaluation method that can be applied to composite both fixed-wing aircraft and multi-copter, and introduced the evaluation method by experiment. This paper introduces the process of simulating the noise test results measured in the wind tunnel test using real flight test results. In addition, in consideration of flight operating conditions and noise measurement methods proposed by the ICAO, the effective perceived noise level (EPNL) was predicted by performing both the wind tunnel test and the aircraft flight test.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.237-242
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2020
Construction noise is among the most critical stressors that adversely affect the quality of life of the people residing near construction sites. Many countries strictly regulate construction noise based on sound pressure levels, as well as timeslots and type of construction equipment. However, individuals react differently to noise, and their tolerance to noise levels varies, which should be considered when regulating construction noise. Although studies have attempted to analyze individuals' stress responses to construction noise, the lack of quantitative methods to measure stress has limited our understanding of individuals' stress responses to noise. Therefore, the authors proposed a quantitative stress measurement framework with a wearable electroencephalogram (EEG) sensor to decipher human brain wave patterns caused by diverse construction stressors (e.g., worksite hazards). This present study extends this framework to investigate the feasibility of using the wearable EEG sensor to measure individuals' emotional stress responses to construction noise in a laboratory setting. EEG data were collected from three subjects exposed to different construction noises (e.g., tonal vs. impulsive noises, different sound pressure levels) recorded at real construction sites. Simultaneously, the subjects' perceived stress levels against these noises were measured. The results indicate that the wearable EEG sensor can help understand diverse individuals' stress responses to nearby construction noises. This research provides a more quantitative means for measuring the impact of the noise generated at a construction site on neighboring communities, which can help frame more reasonable construction noise regulations that consider various types of residents in urban areas.
Stress is a primary health promotion issue in worksite research because psychological distress is closely related not only to workers health status but also to their job performance. This study identified the work environment and work condition factors affecting workers stress symptoms among the Korean manufacturing factory workers. A total of 7,818 factory workers employed in 1,562 manufacturing companies participated in the Korean nation-wide occupational health survey conducted by the Korean Occupational Safety and Health Agency in 2003. Participants were selected by the stratified proportional sampling process by standardized industry classification, company size, and locations. Trained interviewers visited the target companies and interviewed the factory workers randomly selected in each company. Work environments included physical work environments (temperature, noise, hazardous organic compounds, and so on) and psychological work environments (job demands, job control, and social support at work), and work conditions included daily working hour, rest time, and so on. Men were 71.5% and the mean age was 34.0 years old. The average working period in the present company was 6.9 years. The average stress score was 26.2 under the perfect score, 50, which means the moderate level of stress. Perceived stress had significant correlations with young age, poor physical work environment, high fatigue, bad perceived health status, and high job demands in Pearson's simple correlation analysis. Perceived health status and perceived fatigue explained 21% variance of stress symptoms and the work environment factor explained 4.8% of that; however, work condition did not have the sufficient effect. In particular, psychosocial work environment variables (job demand, job control, and social support at work) had a clear effect on stress symptoms rather than the physical work environments. Poor perceived health status, severe perceived fatigue, poor physical work environment, high job demands, low social support, heavy alcohol consumption and little exercise were significantly related to high stress symptoms in the Korean manufacturing workers.
Jeong, Ki Woong;Park, Dong Chul;Lee, Sang Kwon;Kang, Hee Su;Oh, Youn Suk
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.513-518
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2013
The purpose of vehicle horn sound is for warning to pedestrians. In the past, the main development factor is to match the regulation level. But nowadays perceived quality is more important than level itself. In this study, we measure variety horn sound and evaluate its signals through the jury evaluation aimed at making horn sound quality index. Each contribution of the noise path for sound quality is identified and the target values and methods for implementing the luxurious horn sound are suggested. Finally, we developed, horn component and improve horn mounting condition for luxurious horn sound.
A single channel adaptive noise canceling (ANC) technique is presented for removing effects of additive noise on the speech signal. The conventional method obtains a reference signal using the pitch estimated on a frame basis from the input speech. The proposed method, however, gets the reference signal using the delay estimated recursively on a sample by sample basis. To estimate the delay, we derive recursion formula of autocorrelation function and average magnitude difference function. The performance of the proposed method is evaluated for the speech signals distorted by the additive white Gaussian noise. Experimental results with normalized least mean square (NLMS) adaptive algorithm demonstrate that the proposed method improves the perceived speech quality quite well besides the signal-to-noise ratio.
Objectives: This study aims to examine receptor-perceived characteristics of environmental and health damage in areas surrounded by industrial workplaces using environmental complaints collected by local governments in Korea. Methods: The environmental complaint data related to workplaces was collected by local governments at each municipality between the years 2015 and 2017. We analyzed the complaint data from the Busan area by the type of business (industry classification), the content of complaints (odor, smoke, noise, and certain health damage), and the frequency of complaints. Results: Among the workplaces examined, industry categories related to retail and service received the highest frequency of complaints related to noise. On the other hand, complaints of dust and odors were raised in higher frequency against manufacturing industries, indicating that air pollution was the main driver of such complaints. Most of the complaints regarding health effects from industries also contained other complaints, such as odor, noise, and dust. Our results indicate that environmental discomfort can lead to more serious health damage, and should be dealt with more seriously. Further management plans for mitigating discomforts such as noise are necessary. Conclusion: This study can be used as background data for identifying the policy priorities related to vulnerable areas polluted by industry and will contribute to improving the environmental health of residents in identified areas.
This study was conducted to identify the characteristics of PTO rattle noise of a direct engine-PTO driveline for agricultural tractors. In order to reduce production costs of agricultural tractors, a direct engine-PTO driveline was recently introduced to the tractors produced in Korea. This simplified drive line reduced a number of gears and counter shafts in previous one. However, it caused a severe rattle noise under an idle condition, which was perceived as intolerable by many tractor operators. PTO rattle noise was measured at two locations: one 3 em apart radially from the centerline of the PTO shaft and another 100 em apart backward from the PTO end and 160 em high from the ground. Characteristics of the rattle was analyzed using the data measured near the PTO shaft. It was found that the period of rattle noise was same as the explosion stroke of engine and its peak level was about 123 dB (A) with PTO engaged at an idle engine speed of 880 rpm. As the engine speed increased, the rattle noise decreased. The frequency band of the rattle was 0.5-2.0 kHz and the frequency of peak sound pressure was 1.4 kHz. When compared the rattle noise between the locally produced and imported tractors of the same type of PTO driveline, the former generated louder rattle noise than the imported one by 7 dB (A). It was suggested that the rattle noise of local tractors must be reduced at least by 7 dB (A) to meet the international level.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.25
no.3
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pp.141-149
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2015
In this study, there is an investigation about the sound quality of automotive horn that attached to luxury sedans. In order to define a questionnaire of horn sound quality the factor analysis is conducted. Ten automotive horns are selected for this research and ten passenger cars(nine is luxury sedan and one economy class car). Luxury is used for the questionnaire as an attribute for the sound quality of car horn. The interior noises for ten test cars are recorded and used for the subjective analysis of car horn sound. In the paper, new sound metric for the car horn sound is presented. The new sound metric is used for the objective sound index for the prediction of subjective sound quality of car horn.
Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.393-405
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2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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