• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 추계학술대회논문집
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• pp.187-192
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• 2006

The effect where the multiple sound arrest ing goes mad to the human being does the zone. From like that cotton, this dissertation the both sides flag executed the research regarding a sound arresting reduction in the object in one example. It compared the piping structure which generally is space-time and a specific piping structure and it tested and research and the modeling regarding a sound arresting reduction the simulation which leads and it executed result and comparison of existing it analyzed. The duplication where the reduction effect is bigger the result general VG2 piping structure than escape it did with the fact that it appears the large effect the piping structure which it connects. Also, the straight pipe effect of multiple sound arresting could not go mad with the fact that.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 추계학술대회논문집
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• pp.11-16
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• 2006

It appraises that use an indoor noise standard, a NC value which is a noise appraisal, a dB(A) value, a N value in foreign country because it doesn't yet ready an appraisal standard in domestic. Also, It appraises that the supply and drainage noise which could change water supply pressure, $4kg/cm^2,\;3kg/cm^2,\;2kg/cm^2,\;1.5kg/cm^2,\;1kg/cm^2$, bring about a noise and inquires how does noise level indicates according to each instruments. In case of a water supply pressure standard, $3kg/cm^2$, a C-605is $3{\sim}5dB(A)$ lower than another instruments in directly overhead stories. It appears that all of them is similar to level in directly under level except c-407(2)Analyzed the NC value, c-605is the lowest level, NC-50, of a water supply pressure, $4.0kg/cm^2$, c-407 is the highest level, NC-55.(3) In case of N value, which is one of water supply methods in Japan, it is the lowest level, N-55, of a water supply pressure, $4.0kg/cm^2$ same as NC value and C-407is the highest level, N-60.(4) In case of water supply that is likely to noise level, It appears 6dB(A) level gap each instruments, and C-605 is the lowest level, 63.9dB(A).

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.603-616
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• 2023

본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 L_eq와 L_max값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 L_eq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 L_eq평가지수의 경우 9개, L_max 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 L_eq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.