Noise mapping is performed in the city of Cheongju which has 626,614 inhabitants on a $153.41km^2$ area. This city has 71,387 buildings and 969,274m roads. Many database sets like information of roads, topography and buildings are required for making the noise map of large area. These database sets are provided by the various departments of the regional administration in Cheongju city. Using the given database sets, 3-dimensional model of topography and buildings are made to consider the multi-reflections and diffractions. A predicted noise level is compared with measured noise level of the road traffic noise. As the tool of management and decision of urban noise policy, noise map is combined into the map of land use to make the conflict noise map. This conflict noise map is useful to assess the present urban noise and to make the better life in complicated urban life.
The increase in logistics and the emergence of high speed vehicles are aggravating the noise problem, and disturbing large numbers of people. Therefore, growing attention is being paid to the creation and utilization of a noise map in order to grasp and predict the influence of noise, and to establish a policy that effectively reduces noise. However, so far there has been little progress in developing a predictive formula for railway noise, and a noise prediction program suitable for the domestic environment. Therefore, there is a need for a method to apply the overseas prediction formula to domestic railway vehicles. This study evaluated the prediction method, the result of which is similar to that of a real measurement, using a noise map. It also employed a commercial software program, SoundPlan, to predict noise.
Noise map is drawn up under launch environment through analyzing jet noise of guided weapon in this research. This has an important significance in terms of having an opportunity to look at influence of noise which is caused by guided weapon in the surrounding environment. In this paper, the magnitude of jet noise that was measured by using microphone and the result of numerical analysis that was gained by using ENPro which is environment noise prediction program are shown. At this point estimation of noise source was based on ISO 9613. Finally noise map derived from results mentioned above will become useful material when setting safety guide for protecting hearing loss of operator of weapon system in the future.
The purpose of this study is to suggest efficient methods for estimating population exposed to noises by analyzing differences of population exposed to noises estimated by each method through comparing exposed population estimated by utilizing existing methods and those estimated by using census output areas reflecting the actual population information of each address. For population exposed to noises, the error of exposed population estimated by using the per capita living space turned out to be the biggest, and other estimation methods had no significant difference. For population exposed to excess noises, as a result of analyzing population estimated by each method based on census output areas, the error of the method using a grid noise map turned out to be the biggest. For the method to estimate population exposed to noises by using a noise map, the estimation methods using census output areas and total ground area are considered to be more rational than the grid noise map estimation method or the method to estimate the living space per capita.
본 연구는 아마존 AWS를 이용해 클라우드 컴퓨팅 기반의 실시간 환경소음 지도를 제공하는 방법 제시를 목적으로 한다. 우선, 환경 소음정보를 취득하기 위해 안드로이드 앱을 개발하여 인하공업전문대학 캠퍼스의 소음레벨, 위치, 측정시간에 데이터를 수집하였다. 소음 측정정보는 AWS 클라우드로 전송되어 관리되며, 아마존 퀵사이트를 통해 수집된 소음정보를 차트와 지도로 시각화 하였다. 마지막으로 환경 소음분포 현황을 사용자들이 검색하기 위해 웹 기반 소음 등고선도와 건물에 매핑된 결과를 구글 지도로 제공하였다. 본 연구에서 제시된 소음지도는 실시간 데이터로 제작되어 소음 현황과 저감 대책 마련에 도움을 줄 수 있을 것이라고 판단된다.
Recently, noise map is used widely by synthetic estimation method for noise reduction. For correct manufacture of noise map, selection of suitable noise prediction method is important. This study compares XPS31-133 with CRTN, RLS90 which are widely used by foreign commercial noise maps.
This study proposes an analysis model to simulate a noise map and estimate noise distribution for a location and its surroundings of a power plant. The noise map analysis was executed by using ENPro that is a commercial program for environmental noise prediction. Experimental evaluation for the proposed analysis model was carried out by comparing the results from noise analysis and measurement at several major points of the power plant and residential areas.
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.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
The noise map can be applied to predict the effect of noise and establish the noise reduction measure. But the predicted value in the noise map can vary depending on the input variables. Thus, we surveyed the several prediction models and analyzed the changes corresponding to the variables for obtaining the coherency and accuracy of prediction results. As a result, we know that the Schall03 and CRN model can be applied to predict the railway noise in Korea and the correction value, such as bridges correction, multiple reflection correction, curve correction must be used for reflecting the condition of the prediction site. Also, we know that the prediction guideline is an essential prerequisite in order to obtain the unified and accurate predicted value for railway noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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