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표제지

목차

요약 5

I. 서론 12

1. 연구배경 및 목적 12

2. 도로교통소음 예측모델에 관련된 기존 연구 16

가. Pass-by Noise 예측 연구 16

나. NCPX Noise 예측 연구 18

다. Pass-by계측과 NCPX계측을 통한 예측 연구 19

II. 기본음향이론 24

1. 음파(Sound Wave) 24

2. 음압(Sound Pressure), 음의세기(Sound Intensity) 및 음향파워(Sound Power) 26

3. 백색잡음(White Noise)과 적색잡음(Pink Noise) 29

4. 음의 지향성 30

5. 음의 전달에 의한 감쇠 31

6. 다양한 음향 효과 37

III. 도로교통소음 탐사 방법 38

1. DSLM(Digital Sound Level Meter) Method 39

2. Pass-by Method 41

3. NCPX(Noble Close Proximity) Method 44

IV. 소음관련법규 47

1. '환경기준'의 명시 48

2. '생활소음규제기준'의 명시 50

3. '도로교통소음한도기준'의 명시 53

4. '자동차의 소음 허용기준'의 명시 55

5. 도로소음지수(TNI, Traffic Noise Index) 60

V. 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing) 및 소음관련 분석이론 61

1. 일반 소음계의 음향 전달 구성 61

2. 디지털신호처리(Digital Signal Processing) 67

가. 푸리에급수(Fourier Series) 67

나. 이산/고속푸리에변환(DFT/FFT, Discrete/Fast Fourier Transform) 70

다. 일정밴드폭(CPB, Constant Percentage Bandwidth) 분석 76

VI. 예측 및 최적화 알고리즘(Predictive/Optimization Algorithm) 77

1. 회귀 분석(Regression Analysis) 79

2. 칼만필터 알고리즘(Kalman Filter Algorithm) 82

가. 이동평균과 저주파통과필터 82

나. 칼만필터 알고리즘 84

다. 확장형 칼만필터 알고리즘 88

3. 하모니 검색 알고리즘(Harmony Search Algorithm) 91

VII. 도로교통소음 현장 측정 94

1. 경기도 포천시 도로 현장 95

2. 경기도 여주시 시험도로 현장 98

3. 측정 결과 101

VIII. 예측 모델의 적용 110

IX. Pass-by예측을 위한 음향의 전달 상쇄 143

X. 결론 159

참고문헌 162

Abstract 167

표목차

Table 1. Atmospheric attenuation coefficient 20

Table 2. Determination of Attenuation 22

Table 3. Attenuation along Frequencies for Ground Effect 36

Table 4. Environmental Quality Standard for Noise 49

Table 5. Corrections for adjusting the background noise 51

Table 6. Life Noise Regulation Standard 52

Table 7. Transportation Noise Limit Standard 54

Table 8. Definitions for Vehicle types (prior to 2000) 56

Table 9. Definitions for Vehicle types (after 2000) 57

Table 10. Effluent Quality Standard for Vehicle Noise (prior to 2000) 59

Table 11. Effluent Quality Standard for Vehicle Noise (after 2000) 59

Table 12. Properties for KS Weighting Network 65

Table 13. Theorem for Fourier Transform 73

Table 14. Bandwidth for 1/3 Octave Band 76

Table 15. Result of RMSE, R², Determination Variable... 111

Table 16. Measurement Noise of NCPX Measurement 112

Table 17. Result of Error Covariance 113

Table 18. Results of HSA for determination of HMCR and PAR 119

Table 19. Results of HSA for determination of adequate Function 123

Table 20. Determination of unknown regression coefficients using HSA 128

Table 21. Error results using HSA 129

Table 22. Analytical Results of Predicted SPL regarding frequencies 160

그림목차

Figure 1. Human Migration to and from Seoul Metropolitan City 12

Figure 2. Number of Vehicle per family 13

Figure 3. Three distinct regions for determination of ground attenuation 20

Figure 4. Distance attenuation for Surface Source 33

Figure 5. Digital Sound Level Meter 39

Figure 6. General Pass-by Measurement 41

Figure 7. Flexible Array Pass-by Method 42

Figure 8. CPX Measurement 44

Figure 9. Microphone for NCPX Measurement 46

Figure 10. Block Diagram for Microphone 61

Figure 11. Equal Loudness Curve 63

Figure 12. Relative Response for A, B, C weighting 64

Figure 13. Flow Chart for EKF Algorithm 90

Figure 14. Harmony Search Algorithm Flowchart 93

Figure 15. Measurement Site Location for Road Noise(Po-cheon, Gyeonggi) 95

Figure 16. Vehicle Types for Noise Measurement(Po-cheon, Gyeonggi) 95

Figure 17. Measurement Site for Road Noise(Po-cheon, Gyeonggi) 96

Figure 18. Installment of Surface Microphone 96

Figure 19. Location for Microphones(Po-cheon, Gyeonggi) 97

Figure 20. Measurement Site Location for Road Noise(Yeoju, Gyeonggi) 99

Figure 21. Vehicle Types for Noise Measurement(in Yeoju, Gyeonggi) 99

Figure 22. Measurement Site for Road Noise(Yeoju, Gyeonggi) 99

Figure 23. Installment of Microphone 100

Figure 24. Location for Microphones(Yeoju, Gyeonggi) 100

Figure 25. NCPX method(Asphalt/Bus) 102

Figure 26. NCPX method(Concrete/Bus) 103

Figure 27. NCPX method(Asphalt/Car) 104

Figure 28. NCPX method(Concrete/Car) 105

Figure 29. NCPX method(Asphalt/Dump) 106

Figure 30. NCPX method(Concrete/Dump) 107

Figure 31. NCPX method(Asphalt/Starex) 108

Figure 32. NCPX method(Concrete/Starex) 109

Figure 33. Prediction of Sound Pressure Level by Using EKF 115

Figure 34. Error Reduction regarding... 118

Figure 35. Results for HAS regarding the multipliers 123

Figure 36. Harmony Search Algorithm Result... 125

Figure 37. Harmony Search Algorithm Result... 125

Figure 38. Harmony Search Algorithm Result... 125

Figure 39. Harmony Search Algorithm Result... 125

Figure 40. Harmony Search Algorithm Result... 126

Figure 41. Harmony Search Algorithm Result... 126

Figure 42. Harmony Search Algorithm Result... 126

Figure 43. Harmony Search Algorithm Result... 126

Figure 44. Harmony Search Algorithm Result... 127

Figure 45. Harmony Search Algorithm Result... 127

Figure 46. Harmony Search Algorithm Result... 127

Figure 47. Harmony Search Algorithm Result... 127

Figure 48. Comparison between Prediction and Measurement for... 131

Figure 49. Comparison between Prediction and Measurement for... 132

Figure 50. Comparison between Prediction and Measurement for... 133

Figure 51. Comparison between Prediction and Measurement for... 134

Figure 52. Comparison between Prediction and Measurement for... 135

Figure 53. Comparison between Prediction and Measurement for... 136

Figure 54. Comparison between Prediction and Measurement for... 137

Figure 55. Comparison between Prediction and Measurement for... 138

Figure 56. Comparison between Prediction and Measurement for... 139

Figure 57. Comparison between Prediction and Measurement for... 140

Figure 58. Comparison between Prediction and Measurement for... 141

Figure 59. Comparison between Prediction and Measurement for... 142

Figure 60. Sound Reduction Factor regarding Temp... 143

Figure 61. Correlation Coefficient related to Frequencies 146

Figure 62. Prediction and Measurement at Receiving Point... 147

Figure 63. Prediction and Measurement at Receiving Point... 148

Figure 64. Prediction and Measurement at Receiving Point... 149

Figure 65. Prediction and Measurement at Receiving Point... 150

Figure 66. Prediction and Measurement at Receiving... 151

Figure 67. Prediction and Measurement at Receiving... 152

Figure 68. Prediction and Measurement at Receiving... 153

Figure 69. Prediction and Measurement at Receiving... 154

Figure 70. Prediction and Measurement at Receiving... 155

Figure 71. Prediction and Measurement at Receiving... 156

Figure 72. Prediction and Measurement at Receiving... 157

Figure 73. Prediction and Measurement at Receiving... 158

초록보기

최근 각 국의 발전된 도시지역으로 인구가 집중되는 '도심지 인구 집중화 현상(Population Concentration Phenomenon from Metropolitan Cities)' 과 한 가구에서 여러 개의 차량을 보유하는 '개인소유 차량 증가 현상(Increasing Phenomenon of Private Car Owners)' 등으로 인하여, 전 세계적으로 도심지에서 발생하는 소음관련 민원 문제가 대두되고 있는 상황이다. '도심지 인구 집중화 현상' 면에 볼 때 우리나라에서 해마다 수도권지역에 속하는 서울특별시로 전입하는 인구수가 증가하고 있는 추세이다. 이와 관련하여, 도심지의 인구가 집중되고 차량이 증가함에 따라 실제 서울시에서 2006년에 12,213건의 도로교통 소음 관련 민원이 접수된 반면, 2010년에 23,396건으로 2006년에 비하여 2배가량 증가하는 등 이에 대한 심각성이 특히 부각되었다. 특히, 서울시의 자동차전용도로 근처에 인구가 밀집된 지역의 경우 도로교통 소음에 매우 취약하다. 예를 들어, 성동구 성수동 내의 동부순환로부터 마포구 성산대교까지 이어지는 내부순환도로의 경우, 서울시 내의 다른 자동차 전용도로보다 주변에 더 많은 주거지역이 존재하기 때문에 이러한 문제가 더욱 부각될 수 있다. 또한 자동차 전용도로 외의 일반도로 역시 주변에 다수의 주거지역을 수반하기 때문에 서울시 내의 도로와 주거지역의 위치 상 교통소음의 문제가 발생할 수 밖에 없다.

소음은 인간에게 생리적으로 영향을 미칠 수 있는데 인간은 소음에 접하게 되면, 혈압이 증가, 맥박 증가, 말초혈관수축으로 인한 자율신경계에서 변화가 발생한다. 또한 호흡이 증가하면서 호흡깊이가 감소, 혈당도 상승, 백혈구의 수 증가, 혈중 아드레날린이 증가하여 불안, 두통, 불면, 기억력 감퇴 등의 현상을 나타날 수 있고, 타액의 분비량 증가, 위산도 저하, 위 수축 운동 감소 등의 위장 기능을 저하시킨다. 소음은 생리적인 영향 뿐만 아니라 인간의 학습 및 작업능률에도 영향을 미치는데, 고주파역 소음은 저주파역 소음보다 작업방해도가 크며, 소음은 작업의 총 작업량을 저감시키기보다 작업의 집중도와 정밀도를 저하시키는 것으로 알려져 있다. 소음공해의 특징은 듣는 사람에 따라 주관적이고, 감각 공해이며, 불평의 대부분이 정신, 심리적인 것이기 때문에 각 개인이나 상황에 따라 그 피해 규모가 다르다. 또한 피해규모는 피해자와 가해자간의 이해관계에 의해서도 영향을 받는다.

이러한 도로교통소음을 제어하기 위한 방법으로 음향을 반사, 굴절, 흡음 또는 회절을 발생시키는 이론을 적용한 방음벽이나 방음터널을 설치하는 방법, 교통과 표면에서 발생하는 마찰음을 저감시키기 위해 저소음포장으로 시공하는 방법, 제한속도를 규제하는 방법, 주파수 별 음향의 파워레벨에 일치하도록 중첩의 이론을 적용시키는 ANC(Active Noise Cancellation) 기법 등 다양한 대책을 수립하고 있다.

이와 관련하여 본 연구에서는 도심지 내에서 발생하는 도로교통소음을 제어하기 위한 목적의 일환으로, ANC기법이나 방음터널 및 벽의 설계에 이용될 수 있는 주파수 별 음향 파워의 예측모델을 개발하였다.

도로교통소음의 주파수 별 음향 특성은 크게 DSLM(Digital Sound Level Meter)방법, NCPX(Noble Close Proximity), Pass-by 방법이 존재한다. 이 중, DSLM은 소음계를 사용하는 매우 기본적인 방법으로 주파수 별 음향특성을 파악하는 데 어려움을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 NCPX계측방법과 Pass-by계측 방법을 기본 실험법으로 결정하였다. 이 두 가지 계측방법의 활용은 음향을 측정하는 것에 있어서 서로 다른 이점을 취하기 위함이다. 다시 말해, NCPX계측 방법은 타이어와 노면의 마찰에 의해 발생하는 음을 보다 정확히 근접위치에서 측정할 수 있는 반면, Pass-by계측 방법은 교통과 도로에서 발생하는 음향의 진행에 따른 상쇄효과를 고려한 실제 수음자의 수반 음향을 측정하는 것이 가능하다.

이와 관련하여 본 연구에서는 NCPX계측 방법을 이용하여 예측된 도로교통 소음을 이용하여 수음점 근처의 음향을 예측하는 모델을 개발하고자 한다. 예측하는 과정에서 확장형 칼만필터 알고리즘(Extended Kalman Filter Algorithm)을 이용하여 도로마찰 음향을 예측하고, 이를 이용하여 다시 조화검색 알고리즘(Harmony Search Algorithm)으로 수음점 근처의 음향을 예측하였다.

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