급속한 산업발달과 인구밀집으로 인하여 대부분의 주거지역에서 소음으로 인한 민원이 발생하고 있다. 그러나 이를 파악하고 관리하기 위한 방법은 소음 측정망을 이용한 극히 일부분의 소음데이터만이 제공되어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 최근 국내외 여러 분야에서 실용화되고 있는 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 지역소음지도 및 도로교통소음지도를 제작하여 소음저감대책수립의 기초 자료로 활용하고자 한다. 두 가지의 소음지도는 넓은 범위에서 보면 모두 환경소음지도에 해당되며 GIS 프로그램을 이용하는 공통점이 있다. 그러나 지역소음지도는 도시의 소음을 광범위한 지역에서 측정하여 GIS와 연결시켜 제작한 소음지도인 반면, 도로교통소음지도는 주요간선도로의 교통정보를 이용하여 도로변에서의 소음을 예측하여 소음지도를 작성한 것이다. 지도제작은 관심지역의 소음측정, 교통량조사, 도로현황조사를 수행하여 지리정보와 데이터베이스를 형성하였으며, 이를 GIS분석 소프트웨어인 ArcGIS와 소음해석 상용프로그램인 RoadNoise 2000을 이용하여 소음지도를 제작하였다. 지역소음지도의 경우, ...
급속한 산업발달과 인구밀집으로 인하여 대부분의 주거지역에서 소음으로 인한 민원이 발생하고 있다. 그러나 이를 파악하고 관리하기 위한 방법은 소음 측정망을 이용한 극히 일부분의 소음데이터만이 제공되어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 최근 국내외 여러 분야에서 실용화되고 있는 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 지역소음지도 및 도로교통소음지도를 제작하여 소음저감대책수립의 기초 자료로 활용하고자 한다. 두 가지의 소음지도는 넓은 범위에서 보면 모두 환경소음지도에 해당되며 GIS 프로그램을 이용하는 공통점이 있다. 그러나 지역소음지도는 도시의 소음을 광범위한 지역에서 측정하여 GIS와 연결시켜 제작한 소음지도인 반면, 도로교통소음지도는 주요간선도로의 교통정보를 이용하여 도로변에서의 소음을 예측하여 소음지도를 작성한 것이다. 지도제작은 관심지역의 소음측정, 교통량조사, 도로현황조사를 수행하여 지리정보와 데이터베이스를 형성하였으며, 이를 GIS분석 소프트웨어인 ArcGIS와 소음해석 상용프로그램인 RoadNoise 2000을 이용하여 소음지도를 제작하였다. 지역소음지도의 경우, Spline, Kriging, IDW보간법을 비교한 결과 소음을 표현하기에 IDW보간이 적절하였으며, optimal power의 증가는 예측에러를 발생하여 정확도가 떨어졌다. 도로교통소음지도의 경우, 도로교통소음 예측식인 CRTN(Calculation of Road Traffic Noise)을 이용하였으며, 동일 조건하에서 교통량이 소음도 예측에 주요영향인자임을 확인하였다. 또한 지도출력 방법을 비교한 결과, 5dB steps map이 소음규제기준과의 비교할 때 시각적 분별력이 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 소음기준을 만족하는 지역과 만족하지 못하는 지역의 경계를 나타내기 위해 Over-ride value map를 제작하였으며, 값이 작아질수록 분포지역이 넓어짐을 보였다. 도로교통소음지도에 나타난 예측소음도와 실제 도로교통 소음 측정값의 비교결과 유사한 결과를 보였다.
급속한 산업발달과 인구밀집으로 인하여 대부분의 주거지역에서 소음으로 인한 민원이 발생하고 있다. 그러나 이를 파악하고 관리하기 위한 방법은 소음 측정망을 이용한 극히 일부분의 소음데이터만이 제공되어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 최근 국내외 여러 분야에서 실용화되고 있는 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 지역소음지도 및 도로교통소음지도를 제작하여 소음저감대책수립의 기초 자료로 활용하고자 한다. 두 가지의 소음지도는 넓은 범위에서 보면 모두 환경소음지도에 해당되며 GIS 프로그램을 이용하는 공통점이 있다. 그러나 지역소음지도는 도시의 소음을 광범위한 지역에서 측정하여 GIS와 연결시켜 제작한 소음지도인 반면, 도로교통소음지도는 주요간선도로의 교통정보를 이용하여 도로변에서의 소음을 예측하여 소음지도를 작성한 것이다. 지도제작은 관심지역의 소음측정, 교통량조사, 도로현황조사를 수행하여 지리정보와 데이터베이스를 형성하였으며, 이를 GIS분석 소프트웨어인 ArcGIS와 소음해석 상용프로그램인 RoadNoise 2000을 이용하여 소음지도를 제작하였다. 지역소음지도의 경우, Spline, Kriging, IDW보간법을 비교한 결과 소음을 표현하기에 IDW보간이 적절하였으며, optimal power의 증가는 예측에러를 발생하여 정확도가 떨어졌다. 도로교통소음지도의 경우, 도로교통소음 예측식인 CRTN(Calculation of Road Traffic Noise)을 이용하였으며, 동일 조건하에서 교통량이 소음도 예측에 주요영향인자임을 확인하였다. 또한 지도출력 방법을 비교한 결과, 5dB steps map이 소음규제기준과의 비교할 때 시각적 분별력이 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 소음기준을 만족하는 지역과 만족하지 못하는 지역의 경계를 나타내기 위해 Over-ride value map를 제작하였으며, 값이 작아질수록 분포지역이 넓어짐을 보였다. 도로교통소음지도에 나타난 예측소음도와 실제 도로교통 소음 측정값의 비교결과 유사한 결과를 보였다.
Noise mapping has become an important tool for the assessment and reduction of noise in cities. Not only noise loads on dwellings and noise annoyance have to be assessed, but also noise maps covering the whole area, including silent areas, are useful. In this study, two kinds of environmental noise ...
Noise mapping has become an important tool for the assessment and reduction of noise in cities. Not only noise loads on dwellings and noise annoyance have to be assessed, but also noise maps covering the whole area, including silent areas, are useful. In this study, two kinds of environmental noise map, local of noise maps and road traffic noise maps of Wonju city were produced using a GIS(Geographic Information System). Local noise map incorporate large bodies of measured noise levels in the whole areas of Wonju city. All data processing are performed with GIS software Arc view 3.1 and ArcGIS 8.1 On the other hand, road traffic noise map requires the traffic informations such as number of vehicles, speed, etc. It is produced by the integration of road noise mapping software Roadnoise 2000 and GIS software ArcGIS 8.1. For the local noise map, by evaluating various interpolation method of the spatial analysis, it was concluded that the IDW(Inverse Distance Weighted) method gave the best results and the increase of optimal power made prediction error. For the road traffic noise map, the CRTN(Calculation of Road Traffic Noise) which was developed by HMSO in U.K, was employed. Results show that the traffic volume is important factor in noise prediction.
Noise mapping has become an important tool for the assessment and reduction of noise in cities. Not only noise loads on dwellings and noise annoyance have to be assessed, but also noise maps covering the whole area, including silent areas, are useful. In this study, two kinds of environmental noise map, local of noise maps and road traffic noise maps of Wonju city were produced using a GIS(Geographic Information System). Local noise map incorporate large bodies of measured noise levels in the whole areas of Wonju city. All data processing are performed with GIS software Arc view 3.1 and ArcGIS 8.1 On the other hand, road traffic noise map requires the traffic informations such as number of vehicles, speed, etc. It is produced by the integration of road noise mapping software Roadnoise 2000 and GIS software ArcGIS 8.1. For the local noise map, by evaluating various interpolation method of the spatial analysis, it was concluded that the IDW(Inverse Distance Weighted) method gave the best results and the increase of optimal power made prediction error. For the road traffic noise map, the CRTN(Calculation of Road Traffic Noise) which was developed by HMSO in U.K, was employed. Results show that the traffic volume is important factor in noise prediction.
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