소음지도는 환경소음의 영향을 예측하고 평가하기 위해 사용하고 있으며, 일반적으로 주거지역을 피해지역으로 산정하여 평가하고 있다. 그러나 주거지역의 소음영향 평가 시 철로와 일반도로가 같이 존재하는 지역의 경우 도로교통소음과 철도교통소음에 동시에 노출되게 된다. 이전 연구에서는 이를 각각의 소음원으로 평가하였기 때문에 실제로 주민들이 일상생활에서 겪는 소음 노출 정도가 저평가 되고 있어 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 통합소음지도를 이용하여 환경소음영향의 예측에 정확성을 높이고자 한다.본 연구의 대상지역은 철도소음을 대표할 수 있고 도로교통 소음이 혼재된 3지역을 선정하였으며 각 지역에서 예측을 위해 필요한 주요 영향인자를 측정하였다. 소음 예측의 신뢰도를 평가하기 위해 대상지역에서 소음의 영향이 클 것이라 생각한 지점을 선정하여 소음 측정을 실시하였고 주요 영향인자 측정과 동시간대에 실시하였다. 대상지역은 디지털 ...
소음지도는 환경소음의 영향을 예측하고 평가하기 위해 사용하고 있으며, 일반적으로 주거지역을 피해지역으로 산정하여 평가하고 있다. 그러나 주거지역의 소음영향 평가 시 철로와 일반도로가 같이 존재하는 지역의 경우 도로교통소음과 철도교통소음에 동시에 노출되게 된다. 이전 연구에서는 이를 각각의 소음원으로 평가하였기 때문에 실제로 주민들이 일상생활에서 겪는 소음 노출 정도가 저평가 되고 있어 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 통합소음지도를 이용하여 환경소음영향의 예측에 정확성을 높이고자 한다.본 연구의 대상지역은 철도소음을 대표할 수 있고 도로교통 소음이 혼재된 3지역을 선정하였으며 각 지역에서 예측을 위해 필요한 주요 영향인자를 측정하였다. 소음 예측의 신뢰도를 평가하기 위해 대상지역에서 소음의 영향이 클 것이라 생각한 지점을 선정하여 소음 측정을 실시하였고 주요 영향인자 측정과 동시간대에 실시하였다. 대상지역은 디지털 수치지도를 이용하여 3D로 구현하였다.철도소음 예측은 해외에서 널리 사용되고 국내에서도 연구가 활발히 진행 중인 RMR2002, Schall-03, CRN을 이용하였고 각 예측식별 분류기준에 국내 철도차량을 적용 하기 위해 소음지도를 이용한 예측을 통해 예측식별 철도차량을 선정하여 각 예측식의 예측결과를 비교하였다. 도로교통소음 예측은 이전 연구에서 검증된 예측식인 독일에서 개발된 RLS90 예측식을 이용하였다.대상지역의 소음 예측의 검증을 위해 도로교통소음지도와 철도교통소음지도 그리고 통합소음지도를 각 대상지역에서 작성하여 측정값과 비교하였다. 그 결과 통합소음지도를 작성하였을 경우 가장 정확한 예측이 되었으며 예측식은 독일에서 개발된 Schall-03을 이용하여 예측 하였을 때 측정값과 가장 근사한 결과를 나타내었다.
소음지도는 환경소음의 영향을 예측하고 평가하기 위해 사용하고 있으며, 일반적으로 주거지역을 피해지역으로 산정하여 평가하고 있다. 그러나 주거지역의 소음영향 평가 시 철로와 일반도로가 같이 존재하는 지역의 경우 도로교통소음과 철도교통소음에 동시에 노출되게 된다. 이전 연구에서는 이를 각각의 소음원으로 평가하였기 때문에 실제로 주민들이 일상생활에서 겪는 소음 노출 정도가 저평가 되고 있어 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 통합소음지도를 이용하여 환경소음영향의 예측에 정확성을 높이고자 한다.본 연구의 대상지역은 철도소음을 대표할 수 있고 도로교통 소음이 혼재된 3지역을 선정하였으며 각 지역에서 예측을 위해 필요한 주요 영향인자를 측정하였다. 소음 예측의 신뢰도를 평가하기 위해 대상지역에서 소음의 영향이 클 것이라 생각한 지점을 선정하여 소음 측정을 실시하였고 주요 영향인자 측정과 동시간대에 실시하였다. 대상지역은 디지털 수치지도를 이용하여 3D로 구현하였다.철도소음 예측은 해외에서 널리 사용되고 국내에서도 연구가 활발히 진행 중인 RMR2002, Schall-03, CRN을 이용하였고 각 예측식별 분류기준에 국내 철도차량을 적용 하기 위해 소음지도를 이용한 예측을 통해 예측식별 철도차량을 선정하여 각 예측식의 예측결과를 비교하였다. 도로교통소음 예측은 이전 연구에서 검증된 예측식인 독일에서 개발된 RLS90 예측식을 이용하였다.대상지역의 소음 예측의 검증을 위해 도로교통소음지도와 철도교통소음지도 그리고 통합소음지도를 각 대상지역에서 작성하여 측정값과 비교하였다. 그 결과 통합소음지도를 작성하였을 경우 가장 정확한 예측이 되었으며 예측식은 독일에서 개발된 Schall-03을 이용하여 예측 하였을 때 측정값과 가장 근사한 결과를 나타내었다.
Noise map means the presentation of data on an existing or predicted noise situation particularly based on residential area. But, there is problem that evaluate effect of correct railroad noise by surrounding road noise when evaluate railroad noise effect of residential area. If predict using one no...
Noise map means the presentation of data on an existing or predicted noise situation particularly based on residential area. But, there is problem that evaluate effect of correct railroad noise by surrounding road noise when evaluate railroad noise effect of residential area. If predict using one noise source, each noise source's effect of road and railroad is evaluated low in near area.Accordingly this paper examines the problem solving regarding undervalued noise at residential area by combined noise map for better accuracy approaching. Three areas were selected for this study which can be the representative of railway noise, also measured the core factors for railway noise and road traffic noise prediction methods. For evaluating a prediction of noise, areas were selected which can be effected by noise, and also core factors were measured on the identical time.Comparison data were presented between predicted and measured. RMR2002, Schall-03 and CRN were applied to predict railway noise which is being studied in Korea, and to apply railroad cars which is being used in Korea on prediction method this study recommend a specific railroad car. To predict road traffic noise RLS90 is used where using in Germany.The noise map was composed by road traffic and railway and combined noise map at regional areas. Consequently combined noise map with schall-03 is the best suitable prediction method.
Noise map means the presentation of data on an existing or predicted noise situation particularly based on residential area. But, there is problem that evaluate effect of correct railroad noise by surrounding road noise when evaluate railroad noise effect of residential area. If predict using one noise source, each noise source's effect of road and railroad is evaluated low in near area.Accordingly this paper examines the problem solving regarding undervalued noise at residential area by combined noise map for better accuracy approaching. Three areas were selected for this study which can be the representative of railway noise, also measured the core factors for railway noise and road traffic noise prediction methods. For evaluating a prediction of noise, areas were selected which can be effected by noise, and also core factors were measured on the identical time.Comparison data were presented between predicted and measured. RMR2002, Schall-03 and CRN were applied to predict railway noise which is being studied in Korea, and to apply railroad cars which is being used in Korea on prediction method this study recommend a specific railroad car. To predict road traffic noise RLS90 is used where using in Germany.The noise map was composed by road traffic and railway and combined noise map at regional areas. Consequently combined noise map with schall-03 is the best suitable prediction method.
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