포장노면과 타이어간의 마찰음 분석을 통한 교통소음예측 소프트웨어 개발 Software Development of the Traffic Noise Prediction Based on the Frictional Interaction between Pavement Surface and Tire원문보기
고속도로 이용차량의 증가와 함께 차량의 대형화와 고속화로 인해 고속도로 교통 소음레벨이 높아지고 있으며 저소음 포장노면 및 방음시설 설치 요청도 급격하게 증가하고 있다. 따라서 고속도로 교통소음으로 인한 민원예방과 함께 효율적이고 경제적인 소음저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 소음 예측 기술 마련이 필요하다. 본 연구에서는 시험도로에 포설된 다양한 포장노면에 대해서 CPX(Close Proximity Test) 및 Pass-by 소음 계측 방법을 혼용한 소음 계측 데이터를 이용하였고 차종별 단독 주행 시험을 실시하여 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식이 마련된 데이터를 이용하였다. 아울러, 상기 산정식의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교 평가하였다. 최종적으로 3차원 GUI 기능을 지원하는 도로교통 소음 예측 프로그램 KRON(Korea Road Noise)을 개발하였다. 이와 더불어 각 포장형태별 및 차종별에 따른 소음특성을 분석하였다.
고속도로 이용차량의 증가와 함께 차량의 대형화와 고속화로 인해 고속도로 교통 소음레벨이 높아지고 있으며 저소음 포장노면 및 방음시설 설치 요청도 급격하게 증가하고 있다. 따라서 고속도로 교통소음으로 인한 민원예방과 함께 효율적이고 경제적인 소음저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 소음 예측 기술 마련이 필요하다. 본 연구에서는 시험도로에 포설된 다양한 포장노면에 대해서 CPX(Close Proximity Test) 및 Pass-by 소음 계측 방법을 혼용한 소음 계측 데이터를 이용하였고 차종별 단독 주행 시험을 실시하여 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식이 마련된 데이터를 이용하였다. 아울러, 상기 산정식의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교 평가하였다. 최종적으로 3차원 GUI 기능을 지원하는 도로교통 소음 예측 프로그램 KRON(Korea Road Noise)을 개발하였다. 이와 더불어 각 포장형태별 및 차종별에 따른 소음특성을 분석하였다.
Domestic economic development, industrialization, and urbanization have brought along not only increased highway traffic but also elevated traffic noise levels. Thus, it is necessary to accurately predict the traffic noise levels in order to address the public demand of alleviating the noise levels ...
Domestic economic development, industrialization, and urbanization have brought along not only increased highway traffic but also elevated traffic noise levels. Thus, it is necessary to accurately predict the traffic noise levels in order to address the public demand of alleviating the noise levels in urban areas. In this study, the method of evaluating the sound power level of road traffic was investigated in terms of considering the types of road surface and vehicle, based on previous researches. Regarding CPX (Close Proximity Test) and Pass-by test, the measured noise data of Test Road of Korea Highway Corporation were utilized in order to construct the database of sound power levels of various vehicles. Specifically, the 38 noise measurement and analysis in 1/1-octave band frequencies at 12 pre-selected sites were carried out, considering topography and road surface. Finally, the comparison study was conducted between predicted and measured data in terms of traffic noise. The traffic noise prediction was based on the KRON (Korea Road Noise) program, which was developed being equipped wit 3-dimensional GUI. In addition, the traffic noise characteristics were evaluated in terms of vehicle types and pavement surface conditions.
Domestic economic development, industrialization, and urbanization have brought along not only increased highway traffic but also elevated traffic noise levels. Thus, it is necessary to accurately predict the traffic noise levels in order to address the public demand of alleviating the noise levels in urban areas. In this study, the method of evaluating the sound power level of road traffic was investigated in terms of considering the types of road surface and vehicle, based on previous researches. Regarding CPX (Close Proximity Test) and Pass-by test, the measured noise data of Test Road of Korea Highway Corporation were utilized in order to construct the database of sound power levels of various vehicles. Specifically, the 38 noise measurement and analysis in 1/1-octave band frequencies at 12 pre-selected sites were carried out, considering topography and road surface. Finally, the comparison study was conducted between predicted and measured data in terms of traffic noise. The traffic noise prediction was based on the KRON (Korea Road Noise) program, which was developed being equipped wit 3-dimensional GUI. In addition, the traffic noise characteristics were evaluated in terms of vehicle types and pavement surface conditions.
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문제 정의
기존 연구(Bennert et al., 2005; Kuemmal et al., 1996; McNerney et al., 1998)의 타이어와 노면의 마찰음에 국한하지 않고 본 연구를 통해서는 다양한 아스팔트 및 콘크리트 포장 종류와 더불어 특히 콘크리트 포장의 타이닝 방법 등에 따른 소음 발생 특성을 반영하여 복잡한 지형·지물이 있는 지역에 대한 소음 예측 및 방음벽 설계에 적용하기 위한 프로그램을 개발하였다.
본 연구에서는 시험도로의 다양한 노면에서 차량 단독 주행 시험을 실시하여 노면 및 차량별 음향파워레벨 산정식을 개발하고 이를 토대로 정밀하고 효율적인 소음 예측 방법을 제시하고자 한다. 세부 논문 내용은 다음과 같다.
소음계측 관련 구성장비에 대해서 언급하였으며 이와 관련하여 계측위치 및 계측방법에 대해서도 논하였다. 포장노면과 관련해서는 포장의 표면종류에 따른 소음평가 및 발생 소음도 평가를 수행하였다.
제안 방법
계측 시에는 계측 장비 탑재 차량으로 인한 소음반사 효과와 차량 속도 계측으로 인한 고속도로 주행차량의 속도 감소를 방지하기 위해 그림 2에 예시한 바와 같이 마이크로폰 설치 지점으로부터 전방 30m~40m 지점에 운전자에게 최대한 은닉되는 지점에 차량 통행량 측정용 비디오카메라와 속도측정기를 설치하였다. 또한, 반대편 차선에서 주행하는 차량들의 교통량 정보는 안전한 이동통로를 통하여 반대편으로 이동 후 계측 대상 주행 방향과 동시에 측정하였다.
고속도로 포장노면의 경우, Cho 및 Mun(2008a, 2008b, 2008c)에 자세히 언급된 것처럼 시험도로에서 실시한 차량별 단독 주행 시험을 실시하여 음향파워레벨 산정식을 도출 하는 것을 원칙으로 하였고 단독 주행 시험이 용이치 않은 경우, 기준 노면에 대한 음향파워레벨 산정식과 함께 계측치 및 예측치와의 오차를 이용한 보정 계수를 도출하여 평가하였다. 이를 근거로 콘크리트 다이아몬드 그라인딩 노면과 아스팔트 배수성 포장(혹은 저소음 포장) 노면에 대한 보정 계수를 평가하여 각각의 차종별 음향파워레벨 산정식을 도출하였다.
포장노면과 관련해서는 포장의 표면종류에 따른 소음평가 및 발생 소음도 평가를 수행하였다. 노면 및 차량 형태에 따른 소음평가도 역시 수행하였다. 마지막으로 맺는말의 결론으로 본 논문을 구성하였다.
도로교통 소음의 전달 감쇠에 영향을 미치는 온도, 습도, 풍향 및 풍속은 도로 주행 차량의 영향을 받지 않도록 노견에서 이격시켜 소음 계측과 동시에 5분 간격으로 측정하였다. 이때, 온도 및 습도의 경우는 2회 계측시간에 해당하는 30분 간의 평균값을 사용하였으며, 변동이 심한 풍향 및 풍속의 경우에는 빈도수가 가장 높은 대표 값을 사용하였다.
따라서 그림 4에 예시한 바와 같이 각 계측지점에서 15분 동안의 등가 소음도를 중심주파수 63Hz~8kHz 까지의 1/1 옥타브 밴드별로 계측·평가하였으며, 자료 보관을 위하여 실시간 신호를 파일 형태로 저장하였다.
한편, 본 측정에서 선정한 고속도로 소음계측 지점 중, 콘크리트 다이아몬드 그라인딩 노면 및 아스팔트 배수성 포장 노면에 대해서는 시험도로에 해당 노면이 존재하지 않아 별도의 단독 차량 주행 실험을 실시하지 못하였다. 따라서 다이아몬드 그라인딩 및 배수성 포장 노면에 대한 음향파워레벨 산정식은 해당 노면에 대한 고속도로의 계측치와 함께 콘크리트 및 아스팔트 기준 노면에 해당되는 횡타이닝 30mm 및 일반 밀입도 노면에 대한 식을 이용하여 수정 및 보완하였다.
KRON 프로그램에서 사용되는 차종분류는 다음과 같이 4개의 그룹으로 하였다. 따라서 본 장에서는 차종에 따른 포장 노면과 타이어간의 마찰음을 속도의 변수로 하여 분석하고자 한다. 즉, 다양한 차량종류를 고려하기 위해 다음과 같은 그룹으로 차량소음특성을 고려하였고 분류는 대형차량, 중차량, 소형트럭 + 버스 + 경차량, 승용차로 하였다.
따라서, 상기 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교·평가하였다.
한편, 차량 속도 및 발생 소음도에 대한 계측 오차를 최소화하기 위해서 정속 주행 상태가 유지되는 도로교통 상황에서만 계측을 실시하였으며, 차량 속도는 대상 차량이 속도 측정 장치가 설치된 지점으로부터 전방 70~100m 지점을 통과할 때 계측하였다. 또한, 각 차선 및 차종별 교통량은 그림 5에 나타낸 바와 같이 계측시간 동안 녹화된 비디오 분석을 통하여 평가하였으며, 차종 및 차선별 평균 주행 속도는 측정된 자료를 각각 평균하여 산정하였다.
복수 개의 단(stage)들의 조합으로 모델링 되는 방음벽은 각 단별로 높이, 투과손실 및 회전각을 정의하고, 각 단의 양면에 대한 흡음률을 달리 적용한다. 또한, 고속도로 인근의 건물들은 각 외벽에 대한 흡음률을 각각 지정할 수 있는 단일 직육면체 또는 이들의 조합으로 모델링을 한다.
계측 시에는 계측 장비 탑재 차량으로 인한 소음반사 효과와 차량 속도 계측으로 인한 고속도로 주행차량의 속도 감소를 방지하기 위해 그림 2에 예시한 바와 같이 마이크로폰 설치 지점으로부터 전방 30m~40m 지점에 운전자에게 최대한 은닉되는 지점에 차량 통행량 측정용 비디오카메라와 속도측정기를 설치하였다. 또한, 반대편 차선에서 주행하는 차량들의 교통량 정보는 안전한 이동통로를 통하여 반대편으로 이동 후 계측 대상 주행 방향과 동시에 측정하였다. 한편, 차량 속도 및 발생 소음도에 대한 계측 오차를 최소화하기 위해서 정속 주행 상태가 유지되는 도로교통 상황에서만 계측을 실시하였으며, 차량 속도는 대상 차량이 속도 측정 장치가 설치된 지점으로부터 전방 70~100m 지점을 통과할 때 계측하였다.
이때, 각 소음 계측 지점별로 소음 예측 모델을 구성하고 이를 통한 시뮬에이션 결과와 계측결과를 비교·검토하여 음향파워레벨 산정식을 검증하였다. 또한, 상기의 연구 결과를 토대로 다양한 노면에 대한 음향파워레벨 산정식을 이용했을 뿐만 아니라 3D GUI 기반의 정밀한 소음 예측이 가능한 소음 예측 프로그램과 방음벽 최적 설계 프로그램을 개발하였다.
본 논문에 살펴본 바와 같이 포장노면에 대해서 소음 계측 데이터 및 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정 방정식을 이용하여 소음예측 프로그램인 KRON을 개발하였다. 따라서, 상기 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 고속도로 12개 지점에 대한 총 38회의 소음 계측한 데이터를 이용하여 해당 지점에 대한 소음 예측 모델을 구성하여 측정값과 예측값을 비교·평가하였다.
본 연구에서 제시한 음향파워레벨 산정식에 대한 정확도 분석을 위하여 그림 10 및 그림 11에서 콘크리트 포장과 일반 아스팔트 포장의 예에서 보는 바와 같이 계측 지점별로 4가지 차종 분류 방안 및 KRON을 이용한 기준 마이크로폰 위치에서의 A-가중치 1/1 옥타브밴드별 및 총합 음압레벨에 대한 계측 및 예측 결과를 비교하여 나타내었다. 아울러, 계측값과 예측값의 오차 평균값과 표준편차도 함께 나타내었다.
2km 지점의 지형정보(그림 7)에 근거하여 KRON 프로그램의 모델링 결과를 보여주고 있다. 상기에서 언급한 방법으로 표 2에 제시된 총 10개의 구간에 대해서도 모델링을 수행하였다.
5m 높이에도 마이크로폰을 설치하였다. 설치가 완료된 마이크로폰은 마이크로폰 교정기를 이용하여 현장 교정을 실시하였다.
따라서 그림 4에 예시한 바와 같이 각 계측지점에서 15분 동안의 등가 소음도를 중심주파수 63Hz~8kHz 까지의 1/1 옥타브 밴드별로 계측·평가하였으며, 자료 보관을 위하여 실시간 신호를 파일 형태로 저장하였다. 이 때, 계측 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 각 지점별로 2회씩의 계측을 실시하였다.
이들 다이아몬드 그라인딩 및 아스팔트 배수성 포장의 노면들에 대한 음향파워레벨 산정식을 정립하기 위해서 기준 노면인 횡타이닝 30mm 및 일반 밀입도 노면에 대한 차종별 음향파워레벨 산정식과 함께 계측 당시의 차종·차선별 교통량 및 평균속도를 입력변수로 사용하고 고속도로 주변 지형·지물 등을 포함한 소음 예측 모델을 생성하여 소음예측프로그램인 KRON을 이용하여 결과물인 음향레벨을 구하였다.
이들의 구성요소 및 입력변수를 이용하여 표 2에서 보는 바와 같이 10개 구간에 대해 고속도로 현장에서 실측한 데이터와 KRON 프로그램을 이용한 예측 데이터와 비교하여 본소음예측 모델이 KRON 프로그램과 잘 연동되어 어느 정도 신뢰성이 있는 예측을 할 수 있는지 검증하였다.
이때, 각 소음 계측 지점별로 소음 예측 모델을 구성하고 이를 통한 시뮬에이션 결과와 계측결과를 비교·검토하여 음향파워레벨 산정식을 검증하였다.
이들 다이아몬드 그라인딩 및 아스팔트 배수성 포장의 노면들에 대한 음향파워레벨 산정식을 정립하기 위해서 기준 노면인 횡타이닝 30mm 및 일반 밀입도 노면에 대한 차종별 음향파워레벨 산정식과 함께 계측 당시의 차종·차선별 교통량 및 평균속도를 입력변수로 사용하고 고속도로 주변 지형·지물 등을 포함한 소음 예측 모델을 생성하여 소음예측프로그램인 KRON을 이용하여 결과물인 음향레벨을 구하였다. 이때, 편도 2차선 도로를 기준으로 1차선 노면 중심에서 수평거리 7.5m, 수직거리 1.2m 이격된 기준 마이크로폰에서의 소음 예측값은 실제 고속도로에서 계측한 결과와 1/1 옥타브 밴드별로 비교하였다.
고속도로 포장노면의 경우, Cho 및 Mun(2008a, 2008b, 2008c)에 자세히 언급된 것처럼 시험도로에서 실시한 차량별 단독 주행 시험을 실시하여 음향파워레벨 산정식을 도출 하는 것을 원칙으로 하였고 단독 주행 시험이 용이치 않은 경우, 기준 노면에 대한 음향파워레벨 산정식과 함께 계측치 및 예측치와의 오차를 이용한 보정 계수를 도출하여 평가하였다. 이를 근거로 콘크리트 다이아몬드 그라인딩 노면과 아스팔트 배수성 포장(혹은 저소음 포장) 노면에 대한 보정 계수를 평가하여 각각의 차종별 음향파워레벨 산정식을 도출하였다. 본 음향파워레벨 산정식은 특히 다음의 논문(Bloemhof, 1986; Cho and Mun, 2008a)에 근거해서 개발되었다.
따라서 본 장에서는 차종에 따른 포장 노면과 타이어간의 마찰음을 속도의 변수로 하여 분석하고자 한다. 즉, 다양한 차량종류를 고려하기 위해 다음과 같은 그룹으로 차량소음특성을 고려하였고 분류는 대형차량, 중차량, 소형트럭 + 버스 + 경차량, 승용차로 하였다. 여기서 + 표기는 포함시켜서 계산한다는 의미이다.
소음계측 관련 구성장비에 대해서 언급하였으며 이와 관련하여 계측위치 및 계측방법에 대해서도 논하였다. 포장노면과 관련해서는 포장의 표면종류에 따른 소음평가 및 발생 소음도 평가를 수행하였다. 노면 및 차량 형태에 따른 소음평가도 역시 수행하였다.
프로그램 검증을 위한 소음 현장계측을 실시한 지점의 지형 정보, 계측지점의 사진, 계측 위치, 온도·습도·풍향·풍속, 차선·차종별 교통량 및 평균주행속도 및 A-가중치 총합 음압레벨과 중심주파수 63Hz~8kHz까지의 1-옥타브 밴드별 음압레벨에 대한 각 지점별 데이터를 구축하였다.
또한, 반대편 차선에서 주행하는 차량들의 교통량 정보는 안전한 이동통로를 통하여 반대편으로 이동 후 계측 대상 주행 방향과 동시에 측정하였다. 한편, 차량 속도 및 발생 소음도에 대한 계측 오차를 최소화하기 위해서 정속 주행 상태가 유지되는 도로교통 상황에서만 계측을 실시하였으며, 차량 속도는 대상 차량이 속도 측정 장치가 설치된 지점으로부터 전방 70~100m 지점을 통과할 때 계측하였다. 또한, 각 차선 및 차종별 교통량은 그림 5에 나타낸 바와 같이 계측시간 동안 녹화된 비디오 분석을 통하여 평가하였으며, 차종 및 차선별 평균 주행 속도는 측정된 자료를 각각 평균하여 산정하였다.
대상 데이터
계측 대상 지점은 고속도로에 시공되어 있는 노면을 대상으로 6개의 콘크리트 포장구간과 4개의 아스팔트 포장구간으로 구성된 총 10개로 선정하였다. 지점별 구조 특성, 기준 통행 방향 및 특성, 현지에서 취득한 정보를 바탕으로 표 2에 나타내었다.
, 1998)의 타이어와 노면의 마찰음에 국한하지 않고 본 연구를 통해서는 다양한 아스팔트 및 콘크리트 포장 종류와 더불어 특히 콘크리트 포장의 타이닝 방법 등에 따른 소음 발생 특성을 반영하여 복잡한 지형·지물이 있는 지역에 대한 소음 예측 및 방음벽 설계에 적용하기 위한 프로그램을 개발하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 노면에 대한 차종별 음향파워레벨 산정식을 이용하였고 이의 정확성을 검증하기 위한 고속도로 소음 계측을 실시한 데이터를 이용하였다. 소음의 음향파워레벨과 관련된 기존 연구는 다음의 여러 논문(Cho and Mun, 2008a, 2008b, 2008c; Moir and Stevens, 1974; Mun and Geem, 2009)에서 볼 수 있다.
지점별 구조 특성, 기준 통행 방향 및 특성, 현지에서 취득한 정보를 바탕으로 표 2에 나타내었다. 본 측정은 2006년 6월 및 8월에 실시되었으며 측정시간은 오전 10시부터 오후 4시까지 하였다.
성능/효과
또한 최근 콘크리트 포장의 표면처리 공법의 하나로 널리 쓰이고 있는 다이아몬드 그라인딩 표면은 중형 및 대형차량에서 소음저감 효과를 보여주고 있다. SMA 포장은 대형차량, 소형트럭+버스+경차량의 경우 일반 아스팔트 포장에 비해 소음저감의 효과가 있음을 알 수 있었다.
아울러, 계측값과 예측값의 오차 평균값과 표준편차도 함께 나타내었다. 본 결과로부터 본 연구에서 제시한 차량 및 노면별 음향파워레벨 산정식은 포장노면 형식에 따른 계측값과 예측값의 오차 평균이약 1dB, 이의 표준편차가 약 2dB 이내로 평가되었다.
소형트럭+버스+경차량 속도별 음향파워레벨(그림 15 참조): 여기서 저소음 포장은 4에서 9dB까지 저소음 효과를 보여주고 있음을 알 수 있다. 특히 다이아몬드 그라인딩 공법이 적용된 콘크리트 포장의 경우 속도와 상관없이 종방향 타이닝 콘크리트 포장보다 1dB 보다 큰 소음주행을 함을 알 수 있고 SMA 포장은 고속에서 일반 아스팔트 포장보다 1dB 정도 저소음 효과를 보여주고 있다.
후속연구
한편, 본 측정에서 선정한 고속도로 소음계측 지점 중, 콘크리트 다이아몬드 그라인딩 노면 및 아스팔트 배수성 포장 노면에 대해서는 시험도로에 해당 노면이 존재하지 않아 별도의 단독 차량 주행 실험을 실시하지 못하였다. 따라서 다이아몬드 그라인딩 및 배수성 포장 노면에 대한 음향파워레벨 산정식은 해당 노면에 대한 고속도로의 계측치와 함께 콘크리트 및 아스팔트 기준 노면에 해당되는 횡타이닝 30mm 및 일반 밀입도 노면에 대한 식을 이용하여 수정 및 보완하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국민 소득 수준의 향상과 함께 사회 간접 시설 확충의 일환으로 무엇이 증가하고 있는가?
국민 소득 수준의 향상과 함께 사회 간접 시설 확충의 일환으로 신규 도로 건설 및 기존 도로 확장이 증가하고 있으며, 이와 함께 차량의 대형화, 등록 대수 증가 및 고속화로 인해 도로 발생 소음량도 점진적으로 증가하고 있다. 또한, 방음벽 설치 요구 및 소음 관련 민원도 함께 급증하고 있는 추세이기 때문에 경제적이고 정확한 소음 예측 도구 마련이 시급한 실정이다.
본 논문의 실험에서 고속도로 소음 계측을 위한 장비 구성은?
- 소음 계측용 장비: 마이크로폰, 신호 분석 및 저장 장치
- 고속도로 교통 정보 계측용 장비: 스피드건, 캠코더
- 기타: 안전용품 및 기록지
참고문헌 (10)
Bennert, T., Hanson, D., Maher, A., and Vitillo, N. (2005) "Influence of pavement surface type on tire/pavement generated noise". Journal of Testing and Evaluation, Vol. 33. No. 2. pp. 1-8.
Bloemhof, H. (1986) "Note on the relationship of sound pressure and sound intensity". Applied Acoustics, Vol. 19. pp. 159-166.
Cho, D-S., and Mun, S. (2008a) "Determination of the sound power levels emitted by various vehicles using a novel testing method". Applied Acoustics, Vol. 69. pp. 185-195.
Cho, D-S., and Mun, S. (2008c)" Development of a highway traffic noise prediction model that considers various road surface types". Applied Acoustics, Vol. 69. pp. 1120-1128.
Kuemmal, D.A., Jaeckel, J.R., Satanovsky, A., Shober, S.F., and Dobersek, M.M. (1996) "Noise characteristics of pavement surface texture in Wisconsin". Transportation Research Record, Vol. 1544. pp. 24-35.
McNerney, M.T., Landsberger, B.J., Turen, T., and Pandelides, A. (1998) "Comparison of field measurements of tire pavement noise of selected Texas pavements". Transportation Research Record, Vol. 1626. pp. 78-84.
Mun, S., and Geem, Z-W. (2009) "Determination of individual sound power levels of noise sources using a harmony search algorithm". International Journal of Industrial Ergonomics, Vol. 39 pp. 366-370.
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