[논문]능동형 소음저감 기법을 위한 도로교통소음 예측 모형 평가 연구

안덕순; 문성호; 안오성; 김도완

doi:10.7855/ijhe.2015.17.6.011

능동형 소음저감 기법을 위한 도로교통소음 예측 모형 평가 연구
Evaluation of a Traffic Noise Predictive Model for an Active Noise Cancellation (ANC) System 원문보기

한국도로학회논문집 = International journal of highway engineering, v.17 no.6 = no.74, 2015년, pp.11 - 18

안덕순 (한국건설기술연구원 도로연구소) , 문성호 (서울과학기술대학교 건설공학과) , 안오성 (서울과학기술대학교 건설공학과) , 김도완 ((주)건화 도로공항부 2팀)

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PURPOSES : The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS : The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이와 관련하여 본 연구는 예측 모형의 도입으로 인한 ANC 기법의 이론적 기능을 파악하고자 한다. 또한, 이 ANC 기법의 평가를 위해 실제 현장의 수음점에서 도로교통소음을 측정하였으며, 이로부터 결과적으로 본 연구에서 실시한 예측과 실측 데이터의 결과를 비교함으로써 본 연구의 기술을 증명하고자 한다.
본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 도로 교통소음 예측모델이 ANC 기법에 적용될 경우 이에 대한 평가를 실시하기 위해 경상북도 선산에 위치한 고속도로현장에서 실제 도로교통소음을 Pass-by 계측 방법을 이용해 측정했다. 도로교통소음을 해석하는 것은 디지털신호처리(Digital Signal Processing, DSP) 이론에 기초하여 수행되었다.
본 연구의 목적은 교통량에 의해 발생하는 주파수별 음향파워 특성과 동일한 특성의 음향을 특수 스피커를 이용하여 방사함으로써 능동적으로 소음을 제어하는 ANC 기법을 평가하는 것이다. ANC 기법에 적용되는 예측 모형은 ISO 9613-2기준에 기초하여 개발되었으며, 본 연구에서는 3가지 방법의 차종분류법으로 구분하여 ANC 시스템의 성능평가를 시도했다.
, 2014)에서 실시된 NCPX(Noble Close ProXimity)계측기법으로 개발된 예측 모형을 활용했으며, 이 모형은 음향 전달 시 랜덤성을 파악하기 위해 ISO 9613-2 기준에 입각하여 개발되었다. 이는 결국 소음원에 대한 음향 특성 및 전달음의 특성에 대한 정확성을 높이고자 함에 그 목적이 있다. 이와 관련하여 본 연구는 예측 모형의 도입으로 인한 ANC 기법의 이론적 기능을 파악하고자 한다.
이는 결국 소음원에 대한 음향 특성 및 전달음의 특성에 대한 정확성을 높이고자 함에 그 목적이 있다. 이와 관련하여 본 연구는 예측 모형의 도입으로 인한 ANC 기법의 이론적 기능을 파악하고자 한다. 또한, 이 ANC 기법의 평가를 위해 실제 현장의 수음점에서 도로교통소음을 측정하였으며, 이로부터 결과적으로 본 연구에서 실시한 예측과 실측 데이터의 결과를 비교함으로써 본 연구의 기술을 증명하고자 한다.

가설 설정

A_total,i 의 경우 음향 전달을 방해하는 주변 지장물, 음원에서 수음점까지의 거리 및 온도와 같은 환경에 영향을 받는 요소이기 때문에 그 값을 환경에 따라 다르게 산정할 필요가 있다. ISO 9613-2에서는 다양한 원인으로 계수 값을 산정하지만 본 연구에서는 방사되는 음향이 지장물 및 기하학적 영향을 받지 않는다는 가정 하에 공기흡음 및 거리에 따른 감쇠만을 적용하였다. 이 감쇠 계수 산정은 다음 Eq.

제안 방법

본 연구의 목적은 교통량에 의해 발생하는 주파수별 음향파워 특성과 동일한 특성의 음향을 특수 스피커를 이용하여 방사함으로써 능동적으로 소음을 제어하는 ANC 기법을 평가하는 것이다. ANC 기법에 적용되는 예측 모형은 ISO 9613-2기준에 기초하여 개발되었으며, 본 연구에서는 3가지 방법의 차종분류법으로 구분하여 ANC 시스템의 성능평가를 시도했다. 이에 대한 본 연구의 결론은 다음과 같다.
HW-NOISE에 의해 KHTN이 보완되고, 이후 새롭게 KHTN-2007이 개발되는 과정에서 가장 큰 특징은 포장상태를 고려한다는 점과 차종의 분류가 명확해졌다는 것이다. KHTN에서는 기본 음향 파워산정 모델을 ISO-9613 방법에 의거하였기 때문에 주변 환경 등의 다양한 영향요소를 구분하였으며, 일본음향학회의 제안 식을 활용해 차종에 따른 회귀 음향예측모델을 적용하였다. 이는 수음점에서의 음향예측 시 음원에서의 음향 특성을 반영했다는 것을 내포하고 있다.
L_{w,Pass - by,i}는 기존 연구로부터 개발된 예측 모형의 주파수별 총 음향파워의 결과가 되며, 이 결과를 이용하여 실제 음향파워와 대조함으로써 ANC 기능을 평가하고자 한다. L_W,NCPX,i 의 경우 기존 측정데이터를 이용하여 예측된 주파수별 음향파워이며, 이는 총 음압레벨값으로 다음 Eq.
이와 관련하여 본 연구에서는 능동적으로 음향을 예측한 뒤, 예측된 음향을 이용하여 능동적으로 도로교통 소음을 제어하기 위해 검지기를 통해 정확한 통과차량의 정보를 입력하는 방법을 적용하였다. 결과적으로 ANC 기법의 이론적 성능을 평가하기 위해 이러한 차량 입력방법으로 예측된 음향을 다시 방사하여 소음을 중첩시키는 상쇄이론을 적용했다.
기존 연구에서 개발된 음향예측모델의 성능을 명확하게 평가하기 위해 실제 고속도로에서 발생한 도로교통 소음을 Pass-by 계측을 통해 측정했다. 계측을 실시하는 구간에서는 특수 마이크로폰을 사용하여 도로교통소음을 측정함과 동시에 도로에 설치된 축중기 및 검지기를 통해 교통정보 조사를 실시했다. 이는 본 연구에서 평가하고자 하는 예측 모형의 마찰소음 영향이 차종 및 주행속도에 따라 다르기 때문이다.
기존 연구에서 개발된 음향예측모델의 성능을 명확하게 평가하기 위해 실제 고속도로에서 발생한 도로교통 소음을 Pass-by 계측을 통해 측정했다. 계측을 실시하는 구간에서는 특수 마이크로폰을 사용하여 도로교통소음을 측정함과 동시에 도로에 설치된 축중기 및 검지기를 통해 교통정보 조사를 실시했다.
기존 연구에서 개발된 음향예측모형은 차종을 승용차, SUV, 승합차, 대형버스, 5톤 트럭으로 구분했지만 축중기 및 검지기는 우리나라 기준인 12종 차종분류법으로 차종을 판별한다. 따라서, 이러한 차종분류에 대한 비교분석을 실시하기 위해 차종을 12종으로 분류한 경우(국내 12차종 분류법, Type 3)와 12차종 분류법을 기존 연구에서 구성한 4차종으로 분류한 경우(본 연구의 예측모형 분류법, Type 2)로 구분하여 음향을 평가했다. 이와 더불어 기존 연구에서 개발된 예측 모형의 차종과 정확히 일치하는 경우(Type 1)도 추가적으로 평가를 실시했다.
이는 수음점에서의 음향예측 시 음원에서의 음향 특성을 반영했다는 것을 내포하고 있다. 또한, 소음원에서 타이어와 노면 사이 마찰에 의해 음향이 방사될 때 포장종류 영향을 무시하지 않고, 크게 가용성포장과 강성포장으로 분류한 후 이를 밀입도, 개질, 스톤 매스틱 등으로 세분화했다. 차량의 경우 일본음향학회에서 제안한 차종별 로그 회귀식을 적용하여 총 음압레벨을 예측하도록 했는데, 이 차종분류는 대형, 중형, 소형화물 및 승용차로 구분했다.
이와 더불어 기존 연구에서 개발된 예측 모형의 차종과 정확히 일치하는 경우(Type 1)도 추가적으로 평가를 실시했다. 모든 분석에서 경우의 수는 연속측정의 일부를 추출하는 방법으로 음향을 분석했다. Table 2는 본 연구에서 수행하고자 하는 평가 방법의 종류 및 그에 따른 흐름도를 나타낸 것이다.
앞서 언급한 바와 같이 축중기 및 검지기를 통하여 교통량을 파악했으며, 우리나라의 차종분류법인 12차종 분류법으로는 기존 연구의 소음예측모델을 완벽하게 적용할 수 없기 때문에 이 문제를 해결하고자 동영상 촬영을 통해 교통량을 재검토하였다. 다음 Fig.
위 식과 기존 연구에서 NCPX 계측 방법을 통해 분석된 포장, 차종, 주행속도에 따른 음향특성을 이용하여 경험적-역학적 예측 모델을 재구성했다.
위에서 언급한 바와 같이 3가지 분석 방법을 이용하여 차종당 주파수별 총 음압레벨을 산정했으며, 이 과정에서 예측모델을 이용하여 각 분석방법에 맞는 예측 결과를 도출했다. 이에 대한 예측 결과는 다음 Fig.
이와 관련하여 본 연구에서는 능동적으로 음향을 예측한 뒤, 예측된 음향을 이용하여 능동적으로 도로교통 소음을 제어하기 위해 검지기를 통해 정확한 통과차량의 정보를 입력하는 방법을 적용하였다. 결과적으로 ANC 기법의 이론적 성능을 평가하기 위해 이러한 차량 입력방법으로 예측된 음향을 다시 방사하여 소음을 중첩시키는 상쇄이론을 적용했다.
신호의 처리과정은 현장에서 발생된 아날로그 신호가 디지털신호로 변환되고, 이 디지털신호를 이용해 주파수분석을 실시함으로써 음향의 주파수별 특성을 파악하게 된다. 주파수 분석방법에는 DFT(Discrete Fourier Transform) 분석, FFT(Fast Fourier Transform) 분석, CPB(Constant Percentage Bandwidth) 분석 등 다양한 주파수 분석기법이 존재하지만 대역폭에 일정량의 가중을 적용하여 가청주파수 내에서 30개 대역폭의 특성을 파악하고자 A-weighting 을 적용한 CPB 분석을 실시했다. 이 평가 과정에서 측정한 검지기 및 축중기에 의한 교통량 데이터는 Fig.
또한, 소음원에서 타이어와 노면 사이 마찰에 의해 음향이 방사될 때 포장종류 영향을 무시하지 않고, 크게 가용성포장과 강성포장으로 분류한 후 이를 밀입도, 개질, 스톤 매스틱 등으로 세분화했다. 차량의 경우 일본음향학회에서 제안한 차종별 로그 회귀식을 적용하여 총 음압레벨을 예측하도록 했는데, 이 차종분류는 대형, 중형, 소형화물 및 승용차로 구분했다.

대상 데이터

기존 연구에서 개발된 음향예측모델은 역학적인 방법과 경험적인 방법을 복합적으로 사용하여 개발되었다. 도로는 아스팔트 포장과 콘크리트 포장으로 구분하였으며, 차종은 승용차, SUV, 버스, 트럭, 승합차로 구분했다.

이론/모형

본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 도로 교통소음 예측모델이 ANC 기법에 적용될 경우 이에 대한 평가를 실시하기 위해 경상북도 선산에 위치한 고속도로현장에서 실제 도로교통소음을 Pass-by 계측 방법을 이용해 측정했다. 도로교통소음을 해석하는 것은 디지털신호처리(Digital Signal Processing, DSP) 이론에 기초하여 수행되었다. 신호의 처리과정은 현장에서 발생된 아날로그 신호가 디지털신호로 변환되고, 이 디지털신호를 이용해 주파수분석을 실시함으로써 음향의 주파수별 특성을 파악하게 된다.
이 기준은 다음 Table 1과 같이 ISO 9613-2의‘Atmospheric Attenuation Coefficient’기준에 따라 결정했으며, 온도와 습도 상태에 따른 대역폭별 감쇠계수는 3차 회귀방정식에 의해 구했다.
이는 결국 소음원에 대한 음향의 정확성을 파악해야 할 뿐만 아니라 음향 전파 시 주변 환경의 중첩되는 음향의 랜덤성을 정확하게 예측할 필요성이 있다는 것을 의미한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 음향의 소음원에 대한 정확한 판단 및 예측을 수행하기 위해 기존 연구(Dowan Kim et al., 2014)에서 실시된 NCPX(Noble Close ProXimity)계측기법으로 개발된 예측 모형을 활용했으며, 이 모형은 음향 전달 시 랜덤성을 파악하기 위해 ISO 9613-2 기준에 입각하여 개발되었다. 이는 결국 소음원에 대한 음향 특성 및 전달음의 특성에 대한 정확성을 높이고자 함에 그 목적이 있다.

성능/효과

1. 분석방법 중 전체적인 RMSE를 보아 국토교통부의 12차종 분류법에 이를 적용하여 예측하는 경우 가장 적은 오차가 발생했다.
2. ANC 시스템에 예측 모델이 적용될 경우 모든 주파수 대역대에서 음향을 감쇠시키는 것이 결국 ANC 시스템의 성능을 나타내기 때문에 31.28dB(A)를 감쇠시킬 수 있는 분석방법이 가장 적절한 것으로 판단했다.
3. 기존 연구에서 개발한 예측 모형은 모든 차종에 대한 데이터를 적용한 것이 아니기 때문에 다양한 차종 및 속도를 고려한 결과를 반영한다면 오차율을 더 저감시킬 수 있을 것으로 판단했다.
, 2014). 그러나 수음점을 기준으로 차량이 중첩되어 지나가는 경우, 또는 이미 지나간 차량이나 뒤따라오는 차량에서 발생되는 음향이 목표 음향에 영향을 미치는 경우 음향 상쇄효과가 낮아지는 것으로 나타났다.
본 연구에서 예측한 결과에 따르면 Type 1 분석 방법의 경우 총 음압레벨의 전체적인 RMSE(Root Mean Squared Error)는 약 1.47dB(A)이었으며, Type 2 분석 방법의 경우 약 1.09dB(A), Type 3 분석방법을 이용한 경우 약 0.26dB(A)의 결과를 보였다. 만약 이러한 음향 예측기법이 ANC 기술에 적용되어 이론적으로 음향을 제거하는 경우 아래 Fig.

참고문헌 (13)

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