우리나라의 대표적인 주거 형태는 공동 주택이다. 이로 인해 생활 소음과 관련된 민원 발생이 급증하고 있는 상태이다. 이에 실생활에서 주변 소음으로 인해 고통을 받는 경우에는 소음 측정기로 측정하여 민원을 제기할 수도 있다. 그러나 일반가정에서는 전문적인 장비를 동원해 소음 측정을 하기가 어렵기 때문에 간편하게 스마트폰 앱을 사용하는 경우가 많다. 기존에 출시된 소음 측정 앱은 동일한 조건에서 측정하여도 값이 다르게 나오는 등 정확도가 현저히 떨어지며, 실제 소음 측정을 위한 목적으로 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 스마트폰을 이용한 생활환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다. 본 연구의 기대 효과는 장비가 없는 가정에서 간편한 소음 측정 및 소음이 발생된 방향을 추정하여 민원 처리의 자료로 활용할 수 있다.
우리나라의 대표적인 주거 형태는 공동 주택이다. 이로 인해 생활 소음과 관련된 민원 발생이 급증하고 있는 상태이다. 이에 실생활에서 주변 소음으로 인해 고통을 받는 경우에는 소음 측정기로 측정하여 민원을 제기할 수도 있다. 그러나 일반가정에서는 전문적인 장비를 동원해 소음 측정을 하기가 어렵기 때문에 간편하게 스마트폰 앱을 사용하는 경우가 많다. 기존에 출시된 소음 측정 앱은 동일한 조건에서 측정하여도 값이 다르게 나오는 등 정확도가 현저히 떨어지며, 실제 소음 측정을 위한 목적으로 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 스마트폰을 이용한 생활환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다. 본 연구의 기대 효과는 장비가 없는 가정에서 간편한 소음 측정 및 소음이 발생된 방향을 추정하여 민원 처리의 자료로 활용할 수 있다.
Korean representative residence type is apartment house. Due to this, civil complaint related to living noise is rapidly increasing. Here, in case when they suffer from surrounding noise in daily life, they can raise civil complaint. However, in general home, it is difficult to measure noise utilizi...
Korean representative residence type is apartment house. Due to this, civil complaint related to living noise is rapidly increasing. Here, in case when they suffer from surrounding noise in daily life, they can raise civil complaint. However, in general home, it is difficult to measure noise utilizing expert equipment, in many cases they use smart phone app. Noise measurement app that was previously released has markedly low correctness, e.g. value is differently measured in the same condition, therefore, it is difficult to be used for the actual noise measurement. Therefore, this paper suggests mobile data process system for noise measurement of living environment utilizing smart phone. The expected effect of this research can be utilized as the civil complaint material by conveniently measuring the noise and presuming the direction that the noise appeared at the home that has no equipment.
Korean representative residence type is apartment house. Due to this, civil complaint related to living noise is rapidly increasing. Here, in case when they suffer from surrounding noise in daily life, they can raise civil complaint. However, in general home, it is difficult to measure noise utilizing expert equipment, in many cases they use smart phone app. Noise measurement app that was previously released has markedly low correctness, e.g. value is differently measured in the same condition, therefore, it is difficult to be used for the actual noise measurement. Therefore, this paper suggests mobile data process system for noise measurement of living environment utilizing smart phone. The expected effect of this research can be utilized as the civil complaint material by conveniently measuring the noise and presuming the direction that the noise appeared at the home that has no equipment.
따라서 본 논문은 소음 관련 민원 제기 시 추가 자료로 활용할 수 있는 소음 측정 및 방향 추정 기능을 가진 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다.
따라서 본 논문은 스마트폰에서 마이크로폰 센서를 통해 소음을 측정하고 측정된 소음을 이용해 소음의 방향을 추정하는 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다.
본 논문은 전문 장비를 갖추고 있지 않은 일반 가정에서 간편하게 주변의 소음을 측정하고 측정된 값을 객관적인 자료로 사용할 수 있도록 하기 위해 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안하였다. 동일한 환경에서 각각의 앱들을 동시에 소음을 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 앱이 약 83%로 참고 문헌 [11, 12] 중에서 가장 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.
가설 설정
5점 이상인 앱을 선택하였다. 평가 기준은 소음 측정계[10]의 측정값이 정확도 100%를 가진다고 가정하고, 기준과 각 앱의 소음 오차 크기를 비교하였다.
제안 방법
논문 [1]은 층간 소음과 관련한 법규 및 규제가 실제 거주지에서 발생하는 층간 소음을 잘 반영하지 못해 문제가 되고 있는 부분에 대해 실험 대상 아파트 주민들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사는 AHP 분석을 이용하였으며, 층간 소음의 만족도에 대한 결과로 ‘심각하다’ 또는 ‘거슬린다’ 라고 응답한 설문자들이 약 70%로 나타났다.
본 논문에서 구현한 실험 환경은 표 3과 같으며, Android의 기능 중 ViewPager 기능을 이용하여 개발하였다.
본 논문에서 제안한 앱의 실행 과정은 3회의 소음을 측정하고, 측정 시 소음의 방향을 추정하여 위도와 경도 값을 계산한다. 측정 결과는 텍스트와 나침반 이미지로 디스플레이하며, 전체 평균 소음값과 소음 방향의 추정값을 보여준다.
실험 방법은 연구실에서 컴퓨터로 음원을 실행하고 스피커와 스마트폰 3대, 소음 측정기의 거리를 동일하게 50cm를 띄운 상태에서 측정하였다. 실험에서 사용한 소음 측정계[10]는 한국 공업 규격인 KS 규격을 준수하는 소음계를 사용하였고, 소음 측정기앱[11]과 db 사운드미터/노이즈검출기[12]는 안드로이드 구글 마켓에서 평점이 5점을 기준으로 4.
대상 데이터
본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가는 다음과 같다. 먼저, 앱의 소음 측정 성능을 평가하기 위하여 MC² Method[9]에서 무료로 배포하는 생활 소음 9종류 22개와 기타 소음 7종류 13개로 이루어진 테스트용 음원 35개를 사용하였다.
본 논문은 소음 측정 및 방향 추정을 위하여 스마트폰에서 편리하게 사용할 수 있는 마이크로폰 센서를 이용하였다.
실험 방법은 연구실에서 컴퓨터로 음원을 실행하고 스피커와 스마트폰 3대, 소음 측정기의 거리를 동일하게 50cm를 띄운 상태에서 측정하였다. 실험에서 사용한 소음 측정계[10]는 한국 공업 규격인 KS 규격을 준수하는 소음계를 사용하였고, 소음 측정기앱[11]과 db 사운드미터/노이즈검출기[12]는 안드로이드 구글 마켓에서 평점이 5점을 기준으로 4.5점 이상인 앱을 선택하였다. 평가 기준은 소음 측정계[10]의 측정값이 정확도 100%를 가진다고 가정하고, 기준과 각 앱의 소음 오차 크기를 비교하였다.
논문 [2]는 소음 측정을 위한 앱에 대하여 정확도 평가를 실시하였다. 측정에 사용한 스마트폰의 종류로 아이폰을, ‘소음 측정’ 관련 검색어를 통해 검색된 62개의 앱들 중 37개를 선정하였다. 측정 결과에서 31개의 앱이 보통 소음계의 오차 범위 ±2dB를 초과하였고, 18개의 앱이 오차 범위 ±5dB를 초과, 13개의 앱은 오차 평균이 ±11dB로 나타났다.
데이터처리
방향 추정 기능의 성능 평가를 위하여 연구실의 지름 1~5m 거리를 정하였다. 그리고 기준인 소음 발생의 방향과 각도를 정하고 해당 방향에서 소음을 실행하여 그 방향을 찾는 정확도를 실험하였다.
이론/모형
하지만 스마트폰의 마이크로폰 센서에서 소리의 크기 변화를 감지할 수 있는 최소 측정 단위는 ms이므로 음파의 속도는 측정이 불가능하다. 따라서 벡터 계산 방법을 이용하여 방향을 추정하도록 하는 알고리즘을 사용하였다.
성능/효과
본 논문은 전문 장비를 갖추고 있지 않은 일반 가정에서 간편하게 주변의 소음을 측정하고 측정된 값을 객관적인 자료로 사용할 수 있도록 하기 위해 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안하였다. 동일한 환경에서 각각의 앱들을 동시에 소음을 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 앱이 약 83%로 참고 문헌 [11, 12] 중에서 가장 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 방향 추정의 결과는 소음과의 거리가 3m일 경우에 오차 평균값이 4.
39dB의 오차가 발생하였다. 따라서 그림 4와 같이 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 앱으로 소음을 측정할 때, 전체 82.8%의 정확도로 확인되었다.
모바일 데이터 처리 시스템을 이용하면 편리하게 소음 측정 및 방향 추정을 할 수 있고, 이를 바탕으로 소음 관련 민원 시 자료로 활용할 수 있으므로 민원 처리의 시간과 비용 절감에 도움이 될 수 있다.
동일한 환경에서 각각의 앱들을 동시에 소음을 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 앱이 약 83%로 참고 문헌 [11, 12] 중에서 가장 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 방향 추정의 결과는 소음과의 거리가 3m일 경우에 오차 평균값이 4.2°로 나타났으며 스마트폰에서 비교적 정확한 방향 추정이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
표 4는 본 논문에서 제안한 방법으로 구현된 앱에서 소음의 방향의 정확도를 실험한 결과이다. 방향 추정의 결과는 소음과의 거리가 3m일 경우의 절대 오차 평균값이 4.2°로 가장 작았으며, 5m일 경우에는 7.4°, 1m일 경우에는 12.2°의 정확도가 나타나는 것을 확인되었다. 1m의 경우에서 오차 평균값이 큰 이유는 3회의 측정을 할 때, 측정 위치간의 거리가 가까워 방향 추정의 계산 부분에서 정확도가 떨어지는 것으로 판단된다.
실험결과, 본 논문에서 제안한 방법이 소음 측정계 [10]과 비교하여 35개의 음원 중 29개의 음원에서 100%의 정확도로 나타났으며, 6개의 음원에서 2.32dB의 오차가 발생하였다. 그리고 참고 문헌 [11]에서는 5개의 음원에서 100%의 정확도를 나타내고, 평균적으로 4.
후속연구
또한 생활 소음의 경우 대부분 윗집과 아랫집 사이의 문제지만 간혹 옆집과 옆집 또는 대각선 방향으로 윗집과 아랫집 사이의 문제인 경우도 존재한다. 이에 소음을 측정할 때, 소음이 발생하는 방향을 확인할 수 있다면 보다 상세한 자료로 사용할 수 있다.
참고문헌 (12)
J. W. Kim, "A research for improving evaluation method of apartment houses noises," M.S. Theses, Yeung Nam University, BA, 2014.
H. R. Ma, "Evaluation on Accuracy and Validity of Noise Measurement Apps fot iPhone," M.S. Theses, Han Sung University, BA, 2012.
C. A. Kardous, and P. B. Shaw, “Evaluation of smartphone sound measurement applications,” The Journal of the Acoustical Society of America 135(4): EL186-EL192. 2014.
G. J. Park, H. G. Lee, I. H. Jang, G. B. Shim, and J. G. Lee, “Object Position Tracking Algorithm of Intelligent Robot using Sound Source and Absolute Orientation,” Journal of Korea Intelligent Information Systems Society, vol. 17, no. 2, pp. 208-213, 2007.
C. D. Ki, G. H. Kim, and T. J. Lee, “Real-Time Sound Localization System For Reverberant And Noisy Environment,” Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, vol. 38, no. 3, pp. 258-263, 2010.
Z. Liu, Z. Zhang, L.-W. He, and P. Chou, “Energy-Based Sound Source Localizition and Gain Normalization for Ad Hoc Mircrophone Arrays,” in IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process., pp. Ⅱ-761-764. 2007.
M. Pollefeys and D. Nister, “Direct computation of sound and microphone locations from time-difference-of-arrival data,” in IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal-Process., pp. 2445-2448, 2008.
J. H. Han, S. S. Han, and J. M Lee, “Sound Source Tracking Control of a Mobile Robot Using a Microphone Array,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 18, no. 4, pp. 343-352, 2012.
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