초록 ▼

연구개요
본 연구는 공동주택 층간 소음 대응을 위한 층간소음 유발 소음원 종류 규명 및 발생 위치 추정을 목표로 한다. 이를 위해 다층 구조물 내에서 발생하는 층간소음 자료를 바탕으로 기계학습을 활용한 소음원 종류 규명 및 위치 추정 기술 개발 연구를 아래와 같이 진행하였다.
· 3층 규모 구조물 내 소음원 종류 및 위치 정보를 포함하는 소음 신호 데이터 구축
· 층간소음 신호 특징 인자 추출 및 분류기를 활용한 소음원의 위치 추정 및 종류 판별 기술 연구

연구 목표대비 연구결과(목표)
- 3층 규

연구개요
본 연구는 공동주택 층간 소음 대응을 위한 층간소음 유발 소음원 종류 규명 및 발생 위치 추정을 목표로 한다. 이를 위해 다층 구조물 내에서 발생하는 층간소음 자료를 바탕으로 기계학습을 활용한 소음원 종류 규명 및 위치 추정 기술 개발 연구를 아래와 같이 진행하였다.
· 3층 규모 구조물 내 소음원 종류 및 위치 정보를 포함하는 소음 신호 데이터 구축
· 층간소음 신호 특징 인자 추출 및 분류기를 활용한 소음원의 위치 추정 및 종류 판별 기술 연구

연구 목표대비 연구결과(목표)
- 3층 규모 구조물 내 층간소음의 종류/발생 위치별로 층간소음 생성 및 자료화
· 층간소음 종류: 발걸음, 망치질, 가구 끌기
· 층간소음 발생 위치: 위층, 가운데층, 아래층
- 기계학습을 활용하여 층간소음의 종류/발생 위치 판별 (판별 정확도>90%)
· 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 특징 추출 방법
· 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 최적의 분류 알고리즘

(연구결과)
- 서울대학교 36동 3개 층에서 층간소음 생성 및 자료화
· 수집한 층간소음의 종류: 발걸음/망치 떨어뜨림/망치질/가구 끌기/청소기
· 층간소음 발생 위치: 위층/가운데층/아래층 (층 당 3곳, 총 9곳)
- 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 특징 추출 방법
· 스펙트로그램/로그-멜-스펙트로그램
- 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 최적의 분류 알고리즘
· 로그-멜-스펙트로그램+VGG16+전이학습 (판별 정확도: 96.6%)
- 층간소음 자료와 층간소음 종류/발생 위치 판별 코드를 공개

연구개발결과의 중요성
-실제 층간소음 문제 해결: 문제 정의 시 층간소음 민원 자료를 분석하여 문제를 정의하였고, 실 건물에서 생성 및 획득한 층간소음을 사용해 문제를 풀었다
-공개 기술: 본 연구를 통해 얻은 층간소음 자료와 알고리즘의 소스 코드를 모두 공개하여 누구든지 기술을 이용할 수 있도록 하였다
-기법의 단순함: 본 연구에서 제안한 기법의 경우 건물의 모델을 몰라도 층간소음 자료만 수집하면 구현이 가능하다
-스마트폰의 단일 센서 사용: 본 연구에서 제안한 기법은 스마트폰의 내장 마이크 하나만을 이용해 층간소음의 종류와 위치를 판별하였다. 따라서 특별한 장비를 필요로 하지 않으며 대중에게 보급되기 쉬운 기술이다

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1. 연구의 배경 및 필요성 ... 4
• 1.2. 연구목표 및 연구범위 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 2.1. 층간소음 생성 및 수집 ... 6
• 2.2. 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 특징 추출 방법 연구 ... 7
• 2.3. 층간소음의 종류/발생 위치 판별에 알맞은 최적의 분류 알고리즘 ... 8
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 12
• 3.1. 실제 층간소음 문제 해결에 집중 ... 12
• 3.2. 공개 기술 ... 12
• 3.3. 기법의 단순함 ... 12
• 3.4. 스마트폰의 단일 센서 사용 ... 12
• 3.5. 전이학습 기반 ... 12
• 4. 참고문헌 ... 12
• 5. 연구성과 ... 13
• 대표적 연구실적 ... 13
• 끝페이지 ... 19