earticle

영어

In order to establish an exposure prediction method for noise generated from the vehicles, a new approach is proposed for practical use. This study has been focused on the establishment of an exposure prediction method of road traffic noise. This model was developed by using RLS 90 (computer program for predicting road traffic noise) and SOUND PLAN 7.4 Version (computer program for graphing noise map). The validity of the proposed method has been confirmed by applying it to actually measured road traffic noise data at Kyoul-Hyeon Dong. 10 sites average measured speed values were 90 km/h for small vehicle, 80 km/h for large vehicle, and 10 sites average noise levels were 68.8 dB(A) for day and 67.4 dB(A) for night. It should be noted that the prediction errors were almost within ± 1 dB(A) for the proposed method. Analysis of exposed population was done on noise level. The percentage of exposed day population was 44.3% for 55~60 dB(A). And the percentage of exposed night population was 40.2% for 50~55 dB(A). On the whole, the agreement between measured and predicted noise levels appeared to be satisfactory. And analysis method of exposed population was good.

한국어

본 연구에서는 도로에서 발생되는 소음에 노출되는 예측 모형을 찾기 위한 것이다. 본 예측 모형은 도로 교통소음 예측을 위해 RLS 90 컴퓨터 프로그램을 사용하였으며, 소음지도를 그리기 위해 SOUND PLAN 7.4 버전 컴퓨터 프로그램을 사용하였다. 제시된 예측 모형을 귤현동에서 실측한 소음 자료 등을 이용하여 검증하였다. 10개 지점에서 실측된 소형차 평균 속도는 90 km/h, 대형차 평균 속도는 80 km/h였으며, 10개 지점에서 실측된 주간 평균 소음도는 68.8 dB(A), 야간 평균 소음도는 67.4 dB(A)로 나타났다. 10개 지점에서 평균 실측 소음도와 예측 소음도를 비교한 결과 약 ± 1 dB(A) 이내의 차이로 나타났다. 소음에 노출된 인구를 분석하였는데 주간은 55~60 dB(A)에서 44.3%로 가장 높았으며, 야간은 50~55 dB(A)에서 40.2%로 가장 높았다. 전체적으로 본 연구에서 실측 소음도와 예측 소음도 차이는 크지 않게 나타났기에 노출 예측 모형은 비교적 만족스러운 것으로 사료된다. 특별히 본 연구에서 제시한 소음 노출 인구 산정 방법이 매우 적합한 기법이라 판단된다.