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학술저널
저자정보
심상덕 (볼보건설기계) 송오섭 (충남대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제26권 제6호
발행연도
2018.11
수록면
819 - 827 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2018.26.6.819

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The excavator`s noise under overload operation gives displeasure to the operators while working. In this study, a jury test with a magnitude estimation method using 24 sound samples was conducted in order to find the cause of displeasure with this noise. We separated the jury test results into 2 groups according to different preference tendencies through the k-means cluster analysis due to the lack of consistency of the jury test results. In addition, the new various sound metrics, such as partial loudness, were extracted since this unpleasant noise could not be expressed by the sound metrics of psychoacoustics in the past. As a result, extracted sound metrics satisfied the condition of the multiple regression analysis and they were able to express this unpleasant noise. Furthermore, significant sound metrics extracted from multiple regression analysis were used as input parameters of the artificial neural network, and the result showed a higher correlation with the jury test than via multiple regression analysis.

목차

Abstract
1. 서론
2. 운전실 소음의 측정 및 편집
3. 크기 평가법(MEM)에 의한 청음평가
4. 회귀모형의 유효성 검증
5. 인공신경망을 이용한 예측모형
6. 결론
References

참고문헌 (7)

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