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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김필립 (University of Seoul) 류훈재 (Korean Educational Environments Protection Agency) 전종준 (University of Seoul) 장서일 (University of Seoul)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제29권 제5호(통권 250호)
발행연도
2019.10
수록면
577 - 583 (7page)
DOI
10.5050/KSNVE.2019.29.5.577

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2021

통계적 도로교통 소음지도 작성을 위한 도시구성요소 기반 인공신경망 모형
김필립 에너지환경시스템공학과 2021.01 학위논문

2020

합성곱신경망 모형 기반 통계적 소음지도 작성
김필립 ,  조소영 ,  전종준 외 2명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료

2019

도로교통소음, 대기오염물질과 도시구성요소 관계 분석
김필립 ,  류훈재 ,  전종준 외 1명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2019.10 학술대회자료
도로교통소음과 도시구성요소 관계 분석을 위한 인공신경망 모형
김필립 ,  류훈재 ,  전종준 외 1명 한국소음진동공학회논문집 2019.10 학술저널

2018

도로교통소음-도시구성요소 관계 분석을 위한 인공신경망 모형
김필립 ,  류훈재 ,  전종준 외 1명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018.10 학술대회자료

2017

인공신경망을 이용한 도로교통소음과 도시 구성요소의 관계 연구
김필립 ,  류훈재 ,  전종준 외 1명 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2017.10 학술대회자료
기계학습 기법을 이용한 도로교통소음과 도시 구성요소의 관계 연구
김필립 ,  전종준 ,  장서일 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Road-traffic noise is a critical factor that affects the life and health environments of urban inhabitants. In Korea, noise maps of cities created by commercial noise mapping software are used to manage road-traffic noise. This makes the management of noisy environments easy, but in the case of metropolitan cities, the creation of noise maps is time-consuming and costly. In this study, the relationship between road-traffic noise and urban form indicators (i.e., population, roads, buildings, and land use), showing the characteristics of a city, were analyzed to predict the road-traffic noise level using a statistical model. The road-traffic noise level predicted by the artificial neural network method was compared to that using the ordinary least squares method: The adjusted coefficient of determination (R<SUP>2</SUP>) of the former method was 0.5, while that of the latter model was 0.44. Furthermore, the floor space index was used as the urban form indicator, which has the largest effect on the road-traffic noise level.
#Artificial Neural Network(인공신경망) #Ordinary Least Squares Model(통상최소자승 모형) #Road-traffic Noise(도로교통소음) #Urban Form Indicator(도시 구성 요소)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Kumar, P., Nigam, S. P. and Kumar, N., 2014, Vehicular Traffic Noise Modeling Using Artificial Neural Network Approach, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 40, pp. 111~122. google schola Garg, N., Mangal, S. K., Saini, P. K., Dhiman, P. and Maji, S., 2015, Comparison of ANN and Analytical Models in Traffic Noise Modeling and Predictions, Acoustics Australia, Vol. 43, No. 2, pp. 179~189. google schola Nebojsa, B., Zlatan and ?o?ki?., 2018, Application of Artificial Neural Network to Prediction of Traffic Noise Levels in the City of Ni?, Serbia, Acoustics and Vibration of Mechanical Structures, Vol. 198, pp. 91~98 google schola Hamad, K., Ali Khalil, M. and Shanableh, A., 2017, Modeling Roadway Traffic Noise in a Hot Climate Using Artificial Neural Networks, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol. 53, pp. 161~177. google schola Ryu, H. J., Park, I. K., Chun, B. S. and Chang, S. I., 2014, The Spatial Statistical Relationships between Road-traffic Noise and Urban Components Including Population, Building, Road-traffic and Land-use, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 24, No. 4, pp. 348~356. google schola

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