KR101877651B1 - 원격지의 소음 예측 장치 및 방법 - Google Patents

원격지의 소음 예측 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 원격지의 소음 예측 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음 예측 장치는 제 1 장소에서 상기 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 소음 측정부; 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 평균 소음 산출부; 및 제 1 장소와 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 원격지 소음 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

원격지의 소음 예측 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING NOISE IN REMOTE AREA}
본 발명은 원격지의 소음 예측 장치 및 방법에 관한 것이고, 보다 상세하게 원격지에 위치한 소음원에서 발생하는 소음에 대한 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근의 전쟁은 IT 기술의 발달로 많은 부분이 전자화되고 있다. 그리고 테러와 전장에서 병사들의 안전 타입의 로봇보다 전차에서 주로 사용되는 트랙을 이용한 시스템이 주행 자유도가 더 높아지게 된다. 그러나 이러한 궤도 타입의 트랙을 이용한 무인 이동 로봇 플랫폼은 휠타입의 구조보다 지면과의 접촉 면적이 늘어나서 구동 소음이 커지는 문제가 발생할 수 있다.
또한, 최근 GP 지역과 같은 곳에서 감시 정찰과 같은 임무를 수행할 수 있는 무인 로봇 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 무인 로봇은 DMZ 매복지에 투입되어 수색 작전시, 작전병력에 대한 병사 투입을 최소화 할 수 있다. 또한 감시공백을 최소화하며, 초소 주변 및 보급로에 투입되어 혹한기, 혹서기, 우천에 관계없이 운용 가능한 장점이 있다. 그러나, 이러한 장점에도 불구하고 무인 로봇의 무인 운용 중 발생할 수 있는 소음이나 기동중의 소음은 작전 지역을 노출할 가능성이 있다.
이에 따라, 원격지에 존재하는 소음원(예를 들어, 무인 로봇 등)에 대한 소음을 측정하는 기술이 요구된다. 다만, 작전 지역 등의 경우, 작업자가 직접 해당 장소에 가기 어려운 점, 그리고 소음원에 의해 발생하는 소음을 직접적으로 측정하기 어려운 상황 등이 존재할 수 있으므로, 작전 지역 등과 같은 원격지에서 소음원에 대한 새로운 소음 측정 기법이 요구된다.
한국등록특허 제1655215호(명칭: 보기류 검사 장치 및 이를 포함하는 검사 시스템)
본 발명은 원격지에 위치한 소음원에서 발생하는 소음을 예측할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음 예측 장치는 제 1 장소에서 상기 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 소음 측정부; 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 평균 소음 산출부; 및 제 1 장소와 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 원격지 소음 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 원격지 소음 예측부는 저장부에 저장된 상관식에 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측할 수 있다.
또한, 상관식은 과거 시점의 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출될 수 있다.
또한, 평균 소음 산출부는 소음 측정부를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원과 소음 측정부 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 더 산출할 수 있다.
또한, 평균 소음 산출부는 외삽법을 이용하여 측정 거리별 평균 소음을 근거로 비측정 거리별 평균 소음을 더 산출할 수 있다.
또한, 원격지 소음 예측부는 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 원격지 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 더 예측할 수 있다.
또한, 평균 소음 산출부는 측정대상 소음원에 대해 측정된 측정 소음들 중 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 측정 소음들을 근거로 평균 소음을 산출할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음 예측 방법은 소음 측정부에 의해, 제 1 장소에서 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 단계; 평균 소음 산출부에 의해, 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계; 및 원격지 소음 예측부에 의해, 제 1 장소와 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계는 저장부에 저장된 상관식에 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 이루어질 수 있다.
또한, 상관식은 과거 시점의 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출될 수 있다.
또한, 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 단계를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원과 소음 측정부 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는 외삽법을 이용하여 측정 거리별 평균 소음을 근거로 비측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계는 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 원격지 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는 측정대상 소음원에 대해 측정된 측정 소음들 중 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 측정 소음들을 근거로 평균 소음을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 원격지의 소음 예측 장치 및 방법에 따르면 비교적 간단한 장비를 이용하더라도 신뢰성이 확보된 예측 결과를 획득할 수 있고, 소음 측정 시 장소에 따른 여러가지 제한 조건(예를 들어, 비용, 시간, 접근성 어려움 등)을 해소할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치에 대한 블록도이다.
도 3a 내지 도 3c, 도 4a 내지 도 4c 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치를 통한 신뢰성 결과를 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 원격지의 소음 예측 장치(100)에 대하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)에 대한 개념도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 원격지(ra1, ra2)에 위치한 원격지 소음원(20, 30)에서 발생되는 소음을 예측하는 장치이다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 조작자가 위치한 제 1 장소(na1)에서 원격지 소음원(20, 30)과 동일한 모델의 측정대상 소음원(10)에 대한 소음을 측정하고, 측정한 소음을 근거로 원격지 소음원(20, 30)에 대한 소음을 예측하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 제 1 장소(na1)는 소음을 측정하기에 접근성이 우수하고, 측정에 대해서 제한을 받지 않는 지역을 나타내고, 원격지(ra1, ra2)는 소음을 측정하기 위해서 까다로운 절차와 접근성이 떨어지는 장소를 나타낸다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 제 1 장소(na1)와 제 1 원격지(ra1) 간 상관 관계, 그리고 제 1 장소(na1)와 제 2 원격지(ra2) 간 상관 관계에 대한 분석 결과를 고려함으로써 원격지(ra1, ra2)에 위치한 원격지 소음원(20, 30)에서 발생되는 소음을 예측하는 것도 가능하다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 제 1 장소(na1)와 제 1 원격지(ra1) 간 상관 관계, 그리고 제 1 장소(na1)와 제 2 원격지(ra2) 간 소음 수전에 대한 상관성을 규명하여, 제 1 장소(na1)에 대한 소음 수준으로 원격지(ra1, ra2)의 소음 수준을 예측할 수 있으므로, 비용과 시간 측면에서 상당히 이점이 있다. 이제, 도 2를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)에 대한 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 소음 측정부(110), 평균 소음 산출부(120), 원격지 소음 예측부(130) 및 저장부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.
소음 측정부(110)는 측정대상 소음원에 대한 소음을 측정하는 기능을 한다. 여기서, 소음 측정부(110)는 일반적인 소음 측정 장비(예를 들어, 사운드 레벨 미터 TES-1350A)를 포함하여 구성될 수 있다. 즉, 소음 측정부(110)는 고가의 소음 측정 장비를 요구하지 않고, 비교적 저렴한 가격으로 구성 가능한 일반 장비로도 구현될 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따라 소음 측정부(110)에 적용될 수 있는 TES-1350A의 제원은 다음과 같다.
Figure 112016127561328-pat00001
여기서, 소음 측정부(110)에는 상술한 TES-1350A 외에도 다양한 장치가 적용되는 것도 가능하다. 또한, 소음 측정부(110)는 시험자가 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)를 측정대상 소음원으로부터 미리 설정된 거리만큼 이격시킨 후, 소음 예측 장치(100)를 작동시킴으로써 동작될 수 있다.
또한, 소음 측정부(110)를 통한 측정대상 소음원에 대한 소음 측정은 복수회 반복되어 이루어지는 것이 바람직하며, 아래에서 설명되는 원격지 소음원에 대한 소음 예측 정확도를 높이기 위해, 상술한 측정대상 소음원에 대한 소음 측정을 수행하기 전, 주변 소음을 측정하고, 주변 소음에 대한 정보를 저장부(140)에 저장하는 방법도 생각해볼 수 있다.
Figure 112016127561328-pat00002
표 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 측정부(110)를 통해 측정대상 소음원에 대한 소음 측정 결과를 나타낸다. 실험에서 소음원은 모터를 포함하는 무인 로봇을 이용하였고, 완조립 상태, 플리퍼 제거 상태, 그리고 벨트 제거 상태에서 각각 5회씩 반복되어 실험되었다. 실험 결과, 모터를 포함하는 소음원에서 발생하는 소음의 경우, 플리퍼 또는 벨트 등에 의해 일부 영향이 있을 수 있으나, 그 정도가 크지 않음을 알 수 있다. 즉, 모터를 포함하는 소음원의 경우, 모터와 감속기에서 발생하는 소음이 주 원인임을 알 수 있다.
또한, 소음 측정부(110)를 통한 측정대상 소음원에 대한 소음 측정은 측정대상 소음원과의 거리별로 이루어지는 것도 가능하다. 즉, 소음 측정부(110)는 시험자의 조작에 따라, 측정 거리별 소음을 측정할 수 있다. 예를 들어, 소음 측정부(110)는 측정대상 소음원을 기준으로 1m, 5m, 10m, 50m, 100m 떨어진 거리에서, 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 소음을 각각 복수회 측정할 수 있고, 측정 결과는 저장부(140)에 저장될 수 있다.
여기서, 상술한 5개의 거리는 본 발명의 이해를 돕기 위해 가정된 예시이고, 상기 거리 외에 다양한 거리로 소음 측정이 이루어지는 것도 가능하다. 즉, 소음 측정부(110)는 시험자의 조작에 따라 1m, 5m, 10m, 15m, 20m, 25m, 30m, 50m, 90m, 100m 거리 별로 소음 측정을 수행할 수 있고, 1m, 5m, 10m, 100m, 200m, 300m 떨어진 거리에서 소음 측정을 수행하는 것도 가능하다. 또한, 측정대상 소음원에 대한 소음 측정은 실내 및 실외에 관계 없이 모두 이루어질 수 있다.
평균 소음 산출부(120)는 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 기능을 한다. 구체적으로, 평균 소음 산출부(120)는 소음 측정부(110)를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원에 대한 소음들 중, 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 소음값들을 근거로 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출할 수 있다. 여기서 소음값들 중 최대 소음과 최소 소음을 제외하여 평균 소음을 산출하는 이유는 평균 소음에 대한 신뢰도를 높이기 위함이다.
Figure 112016127561328-pat00003
표 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 측정부(110)를 통해 소음원(본 예시의 경우, 무인 로봇)이 완전 조립된 상태, 플리퍼 제거 상태, 그리고 벨트 제거 상태에서 각각 7회 소음을 측정하고, 7개의 소음들에서 각각 최대 소음과 최소 소음을 제거하여, 5회의 데이터를 기준으로 통계 분석을 수행한 결과를 나타낸다.
여기서, 도 3a, 도 3b 및 도 3c는 본 예시에서 소음원의 실내 소음 데이터에 대한 특이치 검정 결과를 완전 조립된 상태, 플리퍼 제거 상태, 벨트 제거 상태로 구분된 결과를 나타낸다. 도 3a, 도 3b 및 도 3c에 도시된 바와 같이, 특이치 검정 결과 구동 소음에 대한 측정 값은 오류가 없는 것이 확인되었다. 그리고, 구동 소음 시험 데이터에 대해서 정규성 검정을 수행하였으며, 이에 대한 결과는 도 4a, 도 4b 및 도 4c에 도시된다. 정규성 검정 결과 소음 측정 데이터는 정규 확률분포를 따르는 것이 확인되었다. 1표본 T 검정을 통해 구동 소음 데이터에 대한 평균과 표준편차, 95% 신뢰구간을 계산하였고, 계산 결과는 상기 표 3에 도시되어 있다.
완전 조립 상태의 소음 평균은 76.56 dB이고, 표준편차는 1.752 dB이다. 5회의 구동 소음 측정 데이터는 95%의 신뢰구간에 있음이 확인되었다. 그리고, 이러한 모든 과정을 통해서 상술한 소음 측정부(110)를 이용한 실내 소음 측정 시험 방법이 신뢰할 수 있는 방법으로 판단된다.
또한, 위에서 설명한 바와 같이, 소음 측정부(110)는 특정한 하나의 위치가 아닌 측정대상 소음원과 소음 측정부(110) 간 측정 거리 별 소음을 측정할 수 있다. 즉, 평균 소음 산출부(120)는 소음 측정부(110)를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원과 소음 측정부(110) 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 더 산출할 수 있다. 예를 들어, 소음 측정부(110)를 통해 소음 측정부(110)와 측정대상 소음원 간 거리가 소음 측정부(110)는 1m, 5m, 10m, 50m, 100m 별로 소음들이 측정되었다면, 평균 소음 산출부(120)는 1m, 5m, 10m, 50m, 100m 별로 평균 소음을 산출할 수 있다.
또한, 평균 소음 산출부(120)는 소음 측정부(110)를 통해 직접적으로 획득된 측정 거리별 소음이 이미 산출한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 비측정 거리별 평균 소음을 더 산출할 수 있다. 예를 들어, 소음 측정부(110)를 통해 소음 측정부(110)와 측정대상 소음원간 거리가 1m, 5m, 10m, 50m, 100m 별로 소음 측정이 이루어진 상황을 가정할 때, 평균 소음 산출부(120)는 소음 측정부(110)와 측정대상 소음원간 거리가 1m, 5m, 10m, 50m, 100m인 측정 거리별 평균 소음을 산출할 수 있을 것이다. 이때, 산출된 측정 거리별 평균 소음을 외삽법에 적용하면, 상기 측정 거리 외에, 실제로 측정이 이루어지지 않은 거리인 비측정 거리(본 예시의 경우, 30m, 200m, 300m)에 대한 평균 소음도 산출이 가능하다.
원격지 소음 예측부(130)는 평균 소음 산출부(120)를 통해 산출된 평균 소음(또는 측정 거리 및 비측정 거리를 포함하는 거리별 평균 소음)을 이용하여 원격지에 위치한 원격지 소음원에 대한 소음을 예측할 수 있다. 여기서, 원격지 소음 예측부(130)를 통한 소음 예측은 평균 소음(또는 측정 거리 및 비측정 거리를 포함하는 거리별 평균 소음)에, 제 1 장소와 원격지간 설정된 상관 관계를 반영함으로써 이루어질 수 있다. 구체적으로, 원격지 소음 예측부(130)는 저장부(140)에 저장된 상관식에 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측할 수 있다.
여기서, 상관식은 과거 시점의 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출될 수 있다.
아래에서는 제 1 장소와 원격지에서 각각 동일한 모델의 소음원에 대한 거리별 소음을 측정함으로써 거리별 평균 소음을 산출한 실험 결과에 대한 설명이 이루어진다. 여기서, 소음원의 소음을 측정할 때 소음 측정부(110)의 측정 위치는 소음원으로부터의 높이가 1m로 고정하였고, 측정 거리는 1, 5, 10, 50, 100, 200, 300m에서 각각 측정하였다. 거리가 증가함에 따라서 소음의 변화를 측정하기 위해서 거리별로 측정하였다. 또한, 소음의 측정횟수는 거리별로 7회씩 이루어졌고, 상술한 평균 소음은 최대 소음과 최소 소음을 제외한 5개의 값을 이용하여 산출되었다. 여기서, 제 1 장소에서 이루어진 측정대상 소음원에 대한 거리별 평균 소음은 표 4에 도시되고, 원격지에서 이루어진 원격지 소음원에 대한 거리별 평균 소음은 표 5에 도시된다.
Figure 112016127561328-pat00004
Figure 112016127561328-pat00005
제 1 장소와 원격지에서 측정된 소음에 대한 상관성 분석 결과는 도 5에 도시된다. 도 5에 도시된 것처럼, 2개의 장소에 따른 피어슨 상관계수는 0.990으로 분속되었고, 제 1 장소에서 측정한 소음으로 원격지의 소음을 예측할 수 있음을 확인하였다.
이처럼, 제 1 장소에서 소음원에 대한 소음을 측정하면, 원격지의 소음원에 대한 소음도 예측 가능하다. 또한, 본 발명은 위에서 설명한 것처럼 보다 높은 정밀도로 원격지의 소음원에 대한 소음을 예측하기 위해, 과거 시점의 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 상관식을 도출하고, 해당 상관식을 이용하는 방식을 채택할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치(100)는 접근이 용이한 제 1 장소에서 측정한 데이터(즉, 소음)를 근거로 원격지에 위치한 원격지 소음원의 소음을 예측할 수 있다. 위에서 설명한 것처럼, 피어슨 상관계수는 1에 근접하므로, 상기 방식은 신뢰성이 있는 방식으로 확인되었으며, 비교적 간단하고 저렴한 방식으로 접근이 용이하지 않은 원격지(예를 들어, 작전 지역 등)에서 발생되는 소음을 높은 신뢰도로 예측할 수 있어서, 개발 과정에서 일정 단축 및 비용 절감 차원에서 상당한 장점이 될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 방법에 대한 흐름도이다. 상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 방법은 시험자로부터 인접한 제 1 장소에서 측정된 측정대상 소음원에 대한 소음을 근거로 원격지에 위치한 원격지 소음원에 대한 소음을 예측하는 것을 특징으로 한다. 이제, 도 6을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 방법에 대한 설명이 이루어진다. 또한, 아래에서는 위에서 설명된 부분과 중복되는 사항은 그 설명이 생략된다.
S110 단계는 소음 측정부에 의해, 제 1 장소에서 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 단계이다. 여기서, 소음 측정부는 일반적인 소음 측정 장비를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, S110 단계는 위에서 설명된 바와 같이, 소음에 대한 정량적 분석을 위해 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정함으로써 이루어질 수 있고, 측정대상 소음원과 소음 측정부간 거리별(예를 들어, 1m, 5m, 10m, 50m, 100m)로 이루어질 수 있다.
S120 단계는 평균 소음 산출부에 의해, 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계이다. 구체적으로, S120 단계는 S110 단계를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원에 대한 소음들 중, 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 소음값들을 근거로 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출할 수 있다.
또한, 위에서 설명한 바와 같이 S120 단계는 S110 단계를 통해 복수회 측정된 측정대상 소음원과 소음 측정부 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, S120 단계는 외삽법을 이용하여 측정 거리별 평균 소음을 근거로 비측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 앞서 설명한 것처럼, 비측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계는 예를 들어, 시험자로부터 소음 측정부와 측정대상 소음원간 거리가 1m, 5m, 10m, 50m 및 100m로 소음이 측정될 때, 외삽법을 이용하여 실제 측정거리가 아닌 비측정 거리 예를 들어, 200m 및 300m 등의 거리에 대한 평균 소음을 산출하는 단계를 의미한다. 이에 대한 설명은 위에서 상세히 언급하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
S130 단계는 원격지 소음 예측부에 의해, 제 1 장소와 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계이다. 상술한 바와 같이, S130 단계는 저장부에 저장된 상관식에 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 이루어질 수 있고, 상관식은 과거 시점의 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출될 수 있다. 여기서, S130 단계에 대한 설명은 위에서 도 2 내지 도 5를 참조로 상세히 언급하였으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
또한, S130 단계는 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 원격지 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치 및 방법은 원격지에 위치한 원격지 소음원에 대한 소음 예측을 가능케 하는 효과가 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 소음 예측 장치 및 방법은 비교적 간단하고 저렴한 장비인 사운드 레벨 메터를 이용하더라도 신뢰성이 확보될 수 있고, 실내 소음 측정 시험과 실외 소음 측정 시험을 각각 수행한 결과, 정규성 검정을 만족하는 데이터를 얻을 수 있었다. 또한 이러한 방법은 표준편차, 표준오차, 신뢰성을 확보할 수 있는 시험 방법인 것을 시험을 통해서 확인하였다.
그리고, 실외 소음 측정 시험에서 장소에 따른 소음원(예를 들어, 본 시험의 경우 모터를 포함하는 무인 로봇)의 소음 측정값에 대한 상관성을 분석하였다. Pearson 상관계수가 1에 근접한 신뢰성 있고, 예측 가능한 방법인 것을 시험을 통해 확인하였다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에서 개발한 방법으로 로봇 개발 과정의 일정 단축 및 비용 절감 차원에서 상당한 이점이 있다고 판단된다. 또한 실외 소음 측정시 장소에 따른 여러가지 제한 조건(예를 들어, 비용, 시간, 접근성 어려움 등)을 해소할 수 있다는 측면에서 상당한 이점이 있다고 예상된다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 소음 예측 장치 110 : 소음 측정부
120 : 평균 소음 산출부 130 : 원격지 소음 예측부
140 : 저장부

Claims (14)

  1. 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음 예측 장치로서,
    제 1 장소에서 상기 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 소음 측정부;
    상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 평균 소음 산출부; 및
    상기 제 1 장소와 상기 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 상기 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 상기 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 원격지 소음 예측부를 포함하며,
    상기 원격지 소음 예측부는 저장부에 저장된 상관식에 상기 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 상기 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하되,
    상기 상관식은 과거 시점의 상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 상기 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출되고,
    상기 평균 소음 산출부는,
    상기 소음 측정부를 통해 복수회 측정된 상기 측정대상 소음원과 상기 소음 측정부 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 더 산출하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 평균 소음 산출부는 외삽법을 이용하여 상기 측정 거리별 평균 소음을 근거로 비측정 거리별 평균 소음을 더 산출하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 원격지 소음 예측부는 상기 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 상기 원격지 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 더 예측하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 평균 소음 산출부는 상기 측정대상 소음원에 대해 측정된 측정 소음들 중 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 측정 소음들을 근거로 평균 소음을 산출하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 장치.
  8. 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음 예측 방법으로서,
    소음 측정부에 의해, 제 1 장소에서 상기 소음원과 동일한 모델의 측정대상 소음원에 대한 소음을 복수회 측정하는 단계;
    평균 소음 산출부에 의해, 상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계; 및
    원격지 소음 예측부에 의해, 상기 제 1 장소와 상기 원격지간 설정된 상관 관계에 따라, 상기 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 근거로, 상기 원격지에 위치한 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계를 포함하고,
    상기 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계는 저장부에 저장된 상관식에 상기 측정 대상 소음원에 대한 평균 소음을 반영함으로써 이루어지며,
    상기 상관식은 과거 시점의 상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음과 상기 원격지 소음원에 대한 평균 소음을 피어슨(Pearson) 상관성 분석 알고리즘에 적용함으로써 도출되고,
    상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는,
    상기 소음 측정부를 통해 복수회 측정된 상기 측정대상 소음원과 상기 소음 측정부 간 측정 거리별 소음들을 근거로 측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제8항에 있어서,
    상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는,
    외삽법을 이용하여 상기 측정 거리별 평균 소음을 근거로 비측정 거리별 평균 소음을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 원격지 소음원에서 발생하는 소음을 예측하는 단계는 상기 측정대상 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 근거로, 상기 원격지 소음원에 대한 측정 거리별 평균 소음을 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 측정대상 소음원에 대한 평균 소음을 산출하는 단계는 상기 측정대상 소음원에 대해 측정된 측정 소음들 중 최대 소음과 최소 소음을 제외한 나머지 측정 소음들을 근거로 평균 소음을 산출하는 것을 특징으로 하는 소음 예측 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230158314A (ko) 2022-05-11 2023-11-20 한국씨비엠주식회사 원격 진동 또는 소음 모니터링 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62115326A (ja) * 1985-11-14 1987-05-27 Isuzu Motors Ltd 音響放射状態の予測方法
JPH06337682A (ja) * 1993-05-27 1994-12-06 Sanyo Electric Co Ltd 電子消音装置
JPH11161285A (ja) * 1997-09-25 1999-06-18 Shinko Electric Co Ltd 消音制御システム
KR20020005803A (ko) * 2000-07-10 2002-01-18 이수갑 인터넷 기반의 소음측정 및 소음 환경 데이터베이스시스템 구축 방법
KR20100028822A (ko) * 2008-09-05 2010-03-15 환경관리공단 환경소음 자동측정 시스템 및 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62115326A (ja) * 1985-11-14 1987-05-27 Isuzu Motors Ltd 音響放射状態の予測方法
JPH0438299B2 (ko) * 1985-11-14 1992-06-24
JPH06337682A (ja) * 1993-05-27 1994-12-06 Sanyo Electric Co Ltd 電子消音装置
JPH11161285A (ja) * 1997-09-25 1999-06-18 Shinko Electric Co Ltd 消音制御システム
KR20020005803A (ko) * 2000-07-10 2002-01-18 이수갑 인터넷 기반의 소음측정 및 소음 환경 데이터베이스시스템 구축 방법
KR20100028822A (ko) * 2008-09-05 2010-03-15 환경관리공단 환경소음 자동측정 시스템 및 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김도완 외 2인, ‘NCPX 계측 방법에 따른 속도별 소음 데시벨 예측 모델 개발에 대한 연구’, 한국도로학회 논문집, 제15권, 제4호, 2013.08. *
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