KR102647576B1 - 도심항공기 소음 저감 시스템 및 방법 - Google Patents

도심항공기 소음 저감 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 도심항공기 소음 저감 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 검출하여 제공하는 도심항공기(UAM, Urban Air Mobility); 및 모빌리티 환승 정류장에 구비된 마이크를 통해 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받고, 상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출한 후 상기 산출된 상쇄파를 복수의 스피커를 통해 상기 도심항공기에 출력하는 노이즈 캔슬링 장치를 포함한다.

Description

도심항공기 소음 저감 시스템 및 방법{Urban air Mobility noise reduction system and method}
본 발명은 소음 저감 방법에 관한 것이다.
다가올 미래 도시 모빌리티의 가장 유력한 주자는 시간적, 공간적 제약을 넘어설 수 있는 도심항공기(Urban Air Mobility, 이하 “UAM”이라 함)일 것입니다.
최근 이항, 우버, 도요타 등 전 세계적으로 UAM 개발 관련 전략 발표가 이어지고 있으며, 이는 3차원 공중 교통수단이 차세대 모빌리티의 핵심이라는 반증입니다.
우리나라 또한 국토교통부에서 ‘2025년 도심 하늘길이 열린다’고 보도했으며, 현대차그룹은 올해 1월 CES2020에서 미래 모빌리티 솔루션이라는 주제로 UAM 모형을 선보이며 관련 전략을 발표했습니다.
하지만 도심항공기의 문제점이 많이 있겠지만 이중 필히 해결해야 할 문제는 바로 소음이다.
일반적으로 항공기하면 소음이 매우 큰 이동 수단이며, 드론만 보더라도 크기가 좀 크다 싶으면 엄청난 소음을 생성합니다.
도심항공기라는 말 그대로 도심을 이동해야 할 항공기들은 기존 항공기만큼 소음이 크다면 절대로 상용화될 수 없습니다.
우버에서 제시한 저소음 기준은 62dB@500ft이며 기업들은 문제를 해결하기 위한 방법을 시도하고 있습니다.
기존 UAM의 소음을 줄이기 위해서 엔진 대신 전기동력 수직 이착륙 시스템을 선택하고, 단일 로터 보다는 분산된 로터를 적용하는 등 다양한 시도로 대책을 마련하고 있습니다.
그러나, 항공기에서 소음 원인을 분석하여 잡는 것만으로는 완벽히 소음을 줄일 수 없으며, 다른 방향에서 소음을 저감하는 보완 방식이 새로운 해결책이 될 수 있습니다.
본 발명은 종래 문제점을 해결하기 위한 것으로, 모빌리티 환승 정류장(HUB)를 하나의 거대한 오디오 시스템으로 만들어 ANC(Active Noise Control)와 인공지능을 활용해 도심항공기(UAM)의 이착륙 시 소음을 저감시키는 도심항공기 소음 저감 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템은 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 검출하여 제공하는 도심항공기(UAM, Urban Air Mobility); 및 상기 도심항공기를 통해 수신되는 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하고, 예측된 노이즈 상쇄 음파량에 해당하는 노이즈 상쇄 음파를 상기 도심항공기에 출력하는 노이즈 캔슬링 장치를 포함한다.
상기 노이즈 캔슬링 장치는 상기 도심항공기와의 통신을 통해 프로펠러 PRM 정보와 위치 정보를 수신하는 통신부; 상기 통신부를 통해 수신한 도심항공기의 프로펠러 RPM 정보와 위치 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는 딥 러닝 학습기; 노이즈 상쇄 음파를 출력하는 하나 이상의 스피커; 및 딥 너링 학습기에 의해 예측된 노이즈 상쇄 음파량이 출력되도록, 상기 하나 이상의 스피커를 제어하는 출력 제어부를 포함한다.
기상 정보를 입력받는 기상 정보 입력부를 더 포함하고, 상기 딥 러닝 학습기는, 노이즈 상쇄 음파량 예측 시, 기상 정보를 추가 반영하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측한다.
본 발명의 일 실시예는 상기 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는 마이크; 및 상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출하는 노이즈 상쇄 음파 산출부를 포함한다.
또한 상기 노이즈 상쇄 음파 산출부를 통해 산출된 노이즈 상쇠 음파량을 이용하여 예측된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 검증한 후 검증된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 데이터베이스에 저장하여 관리하는 검증부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 방법은 도심항공기로부터 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보를 수신하는 단계; 도심항공기로부터 수신된 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보인 인자간 교호 효과를 분석하여 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계; 상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계에서 축적된 데이터가 충분하면, 입력된 인자를 딥 러닝 학습기에 적용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는 단계; 축적된 데이터가 기준 신뢰성이 확인되는지를 판단하는 단계; 상기 신뢰성을 판단단계에서 기준 신뢰성이 확인되면, 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는데 이용한 인자 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 예측된 노이즈 상쇄 음파량을 스피커를 통해 출력하는 단계를 포함한다.
상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계에서 축적된 데이터가 충분하지 않으면, 마이크를 통해 수집된 소음 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 계산하는 단계를 포함한다.
또한, 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계; 상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계에서 기상 정보가 존재하면, 도심항공기(100)로부터 수신된 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보와 기상 정보를 이용하여 인자간 교호 효과를 분석하는 단계를 포함한다.
상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계에서 기상 정보가 존재하지 않으면, 기상청 서버로부터 웹 크롤링을 통해 기상 정보를 제공받거나 자체 데이터베이스를 활용하여 기상 정보를 딥 러닝 학습시키는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템은 모빌리티 환승 정류장에 구비되어, 도심항공기로부터 발생되는 소음을 상쇄시키기 위한 상쇄파를 출력하는 복수의 상쇄파 출력부; 상기 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는 마이크; 상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출하는 노이즈 상쇄 음파 산출부; 및 산출된 상쇄파를 상기 복수의 스피커를 통해 상기 도심항공기에 출력하도록 제어하는 출력 제어부를 포함하는 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공지능과 HUB Audio System의 ANC를 활용하여 공중 모빌리티 시스템의 가장 큰 문제점인 이착륙 시 소음 문제를 해결할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도.
도 2는 도 1의 노이즈 캔슬링 장치의 구체적인 구성을 설명하기 위한 구성블록도.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템은 도심항공기(100), 노이즈 캔슬링 장치(200)을 포함한다.
도심항공기(UAM, Urban Air Mobility, 100)는 복수의 로터를 이용하여 수직 이착륙이 가능한 운송수단으로, 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 검출하여 노이즈 캔슬링 장치(200)에 제공한다.
노이즈 캔슬링 장치(200)은 도심항공기(100)를 통해 수신되는 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하고, 예측된 노이즈 상쇄 음파량에 해당하는 노이즈 상쇄 음파를 상기 도심항공기에 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 다른 노이즈 캔슬링 장치(200)은 도 2에 도시된 바와 같이, 통신부(210), 딥 러닝 학습기(220), 스피커(230) 및 출력 제어부(240)를 포함한다.
통신부(210)는 도심항공기(100)와의 통신을 통해 프로펠러 PRM 정보와 위치 정보를 수신한다. 본 실시예에서의 통신부(210)는 다양한 통신 수단을 이용할 수 있는 것으로 그 통신 수단을 한정하지는 않는다.
딥 러닝 학습기(220)는 통신부(210)를 통해 수신한 도심항공기(100)의 프로펠러 RPM 정보와 위치 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측한다.
스피커(230)는 노이즈 상쇄 음파를 출력하는 것으로, 모빌리티 환승 정류장에 하나 이상 설치되어, 거대한 오디 시스템을 형성할 수 있다.
출력 제어부(240)는 딥 러닝 학습기(220)에 의해 예측된 노이즈 상쇄 음파량이 출력되도록, 상기 하나 이상의 스피커(230)를 제어한다.
이에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 모빌리티 환승 정류장에 이륙 또는 착륙하는 도심항공기에서 발생하는 소음을 저감시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 로터 소음, 모터 회전 소음, 엔진음 등으로 이루어진 도심항공기의 일정한 소음을 탁월하게 저감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 장소나 주변 상황에 따라 소음이 자동으로 제어할 수 있는 효과가 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도이다.
본 발명의 다른 실시예에서는 기상 정보를 입력받는 기상 정보 입력부(300)를 더 포함하고, 상기 딥 러닝 학습기(220)는 노이즈 상쇄 음파량 예측 시, 기상 정보를 추가 반영하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측할 수 있다. 본 실시예에서의 기상 정보 입력부(300)는 온도계, 습도계, 풍량계, 강수량계 등과 같은 센싱 장치들로부터 기상 정보를 직접 수집할 수도 있고, 기상청 웹사이트에서 웹 크롤링을 통해 기상 정보를 수집할 수도 있다.
이와 같이, 노이즈 상쇄 음파량 예측 시, 기상 정보를 더 포함함으로써, 동일한 도심항공기가 이륙 또는 착륙할 때, 기상에 따라 노이즈 상쇄 음파량이 달라지더라도 정확하게 상쇄시켜 노이즈 저감 효과를 높여 줄 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는 마이크(400)와 노이즈 상쇄 음파 산출부(500)를 더 포함할 수 있다.
마이크(400)는 도심항공기(100)가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는다.
노이즈 상쇄 음파 산출부(500)는 마이크(400)를 통해 입력되는 도심항공기(100)에서 발생하는 실제 소음을 디지털 데이터화한 후 역위상의 파장인 상쇄파를 산출할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 검증부(600)를 더 포함할 수 있다.
검증부(600)는 노이즈 상쇄 음파 산출부(500)를 통해 산출된 노이즈 상쇠 음파량을 이용하여 예측된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 검증한 후 검증된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 데이터베이스에 저장하여 관리함으로써, 보다 정확한 노이즈 상쇄 음파량을 예측할 수 있는 효과가 있다.
이하, 하기에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 방법에 대하여 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
먼저, 도심항공기로부터 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보를 수신한다(S110).
이어서, 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단한다(S120).
상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계(S120)에서 기상 정보가 존재하면(YES), 인자간 교호 효과를 분석하여 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단한다(S130). 본 발명의 일 실시예에서의 분석되는 인자는 프로펠라 RPM 정보, 위치 정보이거나, 프로펠라 RPM 정보, 위치 정보 및 기상 정보일 수 있다.
상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계(S130)에서 축적된 데이터가 충분하면(YES), 입력된 인자를 딥 러닝 학습기에 적용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측한다(S140).
이후, 예측된 노이즈 상쇄 음파량을 스피커를 통해 출력한다(S150),
반면에, 상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계(S120)에서 기상 정보가 존재하지 않으면(NO), 기상청 서버로부터 웹 크롤링을 통해 기상 정보를 제공받거나 자체 데이터베이스를 활용하여 기상 정보를 딥 러닝 학습시킨다(S121).
한편, 노이즈 상쇄 음파량이 예측(S140)된 후에는, 예측된 노이즈 상쇄 음파를 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 이를 위해, 축적된 데이터가 기준 신뢰성이 확인되는지를 판단한다(S141).
상기 신뢰성을 판단단계(S141)에서 기준 신뢰성이 확인되면(YES), 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는데 이용한 인자 정보를 데이터베이스에 저장한다(S142). 한편, 데이터베이스에 저장되는 학습된 노이즈 상쇄 음파 예측량은 마이크(400)를 통해 수집된 소음을 통해 계산된 노이즈 상쇄 음파량과 비교를 통해 검증할 수도 있다.
한편, 상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계(S130)에서 축적된 데이터가 충분하지 않으면(NO), 마이크를 통해 소음 정보를 수집(S160)한 후 수집된 도심항공기(100)의 소음 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 계산(S170)한 후 노이즈 상쇄 음파량을 스피커를 통해 출력한다(S170).
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템을 설명하기 위한 구성블록도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 도심항공기 소음 저감 시스템은 마이크(400), 노이즈 상쇄 음파 산출부(500) 및 스피커(230)를 포함한다.
마이크(400)는 도심항공기(100)가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는다.
노이즈 상쇄 음파 산출부(500)는 마이크(400)를 통해 입력되는 도심항공기(100)에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출한다.
그리고 복수의 스피커(230)는 모빌리티 환승 정류장에 구비되어, 도심항공기(100)로부터 발생되는 소음을 상쇄시키기 위한 상쇄파를 출력한다.
출력 제어부(600)는 상기 산출된 상쇄파를 상기 복수의 스피커(230)를 통해 상기 도심항공기(100)에 출력하도록 제어한다.
이와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 다르면, 모빌리티 환승 정류장에 구비되어, 마이크를 통해 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받고, 상기 마이크를 통해 입력되는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출한 후 상기 산출된 상쇄파를 복수의 스피커를 통해 상기 도심항공기에 출력함으로써, 도심항공기의 이륙 또는 착륙시 발생되는 소음을 저감시킬 수 이는 효과가 있다.
이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 검출하여 제공하는 도심항공기(UAM, Urban Air Mobility); 및
    상기 도심항공기를 통해 수신되는 프로펠러의 RPM 정보와 위치 좌표 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하고, 예측된 노이즈 상쇄 음파량에 해당하는 노이즈 상쇄 음파를 상기 도심항공기에 출력하는 노이즈 캔슬링 장치를 포함하되,
    상기 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는 마이크; 및 상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출하는 노이즈 상쇄 음파 산출부; 상기 노이즈 상쇄 음파 산출부를 통해 산출된 노이즈 상쇠 음파량을 이용하여 예측된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 검증한 후 검증된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 데이터베이스에 저장하여 관리하는 검증부를 포함하는
    도심항공기 소음 저감 시스템.

  2. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈 캔슬링 장치는,
    상기 도심항공기와의 통신을 통해 프로펠러 PRM 정보와 위치 정보를 수신하는 통신부;
    상기 통신부를 통해 수신한 도심항공기의 프로펠러 RPM 정보와 위치 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는 딥 러닝 학습기;
    노이즈 상쇄 음파를 출력하는 하나 이상의 스피커; 및
    딥 너링 학습기에 의해 예측된 노이즈 상쇄 음파량이 출력되도록, 상기 하나 이상의 스피커를 제어하는 출력 제어부를 포함하는 도심항공기 소음 저감 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    기상 정보를 입력받는 기상 정보 입력부를 더 포함하고,
    상기 딥 러닝 학습기는,
    노이즈 상쇄 음파량 예측 시, 기상 정보를 추가 반영하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는 것인 도심항공기 소음 저감 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 도심항공기로부터 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보를 수신하는 단계;
    도심항공기로부터 수신된 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보인 인자간 교호 효과를 분석하여 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계;
    상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계에서 축적된 데이터가 충분하면, 입력된 인자를 딥 러닝 학습기에 적용하여 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는 단계;
    축적된 데이터가 기준 신뢰성이 확인되는지를 판단하는 단계;
    상기 신뢰성을 판단단계에서 기준 신뢰성이 확인되면, 노이즈 상쇄 음파량을 예측하는데 이용한 인자 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
    예측된 노이즈 상쇄 음파량을 스피커를 통해 출력하는 단계를 포함하는 도심항공기 소음 저감 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 축적 데이터가 충분한지의 여부를 판단하는 단계에서 축적된 데이터가 충분하지 않으면, 마이크를 통해 수집된 소음 정보를 이용하여 노이즈 상쇄 음파량을 계산하는 단계를 포함하는 도심항공기 소음 저감 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계;
    상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계에서 기상 정보가 존재하면, 도심항공기로부터 수신된 프로펠라 RPM 정보와 위치 정보와 기상 정보를 이용하여 인자간 교호 효과를 분석하는 단계를 포함하는 도심항공기 소음 저감 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 입력되는 기상 정보가 존재하는지를 판단하는 단계에서 기상 정보가 존재하지 않으면, 기상청 서버로부터 웹 크롤링을 통해 기상 정보를 제공받거나 자체 데이터베이스를 활용하여 기상 정보를 딥 러닝 학습시키는 단계를 포함하는 도심항공기 소음 저감 방법.
  10. 모빌리티 환승 정류장에 구비되어, 도심항공기로부터 발생되는 소음을 상쇄시키기 위한 상쇄파를 출력하는 복수의 상쇄파 출력부;
    상기 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는 마이크;
    상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출하는 노이즈 상쇄 음파 산출부; 및
    산출된 상쇄파를 상기 복수의 상쇄파 출력부를 통해 상기 도심항공기에 출력하도록 제어하는 출력 제어부를 포함하되,
    상기 도심항공기가 이륙 또는 착륙시 발생하는 실제 소음을 입력받는 마이크; 및 상기 마이크를 통해 입력되는 상기 도심항공기에서 발생하는 실제 소음을 이용하여 상쇄파를 산출하는 노이즈 상쇄 음파 산출부; 상기 노이즈 상쇄 음파 산출부를 통해 산출된 노이즈 상쇠 음파량을 이용하여 예측된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 검증한 후 검증된 노이즈 상쇄 음파 예측량을 데이터베이스에 저장하여 관리하는 검증부를 포함하는
    도심항공기 소음 저감 시스템.
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