2014 년도 한국철도학회 추계학술대회 논문집 KSR2014A265

KRNoise를 활용한 철도 환경 소음 예측 연구

Study on the Prediction of Railway Environmental Noise Using KRNoise

장승호*†, 고효인*, 홍지영*

Seungho Jang*†, Hyo-In Koh*, Jiyoung Hong*

Abstract To make appropriate prevention of railway noise problems or apply their mitigation measures, accurate noise prediction models and analysis program are required. Recently a railway noise prediction model taking into account the frequency characteristics of the noise source and noise propagation has been suggested to improve the conventional model based on the overall noise levels. The Excel VBA program, KRNoise also has been developed so that the suggested model would be used in the industry. In this paper, the railway environmental noise was analyzed utilizing KRNoise in the case of various track and vehicle conditions, environments and receiver positions. The accuracy of predictions was examined by comparing to the measurements and the possible factors for the error were reviewed. Keywords : Railway noise, Environmental noise, Noise prediction model, Noise propagation

초 록 철도 선로변 소음으로 인한 문제를 예방하고 적절한 소음저감 대책을 수립하기 위

해서는 정확한 소음예측 모델 및 해석 프로그램이 필요하다. 기존의 총합 소음도를 기반으

로 하는 예측 모델을 개선하여 소음원 및 소음전파의 주파수 특성을 고려한 철도 소음예

측 모델이 최근 제안된 바 있다. 또한 개선된 예측 모델이 산업 현장에서 원활히 이용될

수 있도록 엑셀 VBA 프로그램인 KRNoise가 개발되었다. 본 논문에서는 KRNoise를 활용하

여 다양한 차량/궤도 조건, 주변 환경, 수음점 위치에서의 철도 선로변 소음을 분석하였으

며, 소음 측정값과 비교하여 정확도를 살펴보았다. 예측 모델의 오차에 대해서는 발생 가

능한 요인들을 검토하였다.

주요어 : 철도 소음, 환경 소음, 소음 예측 모델, 소음 전파

1. 서 론

철도 신선 건설을 위한 환경영향평가에서의 소음 예측 또는 기존 철도의 적절한 소음저감

대책의 수립을 위해서는 정확한 소음예측모델이 요구된다. 국내에서는 국립환경과학원에서 제

시한 예측 모델(이하 기존 모델) [1]이 쓰였으나, 평지구간 거리별 측정값에 따른 경험식으로

총합 소음도를 기반으로 하고 있으며 소음 발생 및 전파의 주파수 특성을 고려하지 못하였다.

† 교신저자: 한국철도기술연구원 교통환경연구팀(shjang@krri.re.kr) * 한국철도기술연구원 교통환경연구팀

최근에 이를 개선하기 위하여 ISO 9613-2 [2]의 옥외 소음전파 모델을 적용하고 소음원 및 소

음전파의 주파수 특성을 고려한 예측 모델이 제안된 바 있다[3,4]. 또한 개선된 예측 모델이 산

업 현장에서 원활히 쓰일 수 있도록 KRNoise 프로그램이 개발되었다[3].

본 논문에서는 KRNoise 프로그램의 기본적인 특징을 살펴보고 다양한 차량/궤도 조건 및 환

경 조건에 대하여 소음도를 예측한 후 측정값과 비교하여 정확도를 살펴보았다.

2. 본 론

2.1 KRNoise 프로그램의 개요

KRNoise 프로그램은 ISO 9613-2 [2]의 옥외 소음전파 모델을 기반으로 한 철도소음 예측 모델

에서 차량, 궤도 또는 지형, 환경 조건의 데이터 입력을 쉽게 하고, 음원 강도 및 전달 감쇠량

의 계산을 자동으로 수행할 수 있도록 Microsoft Excel의 Visual Basic for Application (VBA)으로

작성되었다. 국내의 각 차종별 음원강도와 속도계수, 궤도 조건 인자, 지향성 인자들을 모두

엑셀 Sheet로 포함하고 있으며 향후 신규 도입되는 차종이나 궤도에 대해서 쉽게 추가 및 확

장할 수 있도록 되어 있다. 선로변 수음점의 소음 레벨을 계산하기 위하여 엑셀 Sheet에 포함

된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 음원 강도와 궤도 조건 보정항을 VBA 코드로 구하고 표출

한다. 현재 KRNoise가 적용 가능한 범위는 다음과 같다 [3].

・ 대상 차량: KTX, KTX-산천, 디젤전기기관차, 전기기관차, 여객차 (무궁화, 새마을),

화물차, ITX-청춘, 누리로, 전철

・ 대상 궤도: 기존선 (자갈도상, 슬라브도상, 강교량 (플레이트거더, 트러스교), 콘크리

트 교량, 터널, 분기기, 용접 이음매), 고속선(자갈도상, 슬라브도상, 콘크리트 교량,

터널, 분기기), 방음벽 설치 궤도

・ 곡선반경 200-300R 이상의 선로, 정속 주행 상황

Fig. 1 Captures of KRNoise Program

Fig. 1과 같이 각각의 단추를 이용하여 차종을 선택하거나 궤도 조건을 선택하여 입력할 수

있으며, 계산 단추를 눌러 계산을 수행하거나, 저장 단추를 눌러 계산된 값을 표에 저장하는

기능을 수행할 수 있다. 저장된 옥타브 밴드 주파수별 소음도 레벨들은 그 총합 레벨을 다시

계산할 수 있으며, 각 스펙트럼을 차트로 표시할 수 있다. 또한 방음벽 설계 모듈 Sheet에서

방음벽의 치수 및 설치 조건을 입력하면 방음벽 설치 전후의 소음도 레벨을 계산하여 표출할

수 있다. 입력된 데이터와 표출된 차트 등 모든 데이터는 Excel 고유의 저장하기 또는 인쇄하

기 기능을 통하여 저장 및 출력할 수 있다. 또한 Excel 프로그램을 이용하였으므로 Excel Sheet

내에서 사용자가 원하는 임의의 추가적인 작업으로 확장하기 용이하며 배포도 쉽도록 하였다.

2.2 KRNoise를 이용한 소음 예측 및 측정 비교

예측 모델 및 KRNoise의 예측 정확도를 파악하고자 다양한 차량/궤도 조건, 주변 환경, 수음

점 위치에서 소음도를 예측하고 측정값과 비교하였다. Fig. 2는 경부 고속철도 슬라브 궤도에서

방음벽 설치 전후에 대한 개략도이다. 마이크로폰 위치의 소음도를 예측하고 측정값과 비교하

였다.

Fig. 2 Schematic of situations of measuring the railway noise levels

Table 1은 방음벽 설치 전의 상황으로 KTX-산천 열차(10량)가 속도 244km/h로 통과할 때 예

측 및 측정한 소음도이다. KRNoise의 예측 결과는 1.5dB의 오차를 보이지만, 기존 모델의 경우

14.9dB의 오차를 보인다. 방음벽 설치 후의 상황으로 KTX 열차(20량)가 속도 262km/h로 통과

시 예측 및 측정한 소음도를 Table 2에 나타내었다.

Table 1 Measured and predicted noise level without noise barriers (Leq,1h)

Distance (Height) (m)

Measured

(dBA)

Predicted (dBA)

KRNoise Conventional method

25 (1.2) 74.8 76.3 60.4

25 (3.5) 75.3 76.3 60.4

Table 2 Measured and predicted noise level with noise barriers (Leq,1h)

Distance (Height) (m)

Measured

(dBA)

Predicted (dBA)

KRNoise Conventional method

25 (1.2) 60.3 56.8 52.9

25 (3.5) 57.7 57.1 55.3

Table 2에서 KRNoise는 최대 3.5dB의 오차가 발생하며 기존 모델의 경우 7.4dB의 오차가 발

생함을 알 수 있다. 이 밖에도 KRNoise에 의한 예측값을 실제 측정값과 비교하는 다수의 시험

을 수행하였으며 기존 모델과 대비하여 보다 정확한 예측이 가능하였다[3]. 그 결과를 그림으

로 나타내면 Fig. 3과 같다. 예측값이 측정값과 일치할 경우 직선상에 위치하고 직선에서 벗어

날수록 오차가 큰 것을 의미한다. 통계처리를 해보면, 기존 예측모델의 표준편차는 8.3 dB이고,

본 개발 예측모델의 표준편차는 1.5 dB이다. 따라서 95%의 신뢰도에서 기존 예측모델의 오차

는 16.3dB로 기대되고 본 예측모델의 오차는 3.0dB로 기대된다.

한편, 본 KRNoise의 오차 요인을 살펴 보면 차륜과 레일의 표면 조도 (거칠기)가 입력 값과

차이가 있을 경우 오차가 발생할 수 있으며[4], 또는 레일 표면이 손상된 경우 오차가 발생할

수 있다. 또한 기관차의 경우 엔진 부하 등의 운전 조건이 상이할 때 오차가 발생할 수 있으

며, 지형과 지면 조건에 대한 모델링 과정에서 실제 값을 모두 입력할 수 없고 근사적으로 입

력할 수 밖에 없으므로 발생할 수 있는 오차도 있다.

Fig. 3 Comparison of predicted and measured noise levels

3. 결 론

본 논문에서는 개선된 철도 환경소음 예측 모델을 Excel VBA 프로그램으로 제작한 KRNoise

의 특징을 살펴보고 다양한 차량/궤도 조건 및 환경 조건에 대하여 소음도를 예측한 후 측정

값과 비교하여 정확도를 살펴보았다. 기존의 총합 소음도를 기반으로 한 모델보다 비교적 적

은 오차를 내었으며, 오차 발생의 가능한 요인들도 살펴 보았다. 추후 새로운 차량과 궤도 종

류가 도입될 경우 소음원 데이터를 추가하여 확장할 수 있을 것이며, 본 예측 모델 및

KRNoise는 좀 더 정확한 철도 환경 소음 예측 및 적절한 저감 대책 수립에 활용될 수 있을

것이다.

후 기

본 연구는 2014년도 미래창조과학부의 재원으로 한국철도기술연구원 주요사업 ‘철도 친환경

성 향상 기술 개발’과제의 지원을 받아 수행되었습니다. 또한 한국철도시설공단의 협조와 지원

으로 수행되었습니다.

참고문헌

[1] Project Report (2002) Establishment of railroad noise monitoring network, National Institute of

Environmental Research.

[2] ISO 9613-2 (1996) Acoustics - Attenuation of sound during propagation outdoors - Part 2: General

method of calculation. [3] Project Report (2013) Study on the prediction of the environmental effects for planning the railway

noise and vibration measures, Korea Railroad Research Institute.

[4] S. Jang and E. Jang (2013) Study on the noise source modeling and the source strength estimation of

Mugungwha trains running on the conventional railway, Transactions of KSNVE, 23(11), pp. 1020-

1026.

[5] S. Jang, W. Jeong, J. Ryue and H. Koh (2013) Analysis of rolling noise using the measurement of

acoustic roughness on the rail and wheel surfaces, Proceedings of Acoustical Society of Korea (Spring),

245-249.