• 한국항공우주학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.255-267
• /
• 2020

SLD 조건은 직경이 50㎛ 이상인 과냉각대형액적의 분포가 지배적인 결빙 환경을 뜻한다. SLD 조건에서는 액적의 큰 크기로 인해 wall-droplet interaction, deformation 등의 물리적 현상이 착빙 과정에 중요한 영향을 미친다. 그에 따라 SLD 효과를 수치적으로 모사하기 위한 다양한 연구가 수행되었고, 부착률을 수정하는 후처리 기법을 통해 wall-droplet interaction 현상을 고려하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 액적이 충돌하는 벽면 특성을 제대로 고려하지 않는 반경험식(Wright Model)을 사용하기 때문에 착빙 영역에서 여전히 부착률과 부착 한계를 과대 예측한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 착빙 영역을 세 개의 영역으로 구분하였다. 그리고 벽면 특성을 고려하는 Bai and Gosman rebound 모델을 바탕으로 개발한, 새로운 wall-droplet interaction 모델을 후처리 기법에 도입했다. 그리고 액적의 항력계수를 증가시키는 deformation 현상을 반영하기 위해 3가지 deformation 모델을 비교·분석하여 가장 적합한 모델을 선정했다. 앞의 내용을 바탕으로 개발한 SLD 결빙 예측 코드를 검증하기 위해 실험 데이터를 활용하여 해석을 수행했다. 그 결과 수정된 후처리 기법은 착빙 영역에서 rebound 현상에 의한 부착률 감소를 더욱 크게 예측하였고 부착 한계와 부착률 크기를 예측하는 데 있어 향상된 정확성을 보여줬다. 그리고 deformation에 의한 항력계수의 증가를 가장 크게 결정하는 Wiegand model이 실험과 가장 유사한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.263-263
• /
• 2023

블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.

• 한국전산유체공학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.51-59
• /
• 2013

A significant change in aerodynamic characteristics of wind turbine blade can occur by ice formed on the surface of the blade operated in cold climate. The ice accretion can result in performance loss, overloading due to delayed stall, and excessive vibration associated with mass imbalance. In this study, the impact of ice accretion on the aerodynamic characteristics of NREL 5MW wind turbine blade sections is examined by a CFD-based method. It is shown that the thickness of ice accretion increases from the root to the tip and the effects of icing conditions such as relative wind velocity play a significant role in the shape of ice accretion. In addition, the computational results are used to assess the degradation in the lift and drag coefficients of the blade sections.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.121-131
• /
• 2008

2차원적인 도로설계는 설계기준과 운전자의 반응 사이에는 상이한 점이 많아 위험성을 내포하고 있다. 따라서 2차원 도로설계는 시공전에 예측을 하기가 어려운 실정이다. 그러나, 3차원 도로설계는 요구되는 구성요소의 완성 이후 발생하는 문제를 예측할 수 있다. 본 연구에서는, 실제도로에서 도로설계평가를 위하여 설계를 하였다. 그리고 도로설계는 Inroad를 라는 도로설계프로그램을 사용하였다. 또한, 수치지형도와 포고자료를 이용하여 DTM을 생성하였다. 3차원 도로설계는 도로의 DTM 과 지형자료를 합성하여 설계를 하였다. 3차원적으로 도로설계된 것을 이용하여 설계평가를 수행하였다. 도로선형의 안정성 평가를 위하여 운전자 시뮬레이션과 시거분석을 실시하였다. 그리고, 음영시뮬레이션을 통해 도로노면결빙구간의 불량구간을 추출하였다. 시뮬레이션 결과, 본 연구에서는 도로완공후의 모습을 확인할 수 있었다. 그리고 시거를 시각적으로 산정을 할 수 있었다. 또한 음영 시물레이션을 의해 도로노면결빙구간을 추출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.233-234
• /
• 2021

겨울철 한파로 인한 수도계량기의 동파는 수돗물 공급 중지, 유출된 후 결빙에 따른 각종 안전사고 유발 및 복구에 따른 비용 발생 등 여러 가지 불편과 문제를 야기시킨다. 본 연구에서는 수도계량기가 실제 동파가 발생되는 환경과 유사한 시험장치를 개발하여 동파영향인자인 온도, 습도, 유량, 압력, 밸브개도, 펌프 가동상태 등을 변화시켜 반복시험을 수행하고자 한다. 이를 통해 얻어지는 데이터를 기반으로 동파 영향인자 간 상관관계를 AI 기술을 적용해 동파시기를 예측하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
• /
• pp.111-112
• /
• 2016

본 논문에서는 기후 상황에 따라 노면에서 눈이 계속 쌓였을 때 발생하는 문제와 도로결빙 문제를 해결하기 위하여 스노우멜팅 시스템이 도입되었으나 급변하는 기상상황에 대응하지 못하였다. 본 논문에서는 분석시스템 기반의 스노우멜팅에 대해 설명하고 기존의 스노우멜팅 시스템의 문제점을 개선할 IoT기반의 스노우멜팅을 제안하여 지역별 기후편차를 이용한 기후상황을 예측하고 운영 및 제어 시스템 미들웨어를 제안한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.111-121
• /
• 2008

효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.156-172
• /
• 2020

본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1364-1365
• /
• 2011

울란바타르시는 몽골의 수도로 인구 110만명이 거주하고 있으며 매년 증가추세에 있다. 2030년에는 몽고 전체인구의 55.5%가 집중되어 도시의 밀집도가 심화될 것으로 예측된다. 몽골은 연평균 강우량이 250mm에도 미치지 못하는 건조한 지역이 대부분으로 전체 수원을 지하수에 의존하고 있으며 인구증가에 따른 지하수 고갈 및 최근 기후변화로 인한 가뭄, 폭설, 한파 등의 영향으로 활용 가능한 수자원이 매년 줄어들고 있어 신규 상수원 확보가 무엇보다 중요시 하고 있다. 동절기 상수원의 결빙을 예방하여야 하나 어려운 전력난으로 전력대신 석탄 보일러를 이용하고 있어 심한 환경오염을 일으키고 있다. 이러한 각종 현상 및 문제점들에 대응코자 진행중인 울란바타르시 수자원개발 마스터플랜 및 상수원 추가 개발사업 가운데 조절지로 공급되는 관로의 잉여압력을 이용한 소수력과 추가되는 가압장의 여유부지에 시설되는 태양광발전의 개발 사례에 대해서 살펴보고자 한다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.531-541
• /
• 2018

Road freezing caused by snowfall during wintertime causes traffic congestion and many accidents. To prevent such problems, we developed, in this study, a system to predict road freezing based on weather forecast data and the freezing generation modules. The weather forecast data were obtained from a high-resolution model with 1 km resolution for Jeju Island from 00:00 KST on December 1, 2017, to 23:00 KST on February 28, 2018. The results of the weather forecast data show that index of agreement (IOA) temperature was higher than 0.85 at all points, and that for wind speed was higher than 0.7 except in Seogwipo city. In order to evaluate the results of the freezing predictions, we used model evaluation metrics obtained from a confusion matrix. These metrics revealed that, the Imacho module showed good performance in precision and accuracy and that the Karlsson module showed good performance in specificity and FP rate. In particular, Cohen's kappa value was shown to be excellent for both modules, demonstrating that the algorithm is reliable. The superiority of both the modules shows that the new system can prevent traffic problems related to road freezing in the Jeju area during wintertime.