자동차용 휠 베어링은 회전운동을 전달하고 차량의 무게를 지지해주는 중요한 부품이다. 최근 $CO_2$ 배출가스 저감과 연비 규제에 따라서 자동차 경량화 및 소형화 요구는 점점 증가하고 있고, 이에 부응하여 베어링의 수명 평가기술은 더욱 그 필요성이 증가하고 있다. 휠 베어링의 내구수명은 고려해야 할 인자들이 매우 다양하며 이들이 서로 복잡하게 연관되어 있으므로 수명을 예측하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 자동차용 휠 베어링의 수명에 영향을 끼치는 많은 인자들 중에서 작동하중과 회전속도를 변화시키면서 수명을 시험하였고, 이를 ISO 국제표준에서 제안하는 이론수명인 기본정격수명과 보정정격수명 결과와 비교하였다. 이들 수명을 비교한 결과, 기본정격수명과 보정정격수명 모두 시험수명과 차이가 존재하며, 기본정격수명 보다 보정정격수명이 시험수명을 상대적으로 잘 예측함을 알 수 있었다.
호우발생전의 기상상태, 유역의 저류상태 그리고 과거의 패턴을 반영한 실용성 있는 홍수 예보모형을 제안하였다. 호우 예보는 구름 물리학을 토대로한 지점 호우 예보 모형을, 유출예측은 저류함수모형을 채택하였다. 홍수 예보 모형의 입력 변수는 예보 발령 시점의 지상 기온, 지상 기압, 지상 이슬점 온도 그리고 유출점의 초기 유량이다. 홍수 예보 모형의 매개 상수는 과거의 홍수 사상이 갖는 최적 상수들의 산술평균값으로 하였다. 유출률은 홍수 초기 유량을 지표로 하여 예측될 수 있게 하였다.
마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도,구름내 총 수증기량,얼음양,강우 강도,잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편, 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.
지점 강우 과정을 물리적으로 모형화하였다. 모형의 입력 변수는 지상의 기상 변수이다. 모형의 성분은 관측치와 구름 물리학의 선행 연구를 토대로 매개 변수화되었다. 특별히 강조되는 것은 집적 효율을 평가하는 것이다. 수정 비대칭 모형의 수운적 크기 분포 함수를 적용한 결과 그 모형은 호우에 적합하였다. 모형에 포함된 주요 매개변수는 최적화 기법에 의하여 평가하였다. 강우 강도는 평가된 매개변수의 중앙값을 사용하여 예측하였다.
대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.
채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk's lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.
In this paper, Korea Institute of Energy Research, building integrated renewable energy monitoring system that utilizes solar power generation forecast data forecast model is proposed. Renewable energy integration of real-time monitoring system based on monitoring data were building a database and the database of the weather conditions and to study the correlation structure was tailoring. The weather forecast cloud cover data, generation data, and solar radiation data, a data mining and time series analysis using the method developed models to forecast solar power. The development of solar power in order to forecast model of weather forecast data it is important to secure. To this end, in three hours, including a three-day forecast today Meteorological data were used from the KMA(korea Meteorological Administration) site offers. In order to verify the accuracy of the predicted solar circle for each prediction and the actual environment can be applied to generation and were analyzed.
태양광발전은 독립전원으로써의 가치는 미미하나 도시전체의 탄소발생량 저감 및 화석연료 사용 저감을 위한 분산전원으로써 가치가 매우 높은 전력원이다. 하지만 태양광발전의 경우 기상조건에 따른 발전량 변동이 심하기에 분산전원으로써 효율적으로 사용하기 위해서는 큰 변동폭을 효과적으로 제어하기 위한 실시간 모니터링이 이루어져야 한다. 하지만 태양광발전량을 좌우하는 일사량은 예측치가 존재하지 않기에 이를 예측해야 하고 본 연구에서는 과거의 일사량을 직산분리 하여 구름의 짙은 정도나 두께 등을 유추할 수 있는 대기투과율을 일기예보에서 발표하는 날씨별로 대푯값을 산정하고 이를 일사량 예측식에 대입하여 일사량을 예측하였다. 그리고 실측 일사량 및 CRM(Cloud Cover Radiation Model)기법인 Kasten and Czeplak의 식을 통해 계산된 예측일사량과의 비교를 통해 검증하였다.
기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 비행체나 함정 방어를 위해 사용되고 있는 채프의 RCS 예측을 위해 확률분포를 이용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적으로 채프의 RCS는 레이다 사용주파수 대역에서 각각의 채프를 다이폴 안테나로 가정하고, 안테나의 산란특성 이용하여 RCS 값을 예측한다. 지금 까지 소개된 채프의 RCS 예측 연구 결과들은 주로 채프 한 발의 RCS를 이론적으로 계산하는 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 다중 채프의 RCS 예측 방법을 제시하였고, 특히 두 발 이상의 채프를 발사하였을 때 방위각에 따른 RCS 변화를 관찰 하였다. 채프 구름의 분포의 공간적 표현과 방향과 주파수에 따른 RCS 계산을 위해 Matlab이 사용되었다. 레이다 신호의 입사 방향에 따라 채프가 가려지는 경우 각 채프의 확률 분포를 고려하여 공간적으로 중첩되는 개수를 제외하여 실제 RCS를 예측하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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