• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.704-712
• /
• 2016

최근, 전 세계적으로 신재생에너지에 대한 관심이 증가됨에 따라 친환경적이고 무한한 태양에너지를 이용하는 태양광전원의 설치가 급증하고 있다. 이러한 태양광전원은 주변 환경에 따라 출력이 크게 좌우되는데, 예를 들어 구름 또는 건물의 음영으로 인한 일부 모듈의 문제로 인해서 해당 스트링이 출력을 발생하지 못할 수 있다. 즉 기존의 제어방식에서는 모듈이 직렬로 연결된 스트링이 인버터에 연계되어 있으므로, 일부 모듈에 음영이 발생할 경우 스트링의 전압이 인버터의 동작전압 미만으로 되어 해당 스트링이 인버터에서 탈락되는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 각각의 스트링마다 전압을 제어하는 DC-DC 전압 레귤레이터를 이용하여, 스트링이 인버터에서 탈락되는 문제점을 개선하는 새로운 태양광전원 제어방식을 제안하였다. 또한, 회로해석 상용 프로그램인 PSIM S/W를 이용하여, 정전압 제어 및 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어기능을 가지는 DC-DC 전압 레귤레이터와 위상동기루프(PLL, Phase-Locked Loop) 제어 기반의 3상 인버터의 모델링을 수행하였다. 이 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 부분적으로 음영이 발생하는 모듈을 가진 스트링이 인버터에서 탈락하는 현상을 개선함으로써 태양광전원의 운용효율이 향상됨을 확인하였다.

• 분석과학
• /
• 제27권2호
• /
• pp.79-91
• /
• 2014

1-Butyl-3-methylpiperidinium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ($[bmpip][Tf_2N]$) 이온성 액체를 대상으로 약 303 K로부터 약 343 K의 온도 범위와 약 30 MPa까지의 압력 범위에서 이온성 액체에 녹는 이산화탄소 ($CO_2$)의 용해도를 측정하였다. 우리가 아는 한, $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$의 용해도 데이터는 다른 연구자들에 의해 지금까지 문헌에 발표된 바가 없다. 가변부피투시창 (variable-volume view cell)이 장착된 고압용 상평형 장치를 사용하여 온도를 변화시키면서 여러 가지 조성을 갖는 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물의 기포점 또는 구름점 압력을 측정함으로써 $[bmpip][Tf_2N]$에서의 고압 $CO_2$의 용해도를 결정하였다. 이온성 액체가 가지고 있는 양이온이 $CO_2$ 용해도에 미치는 영향을 관찰하기 위하여, 본 연구에서 사용한 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터를 1-butyl-3-methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide($[bmim][Tf_2N]$)에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터와 비교하였다. 압력이 증가함에 따라 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도는 급격히 증가하였으며 온도가 증가함에 따라 용해도는 감소하였다. $[bmpip][Tf_2N]$와 $[bmim][Tf_2N]$ 두 이온성 액체에 대하여 $CO_2$의 용해도는 몰분율 기준으로 온도 및 압력 조건에 관계없이 거의 같았다. Peng-Robinson 상태 방정식을 사용하여 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물 시스템에 대한 상평형 모델링을 수행하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 1996년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관, 8 Nov. 1996
• /
• pp.319-323
• /
• 1996

정격속도 80,000 rpm 초고속 원심분리기(ultra-centrifuge)의 회전체동역학 설계가 수행된다. 설계목표는 충분한 위험속도(critical speed)의 분리여유(separation margin)와 함께, 다수의 고차 위험속도 통과시 원심분리기 로터의 위치에서 양호한 불균형응답특성을 갖는 로터-베어링 시스템의 최적구성을 이루어 내는 것이다. 후자의 특성은 불균형에 의해 가진될 때 로터의 질량중심이 회전축에 가능한 한 근접하도록 함으로써 만족시킬 수 있으며, 이를 위해 초유연축(extra slender shaft)이 적용된다. 이와 더불어, 특히 1차 위험속도에서 공진에 기인한 로터의 큰 변위를 방지하기 위해 범퍼링(bumper ring) 또는 안내베어링(guide bearing)의 설치가 필요하다. 유한요소법(finite element method)에 의한 회전체동역학 모델링이 수행되며, 지지 구름베어링의 강성과 함께 소량의 감쇠(damping)가 고려된다.

• 대기
• /
• 제29권3호
• /
• pp.325-342
• /
• 2019

Precipitation and no-precipitation events under the influence of the Siberian high pressure system in Yeondong region, were analysed and classified as four types [obvious precipitation event (OP) type, obvious no-precipitation event (ON) type, ambiguous precipitation event (AP) type and ambiguous no-precipitation event (AN) type], according to the easiness in determining whether to have precipitation or not in Yeongdong region, to help in improving the forecast skill. Concerning the synoptic pressure pattern, for OP type, the ridge of Siberian high extends from Lake Baikal toward Northeast China, and there is a northerly wind upstream of the northern mountain complex (located near the Korean-Chinese border). On the other hand, for ON type, the ridge of Siberian high extends southeastward from Lake Baikal, and there is a westerly wind upstream of the northern mountain complex. The pressure pattern of AP type was similar to the OP type and that of AN type was also similar to ON type. Thus it was difficult to differentiate AP type and OP type and AN type and ON type based on the synoptic pressure pattern only. The four types were determined by U (wind speed normal to the Taebaek mountains) and Froude number (FN). That is, for OP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~2.0 and ${\sim}6m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.1m\;s^{-1}$, respectively. On the contrary, for ON type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, respectively. For AP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, whereas for AN type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.1 and $0.6m\;s^{-1}$ and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}3m\;s^{-1}$, respectively. Based on the result, a schematic diagram for each type was suggested.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.967-977
• /
• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1031-1042
• /
• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대기
• /
• 제33권2호
• /
• pp.223-246
• /
• 2023

이 연구에서는 우리나라에 큰 피해를 끼치는 대표적인 위험기상 현상으로서 태풍, 집중호우, 가뭄, 한파, 강설, 그리고 강풍에 대한 지난 연구 논문을 정리하였다. 기상현상의 특징이나 국내 및 국외 연구 여건, 그리고 정리한 연구자의 관점이 다르기 때문에 일관된 형태로 과거의 연구 내용을 살펴보지는 못했다. 어떤 위험기상 현상에 대해서는 국내에 출판된 논문을 위주로 살펴봤고, 다른 현상에 대해서는 국내, 외 저널에 출판된 논문을 망라하였다. 태풍 연구 부분에서는 관측, 단기와 장기 예측 그리고 태풍 역학의 이해, 그리고 기후적 분석으로 나누어서 과거 연구의 활동을 살펴봤다. 집중호우 연구부분에서는 우리나라에서 발생하는 집중호우의 대표적인 형태인 고립된 뇌우형, 대류 밴드형, 스콜라인형, 그리고 구름성단형의 중규모 대류계 패턴 연구를 정리하였다. 중규모 특징을 분석하기 위해서 여러 수치모델 결과를 소개했으며, 우리나라와 다른 나라의 집중호우 형태도 비교했다. 끝으로 집중호우 현상의 장기변화에 대한 연구 결과를 소개했다. 가뭄 연구 부분에서는 가뭄의 생성, 발달, 소멸에 대한 변동, 가뭄의 세기와 기간을 객관적으로 결정할 수 있는 가뭄지수의 정의와 메커니즘 연구, 그리고 최근에 진행되고 있는 새로운 연구 트렌드를 소개하였다. 폭염 연구 분야에서는 한반도에 나타나는 폭염의 특징과 메커니즘을 조사했다. 일반적으로 폭염은 강한 상층 기압능의 확장과 블로킹이 작용해서 발생하는데, 우리나라의 경우에는 여러 연구에서 공통적으로 티베트 상층 고기압과 북태평양 고기압의 배치와 강도에 큰 역할을 하고 있음을 밝혔다. 폭염 예측과 미래 시나리오 개발에 관한 내용뿐 아니라 폭염의 영향과 피해를 예측하려는 여러 노력에 대한 연구결과를 소개했다. 한파 연구 부분에서는 우리나라에 영향을 끼치는 한파의 발생을 규명하고, 연관된 다양한 시간과 공간 규모의 기상 인자를 찾기 위한 여러 연구자의 노력을 정리하였다. 또한, 최근에 활발하게 진행되고 있는 연구 트렌드로서 북극 한파의 발생과 기후변화에 따른 한파의 변화 등의 연구도 정리하였다. 강설 연구 부분에서는 국내, 외 강설 연구 현황을 살펴서, 국내에서는 주로 영동지역에 내리는 강설에 관한 종관 분석과 지형분석 연구를, 국외에서는 호수(바다 포함)효과 연구가 광범위하게 이루어지고 있음을 알았다. 특히, 국내에서는 강설 특징을 밝히는 수치모델링 연구가 활발하게 이루어졌다. 이들 연구 결과를 증명하기 위한 집중관측의 필요성을 강조하였다. 강풍 연구부분에서는 먼저 우리나라 강풍 연구의 현황을 소개했다. 2000년 이후 전국적으로 바람의 관측자료가 확보되기 전까지는 바람이 강한 제주도와 영동지역을 중심으로 많은 연구가 이루어졌다. 특히, 산불 발생과 밀접하게 연관되어 있는 영동지역의 양간지풍에 관한 연구를 소개했다. 최근 들어 활발하게 진행되고 있는 최신 관측장비를 이용한 집중관측 연구 결과도 소개했다.