태양광(PV, Photovoltaic) 시스템의 발전량은 일사량 및 기온 등 날씨 변수에 따라 변동한다. 특히 일사량 변화에 민감하게 반응하는 PV 시스템의 출력 특성은 최대 전력 점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 제어를 통해 변화하는 기상 환경에서도 효율적이며 안정적으로 최대 전력을 생산할 수 있다. 본 논문에서는 PV 시스템의 전력생산 효율 개선과 안정성을 높이기 위해 퍼지 로직 기반의 MPPT 제어 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해, 동일 기상 조건하에서 기존의 대표적인 MPPT 제어방식인 P&O(Perturb and Observe)와 새로 제안한 퍼지 로직의 효율과 안정성을 실증적으로 비교 및 평가한다. 더욱이 하드웨어의 안정도 및 신뢰도 향상을 위해 설계한 회로를 인쇄 회로 기판(PCB, Printed Circuit Board)으로 제작하여 실험을 진행했다. 특정 기간동안 prototype으로 진행한 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반의 MPPT가 기존의 P&O MPPT 대비 4.4% 이상의 효율 개선과, 최대 전력 점에서 변동 폭의 39.7% 이상 감소가 확인된다.
최근 이상기후로 인해 세계의 기후, 날씨가 변화하는 추세이다. 이에 따라 한국, 프랑스, 미국 등 세계 각지에서 이상홍수 및 이상가뭄이 발생하고 이로 인한 재산 및 인명피해가 빈번한 현황이다. 따라서 전 세계적으로 기후변화를 고려하여 홍수피해를 저감하고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 그러한 방법 중에서도 특히 설계 또는 계획수립 시에 많이 사용되는 방식으로 수치해석 및 수리실험 방법을 들 수 있다. 특히, 수치해석은 수리실험에 비해 비교적 짧은 시간과 경제적인 장점이 있으므로 많이 이용되는 방법 중의 하나이다. 따라서 본 연구에서는 수치해석을 통해 프랑스 남부에 위치한 니스 지역 Var강의 역사상 가장 큰 실강우에 대하여 다양한 방식의 수치해석을 수행하고 수위 관측지점의 수위자료와 비교분석하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역을 프랑스 남부에 위치한 니스지역의 Var강으로 선정하였다. 이 지역은 지중해성 기후에 속해 건조하고 따뜻한 날씨였지만 최근 이상기후로 인해 잦은 강우와 홍수 등이 발생하고 있다. 가장 심한 피해가 발생했던 1994년 11월에 발생한 폭우로 인하여 최대 유량이 $3,500m^3/s$까지 관측 되었으며 이는 평균 유량인 $50~100m^3/s$의 35~70배에 달하는 유량이다. 이 홍수로 인해 Var강 유역의 많은 지역이 물에 잠기고 2개의 수중구조물이 파괴되는 등 많은 피해가 발생하였다. 본 연구에서 사용된 수치모형은 미 공병단의 HEC-HMS와 상용 프로그램인 MIKE11과 ISIS이다. MIKE11과 ISIS는 1차원 수리분석모형 프로그램으로써 흐름, 속도, 유량, 수질, 유사이동 등 개수로에서 여러 수리학적 현상을 분석할 수 있는 프로그램이다. 실제 수위자료와 수치모의를 통한 결과값의 비교를 위해 GIS를 통해 얻은 유출계수, 유로경사, 소유역 분할 등을 이용하고 역사상 가장 크게 발생한 1994년의 실강우 이용하여 HEC-HMS을 통해 수문곡선을 작성한 후 동일한 매개변수를 이용하고 검 보정을 통해 MIKE11과 ISIS를 이용하여 수치모의를 실시하였고 실제 수위자료와 프로그램 MIKE11와 ISIS의 결과값을 분석 및 비교하였다. Var강 유역에서 수치모의를 한 결과, 각 프로그램을 사용한 결과값은 실제 수위자료와 비슷한 경향을 보였으며 또한 동일한 매개변수를 이용하였을 때 각 프로그램을 사용한 결과값도 유사한 경향을 보였다. 검 보정을 실시 한 후 ISIS의 결과값이 실제 수위자료와 더 흡사한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 2009 개정 및 2015 개정 초등 과학교과서에 제시된 5학년 '날씨와 우리생활' 단원의 탐구 중 '안개 실험'과 관련하여 예비교사들의 이해를 알아보았다. 연구 대상은 교육대학교 학생 100명으로 초등과학교재연구 강의에 참여한 학생들이다. 예비교사들은 두 교육과정에 대해 사전학습 후, 실험을 비교수행하고 논의하는 자율적인 교재연구를 하였다. 그 후 예비교사들이 개별적으로 답한 결과와 과제를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2009 개정과 2015 개정 교육과정에서의 안개 발생 차이를 응결, 수증기 등의 관련 과학적 개념으로 설명한 예비교사는 24명(24%)이었고 그중 1명(1%)만이 포화개념을 이용하여 설명하고 있었다. 둘째, 교육과정 변화에 따른 안개실험 방법의 변화에 대해 그 이유를 알아낸 예비교사들은 48명(48%)이었다. 셋째, 예비교사들은 과학적 지식의 중요성보다는 실험의 재현과 성공을 중요시하였으며, 그런 예비교사들은 대체실험이나 동영상 자료 활용을 제안하였다.
근래 지구온난화현상과 더불어 우리나라에 '춥지 않은 겨울' 날씨가 지속됨에 따라 가을보리 안전재배지역의 북상이 논의되고 있다. 본 연구는 '춥지 않은 겨울' 날씨를 보인 1987년부터 2000년까지 14년과 평년 (1971∼2000년)의 평균기온과 최저기온을 바탕으로 새로운 가을보리의 안전재배지대 설정을 시도하였던바 그 결과는 다음과 같다. 1. 평년(1971∼2000년)의 1월 평균기온의 산술평균값에 의한 겉보리의 안전재배지대는 강화-이천-충주-춘양-고성 지역을, 쌀보리는 천안-금산-문경-안동-속초 지역을, 맥주보리는 광주-장흥-산청-포항-울진 지역을 잇는 선으로 구분되었다. 반면에, '춥지 않은 겨울' 날씨를 보인 14년(1987∼2000년)동안의 기상조건을 기준으로 하였을 때는 가을보리 안전재배지대가 평년기준보다 북상하여, 겉보리는 포천-춘천-원주-양평-춘양 지역을, 쌀보리는 강화-이천-충주-의성-고성 지역을, 맥주보리는 군산-순천-진주-밀양-울진 지역을 잇는 선으로 구분 되었고, 내한성이 가장 강한 품종들(올보리 등)은 인제, 홍천, 태백, 제천지역 등 태백산맥의 인근지역까지도 안전재배가 가능한 것으로 나타났다. 2.평년(1971∼2000년)의 재현기간 10년에 해당하는 1월 평균기온에 의한 겉보리의 안전재배지대는 보령-남원-거창-구미-고성 지역을 잇는 선으로 구분되었고, 쌀보리는 서천-정읍-합천-영덕-속초 지역을 잇는 선으로 구분되었으며, 맥주보리는 부산, 통영, 여수 등 남부해안지역에서만 안전하고, 그 밖의 지역들은 10년에 한번이상 저온이 출현할 위험이 있는 것으로 판단되었다. 반면에 '춥지 않은 겨울' 날씨를 보인 14년 (1987∼2000년) 동안의 기상조건에서는 겉보리는 강화-이천-영주-고성 지역을, 쌀보리는 서산-남원-문경-안동-속초 지역을, 맥주보리는 광주-장흥-사천-울산-울진 지역을 잇는 선으로 구분되었고, 내한성이 가장 강한 품종들(올보리 등)은 강화-원주-충주-춘양-고성 지역을 잇는 선으로 구분되었다.
건설공사 중 옥외에서 수행되는 공종은 기온, 강우, 풍속 등 기후요소에 의한 작업불능일이 다수 발생한다. 특히, 지구온난화로 인하여 공기산정 시 날씨예측이 어려워져 공기지연 등의 피해는 좀처럼 줄지 않고 있는 실정이다. 이 연구에서는 BCP분석을 통해 인천지역의 연평균기온, 연평균 최고기온 및 연평균 최저기온의 급격한 변화시점을 파악하였으며, 그 시점을 기준으로 하절기 및 동절기 작업불능일 증감추이를 비교분석하였다. 그 결과, 1988년과 1998년에 연평균기온이 급격하게 변화한 것으로 나타났다. 그 두 시점 이후에 하절기의 작업불능일은 증가하고 동절기의 작업불능일은 감소하는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.
본 논문에서는 비디오 스트림으로부터 움직이는 객체를 추출하기 위해 고유 배경(eigenbackground)을 사용하여 효율적으로 배경을 모델링하는 방법을 제안한다. 배경은 모델링하더라도 시간이 지남에 따라 날씨나 조명의 변화에 따라 변화가 발생하므로 변화 요소를 반영할 수 있도록 배경 모델을 갱신해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R-SVD 방법에 기반을 두고 배경 모델을 갱신하도록 한다. 이 때 영상 변화도를 정의하여 이 값에 따라 동적으로 배경을 모델링하여 처리시간을단축할 수 있도록 한다. 또한 고유 배경을 사용하는경우 충분한 훈련 데이터를사용해야만 정확한 모델을 생성할 수 있지만 본 논문에서는 적은 수의 데이터만을 사용하여 정확한 모델을 생성할 수 있도록 입력 프레임을 재구성하여 사용한다. 제안한 방법은 초기 고유 배경 모델 및 기존의 주기적으로 배경을 갱신하는 방법과의 비교를 통해 그 우수성을 확인한다.
급격한 산업화와 인구수 증가로 인한 환경 수질 오염이 발생하고 있다. 더불어 날씨 패턴의 변화로 인해 빗물이 부족해지자, 폐수를 깨끗한 물로 재활용하기 위한 요구가 나날이 늘어나고 있다. 색변화를 이용한 수중 속 중금속 검출은 아주 간단하고 효과적인 기술이다. 본 논문에는 멤브레인을 이용한 수은 이온 색검출에 대해 자세하게 논의되어 있다. 셀룰로스, 폴리카프로락톤, 키토산, 폴리설폰 등의 멤브레인이 금속 이온 검출을 지지체로서 사용되었다. 지지체로서 사용된 멤브레인들은 나노 섬유를 기반으로 하며 표면적이 크며, 중금속 검출의 활성 부위로 사용하기에 탁월하다. 나노 섬유를 기반으로 한 재료는 에너지, 환경, 그리고 바이오메디컬 연구에서 다양하게 응용될 수 있다. 나노 섬유로 이루어진 멤브레인들은 폴리머에 있는 적용기를 많이 받아들일 수 있으며, 표면적이 넓고 다공성이라는 장점이 있다. 이로 인해 멤브레인의 표면 구조를 변화시키거나 리간드를 섬유 표면에 부착해 나노 입자 결합을 더 쉽게 해준다.
기후 내적 변동성(Climate Internal Variability, CIV)은 기후를 이해하는 데 중요한 역할을 하며 기후예측에 있어 주요 불확실성 원인들 중 하나이다. 본 연구는 다양한 이산화탄소 배출 시나리오에 대해 CIV와 기후학적 평균(Climatological Mean, CM)을 추정하는 것을 목표로 한다. 확률론적 날씨생성기(Stochastic Weather Generator)를 이용하여 국내 40개 기상 관측소에 대해, 30년에 해당하는 시단위 시계열 100개 앙상블을 생성하였다. CIV는 Detrend 방법과 Differenced 방법을 이용하여 추정되었으며, noise 계산값과 비교하였다. 그 결과, CIV 값과 noise 값들 사이의 correlation이 매우 높았으며, 제시된 방법론이 신뢰할 수 있음을 검증하였다. 국내 40개 지역에 적용하여 계산된 CIV와 CM의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 국내의 대부분의 지역에 있어 평균적으로 CM과 CIV는 미래에 증가할 것이며, 그 증가 정도는 RCP 8.5의 경우와 먼 미래END(2071-2100년) 기간에서 더 커질 것이다; (2) CM과 CIV의 미래 변화의 특성은 강수의 특성 지수에 따라 다르다. 강수량의 양을 나타내는 3개의 지수(총 강수량, totPr, 일 최대 강수량, maxDa 및 시간당 최대 강수량, maxHr)와 강수량의 발생일수를 나타내는 지수(무강우 일수, nonPr)의 특성은 크게 다르다. (3) CIV와 CM의 변화 요인들 사이의 관계를 조사하면 maxDa와 maxHr에 대해서는 그들 사이에 높은 상관관계가 있지만 다른 지수에는 그렇지 않다. (4) 국내에서 CIV 값이 공간적으로 변동성이 큰 경우는 계절적으로 여름이며, 이는 totPr 및 maxDa에서만 유효하다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 기후내적변동성 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
본 논문은 일상에서 드론을 이용하여 고도에 따른 미세먼지 측정치를 비교 분석하여 특별히 건강 취약 계층이 주로 거주하는 지역 중심으로 미세먼지 수치의 변화를 예측함으로써 날씨 정보와 연계한 환경적 요소를 제공한다. 따라서 실시간 변화의 추이를 모니터링하고 해당 기관에서는 건강 요소의 자료로써 활용될 수 있다. 현재 드론 기술의 발달과 다양한 측정 장치와 결합 된 형태로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 측정 데이터로 PM1(극초미세먼지) / PM2.5(초미세먼지) / PM10(미세먼지)를 획득하고 변화의 추이를 예측하였으며 층고 별 변화의 추이를 분석하고 제시하는 기반을 완성하며 측정기는 미세먼지, 습도, 온도, 기압, 이산화탄소, TVoc, 포름알데이드까지 측정되는 장비를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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