지면위의 풍속의 변화를 높이별 풍속변화(wind shear)아고 한다. 풍력자원 평가 분야에서 전통적으로 이런 높이별 풍속 변화특성을 수학적으로 두 가지 방법으로 분석한다. 이를 대수법칙(Lograthmic law)과 멱법칙(Power law)이라 한다. 대수법칙은 표면 거칠기를 파라미터로 멱법칙의 경우 멱지수를 파라미터로 사용한다. 높이별 풍속변화는 여러 가지 인자에 의하여 영항을 받는다. 대부분은 대기의 안정도와 주변의 지형에 의한 거칠기에 현저한 영향을 받는다. 대기안정도는 계절적, 하루의 시간 변화나 기상학적 변화에 의한 영항을 받는다. 표면의 거칠기와 멱지수 역시 시간의 변화에 따라 변화하는 경향을 보인다. 본 연구에서는 제주 평대와 한동 지역의 풍황 관측데이터를 이용하여 메트랩과 windograper를 이용하여 조도 길이와 멱지수를 계산 하였다. 이 결과는 참조데이터들과 유사한 결과를 보이긴 했지만 범위는 차이를 보이고 있었다. 선행 연구와 비교한 결과 해양의 경우 비슷한 결과를 보였지만 농작지의 경우 보다 높은 범위를 농촌마을이 경우 보다 낮은 범위를 보이고 있었다.
최근 급격한 도시팽창 및 각종 산업시설의 밀집화는 도심지역의 지형지물 변화에 많은 영향을 줌으로써 한 지역에 다양한 높이의 건축물 또는 평지와 산지가 함께 존재하는 현상을 초래하였다. 본 연구에서는 내풍설계 시 중요한 인자인 풍속고도분포계수를 산정하기위해 건축물의 높이별로 공간정보 기반 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하고자 한다. 공간데이터의 확보를 위해 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방사형 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR(Variation-to-Means Ratio) 및 포아송분포 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공간정보 분석을 바탕으로 GIS를 이용하여 연구를 진행함으로써 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 지형 지물을 반영하여 보다 정량적, 객관적인 풍속고도분포계수의 산정이 가능하였다. 본 연구를 통해 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계수가 산정되는 기존의 문제점을 해결하고 보다 합리적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.
최근 기후변화에 따른 가뭄의 상습화와 농촌용수 수요증가에 대비할 수 있는 가뭄대책의 수립을 통한 용수부족 문제에 대한 근본적인 해소의 필요성 증가하고 있는 가운데 기존 수자원을 효율적으로 활용하기 위한 4차 산업기술을 적용한 순환형 농업용수 관리시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 연구는 2017년 가뭄이 극심하였던 충청남도 대사저수지, 풍전저수지와 경기도 마둔저수지에 대하여 기상분석, 관개분석, 수리분석 등을 수행하여 이수관리, 관개만족도, 회귀수의 재이용 등을 예측 관리할 수 있는 순환형 농업용수 관리 시스템을 개발하여 적용하고자, 선제적으로 가뭄 발생 들녘의 용수공급을 위한 농업용 저수지 소유역 순환용수 가용수량을 추정하였다. 2010년부터 2019년까지의 강우유출 모형을 적용하기 위하여 수원, 천안, 이천관측소의 강우, 최고/최저기온, 상대습도, 풍속, 일사량자료를 일자료로 활용하였고, 10년 평균 유출량을 순별로 산정하여 기본자료로 구축하여 주요 취입보 유입수량을 산정하였다. 주요 취입보 유입수량 산정과 취입보의 용적을 산출하기 위하여 시설별 높이차와 하천의 길이 및 폭을 측정하였으며 물수지는 보유용수량과 유입량의 합에서 공급수량을 제외한 값으로 정의하였고, 내용적을 초과하는 경우에는 범람되는 것으로 구현하여 마둔, 대사, 풍전저수지의 임의 지점(하천)별로 순환용수 가용을 위한 모의를 실시하였다. 공간 범위는 평야부 말단부로 선정하였고, 가상으로 약 2m 높이의 임시보를 적용하여 관개기 강우유출수 및 퇴수에 의한 가용수량을 산정하였다. 이를 위하여 하천의 폭과 표고를 이용하여 길이를 산출하여, 내용적을 산출하였다. 소유역별로 TANK 모형적용 결과를 입력자료로 활용하여 일 공급 양수량을 내용적 최대로 하였을 때 회복 기간에 대한 모의를 수행하였다. 강우유출수에 의한 소유역별 가용수량을 4월부터 모의 분석한 결과 유역별로 차이는 발생하지만 만수위에 도달하는 기간은 특이 유역을 제외하고는 약 50일 이상 걸리는 것으로 분석되었고, 관개기가 계속되면서 회복되는 기간이 짧아지는 경향을 보였다. 이를 통해 소유역별 농업용수 부족분 투입을 위한 위치선정과 용수량 판단이 가능할 것으로 예상된다.
인삼을 전처리, 세척, 탈수, 건조 후 포장까지 인삼표면세척 시스템 활용을 통하여 선도유지 및 안전성이 확보된 인삼을 이용하고자 연구를 수행하였다. 본 실험에서 세척인삼 품질, 원물 품질 등을 단위 공정 별로 경도, 중량, 온도변화를 비교한 결과 일반인삼의 경우 이송 컨베어 속도는 1.0 LPM, 수압은 $35\;kg/cm^2$, 분사각도는 $40^{\circ}$, 분사높이는 5 cm, 분사노즐 왕복속도는 1 sec, 탈수풍속은 30 m/sec, 건조온도는 설정온도 $35^{\circ}C$에 내부온도 $30{\sim}33^{\circ}C$로 운영조건을 확립하였다. 그리고 황낀 인삼은 이송 컨베어 속도 0.8 LPM, 수압 $40\;kg/cm^2$, 분사각도 $40^{\circ}$, 분사높이 3 cm, 분사노즐 왕복속도 1 sec, 탈수풍속 30 m/sec, 건조온도는 설정온도 $35^{\circ}C$에 내부온도 $30{\sim}33^{\circ}C$가 가장 우수하였으며, 색도변화를 통한 분석 결과에서도 같은 조건의 설정이 우수하게 나타났다. 이상의 연구결과로 인삼 표면 처리시스템을 개발하였고 현장적용을 하기위한 수확 후 인삼을 세척 ${\to}$ 살균 ${\to}$ 탈수 ${\to}$ 건조 ${\to}$ 포장할 수 있는 기반기술을 활용한 인삼표면 세척 시스템이라고 판단된다.
딸기 재배용 온실 내 재배 벤치에서 생산량을 높이기 위하여 벤치 주위에서 이산화탄소를 공급하는 경우 환기 등에 의한 풍속으로 인하여 작물 주변의 적정가스 농도가 유지되지 못하는 현상이 발생한다. 본 연구에서는 이산화탄소를 보존시키고자 벤치 주변에 방풍막을 설치하는 방안에 대하여 분석하였다. 온실 내 벤치와 방풍막을 2차원 CFD 시뮬레이션으로 모델링하고 온실 내 공기의 풍속과 이산화탄소의 공급을 구현하여 보존되는 이산화탄소의 농도 분포를 살펴보았다. 또한 이를 통하여 설계한 온실의 환경조건에서의 적정한 방풍막 설치 높이를 제안하고자 하였다. 시뮬레이션에서 구현한 온실 내 풍속조건은 0.5, 1.0, 1.5 m/s이고, 방풍막의 높이는 미설치, 0.15, 0.30 m이고, 각 조건에서의 이산화탄소 농도를 측정하였다. 설계상의 편의와 시뮬레이션의 간소화를 위하여 벤치위의 작물은 없는 것으로 가정하였다. 일반적인 온실 내의 풍속 조건은 1.0 m/s로, 시뮬레이션 결과 이 때 벤치 위에서의 평균 이산화탄소 농도는 방풍막 미설치 시 420 ppm, 방풍막 설치 높이 0.15 m일 때 580 ppm, 0.30 m일 때 653 ppm으로 나타났다 딸기의 최대 생산량을 위한 적정 생육 이산화탄소 농도가 $600{\sim}800ppm$ 정도인 것을 고려하여, 이와 같은 환경조건에서의 방풍막의 설치 높이는 0.30m가 적당할 것으로 판단하였으나 이산화탄소 공급조건, 작물의 배치 등의 조건변화에 따른 상황에서의 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것이다. 이처럼 방풍막의 설치가 온실 내에 시비한 이산화탄소를 작물 주변에 머무르게 하는 효과가 상당함을 알 수 있었으며, 설계한 환경조건에서 작물별로 적정한 수준의 이산화탄소량이 공급되고 있는지를 판단하기 위하여 CFD 기술이 이용될 수가 있음을 보였다.
실내의 조명은 자연채광방식과 인공조명으로 나누어지는데 자연형 채광방식에서도 측창채광과 천창채광, 정 측창채광 그리고 반사 채광방식이 있다. 측창채광은 벽면에 대하여 일반적으로 연직인 창에 의한 채광을 말한다. 측창채광의 방향에 따라 실내조도는 영향을 많이 받는다. 따라서 본 연구는 측창채광의 동서남북의 방향에 따라 봄, 여름, 가을, 겨울의 계절에 따라 아침, 점심, 저녁시간대에 따라 변화되는 실내조도를 알아보았다. 실험방법은, 조명시뮬레이션 프로그램인 Lightscape V3.2를 사용하여 교실공간의 치수와 작업면의 높이를 가로 5.8[m], 세로 10.8[m], 높이 3[m], 작업면의 높이 0.75[m]로 정하였고, 각 시설물의 반사율[p]은 벽 80%, 창문 12%, 출입문 13%, 바닥 20%, 천장 85%로 지정하였으며 창문의 투과율은 88%로 설정하였다. 본 연구에서 측정하고자 하는 변수 값은 계절은 여름을 6월20일, 겨울은 1월20일 기준으로 하고 시간대는 09시, 13시, 18시로 하였으며 창측방위는 동, 서, 남, 북으로 정하였으며 계절과 시간은 가장 차이가 많이 나는 값을 선택하였다. 결론으로 창이 남쪽일 때 평균조도가 9,100[lx]로 가장 높았고, 시간별로는 점심에 19,590[lx]로 조도가 가장 높은 것을 알 수 있었고 조도 균제도는 창이 동쪽일 때 겨울에 가장 높았다. 창이 북쪽일 때는 여름이 겨울보다 평균조도가 약간 높았고, 시간별로는 아침에 조도가 약간 높은 것을 알 수 있었고 전체적으로 북쪽 창에서 실내조도가 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 측창의 브라인드를 현재 사용하고 있는 수직 브라인드 대신에 수평 브라인드를 사용하여 주광의 범위를 넓게 조절하여 사용하게 하고, 점등제어를 현재 측창면과 수직으로 되어있는 배열을 수평으로 한다면 자연채광의 효과를 배가 할 수 있으리라고 사료된다. 미백 전, 미백후, 재광화 후 미세경도 변화 양상이 미백을 하지 않은 대조군과 차이를 보이지 않았으며 (p > 0.05) 미백 전과 미백 후의 미세경도의 차이 미백후와 재광화 후의 미세경도의 차이도 유의할 만한 차이가 없었다 (p > 0.05). 따라서 시중에 판매되고 있는 whitening strip과 미백 젤은 14일 동안의 통상적인 미백과정 동안 법랑질의 미세경도에 영향을 미치지 않는 것으로 사료된다.able pitch와 helical angle보다는 근본적으로 radial land가 screw-in effect의 예방에 더 큰 역할을 하는 것으로 추정될 수 있다 따라서 NiTi file의 사용 경험이 없는 초심자의 경우 근단부 폭경의 유지능력이 좋은 ProFile$^{(R)}$의 사용이 추천된다.)되었다.였으나 강남콩군 외에는 단백질의 소화 흡수율 및 효율은 크게 향상되지 않아 단백질의 소화 흡수율을 떨어뜨리는 요인에 관한 연구가 집중적 으로 이루어져야 하리라고 생각된다.면 바로 위 지점의 풍속을 측정하였다. 각 Seeding 물질에 대해 팬을 켜지 않았을 때, 즉 바람의 영향이 없을 때 측정한 표면유속을 바람의 세기가 변한 경우의 기준 표면유속으로 이용하였다. 본 연구의 결과 비중이 0.01 내외인 Ecofoam과 white polystyrene에 비해 비중이 0.92인 black polypropylene은 대부분이 물속에 잠겨 있어 흐름과 거의 일치하여 움직임을 알 수 있었다. 또한 흐름의 평균유속이 0.165 m/s의 저유속에서 바람이 tracers에 미치는 영향이 평균유속 0.558m/s인 경우보다 커서, 바람의 세기의 증가에 따라 표면유속 측정값이 급속히 감소되었다. 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 tracer에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 결론적으로 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바
프로젝트 초기단계에서 신뢰도 높은 공정계획을 수립하고 공사기간 산정을 정확하게 하는 것은 공사 지연을 예방할 수 있으며, 연속적으로 발생하는 의사결정을 신속하고 정확하게 내리는 데 도움이 된다. 특히 초고층 프로젝트의 경우는 작업이 복잡하고 공사비가 크기 때문에 공사기간을 정확히 예상하는 것이 어렵고 공사지연시 발생하는 손실이 막대하다. 따라서 월별 작업가능률을 정확히 예상하고 적용하는 연구가 매우 중요하며 이는 초고층 프로젝트의 성패와 직결된다고 할 수 있다. 하지만 고도가 높아질수록 기후 환경은 지표면 근처와 차이가 생기기 때문에 일반적인 프로젝트의 작업가능률 산정방법은 초고층 프로젝트에서 정확성이 떨어지게 된다. 따라서 본 연구에서는 작업높이에 따라 변하는 기후요소 변화를 예측하여 이를 적용하여 높이에 따른 작업가능률을 산정하고, 각 지역의 기후특색에 따른 결과를 비교 분석하였다. 산정된 결과에 따르면 작업고도가 높아질수록 부산, 인천, 서울 순으로 작업가능률이 떨어졌으며, 이는 풍속의 영향이 가장 컸다. 이러한 작업높이를 고려한 지역별 작업가능률 산정은 향후 초고층 프로젝트 공사기간 산정업무, 타당성 조사, 대상 지역 선택 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도심재생하천 내부의 수리적 특성이 열환경 변화에 미치는 영향을 알아보고자 하천의 물리적 구조와 수리적 특성, 기상요소, 온열환경을 분석하였다. 연구 대상지는 복원된 도시하천으로서 큰 의의를 가지는 청계천을 선정하였다. 유형은 물리적 구조별 녹피율의 차이에 따라 유형 I(0.0%)과 유형 II(20.2%)로 구분하였다. 여울이 끝나는 Ba지점에서 수온은 $0.2^{\circ}C$ 감소, 유속은 0.7~0.9m/s 증가, 용존산소량은 0.5~0.6mg/L 증가하였으며, 기온은 평균 $1.1{\sim}1.4^{\circ}C$ 감소, 상대습도는 평균 6.6~8.7% 증가, 풍속은 불규칙한 변화를 보였다. 습구흑구온도지수 분석결과, 유형에 따른 상류부의 하천 내부와 수면 외부의 값의 차이는 미비하였으나, 유형 I의 하류부에서 감소폭은 $0.3{\sim}0.6^{\circ}C$, 유형 II는 $0.8^{\circ}C$ 등이었다. 기온저감의 효과는 수직높이로 유형 I의 경우 120cm, 유형 II는 140cm까지 영향이 있었으며, 거리별 기온저감의 효과는 유형 I의 경우 여울이 끝나는 Ba지점 이후로 증가하였고, 유형 II의 경우 지속해서 감소하였다.
본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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