윈드라이다와 윈드프로파일러는 연속적인 바람의 연직 분포를 고해상도의 자료로 산출하는 장비로써 최근 활용도가 높아지고 있다. 두 장비의 관측방식과 데이터 처리방식은 유사하지만, 기상 및 동작 설정에 따라 바람 탐지정확도의 차이가 발생할 수 있다. 두 장비의 특성과 바람 산출 방법을 소개하고 최신 장비 검증기준을 적용해 라디오존데로 관측한 바람과 비교하여 정확성을 평가한다. 이에 따라 장비도입에 따른 새로운 성능검증 방향과 추가로 필요한 보완점을 제시한다.
최근 인터넷 및 무선 통신기술의 광범위한 보급으로 인해 현장 계측 데이터 등과 같은 중요 데이터를 인터넷을 통해 실시간으로 수신 가능케 하는 다양한 형태의 웹 기반 원격 모니터링 시스템이 설계되고 있다. 이러한 웹 모니터링 시스템은 기본적으로 짧은 주기마다 측정된 데이터를 원격의 서버로 전송하는 것이 바람직하나 과도한 통신비 문제로 인해 효율적인 시스템 운영이 어렵다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 측정데이터의 변화를 효율적으로 검출할 수 있는 PCA(Principle Component Analysis) 기법과 데이터 압축에 탁월한 특성을 갖는 wavelet 기법을 융합한 새로운 형태의 웹 기반 원격모니터링용 데이터 전송기법을 제안하고 실제 데이터에 적용하여 봄으로써 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
가상현실 기술의 발전과 환경 정보 수집을 위한 센서 기술의 발전에 따라 실감형 시뮬레이터에 실제 환경과 동일한 실감효과를 재현하기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 컴퓨터를 이용한 가상환경에서 실감형 시뮬레이션을 위한 MPEG-V 표준에서는 바람, 진동, 속도, 풍향, 풍속, 온도, 안개 등의 효과들을 제공하기 위한 명세를 제공하고 있다. 본 연구에서는 사용된 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 데이터는 실감 재현 장치에 적용하기 위해서는 재현 장치의 구동 지연 및 성능에 따른 데이터의 보정이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 환경 데이터의 패턴 분석을 통해 실감 재현 장치에 적합한 실감 환경 데이터를 제공하기 위한 손실 데이터의 보정방법을 제안하고자 한다.
현재의 단백질 구조비교 시스템들 사이의 호환성이나 상호작용성의 문제를 해결하고 단백질 구조를 비교하는 시스템을 신속히 개발하기 위해서 단백질 3차구조를 표현하기 위한 데이터를 추출하여 XML과 같은 표준 형식으로 기술된 데이터를 제공하는 것이 바람직하다. 이에 따라 단백질의 2차구조 구성요소와 그들 사이의 관계를 이용하여 단백질 구조를 기술하는 PSA가 제안되었으며, PSA를 기반으로 하여 단백질 데이터의 XML 표현기법인 PSAML이 제안되었다. 본 논문에서는 PSAML 데이터의 생성을 위하여 PDB에서 제공되는 데이터를 PSAML 형식으로 변환시키는 도구를 설계하고 구현하였다. 변환도구는 XML DOM과 Java를 이용하여 구현되었으며, 생성된 데이터는 단백질 구조 및 유사성을 비교하기 위한 단백질 구조비교 시스템에서 사용될 수 있다.
풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.
해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.
최근 자동차 업계의 CAE 방향을 하드웨어 측면에서 보면, 대용량의 계산능력을 갖춘 슈퍼 컴 퓨터와 자체 계산능력을 갖춘 워크스테이션의 활용이 점차적으로 확대 되어가고 있다. 이것을 배경으로 크래쉬 시뮬레이션, 자동차 전체 시스템의 진동 및 소음해석, 공기역학적 특성을 고 려한 형상 최적화 등이 행해지고 있다. 이와 같은 해석을 원활히 수행하기 위해서 고려되어야 할 사항은 우선 사용 소프트웨어 상호간의 데이터 인터페이스를 충분히 고려한 체계적인 총합 CAE 시스템의 구축이고, 인공지능(artificial intelligence) 언어를 이용하여 사용이 용이한 해석 경 험(knowhow)의 데이터 베이스를 구축하는 것도 바람직하다. 또한 상용 소프트웨어가 지원하지 못하는 분야에 대한 자체 프로그램의 개발도 필요한 것이다.
풍력발전기 동적 시뮬레이션 프로그램 개발을 위해 미국풍력기술연구센터(NWTC)의 프로그램군에 대해 분석하고 이를 소개하였다. 본 편에서 다물체 동역학 해석, 발전기, 제어 부분을 해석하는 FAST와 에어포일 데이터, 바람 데이터를 이용하여 공력을 계산하는 AeroDyn에 대해 설명하였고, 각 시간 단계마다 AeroDyn과 FAST 사이에 이루어지는 초기화 및 공력 전달 프로세스에 대해서도 소개하고자 한다.
본 논문은 풍력발전예측의 정확도 개선을 위하여 바람의 특성을 반영한 풍력발전량예측 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 바람의 특성을 추출하는 부분과 발전량을 예측하는 부분으로 구성된다. 바람의 특성을 추출하는 부분은 발전량, 풍향과 풍속의 상관분석을 이용한다. 풍향과 풍속의 상관관계를 근거로 K-means 방법으로 클러스터링하여 특징 벡터를 추출한다. 예측하는 부분은 임의의 실수값을 예측 할 수 있도록 SVM을 일반화 한 SVR을 이용하여 기계학습을 한다. 기계학습은 바람의 특성을 반영한 제안한 방법과 바람의 특성을 반영하지 않은 기존방법을 비교 실험하였다. 또한, 제안한 방법의 정확도와 타당성을 검증하기 위하여 장소가 상이한 제주도 풍력발전단지 3지역에서 수집된 데이터를 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법의 오차가 일반적인 풍력발전예측 오차보다 개선되었다.
도심지역 교통문제의 해결책으로 제시되고 있는 UAM의 초기 운영 형태는 다양한 연구에서 현재 항공기 중 VTOL 기체와 유사 할 것으로 제시되고 있다. 고정익 항공기가 이·착륙하는 활주로의 방향 결정과 유사한 형태로 VTOL 기체의 이착륙이 이루어지는 버티포트는 기체의 이·착륙 과정의 출발 및 도착의 비행 방향을 바람의 방향을 고려하여 정하도록 하고 있다. 일반적으로 공항이 건설되는 지역과 다르게 도심지의 경우 새로운 건물의 건축 등 지형 또는 장애물 변화 환경에 따라 바람의 특성이 지속적으로 변화될 수 있는 여건이 예상된다. 본 연구에서는 버티포트의 위치가 예상되는 도심 위치에서 이착륙 방향 검토를 위한 장기간의 실제 관측 데이터를 풍배도를 사용하여 비교 후 관측 기간 및 관측 위치에 따라 지상 바람의 특성과 주 바람의 방향이 변화 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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