Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.370-370
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2021
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.17
no.4
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pp.336-341
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1988
바람은 건물 외벽에서의 압력차의 주요인의 하나이다. 바람에 의한 압력차를 정확히 예측할 수 있다는 것은 외벽에 있어서의 풍하중, 건물내로 투입되는 공기양의 설계치 결정, 그리고 건물을 사용하는 거주인의 병리학적 면에서 보다 중요한 것이다. 단열재로 잘 설계된 건물에서는 투입되는 공기에 의한 열부하가 전체 열부하의 30 ~ 50%도 될 수 있으며, 화재시 화염과 연기의 확산에도 중요한 문제이다. 20층 아파트를 사용해서 실물실험을 한 후 측정된 여러가지 값을 예측할 수 있는 방법을 고찰했으며 본 연구에서는 건물에서 바람에 기인되는 압력차를 예측하는 modeling과 Simulation에 있어서의 고찰할 여러가지 재원을 제시했다. 또한 Model을 이용한 실험결과는 Simulation에 있어서 적합한 조건을 충족시키면 풍동을 사용하여 바람에 기인하는 압력차를 예측할 수 있다는 것이 증명되었다.
효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.5
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pp.1085-1092
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2017
In this paper, we propose a wind forecasting method that reflects wind characteristics to improve the accuracy of wind power prediction. The proposed method consists of extracting wind characteristics and predicting power generation. The part that extracts the characteristics of the wind uses correlation analysis of power generation amount, wind direction and wind speed. Based on the correlation between the wind direction and the wind speed, the feature vector is extracted by clustering using the K-means method. In the prediction part, machine learning is performed using the SVR that generalizes the SVM so that an arbitrary real value can be predicted. Machine learning was compared with the proposed method which reflects the characteristics of wind and the conventional method which does not reflect wind characteristics. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we used the data collected from three different locations of Jeju Island wind farm. Experimental results show that the error of the proposed method is better than that of general wind power generation.
최근들어 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)은 빌딩에 대하여 다양한 응용분야에서 사용된다. 이번 연구에서는 측정이 어려운 도심지 건물 군을 지나는 바람에 대하여 CFD해석 방법을 이용하여 고층 빌딩 상공을 지나가는 바람장을 예측 하였으며, 예측 된 결과를 실제 측정치와 비교 검증하였다. 바람장 측정 방법은 마스트를 세워서 측정하는 방법, 풍동 실험실에서 축소된 모형에 대한 실험방법, PIV 측정방법, LIDAR, SODAR측정 방법 등 많은 방법이 있다. 이번 연구에서는 가장 정확한 측정 방법인 LIDAR를 사용하여 측정을 수행하였다. 바람장이 측정된 장소는 서울 잠실 롯데 호텔 상공이며, 불어오는 바람은 롯데 월드를 중심으로 주변의 상가 건물들과 아파트 건물들 때문에 불안정하며 고르지 않을 것으로 예상되었다. LIDAR 측정은 일정 기간 동안 이루어 졌다. CFD해석은 임의의 시간대에 대해서 주 풍향에 대해서 해석이 수행되었다. CFD 해석결과는 최종적으로 측정 데이터와 비교 검증이 이루어 졌으며, 두 데이터간의 일치도가 높음을 알 수 있었다.
The vehicle exterior design is the main parameter of aerodynamic wind noise, but the modification of it is nearly impossible at a proto-type stage. Therefore, it is very important to verify exterior design and estimate the correct wind noise level at the early vehicle design stages. The numerical simulations of aerodynamic wind noises around A-pillar and wiper were developed for specific vehicle exterior designs, but could not be directly used for the discussions with designers because these need complex modeling and simulation process. This study proposes new approach to A-pillar and wiper wind noise estimation at design stage using response surface methodology of modeFRONTIER, of which database is composed of PowerFLOW simulation, PowerCLAY modeling, SEA-Baced (Statistical Energy Analysis-Based) interior noise simulation, and turbulent acoustic power simulation. New design parameters are defined and their contributions are analyzed. A state-of-the-art, easy and reliable CAT (Computer Aided Test) tool for A-pillar and wiper wind noise are acquired from this study, which shows high usefulness in car development.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.420-421
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1999
여천지역은 화학물질 누출사고 등 안전 사고 발생의 잠재적 위험이 높으나 (김영성 등, 1999), 복잡한 해안선의 여수 반도 해안지역에 산을 등지고 있어 해륙풍에 의한 일 변화와 지형 조건에 따른 국지 변화등 복잡한 형태의 바람장이 예상되는 지역이다. 이러한 지역에서의 확산현상은 환경영향평가에서 흔히 이용되고 있는 균일한 바람장 분포를 가정한 대기화산 예측과는 다른 결과를 보이며 (오현선, 김영성, 1999), 따라서 단순한 가우시안 플룸 모델을 이용한 확산 예측은 적용범위가 매우 제한적일 수밖에 없다.(중략)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.11a
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pp.301-302
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2003
최근 수년간 동아시아지역의 황사는 국가간의 오염확산이라는 측면에서 매우 중요하게 취급되어지고 있다. 대부분의 황사연구는 침적량 예측을 주로 다루고 있는데, 한반도의 경우 매우 복잡한 지형분포를 하고 있어서 침적량의 분포를 정확히 추정하는데 어려움이 있다. 이러한 침적량의 예측연구에 기초적으로 사용되는 자료가 3차원의 바람장 예측자료이다. 지금까지의 황사 및 오염물 대기확산연구에 사용되는 바람자료는 한 지점의 관측치를 그 지역의 대표치로 간주하여 사용을 하거나, 지구규모의 바람장을 내ㆍ외삽을 하여 사용한 것이다.(Kim and Shin, 1991). (중략)
This study aimed to explore factors which can predict interpersonal tolerance and intolerance. Specifically, the study examined whether tolerance and intolerance would be explained by demographic variables, social desirability, empathy (cognitive empathy and affective empathy), fear of compassion for others, social trust, and zero-sum belief. Participants in the study were 445 adults (218 males and 227 females) who completed an online survey. Data were analyzed by using hierarchical regression analyses to control the effects of demographic variables and social desirability. The results indicated that tolerance was explained by gender, subjective socioeconomic status, social desirability, cognitive empathy, and social trust. In addition, intolerance was predicted by social desirability, fears of compassion for others, and zero-sum belief. It means that the constructs of tolerance and intolerance are distinct, and different factors predict tolerance and intolerance, respectively. Therefore, it would be necessary to develop realistic ways to promote tolerance and to prevent intolerance at the same time in order to achieve co-existence in a multicultural and diverse society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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