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.
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.
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.
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.
자동차 외장 디자인은 차량의 첫인상을 만들지만, 엔지니어링 입장에서는 공력 및 바람소리 성능에 중요한 요소이다. 외장 디자인은 차량의 프로토 타입 시점에 변경하기는 불가능하기 때문에 차량 초기 디자인 단계에서 외장 디자인을 점검하고, 바람소리 수준을 예측하는 것이 중요하게 된다. 외장 디자인 요소 중 차량 바람소리에 중요한 A필라와 와이퍼에 대한 바람소리 해석 기법은 개발되어 적용되고 있으나, 해석 및 모델링 과정이 복잡하고 시간이 많이 소모되기 때문에 엔지니어입장에서 디자이너 및 설계자와 함께 A필라 및 와이퍼 형상별 기여도를 검토하기엔 시간적인 여유가 부족하게 된다. 본 논문에서는 최적화를 위하여 A필라 형상 및 와이퍼 형상에 따라 바람소리 해석 S/W인 PowerFLOW(PowerClay 모델링 S/W, SEA-Baced(Statistical Energy Analysis-Based) 실내소음 해석툴, Turbulent Acoustic Power 해석툴)를 이용하여 실내소음을 해석적으로 예측하고, 예측한 결과를 이용하여 반응 표면법을 이용하는 최적화 S/W인 modeFRONTIER를 이용하여 디자인 요소에 대한 반응면을 구축하여, 디자인 요소와 실내 소음간의 상관성을 구성하여, 디자인 단계에서 A필라와 와이퍼에 의한 바람소리 수준을 예측하였다. 최적화 결과 및 반응면 구축 예측 결과에 대하여 실제 시험을 통하여 예측 경향성을 판단하고, 해석 및 예측에 대한 신뢰성을 확인하였다. 최종적으로 해석 및 반응면 구축 과정을 통하여 A필라 및 와이퍼에 대한 차종별 CAT(Computer Aided Test) 분석툴을 개발하고, 실제 차량 개발 과정에 적용하여 효용성을 확인하였다.
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)
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)
본 연구는 대인 간 관용과 불관용을 구분하여 관용과 불관용에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 구체적으로 인구통계학적 변인, 사회적 바람직성, 공감(인지적 공감, 정서적 공감), 타인을 향한 자비불안, 사회신뢰, 제로섬 신념이 관용과 불관용을 예측하는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 전국에 거주하는 성인 445명(남성 218명, 여성 227명)으로 온라인 설문조사를 통해 자료를 얻었다. 자료분석은 인구통계학적 변인과 사회적 바람직성의 영향을 통제하기 위해 위계적 회귀분석 방법을 사용하였다. 연구결과, 관용을 유의하게 예측하는 것은 성별, 주관적 사회경제적지위, 사회적 바람직성, 인지적 공감, 사회신뢰로 나타났고, 불관용은 사회적 바람직성, 타인을 향한 자비불안, 제로섬 신념이 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 이를 통해 관용과 불관용의 개념이 구분되며, 각각을 예측하는 요인도 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 관용을 높이기 위한 개입과 불관용을 낮추기 위한 개입방안을 함께 모색함으로써 다문화·다양성 사회에서 현실적인 공존방안을 마련해나갈 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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