본 논문에서는 풍력발전의 불규칙한 출력을 안정화하기 위해 수퍼커패시터의 에너지 저장장치를 통해 계통으로 유입되는 전력을 완화시키는 제어에 대하여 서술한다. 풍력발전은 친환경 에너지원이지만, 바람에 의해 출력이 불규칙하게 변하는 단점이 있다. 5kW 소규모 풍력발전 시뮬레이터와 3kW 수퍼커패시터 에너지 저장장치를 이용하여 단주기의 불규칙한 출력을 완화시켜 계통으로 안정적인 전력을 공급한다. 풍력발전 시뮬레이터의 불규칙한 출력을 100%에서 30%로 감소시켰으며, 제안한 불규칙한 출력 완화 방법의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 무선 망 설계에 필요한 전자파 전파 특성 예측을 위한 방법 중 하나인 광선 추적법을 이용하여 2차원 불규칙 조면에서의 전파 특성 조사하기 위한 이산 광선 추적법을 제안 하였다. 이 방법은 불규칙 조면과 광선 추적에도 이산화 방법을 적용한다. 제안한 방법은 불규칙 조면 생성에 컴퓨터 메모리를 절약할 수 있으며, 광선 추적에 소요되는 계산 시간을 단축 할 수가 있다. 2차원 불규칙 조면에 대해 이산 광선 추적법을 적용하여 전계 분포에 대한 수치 계산을 행하였으며, 이산 광선 추적법의 유효성에 대해서도 조사하였다.
본 연구에서는 고유함수전개법을 사용하여 다열 불투과성 수중방파제를 통과하는 다방향 불규칙파랑의 통과와 반사를 계산하였다. 입사하는 다방향 불규칙파랑은 Bretschneider-Mitsuyasu 주파수 스펙트럼과 Mitsuyasu 타입의 방향스펙트럼을 사용하여 재현하였다. 첨두주파수의 Bragg 반사 조건에서 강한 반사가 발행하였다. 수중 방파제가 3열이고, 상대높이가 0.6일 때 입사하는 다방향 불규칙파 에너지의 25% 이상이 외해로 반사되었다. 그리고, 최대분산계수 $s_{max}$가 증가할 경우, 다방향 불규칙파랑의 반사율도 증가하였다.
본 논문에서는 몸체진동에 의하여 Lock-in을 보상해주는 링레이저 자이로의 환산계수 오차와 불규칙잡음 특성을 시뮬레이션에 의해서 예측하였다. 그리고 그 결과를 약 0.5deg/sec의 static Lock-in을 갖는 28cm인 4각형 링레이저 자이로에 대한 정적시험 결과와 비교하였다. 진폭이 일정한 정현파 몸체진동을 인가하는 경우에 자이로의 출력 펄스가 몸체진동 진동수의 정수배가 되는 지점에서 주기적으로 dynamic Lock-in이 발생한다. Dynamic Lock-in의 폭은 몸체진동의 진폭에 따라서 변화하는데, 입력가속도가 몸체진동 진동수의 짝수배 지점과 홀수배 지점에서 나타나는 dynamic Lock-in의 폭은 180도 위상차이를 가짐을 알 수 있었다. 그리고 dynamic Lock-in을 보상해주기 위하여 불규칙진동을 추가로 인가하는데 이 불규칙성이 작으면 dynamic Lock-in에 의한 환산계수 오차가 제거되지 않으며, 불규칙성이 커지면 환산계수 오차는 줄어들지만 불규칙 잡음이 상대적으로 커짐을 알 수 있었다. 그리고 불규칙 잡음은 몸체진동의 진폭이 클수록 작아짐을 확인하였다.
불규칙파의 방향분산과 부분쇄파의 정도 높게 고려하기 위해 광각 포물형 근사식을 이용하는 수치모형이 수립되었다. 이 수치모형은 불규칙파를 여러 개의 단일주기의 규칙파로 분해한 다음, 각 성분파를 동시계산하여 중첩함으로써 합성파고를 구한다. 불규칙파의 부분쇄파를 고려하기 위해 합성파고를 이용하여 쇄파에 의한 에너지 감쇠량을 산정한다. 기존의 불규칙파 수리실험 결과와 비교하여 수립된 수치모형의 정확성을 검사한 바, 비쇄파의 경우 규칙파와 불규칙파 모두에 대해 상당한 정확도가 있음이 확인되었으나, 쇄파 발생 시에는 수치모형의 정도가 크게 저하됨을 발견하였으며, 그 이유에 대한 분석을 제시하였다.
본 연구는 최근 그 활용도가 증대되어 가는 수치지형모형의 한 형태인 불규칙삼각망을 생성하고자하는 연구이다. 일반적으로 격자형 수치표고모형과 불규칙삼각망은 지형문제를 해결하기 위한 합리적인 방법이다. 그러나, 불규칙삼각망이 격자형 수치표고모형에 비해 자료의 저장이 용이하고, 불규칙한 간격을 가지는 표고 자료를 운용할 수 있는 편리한 자료구조를 가지고 있기 때문에 격자형 수치표고모형의 대안이 될 수 있다. 격자형 수치표고모형으로부터 불규칙삼각망을 생성하는 다양한 방법들이 제시되고, 이러한 자료를 바탕으로 최적의 삼각망을 생성하기 위한 여러 가지의 연산법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 새로운 삼각망 생성의 접근방법으로 표고와 가변거리의 연산법을 이용하였고, 인접 문제점을 해결하기 위해 보간점과 임의의 선을 첨가시키므로서 보다 더 실제지형과 가까운 불규칙삼각망을 생성할 수 있었고, 또한 효율적인 자료기반 구축을 가능하게 하여 지형공간정보체계의 활용성을 증대시킬 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 모양, 크기, 및 초점 거리를 가지는 렌즈들의 불규칙한 배열을 통과하여 저장되는 영상으로부터 원본 2차원 객체의 모양을 복원하는 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 먼저 단일 물체점의 위치를 바꾸어가며 불규칙 렌즈 배열을 통한 촬영을 수행하여 각 물체점 위치에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상들을 확보한다. 이와 같은 각 물체점별 불규칙 렌즈 배열 영상들을 임의의 모양을 가지는 2차원 물체에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상과 비교하여 유사도를 산출함으로써 임의의 모양을 가지는 2차원 물체를 복원한다. 실험 결과를 통하여 원본 물체를 인식할 수 있는 수준으로 물체의 복원이 가능함을 확인하였다. 추후 보다 높은 해상도의 복원과 3차원 물체로의 확장을 위한 추가 연구가 필요함도 확인하였다.
파랑은 해안 구조물의 안정성 및 지형 변화 분석을 위해서 가장 중요한 동역학적 요소의 하나로서, 해안공학분야에서 매우 중요하게 취급된다. 그러나 바람에 의해 발생한 파랑은 매우 불규칙한 형태를 갖고 있으며, 해저 지형과 수심이 변하게 심하게 변하는 천해역으로 전파할 때 굴절, 회절 그리고 천수 효과에 의하여 변형된다. 최근 Vincent등(1989)은 수중 타원형 천퇴에서 단순파 및 불규칙파의 변형에 대한 수리모형 실험을 보고하였다. 이들은 단순파와 불규칙파의 경우 천퇴에서의 굴ㆍ회절 복합 현상에 의한 파랑변형 형태가 판이하게 다르다는 것을 발견하였다. 수년동안 불규칙파 변형에 대한 이론 및 수치해석 연구가 계속되어, 파랑변형에 대한 이론 연구 및 수리 모형 연구는 상당히 발전되었으나, 실제 현상을 예측하기 위해서는 현장관측결과와 수치해석에 의한 해와의 비교 등이 필요하다. 본 연구에서는 여러 종류의 기기를 이용하여 영일만에서의 입사파와 변형된 파를 현장 관측하고, Chae와 Jeong(1992)의 타원형 모형을 이용하여 수중 천퇴 배후에서 불규칙파 변형에 대한 수치모형 실험을 실시하였다. 이들 2종류의 비교 결과가 잘 일치함으로써, 불규칙파 수치모형의 현장 적용성을 입증하였다.
본 연구에서는 직립벽을 따른 불규칙파의 연파특성을 평면수조를 이용한 수리모형실험과 Kirby and Ozkan(1994)에 의해 개발된 REF/DIF S 모형을 이용한 해석결과를 통해 검토하였다. 본 연구에서는 불규칙파에 의한 연파특성, 규칙파 및 불규칙파에 의한 차이점과 유사점을 검토하였다. REF/DIF S모형에 의한 불규칙파의 연파 해석결과는 수리실험결과와 잘 일치하였다. 제체 전면을 따른 상대파고는 규칙파 및 불규칙파 모두 유사하게 나타났으나, 제체 직각방향의 파고분포 경향은 매우 큰 차이를 보였다.
교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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