• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.27-28
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• 2011

A solar flares have the 11-year cycle and release a large energy which may produce coronal mass ejections (CME). The NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) predicted that the sun spot activity will be maximized in 2013-2014. A strong solar flare can cause the disturbance of global positioning system including various communication of TV, radio broadcasting. The actual solar storm in 1989 caused power outages in Canada during 9 hours and about 600 million people had experienced a blackout. Such a solar storm can shorten the GPS satellite's life span about 5 to 10 years which can be resulted in economic loss considering the amount of multi-billion won. This paper analyzed the recent solar storm of X-class occurred on 15th of February about 10:45 this year that was reached Korea (Bohyun observatory) on 18th of February about 10:30 (local time), and compared with the data of before and after a week. The proton data of 18th of February considered that the solar strom reached on earth showed a fluctuation compared to the data of before and after a week. The positioning results at Daejeon also showed higher positioning error compared to the data of before and after a week results.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.6
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• pp.477-482
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• 2011

Solar flares have the 11-year cycle and release a large energy which may produce coronal mass ejections (CME). The NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) predicted that the sun spot activity will be maximized in 2013-2014. A strong solar flare can cause the disturbance of global positioning system including various communication of TV, radio broadcasting. The actual solar storm in 1989 caused power outages in Canada during 9 hours and about 600 million people had experienced a blackout. Such a solar storm can shorten the GPS satellite's life span about 5 to 10 years which can resulted in economic loss considering the amount of multi-billion won. This paper analyzed the influence of recent X-class solar storm occurred on 15th of February about 10:45 this year that was reached Korea (Bohyun observatory) on 18th of February about 10:30 (01:30 - UTC), and compared with the data before and after a week. The proton data of 18th of February considered that the solar storm reached on earth showed a fluctuation compared to the data before and after a week. The positioning results at Daejeon and Seoul of Korea also showed higher positioning error compared to the data before and after a week results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.583-584
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• 2020

본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.298-298
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• 2010

최근 태양전지 연구가 활성화 되면서 다양한 종류의 태양전지가 만들어 지고 있다. 이에 따라 태양전지를 정확하게 분석하고 평가하는 방법에 대한 중요성이 커지고 있다. 태양전지의 성능과 품질을 평가하는 방법은 인공태양광조사장치(Solar Simulator)를 사용하여 태양전지의 전류와 전압특성을 측정하는 방법, 양자효율 측정 장치(Quantum Efficiency Measurement System)를 사용하여 태양광의 파장별로 분광반응도를 측정하는 양자효율측정법 등 다양한 방법이 있다. 그 중 양자효율측정법은 태양광의 다양한 파장에 대하여 태양전지가 파장대역마다 어떠한 반응을 하는지 알 수 있고, 그에 따른 태양전지에 사용된 재료의 특성을 알 수 있게 해준다. 일반적으로 양자효율측정은 태양광 아래에서의 상황과 유사한 환경을 만들기 위해 바이어스광을 사용하고, 분광기로 AC광원을 태양전지에 조사하여 측정한다. 바이어스광의 광량 및 AC광원의 주파수에 의해 양자효율 측정결과는 달라질 수 있는데, 이는 태양전지에 사용된 물질에 따라 다른 경향을 보인다. 본 연구에서는 바이어스광과 AC 광원 주파수를 특정한 광주파수대역(100 Hz ~ 1000 Hz)에서 단결정태양전지와 다결정태양전지에 조사하여 측정하였고, 양자효율 대한 영향과 그 결과에 따른 원인을 분석하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2006.10a
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• pp.164-164
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• 2006

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.25-25
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• 2010

태양광 에너지는 인류의 미래 에너지로서 이미 그 효용성을 전 세계에 드러내고 있다. 각 나라마다 자국의 에너지 전략 및 일조량등 환경적 여건 또는 경제적 수준에 따라 다양한 에너지 수급의 양태를 띠고 있지만 향 후 한세대 내에 전세계 에너지의 30% 정도를 태양에너지로 공급받게 될 것으로 기대하고 있다. 이러한 추세 속에서 태양광 에너지의 방식도 여건에 따라 다양한 형태들이 상호 경쟁과 보완의 과정을 거치며 꾸준히 연구 개발되어오고 있다. 집광형 태양전지는 그 중에서 광전변환효율의 관점에서 41%라는 경이적인 기록을 가지고 있으며 매년 평균 1% 씩의 발전을 꾸준히 달성해 오고 있다. 특히 화합물반도체 태양전지의 경우 1900년대 후반부터 인공위성등의 에너지 모듈로 독자적인 시장을 형성하고 있었지만 경제성등의 이유로 지상 에너지의 대안으로 고려되지 못하고 있었으나 집광시 효율이 높아지는 특이현상과 다중접합을 통한 태양에너지 스펙트럼의 흡수영역 확대등을 통하여 총체적인 효율이 30%를 넘어서면서부터 서서히 대전력 에너지원으로 주목을 받기 시작하였다. 이러한 기술적 경쟁력에도 불구하고 전세계 태양전지 시장의 대부분은 단결정 실리콘 태양전지가 차지하고 있으며 박막형 태양전지 혹은 유기태양전지등 차세대 태양전지 또한 기존의 단결정 실리콘 태양전지를 기준으로 상대적인 가격경쟁력을 높이므로서 기존시장을 잠식하거나 신규시장을 통하여 점유율을 높이는 전략을 고려하고 있다. 본 세미나를 통하여 현재 화합물반도체 집광형 태양전지 시장을 살펴보고 시장 진입의 걸림돌에 대한 분석과 향 후 동향에 대하여 논의하도록 한다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.29 no.2
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• pp.105-109
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• 2020

This study was conducted to the improvement of solar light-based artificial light supply system and effect of lettuce cultivation. The artificial light supply system was consisted of units such as light source, power, system measurement and controller. The light source supply was composed of a solar transmitter and an LED lamp. The power supply consisted of an leakage breaker, SMPS, LED controller and relay. The solar transmitter was made of a quartz optical fiber with optimal light transmission. Artificial light used white lamp among LEDs. System measurement and control consisted of touch screen, Zigbee communication module and light quantity sensor. The results of test confirmed that the LED light is automatically activated when the intensity measured by the light intensity sensor is 200 μmolm^-2s^-1 or less. Moreover, the leaf length, root length, chlorophyll content and root fresh weight of optical fiber treatment was hight than LED lamp treatment. Therefore, it can be inferred that the energy-saving solar light collector device can be effective in the indoor lettuce production. However, the use of LED lamp is also recommended to assure the availability of sufficient sunlight in cloudy and rainy days.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.6 no.2
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• pp.102-106
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• 2011

Space Environment including Solar activities such as Solar explosion, Corona Mass Ejection(CMS) is always not friendly for human. Especially it may be fatal to artificial satellites. The lifetime of geostationary communication satellites are reducing due to plasma such as electrons, protons etc. emitting from Sun. This is because the active components constituting communication satellite are easily affected by plasma. Even though the radiation shielding on the components can be a way to prevent, the cost will be high. So the appropriate shielding is necessary and the study on space environment is also. In this study spacecraft anomalies will be investigated from low earth orbit to deep space spacecraft and the correlation between spacecraft anomalies and space environment events including space explosion, geomagnetic storms etc is analyzed.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.5
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• pp.825-832
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• 2022

In this paper, we discuss the design and implementation of predictive and diagnostic models for realizing intelligent predictive models by collecting and storing the power output of agricultural photovoltaic power generation systems. Our model predicts the amount of photovoltaic power generation using RNN, LSTM, and GRU models, which are recurrent neural network techniques specialized for time series data, and compares and analyzes each model with different hyperparameters, and evaluates the performance. As a result, the MSE and RMSE indicators of all three models were very close to 0, and the R2 indicator showed performance close to 1. Through this, it can be seen that the proposed prediction model is a suitable model for predicting the amount of photovoltaic power generation, and using this prediction, it was shown that it can be utilized as an intelligent and efficient O&M function in an agricultural photovoltaic system.