• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.20 no.5
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• pp.627-640
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• 2011

이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1218-1219
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• 2007

본 논문에서는 기존의 MPPT 기법인 Perturbation-and-Observation(이하 P&O)와 modified incremental conductance(이하 modified InCond)에 대해 Matlab과 PSIM의 인터페이스를 통해 일사량 급변시의 동작을 살펴본다. 기존의 논문에서는 각각의 일사량에 대해 효율 면에서 P&O가 InCond에 비해 높지만 일사량 급변시 과도상태에서는 InCond가 더 효율적으로 발표되었다. 이를 검토해 보기 위해 우선 실제 시판되는 태양전지 모듈에 대해 Matlab을 이용한 모델링을 실시함으로써 보다 정확한 값을 얻는다. 다음으로 PSIM을 이용하여 전력변환부와 제어기를 모델링하고 Matlab의 Simulink를 통해 인터페이스를 실시한다. 마지막으로 일사량 급변 시 과도상태와 급변 후에 MPPT 동작을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.129-129
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• 2017

태양광 발전으로 생산된 전력으로 냉방기나 난방기를 직접 구동하는 경우에 냉방을 위해서는 7,8,9월 집광량이 많아야 하고, 난방을 위해서는 12,1,2월에 집광량이 많아야 한다. 하지만 일반적으로 사용되는 집광판은 평판형의 고정식이 대부분으로 필요에 따라서 집광량을 변동시키는 것이 불가능하다. 따라서 전력부하가 가장 큰 시기에 집량광이 가장 많아지도록 설치되어야 한다. 본 연구에서는 최적의 집광판 설치조건을 구명하기 위하여 집광판의 설치 각도에 따른 년중 일사량을 예측하기 위한 모델을 개발하고 계산된 일사량과 기상청에서 실측한 일사량을 비교하였다. 분석 대상은 대전(북위 36도 22분)으로 하였다. 년간 최대 일사량을 확보할 수 있는 집광판 설치각은 $36^{\circ}$로 분석되었다. 반면에 월별로 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 1월에 $57^{\circ}$, 2월에 $48^{\circ}$, 3월에 $36^{\circ}$, 4월에 $24^{\circ}$, 5월에 $15^{\circ}$, 6월에 $12^{\circ}$, 7월에 $15^{\circ}$, 8월에 $24^{\circ}$, 9월에 $36^{\circ}$, 10월에 $45^{\circ}$, 11월에 $57^{\circ}$, 12월에 $60^{\circ}$로 예측되었다. 한편 냉방부하가 많은 6.7.8.9월에 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 $21^{\circ}$로 예측되었다. 이상의 결과로 볼 때 태양광 발전을 위한 집광판은 전력부하와 용처에 따라 적정한 설치각도를 결정하는 것이 중요한 것으로 판단되었고, 본 연구에서 개발된 예측모델이 이러한 작업에 유효하게 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1354-1355
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• 2011

화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1997.11a
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• pp.1-7
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• 1997

온실이란 식물 생육에 요구되는 태양광을 유용하게 활용하기 위하여 투명한 피복재가 사용된 구조물을 일컫는다. 온실내로 투과되는 일사량은 온실이 설치된 지역의 위도, 온실의 동방위 및 형상, 구조물의 재원, 피복재의 광학적 특성, 년중일수, 기상 조건, 지붕면의 경사각 등에 따라 변화된다. 일반적으로 겨울철에 온실내의 일사량은 식물의 정상적인 생육에 제약이 되는 요소로 작용한다. (중략)

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.4
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• pp.256-266
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• 2022

Empirical models including the Angstrom-Prescott (AP) model have been used to estimate solar radiation at sites, which would support a wide use of crop models. The objective of this study was to estimate two sets of solar radiation estimates using the AP coefficients derived for climate zone (AP_Frere) and specific site (AP_Choi), respectively. The daily solar radiation was estimated at 18 sites in Korea where long-term measurements of solar radiation were available. In the present study, daily solar radiation and sunshine duration were collected for the period from 2012 to 2021. Daily weather data including maximum and minimum temperatures and rainfall were also obtained to prepare input data to a process-based crop model, CERES-Rice model included in Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT). It was found that the daily estimates of solar radiation using the climate zone specific coefficient, SFrere, had significantly less error than those using site-specific coefficients S_Choi (p<0.05). The cumulative values of S_Frere for the period from march to September also had less error at 55% of study sites than those of S_Choi. Still, the use of S_Frere and S_Choi as inputs to the CERES-Rice model resulted in slight differences between the outcomes of crop growth simulations, which had no significant difference between these outputs. These results suggested that the AP coefficients for the temperate climate zone would be preferable for the estimation of solar radiation. This merits further evaluation studies to compare the AP model with other sophisticated approaches such as models based on satellite data.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.11 no.2
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• pp.56-60
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• 2002

Since the transmittance of solar radiation directly affected by the structural frames of greenhouse can be changed according to the ratio of diffuse to direct radiations, it is necessary to investigate the transmittance of greenhouse at the different weather conditions. We can easily get the data of total solar radiation from the Meteorological Administration, but we have to personally measure the photosynthetic photon flux (PPF). If the relationship between total solar radiation and PPF is established, the PPF can be simply acquired from the relationship. Sol it is required to develop the equation to calculate PPF depending on weather condition. This study was conducted to determine the transmittance of PPF at canopy level in glasshouse and the correlation between total solar radiation and PPF at clear and cloudy days. The variation phase of greenhouse transmittance at clear day was very different from that at cloudy day. It was concluded that the proper transmittance, depending on the weather condition, should be adopted to calculate the accurate total solar radiation and PPF in greenhouse. The transmittance of solar radiation was the same as that of PPF in greenhouse. It was confirmed that the ratio of PPF to total radiation increased as the amount of cloud increased. The correlation between the hourly total solar radiation and PPF was derived.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.54 no.1
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• pp.36-44
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• 2009

This experiment was conduced to clarify the effects of growth temperature and radiation on grain weight increase and grain nitrogen accumulation in rice. Final grain weight became heavy and grain-filling duration shortened with radiation increase during grain-filling period (GFP). In addition, grain nitrogen accumulated duration during GFP was influenced strongly, but final grain nitrogen content was influenced slightly by accumulated radiation (AR). Accumulated effective temperature (AET) described well variation of grain weight (GW) and grain nitrogen content (GN), but GW and GN showed large variation under different radiation during GFP, when related with AET or AR, indicating that there was a limiting in describing variation of GW and GN by any single factor between AET and AR. However, AET multiplied by AR could describe relatively well the variations of GW and GN regardless of radiation during GFP.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.89-90
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• 2017

본 논문에서는 일사량 데이터를 이용한 태양광 부스트 컨버터의 MPPT 성능분석에 대한 연구를 제안한다. 실외 실험을 통해 일사계(Pyranometer)로 측정한 일사량 데이터와 그에 따른 태양광 패널의 출력 데이터를 검토하여 부스트 컨버터의 MPPT 성능을 테스트 하였으며, 측정한 일사량 데이터를 토대로 수행한 시뮬레이션과 실험결과를 비교 분석하였다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.21 no.1
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• pp.11-14
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• 1988

Field study was conducted to evaluate the relationship between daytime net radiation (Drn) and global solar radiation (Rs) and to develop the empirical equation predicting daytime net radiation above corn canopy from observations of Rs and Ta (mean daily air temperature). The relationship between Drn and Rs under the cloudless day was Drn = 0.6659Rs and that under the cloudy (> 35% of possible sunshine) Drn = 0.729Rs. Thus, Drn/Rs Ratio under cloudless day was found to be lower than that under the cloudy day. Rs and Ta were used in the radiation balance equation to estimate Drn and the empirical model could be expressed as $Drn=[0.9Rs-(352-227{\times}10^{-10}{\times}Ta^4)]$ [1.11Rs/Rso - 0.05].