Kim, Jun Song;Seo, Il Won;Lyu, Siwan;Kwak, Sunghyun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.92-92
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2017
본 연구에서는 수치모델을 이용하여 대하천서 발생되는 조류의 공간적 농도 분포를 예측하였고, 현장실험을 통해 모델을 검증하였다. 국내하천은 다수의 지류가 본류로 유입됨에 따라 오염물질의 생산과 공급이 지속적으로 발생하고, 하천의 유로연장과 하폭에 비해 수심이 낮은 지형학적 특성을 지닌다. 따라서 지류 유입 이후 발생되는 조류의 거동 특성을 분석하기 위해 수심 적분된 2차원 이송-확산 모델을 사용하였다. 광합성 성장을 이루는 조류의 성장속도 계산을 위해 영양염류, 수온, 일사량과 수심 등을 변수로 하는 성장속도 함수들을 위의 모델과 결합하였다. 본 연구의 대상구간은 낙동강과 금호강 합류부를 포함한 강정고령보 하류 약 9.2 km 구간으로 모델 검증을 위한 현장실험을 수행하였다. 2차원 이송-확산 모델의 입력 값인 유속 및 수심을 계산하는 수리동역학 모델 검증을 위해 미국 Sontek사의 M9을 이용하여 낙동강과 금호강 각각 32개, 12개 측선에 대하여 수리량을 측정하였다. 수리량 측정결과, 금호강과 낙동강의 평균 유량은 각각 $240m^3/s$, $60m^3/s$로 측정되었고 측정된 유량을 모델의 상류단 경계조건으로 사용하여 측정 유속 및 수심과 유사한 결과를 모델로부터 취득할 수 있었다. 조류 농도 측정을 위해 독일 bbe사의 AlgaeTorch 10을 사용하였으며, 수리량 측정과 동일한 측선서 총 조류 세포수(cells/ml)를 측정하였다. 농도 측정결과, 하류로 내려감에 따라 조류의 농도가 증가하는 경향이 나타났고 금호강 합류 후 최대농도는 측정구간 최하류 우안서 4,460 cells/ml로 나타났다. 주 흐름이 발생하는 하천 중앙부에 비해 유속이 느린 하안서 상대적으로 높은 농도가 측정되었으며, 이와 같은 경향은 하류로 내려감에 따라 강하게 나타났다. 측정된 조류 농도를 이용한 2차원 이송-확산 모델 검증결과, 합류부 최상류 측선서 MAPE = 10.5 %의 최대오차가 발생하였고 최하류 측선서 MAPE = 6.7 %의 최소오차가 발생하였다. 인과 질소와 같은 영양염류의 농도가 높고 횡 방향 수온 분포가 균일한 대상구간의 특성상 영양염류 함수와 수온 함수로부터 계산된 성장속도 가중치 범위는 각각 0.8~1.0, 0.91~1.09로 공간적 변동성이 크게 나타나지 않은 반면, 수심을 변수로 하는 일사량 함수의 성장속도 가중치 범위는 0.05~1.00으로 상대적으로 매우 높은 공간적 변동성이 나타났다. 수심이 4 m 이하인 하천 양안서 0.8 이상의 가중치가 나타났으며, 수심이 7 m 이상인 하천 중앙서 0.4 이하의 가중치가 나타났다. 본 연구의 수치모의 결과, 수리동역학 모델로부터 계산된 수심이 모델 결과 값에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.29-42
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2023
In this paper, we propose a method to enhance the prediction accuracy of solar irradiance for three major South Korean cities: Seoul, Busan, and Incheon. Our method entails the development of five generative models-vanilla GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, and TVAE-to generate independent variables that mimic the patterns of existing training data. To mitigate the bias in model training, we derive values for the dependent variables using random forests and deep neural networks, enriching the training datasets. These datasets are integrated with existing data to form comprehensive solar irradiance prediction models. The experimentation revealed that the augmented datasets led to significantly improved model performance compared to those trained solely on the original data. Specifically, CTGAN showed outstanding results due to its sophisticated mechanism for handling the intricacies of multivariate data relationships, ensuring that the generated data are diverse and closely aligned with the real-world variability of solar irradiance. The proposed method is expected to address the issue of data scarcity by augmenting the training data with high-quality synthetic data, thereby contributing to the operation of solar power systems for sustainable development.
Solar photovoltaic can provide electrical energy with only radiation, and its use is expanding rapidly as a new energy source. This study predicts the short and long-term PV power generation using actual converter output data of photovoltaic system. The prediction algorithm uses multiple linear regression, support vector machine (SVM), and deep learning such as deep neural network (DNN) and long short-term memory (LSTM). In addition, three models are used according to the input and output structure of the weather element. Long-term forecasts are made monthly, seasonally and annually, and short-term forecasts are made for 7 days. As a result, the deep learning network is better in prediction accuracy than multiple linear regression and SVM. In addition, LSTM, which is a better model for time series prediction than DNN, is somewhat superior in terms of prediction accuracy. The experiment results according to the input and output structure appear Model 2 has less error than Model 1, and Model 3 has less error than Model 2.
Kim, Sung Hoon;Lee, Sang-Wook;Kim, Yeon-su;Noh, Joonwoo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.102-102
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2017
갈수시 하천의 수질문제는 다양한 요인에 의해 발생하고 제어된다. 수질 그 자체는 상류나 지류의 점오염원과 비점오염원의 증가 또는 예상치 못한 추가적인 오염원의 유출에 직접 영향을 받으며, 조류 등의 발생도 영향인자인 수온 및 일사량 또는 바람에 의존적이다. 최근 수년간은 특히 빈번한 가뭄조건의 발생으로 인하여 갈수기의 강우 및 유출량이 저조하여 상대적으로 하천의 조류발생이 다수 발견되고 보고된 바 있다. 이와 같은 수질의 이상상태를 일시적으로라도 제어하기 위한 방편으로 유량의 증가, 인위적인 하천 수위의 변동 및 유속 변동 등이 고려될 수 있으며, 이를 위해서는 상류의 댐과 하천의 다기능보 등의 조절을 탄력적으로 수행하여야 한다. 이와 같은 시설물 운영효과는 수질문제의 원인을 근본적으로 해결하는 것은 아니지만, 이의 일시적인 효과를 극대화하기 위해서는 기존의 수리 수질 모델링이 이상 수질 발생시의 방제 및 사후분석 등을 중심으로 이루어진 부분을 넘어서, 사전 설정된 조건에 의한 예측모의와 가이드라인의 연계방식이 효과적일 것이다. 본 연구는 수질 이상이 빈번히 발생되었던 낙동강의 칠곡 하류 하천을 중심으로 2차원 CE-QUAL-W2 모형과 EFDC모형을 병행 모의하여 다기능보 인근의 표층과 저층의 수온(밀도) 성층화 및 이의 해소와 관련된 수리모의 및 수질인자에 대한 영향을 분석하였다. 수리모형 구축의 적정성은 현장의 실측 수온과 모의결과 비교를 통해 확인하였으며, 구축된 수리 수질 모델을 이용하여 추가방류량 3~23백만$m^3$ 규모에서 발생하는 수리적인 수층혼합 현상과 일시적으로 저감가능한 수질개선 효과가 의미있는 수준으로 나타날 수 있음을 예측하였다. 또한, 다기능보의 수문방류 모의시에 개방조건을 0.3~3.5m로 달리하여 방류기간 중 총방류량이 유사하더라도 최대방류량 또는 유속이 충분치 않은 경우에는 혼합효과가 급격히 감소함을 알 수 있었다. 연구에서 밝혀진 조건들을 향후 보다 효과적으로 수치모의하기 위한 방안으로서 EFDC모형의 내부경계조건을 다기능보의 문비조건(RSG, Lift 등)에 맞게 조정하는 방법을 제안하고 그 적용성을 검토한 뒤 모형을 부분 수정하여 제시하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1A
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pp.105-113
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2008
Solar radiation induces non-uniform temperature distribution in the bridge structure depending on the shape of the structure and shadows cast on it. Especially in the case of curved steel box girder bridges, non-uniform temperature distribution caused by solar radiation may lead to unusual load effects enough to damage the support or even topple the whole curved bridge structure if not designed properly. At present, it is very difficult to design bridges in relation to solar radiation because it is not known exactly how varying temperature distribution affects bridges; at least not specific enough for adoption in design. Standard regulations related to this matter are likewise not complete. In this study, the thermal behavior of curved steel box girder bridges is analyzed while taking the solar radiation effect into consideration. For the analysis, a method of predicting the 3-dimensional temperature distribution of curved bridges was developed. It uses a theoretical solar radiation energy equation together with a commercial FEM program. The behavior of the curved steel box girder bridges was examined using the developed method, while taking into consideration the diverse range of bridge azimuth angles and radii. This study also provides reference data for the thermal design of curved steel box girder bridges under solar radiation, which can be used to develop design guidelines.
Kim, Chang Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Kim, Jin-Young
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.40
no.5
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pp.13-22
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2020
Day ahead forecast is necessary for the electricity market to stabilize the electricity penetration. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for longer than 12 hours forecast horizon. Korea Meteorological Administration operates the UM-LDAPS model to produce the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study interpolates the hourly total irradiance into 15 minute instantaneous irradiance and then compare them with observed solar irradiance at four ground stations at 1 minute resolution. Numerical weather prediction model employed here was produced at 00 UTC or 18 UTC from January to December, 2018. To compare the statistical model for the forecast horizon less than 3 hours, smart persistent model is used as a reference model. Relative root mean square error of 15 minute instantaneous irradiance are averaged over all ground stations as being 18.4% and 19.6% initialized at 18 and 00 UTC, respectively. Numerical weather prediction is better than smart persistent model at 1 hour after simulation began.
This study was carried out to predict fruit surface temperature (FST) causing sunburn symptoms and assess the correlation between solar radiation and FST in satusma mandarin (Citrus unshiu Marc. 'Iwasaki'). And to reduce sunburn when ambient temperature was at 31℃, sprinkler system was repeated spraying every at 5 minutes of 30 minutes intervals and 1% calcium carbonate and 4% kaolin solution applied on citrus tree three times to investigate quality and sunburn of fruits. It showed highly significant positive correlation between FST and solar radiation (R = 0.788, p < 0.01), The FST increased up to 16℃ than ambient temperature at daytime. To estimate FST, a linear model y = 0.099 × (air temperature) + 0.018 × (solar radiation) + 20.779 (R = 0.687, p < 0.01) was derived. The canopy temperature of citrus trees was 5.1℃ lower in sprinkler system than in control. The incidence of sunburn showed at 2.1% in sprinkler system twice lower than in control and there was different significance. Fruit quality was similar between treatments. In conclusion, sunburn can be reduced by reflecting sunlight or downing of FST through sprinkler system.
집광채광 설비는 건축물의 조명에너지 절감 및 자연광의 실내 유입을 위해 적용 가능한 태양에너지설비로써 다른 신 재생 에너지 설비와 다르게 연간에너지생산에 대한 정량적 데이터가 아직까지 부재하다. 집광채광 설비의 설치효과를 판단하기 위해서는 집광채광 설비 설치에 따른 연간 에너지생산량 산출이 필요하며, 이를 위해서는 각 구성부분(집광부, 전송부 및 산광부)의 광전송 효율에 대한 데이터가 구축되어야 한다. 본 연구는 집광채광 설비의 효율 분석에 관한 첫 번째 단계로써 외부광속에 대한 집광부 통과 직후의 내부광속의 비율을 예측하였다. 국내에 보급된 집광채광 설비는 대부분 프리즘형과 광덕트형이며, 우선적으로 집광부 입사면의 경사각과 방위각이 다양하여 내부광속 산출방법론이 매우 복잡한 프리즘형을 분석대상으로 삼았다. 전일사량, 외부조도 및 집광부 내부조도가 측정되었으며, 외부광속으로부터 내부광속을 산출하는 공식을 유도하기 위해 천공상태에 따라 전일사량 측정치가 직산분리 되었다. Perez model과 Liu and Jordon에 의해 제시된 계산식과 입사면 및 집광부 면적을 고려하여 수평면 외부조도 측정치로부터 외부광속이 그리고 내부조도로부터 내부광속이 산출되었다. 입사면의 투과율이 동일하다는 전제 하에 천공상태에 따른 태양광 투과 비율을 도출한 결과, 담천공(Kt ${\leq}$ 0.3)에서 0.39, 부분담천공(0.3${\geq}$ 0.78)에서 1.0으로 나타났다. 도출된 투과비율을 외부광속에 적용하여 내부광속을 계산한 결과치와 측정치는 약 ${\pm}9%$ 정도의 차이를 보였다. 연간 기상데이터에 위와 같은 방법론이 적용되면 프리즘형 집광부의 연간 내부광속이 산출될 수 있다. 또한 기존 연구에서 제시된 발광효율 산출식과 일사 파장에 따른 시감도를 고려하면 매 시간별 외부조도도 산출이 가능하다. 일사량 측정치와 외부조도 측정치 사이의 상관관계를 분석한 결과 결정계수 $R^2$이 0.99인데 반해 일사량 측정치와 외부조도 계산치 사이의 상관관계 결정계수는 0.95로 측정치 보다 약간 작은 값을 갖는다. 이렇게 산출된 외부조도는 각 입사면의 면적을 반영하여 외부광속으로 변환되고, 앞서 산출된 천공상태별 투과비율이 적용됨으로써 내부광속이 도출될 수 있다. 이와 같은 집광부에 대한 연구를 바탕으로 향후 전송부와 산광부 효율을 도출하고 궁극적으로 집광채광 설비를 통해 실내에 전달되는 연간 빛에너지를 예측할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 방법론은 다른 형태의 집광채광 설비에도 적용이 가능할 것으로 판단되며, 국내 집광채광 설비의 연간 에너지생산량에 대한 폭 넓은 데이터 구축이 가능할 것으로 기대된다.
The Primary Production of phytoplanktons produces organic matter in high concentration in eutrophicated Hakata Bay, Japan, even during the winter season in spite of low water temperature. Phytoplanktons are considered to have any biological capabilities to keep activities of photosynthesis under the unfavorable conditions, and this affects water quality of the bay. In this study, seasonal variations in primary production efficiency were predicted by using a simple box-type ecosystem model, which introduced the concept of efficiency for absorption of solar radiation energy in relation to growth of phytoplanktons under the low solar radiation intensity. According to the simulation result of primary production, it was organic pollution comes from dissolved organic carbon (DOC) throughout the year, DOC of which is originated from the primary production of phytoplanktons on biological response of the seasonal variation of ambient conditions.
Solar radiation forecasts are important for predicting the amount of ice on road and the potential solar energy. In an attempt to improve solar radiation predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, support vector machines and logistic regression. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the solar radiation data observed over Jeju observation site. According to the model assesment, it can be seen that the solar radiation prediction using random forest is the most effective method. The error rate proposed by random forest data mining is 17%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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