• 제목/요약/키워드: 일조 모델

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부경대학교 주변 지역의 지리정보시스템 자료를 이용한 3차원 일조 환경 평가 (Assessment of 3-Dimensional Sunshine Environment Using Geographical Information System Data around Pukyong National University)

  • 김은령;박수진;김재진;남경엽
    • 한국지리정보학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.116-131
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    • 2014
  • 본 연구에서는 3차원 지형 지물의 일조 차단 효과를 반영한 일조 모델을 이용하여 도시 지역의 일조 환경을 분석하였다. 기존의 일조 모델은 격자셀 단위로 일조 차단 유무를 판별하기 때문에, 건물이나 지형물 모서리 부분의 일조 유무를 판단 할 때에는 오차가 유발될 수 있었다. 본 연구에서는 기존의 격자셀 단위의 일조 판별 알고리즘을 격자셀의 면 단위로 개선하였다. 개선된 일조 모델과 부산광역시 대연동 일부 지역에 대한 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 자료를 이용하여 계절별 시간별 일조 환경을 분석하였다. 3차원 지형 자료에 대한 계절별 일조 환경을 분석한 결과, 대상 지역 내에 위치한 아파트 단지, 고층 건물, 지형 등의 영향으로 일조량 변화가 발생하였다.

다변량 적응 회귀 스플라인을 이용한 증발접시 증발량 모델링 (Pan evaporation modeling using multivariate adaptive regression splines)

  • 서영민;김성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.351-354
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    • 2018
  • 본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

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지도학습에서 다양한 입력 모델에 의한 초단기 태양광 발전 예측 (Forecasting of Short Term Photovoltaic Generation by Various Input Model in Supervised Learning)

  • 장진혁;신동하;김창복
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.478-484
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    • 2018
  • 본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.

3차원 도시모델을 이용한 건물 일조권 분석 (Analysis of Daylight Availability Rights using 3D City-Model)

  • 유환희;구신회;조은래;김성삼
    • 한국측량학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.165-175
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    • 2007
  • 오늘날 도시공간에 건축되는 건축물은 건물사이 공간을 크게 확보하여 건물내부에 충분한 일광을 얻도록 노력하고 있으며, 건물의 일조량은 건물의 높이뿐만 아니라 건물간의 간격이 매우 중요하다. 하지만 오늘날 고밀도 개발로 인하여 건물사이 간격을 충분하게 확보할 수 없고 쾌적한 거주환경에 대한 요구가 강해지면서 일조권 분쟁이 증가되고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료와 수치지도를 연계하여 3차원 국토정보를 구축한 후 일조권분석에 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 태양의 고도와 방위각을 이용하고 3차원 도시공간을 정확하게 시뮬레이션하여 각각의 세대별 일조권을 총 일조시간과 연속 일조시간으로 구분하여 정량적으로 분석함으로서 일조권 침해 여부를 보다 정밀하게 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 3차원 국토정보를 이용한 일조권분석방법은 지자체에서 도시계획 및 건축 인허가 업무를 수행할 때 보다 정확한 자료를 제공하여 줄 것으로 판단된다.

GIS 자료와 일조모델을 이용한 자연적 및 인공적 지형에 의한 일조차단 평가 (Assessment of Blocking Effect of Natural and Artificial Topography on Sunshine Duration Using GIS Data and Sunshine Model)

  • 김도용;김재진
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.67-73
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    • 2016
  • 본 연구에서는 하의도 남쪽 연안지역을 대상으로 자연적 및 인공적 지형에 의한 일조차단의 영향을 평가하였다. 지리정보시스템 자료를 이용하여 대상지역의 지형공간자료를 생산하고, 태양의 방위각과 고도각을 기반으로 3차원 일조환경평가 모델링을 수행하였다. 주간시간대에는 대상지역의 약 80~90% 이상의 영역에서 일조가 형성되었으며, 특히 하지(여름철)의 경우가 일조환경이 가장 우수한 것으로 평가되었다. 산악지형에 의한 일조차단의 영향은 일몰에 가까운 늦은 오후 시간대에 북쪽 주거지역에서 나타났다. 성토건설에 따라 형성되는 인공지형의 경우, 이른 오전 시간대에는 남쪽 주거지역의 일조환경에 영향을 미쳤으며, 늦은 오후 시간대에는 염전의 남서쪽 지역에 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

GIS 자료를 활용한 도시 재개발 주변 지역의 일조 환경 분석 (A Study on the Sunshine Environment Around Urban Redevelopment Area Using a GIS Data)

  • 강정은;박수진;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.749-762
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    • 2018
  • 본 연구에서는 고층 건물 신축에 의한 주변 지역의 일조 환경 변화를 계절별로 분석하였다. 지리정보시스템(geographic information system, GIS) 자료를 이용하여 부산광역시 부경대학교 일대를 중심으로 지형과 건물을 구축하고, 고층 건물 건설 전과 후에 대해 계절별로 일조 모델을 수행하였다. 고층 건물 단지 건설 전에도 대상 지역의 남동쪽에 위치한 아파트 단지와 남쪽에 위치한 봉오리산의 영향을 받아 일조 차단 영역이 넓게 나타났다. 고층 건물 단지 건설에 의해 주변 지역의 일조 시간이 감소하였고, 일출과 일몰 시간대에는 일조 차단 면적이 증가하였다. 일출 1시간 후의 경우에는 춘분(1.60%), 추분(1.58%), 하지(1.50%), 동지(1.36%) 순으로 일조 차단 면적이 증가하였다. 부경대학교 동쪽(남쪽)에 건설된 고층 건물 단지는 일출(일몰)시 서쪽(동쪽)으로 1,000 m(750 m) 이상의 지점까지 일조가 차단되었다. 특히, 부경대학교 내부에서는 춘분, 하지, 추분, 동지에 각각 46.61%, 22.75%, 58.56%, 11.31%의 일조 시간이 감소하였다. 부경대학교 기숙사 건물에 대해 겨울철 1주일 동안 일조 시간을 조사한 결과, 남쪽 고층 건물 단지 건설은 기숙사 건물 서쪽(남쪽) 벽면의 일조 면적을 30.91%(49.45%) 정도 감소시켰다.

RNN-LSTM을 이용한 태양광 발전량 단기 예측 모델 (Short Term Forecast Model for Solar Power Generation using RNN-LSTM)

  • 신동하;김창복
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.233-239
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    • 2018
  • 태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

일사량 산정 모델에 따른 증발량 분석 (An evaluation of evaporation estimates according to solar radiation models)

  • 임창수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권12호
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    • pp.1033-1046
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    • 2019
  • 본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.

공간통계기법을 이용한 태양광발전시설 입지 정확성 향상 방안 (A Study on the Improvement of the Accuracy of Photovoltaic Facility Location Using the Geostatistical Analysis)

  • 김호용
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.146-156
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 효율적 태양광발전시설의 입지를 위하여 가장 큰 변수인 일사량 및 일조시간의 계산 및 추정 정확성을 향상시키는 것이다. 신재생에너지와 관련하여 태양에너지에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만 태양광발전시설의 입지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS환경에서 태양에너지에 가장 영향을 미치는 요인 중 하나인 지리적 요인을 대상으로 일조시간 및 일조량을 계산하였으며, 이 때 산란 일사량을 이용하여 분석 결과를 보정하였다. 또한 입력 데이터가 제공하는 공간해상력을 벗어나는 부분에 대한 값을 추정하기 위하여 공간통계분석방법인 정규 크리깅을 수행하였으며, 정확한 값을 추정하기 위해 데이터들의 공간적 상호관계와 연속성을 파악할 수 있는 베리오그램을 이용하였다. 이 과정에서 베리오그램 인자 값 및 적용 가능한 베리오그램 모델의 추정치 비교를 통하여, 오차율이 가장 작은 모델을 선정하였다. 이는 정확한 태양광발전시설의 입지에 대한 의사결정에 도움을 줄 것으로 사료된다.

경험적인 회귀모델에 의한 일사예측에 관한 연구 (A Study on the Estimating Solar Radiation by Empirical Regression Models)

  • 조덕기;김은일;이태규;전일수;전홍석;오정무
    • 태양에너지
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    • 제14권2호
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    • pp.17-28
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    • 1994
  • 최근에 대체에너지사업 수행지역이 확대됨에 따라 월평균 수평면 전일사량을 예측하기 위한 경험적 상수의 산출이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 일사자료가 없는 지역에서 일조율이나 운량 등에 대한 상관관계를 유도하여 회귀모델을 도출하고, 이를 임의의 지역에 대한 일사량에 적용코자 하였다. 본 연구의 결과, 일조율에 의한 방법에 의하여 유도된 상관관계식은 연평균 오차가 $-4{\sim}+2%$ 범위로 나타나 실측치와 상당히 접한 값을 나타내었다.

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