• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.253-264
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• 2005

풍력발전시스템은 제품에 대한 실증이 반드시 현장에서 이루어져야 하는 특성을 가지고 있으며 향후 국내실정에 적합한 풍력발전시스템의 개발과 보급을 위해서도 실증연구는 선행조건으로 볼 수 있다. 따라서 국제 규격에 합당한 풍력발전 성능평가와 현장 실증연구를 수행할 수 있는 실증단지를 국내에 조성하는 것이 매우 시급한 실정으로, 기초적인 자원분석과 주변환경평가 등을 거치면서 기본적인 실증단지 후보지들을 비교하여 최종 후보지로 선정된 전북 새만금지역, 병곡 영해 평야지구, 제주 동부해안지역 월정지구, 서부 해안지역 월령지구에 대하여 부지의 IEC 규격 적합성 검토, 인프라구축에 대한 적정성 검토, 주변 발전단지 조성가능성 및 발전사업에 대한 연계성 검토, 육해상 실증단지 구축 동일지 역 가능성 검토, 교육과 홍보에 대한 접근성 및 공사에 대한 접근성 검토, 부지 확장 및 향후 실증단지 운영과 관련하여 지자체와의 연계성 검토를 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.170-171
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• 2011

현재 제주지역 전력계통은 원형 모양의 다중계통으로 구성되어 있어 송전선로 고장 발생시 단일계통으로 운전됨에 따라 말단 측에 전압문제가 발생할 우려가 있을 뿐만 아니라, 대규모 풍력발전단지 조성 및 #2 HVDC 제주연계로 제주지역내 무효전력 수급 불균형 상황이 발생할 것으로 예상된다. 이에 따라 제주지역 전력계통 전압안정도 개선을 위하여 순동 무효전력 보상장치를 154kV 한라, 신제주변전소에 설치하기로 계획하였으며 154kV급 STATCOM(정지형 무효전력 보상장치)으로 결정되었다. 이번에 제주에 적용된 STATCOM은 미금변전소에 설치된 345kV급 STATCOM에 이어 국내기술로 개발된 설비로 154kV급으로는 처음 국내에 설치되었다. 제주지역 특성을 반영하여 변압기, 인버터 등 STATCOM 구성 주요기기에 대한 정격을 결정, 기술규격을 확정한 후 구매를 추진하였고 2011년 1월부터 설치를 착수하여 2011년 5월말 시운전 목표로 추진하고 있다. 본 논문에서는 국내에 최초로 적용되는 154kV급 STATCOM의 현장설치 주요과정에 대한 소개와 현장시험 주요항목 및 유의사항에 대해 기술하고 있다.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.12 no.4
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• pp.45-56
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• 2013

Recently, offshore wind farms are increasingly expected, because there are huge resource and large site in offshore. Jeju island has optimum condition for constructing a wind energy farm. Unlike the mainland, Jeju island has stratified structure distribution between rock layers sediments due to volcanic activation. In these case, it can be occur engineering problems in whole structures as well as the safety of foundation as the thickness and distribution of sediment under top rock layer can not support sufficiently the structure. In this paper, the settlement and stress distribution is predicted by numerical analysis when the mono-pile base are constructed on various soft layer between stratified structure. To determine the settlement of the pile foundation supported on stratified rock layer, the geological investigation at the 3 regiions and the results of laboratory experiments of the stratified rock layer is required.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.63.1-63.1
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• 2011

본 연구에서는 제주 삼달 지역의 Hub 높이에서 측정된 실측 자료와 기상청에서 측정된 AWS 자료 1년(2010년)치를 토대로 Wind-Pro에 적용하여 풍황자원 분석을 하였다. 허브의 실측높이인 삼달지역 관측자료(100m)와 허브 보정값인 기상청 AWS 자료(15m)를 통해 각각의 연간발전량과 단지 효율을 측정하여 비교 분석하였고 실측높이와 보정치를 이용한 값을 적용하여 발전량 및 효율을 산출 비교하고 이를 통해 그 차이점을 분석하고자 한다. 이는 단지분석 시에 발생될 보정값의 불확도를 판단하는데 그 의의가 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.18 no.6
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• pp.545-550
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• 2012

Wind resource assessment is necessary when designing wind farm. To get the assessment, we must use a long term(20 years) observed wind data but it is so hard. so that we usually measured more than a year on the planned site. From the wind data, we can calculate wind energy related with the wind farm site. However, it calculate wind energy to collect the long term data from Met-mast(Meteorology Mast) station on the site since the Met-mast is unstable from strong wind such as Typhoon or storm surge which is Non-periodic. To solve the lack of the long term data of the site, we usually derive new data from the long term observed data of AWS(Automatic Weather Station) around the wind farm area using mathematical interpolation method. The interpolation method is called MCP(Measure-Correlative-Predict). In this study, based on the MCP Regression Model proposed by us, we estimated the wind energy at Handong site using AEP(Annual Energy Production) from Gujwa AWS data in Jeju. The calculated wind energy at Handong was shown a good agreement between the predicted and the measured results based on the linear regression MCP. Short term AEP was about 7,475MW/year. Long term AEP was about 7,205MW/year. it showed an 3.6% of annual prediction different. It represents difference of 271MW in annual energy production. In comparison with 20years, it shows difference of 5,420MW, and this is about 9 months of energy production. From the results, we found that the proposed linear regression MCP method was very reasonable to estimate the wind resource of wind farm.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.13 no.6
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• pp.73-81
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• 2012

Safety issue for offshore wind-turbine foundation becomes a crucial factor as offshore wind turbines have been scaled up. Correspondingly, there is a demand to understand the effect of soil-structure interaction on to system behavior in geotechnical engineering point of view. The p-y curve method researched in past few decades is one of the most appropriate methodology to analyze the problem. In this study, recently proposed p-y curve models for various rocks are calibrated to analyze the engineering characteristics of seabed of Jeju Island where it is known to be most suitable area for offshore wind energy farm. Step by step calibration process for p-y models is presented. Analysis results show that subgrade reaction generally increases as closer to seabed. It is also shown that the behavioral characteristics of foundation reflect well rock properties in terms of resultant moment, shear force, etc.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.33 no.5
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• pp.60-68
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• 2013

This paper presents the characteristics of lightning over established and scheduled wind farms of Jeju island as well as over specific range of entire Jeju Island. The lightning data for 5 years from 2008 to 2012 was obtained from IMPACT ESP which detects lightning. Lightning frequency, lightning strength and regional lightning events were analyzed in detail, and then the lightning maps of Jeju Island were created. The evaluation of lightning rate was made for all the wind farms of this study. Damage to wind turbines by lightning was found in the existing wind farms. As a result, the eastern part of Jeju Island had more lightning frequency than the western part of the Island. Also, the evaluation of lightning rate was good for all established and scheduled wind farms of Jeju Island. Hankyung is the best place for lightning safety, while precaution should be taken against lightning damage in Kimnyung. Lightning damage to wind turbines occurred in Samdal and Haengwon wind farms, which had the first and the second highest lightning rate of the five existing wind farms.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.6
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• pp.833-848
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• 2014

The assessment of the current and future climate change-induced potential wind energy is an important issue in the planning and operations of wind farm. Here, the authors analyze spatiotemporal characteristics and variabilities of wind energy over Korean Peninsula in the near future (2006-2040) using Representative Concentration Pathway(RCP) scenarios data. In this study, National Institute of Meteorological Research (NIMR) regional climate model HadGEM3-RA based RCP 2.6 and 8.5 scenarios are analyzed. The comparison between ERA-interim and HadGEM3-RA during the period of 1981-2005 indicates that the historical simulation of HadGEM3-RA slightly overestimates (underestimates) the wind energy over the land (ocean). It also shows that interannual and intraseasonal variability of hindcast data is generally larger than those of reanalysis data. The investigation of RCP scenarios based future wind energy presents that future wind energy density will increase over the land and decrease over the ocean. The increase in the wind energy and its variability is particularly significant over the mountains and coastal areas, such as Jeju island in future global warming. More detailed analysis presents that the changes in synoptic conditions over East Asia in future decades can influence on the predicted wind energy abovementioned. It is also suggested that the uncertainty of the predicted future wind energy may increase because of the increase of interannual and intra-annual variability. In conclusion, our results can be used as a background data for devising a plan to develop and operate wind farm over the Korean Peninsula.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.83-83
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• 2015

현재 인류가 직면한 에너지 부문의 큰 난제는 화석연료의 한정된 매장이기도 하지만 그 사용에 따른 환경오염으로 인한 피해들이 더 큰 문제로 대두되고 있다. 그중 지구 온난화의 영향으로 최근 세계에 국지적인 홍수, 가뭄, 태풍등의 기후 불안정으로 피해보는 상황이 가속화 되고 있다. 또한, 북극지방의 해빙으로 해수면 상승이 예상되며 머지않은 시간에 해수면 상승의 직접적인 피해가 인류에게 오리라는 보고가 많이 발표되고 있다. 그런데 우리가 더욱 중요한 것은 지구촌83의 관성이 크기 때문에 지구 온난화 와 해수면 상승이 인류에 큰 피해를 미치기 시작할 때는 이미 돌이킬 수 없는 상황에 진입해버린다는 사실을 간과하고 있는다는 것이다. 그러므로 과학적 분석에 근거하여 피해를 축소하기위한 활동을 실천해야할 시기이다. 특히, 우리나라의 경우 에너지의 97% 이상을 해외에서 수입하고 있으며, 세계에너지 소비 10위, 석유 소비 7위의 열악한 에너지 자원 빈국인 만큼, 중장기적인 관점에서 석유의존도를 개선하고 신재생에너지원을 확보하는 등 대책마련이 시급한 실정이다. 신재생에너지원으로 현재까지 가장 큰 역할을 해왔던 것 중의 하나가 풍력발전기인데, 오늘날 세계 풍력에 의한 발전량은 세계 총 발전량의 2% 미만에 불과하이다. 이러한 풍력 시장에 발맞춰 국내에서도 풍력발전기 개발에 많은 힘을 쏟고 있는데, 2002년부터 750 kW급 풍력발전기가 처음 개발되기 시작하였고, 이후 2 MW급 풍력발전기와 3 MW급 풍력발전기가 개발되었으며, 최근에는 5 MW와 7.5 MW급등 초대형 풍력발전기가 대기업 중심으로 개발 진행되고 있었으나, 2008년 세계 금융위기 이후 세계 경기침체의 영향으로 국내 풍력산업도 적지않은 영향으로 구조조정되어 기존 7~8개 풍력발전기 제조사들이 3개사 이하로 축소되고 있다. 이에 정부 및 전라남도는 해상풍력산업을 침체기를 겪는 조선산업의 대체산업으로 육성하기위해, 정부 주도로 부안 앞바다에 2.5 GW 해상풍력발전단지개발을 준비 중에 있으며, 전라남도는 전남 서해안에 4 GW 해상풍력발전단지 개발을 서두드고 있다. 특히, 전라남도는 국내에서 가장 많은 풍력에너지 포텐셜을 가지고 있으며, 바람의 질 또한 우수하여 이를 지역산업 활성화의 모멘텀으로 가져가기위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그 일례로 영광군 백수읍 하사리 바닷가 $4,342m^2$ 부지에 "풍력테스트베드"를 개발하여 국내 풍력발전기 제조사들이 활용하도록 도움을 주고 있다. 종래의 테스트베드는 해외지역을 이용하였는데, 이는 국내에서 개발된 풍력발전기들이 국제인증을 받기위해 바람의 질이 좋은 해외 테스트베드에 설치되어 평가받았으며 고가의 비용이 소모되었다. 제주도에 테스트베드 장소가 있긴 하지만 수용 규모가 작아 풍력발전기 제조사들이 대기할 수 없어 해외로 나가는 실정에 전라남도의 내륙 테스트베드를 개발함으로서 풍력발전기 제조사들에게 큰 도움을 주고 있다. 본 보고에서는 국가 해상풍력 산업발전의 단계별 전략과 전라남도의 해상풍력산업의 방향 그리고 풍력테스트베드의 현황을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.255-258
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• 2022

As environmental pollution continues, attention on renewable energy is on the constant rise in recent days. Although various kinds of renewable energy such as solar, wind power and biomass energy have been generated in Jeju, opening and analyzing cases on related data seem insufficient. Therefore, this study is being conducted to deduce the variables which have high relation with solar panel&s output and to understand machine learning methods that can be applied to solar power generation data by utilizing Kaggle platform, which is actively used by a number of scientists. Then, it is planned to propose a form of solar power generation dataset by researching machine learning methods that could be applied to the data. To be specific, analyzing solar power generation data with the Kaggle platform, this study will provide complements on gathering solar power data in Jeju. This study is anticipated to be utilized on data analysis for developing the solar power industry in Jeju. That is, this study is expected to reveal the room for improvement inherent in existing open datasets in Jeju, so that they could be constructed in a suitable form for machine learning for AI analytics. Through this process, a method to increase efficiency of solar power generation is anticipated to be prepared.