태양전지 모듈은 다층 구조를 형성하고 있으며, 신뢰성과 출력 향상을 위해 다양한 연구가 진행 중에 있다. 이를 위해서 모듈에 사용되는 전면 유리는 AR 코팅과 투과도가 좋은 저철분강화유리를 사용하고, 후면에는 반사도가 높은 Backsheet를 사용하게 된다. 또한 태양전지 모듈의 제작 조건 중 하나는 비슷한 출력을 갖는 태양전지를 사용하는 것이다. 만약 태양전지의 출력 불균일이 발생하게 되면 모듈 전체 출력이 낮아질 뿐만 아니라 출력이 낮은 태양전지가 주변 태양전지보다 높은 온도를 나타낸다. 태양전지 모듈에서 온도 편차가 발생한다는 것은 전지의 출력 불균일이 발생한다고 예상할 수 있는 지표이다. 따라서 태양전지 모듈의 후면에 온도 센서를 부착하여 모니터링하였으며, 태양전지 위치에 따라서 약 $3^{\circ}C$의 온도 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
이 논문에서는 환경 온도 변화를 고려한 열 적외선 데이터 보정 알고리즘을 설계하는 방법을 제시한다. 첫째, 열 적외선 측정 모델은 적외선 측정 데이터와 모델 환경 매개 변수 간의 관계를 사용하여 매개 변수 종속적인 1차 입력-출력 방정식으로 주어지고, 적외선 데이터에 대한 환경 온도의 영향을 보상하기 위해 보상 함수를 구한다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 적외선 데이터에 대한 환경 온도 변화의 영향을 효과적으로 보상할 수 있음을 보인다.
열대 서태평양에서는 연평균27개 정도의 태풍이 발생하고, 그 중 75% 이상이 6월부터 10월 사이에 발생한다(Ho et al. 2002). 태풍 활동은 해수면 온도가 26.5'c 이상, 약한 연직 바람 시어, 평균 이상의 대류권 중층의 습기, 조건 불안정한 대기, 하층 소용돌이도가 강한 환경 조건에서 활발해진다(Gray 1979; Frank 1987). 이러한 환경에서 발생한 태풍은 주변 대규모 순환과 해수면 온도, 그리고 그 내부적 요인이 복합적으로 작용하여 매우 다양한 진로 유형을 보이는데, 태풍의 진로를 유형별로 분류하기 위한 많은 노력이 기울여져 왔다. (중략)
발전소 온배수와 같은 페열의 방류는 여타 방류와는 달리 방류량이 단위 호기당 20-50ton/s 가량으로 매우 크며, 따라서 그 영향을 받는 해역도 매우 크다는 점이 특징이다. 최근 국내에서 시도되고 있는 심층 온배수 방류는 주변수에 비해 밀도가 작은 제트나 플룸의 형성 후 급격한 부력상승과 밀도차에 의한 수평 부력 확장(lateral buoyant spread)이 준 지배적인 현상으로 하수장의 혼합에 비해 즘 더 복잡한 양상을 띄게 된다. (중략)
서해는 수심이 얕은 천해로 대기 및 담수유입의 영향을 많이 받아 온도, 염분, 영양염 등의 환경변화가 계절적으로 매우 큰 지역이다. 우리나라 서해 연안에 서식하는 많은 어류들은 적수온을 따라 이동하여 종조성 빛 양적 변동이 계절에 따라 크게 변화하는 것으로 보고되고 있다(Lee & Seok, 1984; Lee, 1989; Lee & Kim, 1992; Lee & Hwang, 1995; Lee, 1996). (중략)
본 연구에서는 수소 네트워크 설비의 안전성 확보를 위한 기초연구로 파이프라인 내부에서의 수소/공기혼합기의 착화온도를 조사하였다. 착화원으로는 순간적으로 고온이 된 후 일정한 온도를 유지하는 열선을 사용하였다. 수소농도와 열선의 온도를 변화시키며 실험한 결과, 수소농도의 감소에 따라 최저착화온도도 감소하는 경향이 확인되었다. 착화를 위한 열선의 최저온도는 수소 농도 10 vol.%에서 가장 낮음이 확인되었다. 이러한 경향은 열선주변의 부력에 의한 영향이라 생각된다. 또한, 혼합기의 습도는 착화온도, 화염온도에 큰 영향을 미치는 않는 것이 확인되었다.
원자력 발전소의 주변 지역은 해안지역이고 비교적 광범위하므로, 환경 변화를 감시하는데 많은 어려움이 있다. Landsat ETM+영상은 해상도가 30m 급이나 온도정보 추출에 있어 대기보정을 못하는 문제를 가지고 있다. MODIS 영상의 경우 2개의 적외선 밴드를 이용하여 대기보정된 비교적 적확한 온도를 추출할 수 있으나 해상도가 1km이다. 따라서, 두 위성영상의 자료를 이용한다면 대기보정된 고해상도의 온도자료를 추출할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 Landsat ETM+영상에 대하여 기하보정을 수행하고, 방사휘도 및 온도를 산정한 후 MODIS영상을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 그 결과 울진 원자력발전소 주변 연근해 지역과 온배수의 영향을 받지 않는 동쪽으로 5km 떨어진 동일 면적의 지역과 비교하여 보았을 때 약 $3.5^{\circ}C$ 높은 것을 알 수 있었다.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
동한 난류의 북상 끝부분 해역에서 재발생하는 와동류는 봄철과 가을철에 위성이 관측한 해수면 온도 영상에 나타났다. 이러한 재발생 와동류는 1997년 9월 하순 NOAA 위성에 탑재된 AVHRR의 열적외선 영상과 일본 ADEOS 위성에 탑재된 OCTS의 클로로필 영상에도 나타났다. 와동류의 중심은 주변보다 온도가 낮으며, OCTS 위성자료에서 3mg/m$^3$ 이상의 클로로필 농도가 나타났다. 반면, 와동류를 이루는 주변의 더운물에서는 클로로필 농도가 1mg/m$^3$ 이하로 나타났다. 와동류는 가을철 표면수온영상에도 나타났으며 봄에 나타난 것보다 와동류 중심핵의 찬물 온도가 높게 나타났다. 또한 와동류 중심에서 서쪽축의 더운물 온도가 봄에 나타난 것보다 가을에 더 높게 나타났다. 1998년 3월 NOAA 위성과 SeaWIFS 위성자료에서도 재발생되는 와동류와 클로로필량의 농도가 높은 물이 와동류 주변으로 포획되는 장면이 포착되었다. 동한난류의 북쪽 확장 선두와 약 1500m 수심의 대륙붕 위로 남하하는 리만한류가 만나 충돌하는 해역에서 와동류가 형성되는 것으로 사료된다. 와동류가 형성되는 이 해역은 동해 중앙부 해수면에서 우세하게 나타나는 극전선역에서 중규모 구조의 와동류가 극전선 서쪽 해역의 역학적인 해양현상과 강한 연관성이 있음을 나타내었다. ARGOS 위성 추적 표류부이와 와동류의 상호연관성 및 와동류의 지속성에 관한 증거가 토론되었다.
2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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