• KIEAE Journal
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• v.3 no.1
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• pp.5-12
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• 2003

Using the wind, we can get a thermal comfort in summer. In winter we must shut out the wind. To achieve sustainable environmental building design, especially wind data is very important. The wind direction and wind velocity of 32 cities were analyzed to suggest the wind map of Korea. The weather data which was used in this paper was from National Weather Service(19711.1~2000.12.31). The results of this study are 1) The monthly wind velocity of Seoul is 1.1m/s-3.8m/s. 2) The maximum wind velocity could be estimated from the annual average wind velocity. The regression curve is Y(The maximum wind velocity)=6.369732 X(annual average wind velocity) + 6.391668 (P< 9.66E-12). 3) The wind velocity at the inland area which is far from 25km sea side is smaller than coastal area. The distance from the sea is major index of wind velocity. 4) The monthly wind direction was compared inland area with coastal area. 5) The uniform-velocity line on the Korean map was obtained.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.10 s.159
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• pp.825-839
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• 2005

Application of the EST approach for the simulation of the risk-based typhoon hazard potential is described in this paper. For six selected cities In the Korean peninsula, EST simulations for one hundred years were performed one hundred times using historical typhoon data as a training data set. The analytical results of EST simulations were then post-processed to estimate the means, standard deviations, and ranges of variation for the maximum wind velocities and the daily rainfalls. From the comparison of the averages of the wind velocities for the 100 year recurrence interval typhoons, the wind hazard potential of them was revealed to be highest for Mokpo among the six cities, followed by Busan, Cheju, Inchun, Taegu, and Seoul in descending order For the flood hazard potential associated with a typhoon, Busan was ranked to be the highest hazard potential area, followed by Mokpo, Cheju, Seoul, Inckun, and Taegu. In terms of the overall typhoon hazard potential, cities in the southern coastal regions were identified as being exposed to the most severe typhoon hazard.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.12 no.2
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• pp.111-125
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• 1996

A forecast technique using GMS-4(Geostationary Meteorological Satellite) infrared images and its $T_{BB}$ (Brightness Temperature) data to determine the tropical cyclone center and to analyze the tropical cyclone intensity has been developed. First, the determination of typhoon center using $T_{BB}$ distribution pattern is practiced by understanding a special feature of central cloud pattern and cloud band which is analyzed with the method of pseudo coloring. Then, to forecast the intensity of tropical cyclone, a relationship between the central pressure (or maximum wind speed) of tropical cyclone and $T_{BB}$ measured by GMS near the tropical cyclone center was investigated. The results showed a correlation with a high lag relationship between central pressures and $T_{BB}$. The mean Tee in the ring of 200~300km apart from the tropical cyclone center showed the best correlation to central pressure of the tropical cyclone after 24hour. From this relationship, a regression equation to forecast the central pressure (or maximum wind speed) was derived.

• Water for future
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• v.21 no.4
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• pp.389-397
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• 1988

For determination of the design wves at the seven selected sites in the South Sea, a method of hindcasting the past annual largest significant waves from the records of both the wind speed at the nearby weather stations and the weather charts of typhoons are utilized. The design significant waves in deep water are determined through the extremal probability analysis for three major wave directions(SW, S, SE) at each site from the annual extremal series of wave heights. Design significant wave heights with the return period of 100 years ranged between 4.6m and 8.8m with the wave period ranging between 8.2 seconds and 12.9 seconds. Through the analysis of weather maps, both the fetches for the wind directions SW-SE along the South Coast and the relationship between the wind speed at sea and the wind speed at the nearby land weather stations for seasonal winds are determined. The wind speed at sea are found to be 0.8-0.9 times the wind speed at the land stations for $U_1$>15m/s. The ratio of the duration-averaged wind speed to the maximum wind speed varies between 0.7-0.9 as a negative exponential function for the duration ranging 2< t< 13 hours.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.34 no.6
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• pp.303-314
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• 2022

The persistence analysis of marine physical environment factors is a basic analysis that must precede the use of sea areas as an analysis required in the coastal engineering such as downtime and design. In this study, the persistence analysis was implemented for wind speed and significant wave height data from four observation points of Deokjeokdo, Oeyeondo, Geomundo, and Geojedo among the marine meteorological observation buoys of the Korea Meteorological Administration. The persistence time means the consecutive time of observation data beyond specific level. The threshold wind speed and significant wave height were set in the range of 1~15 m/s and the range of 0.25~3.0 m, respectively. Then, the persistence time was extracted. As a result of the analysis, the persistence time of wind speed and significant wave height decreased rapidly as the reference value increased. The median persistence times under the maximum reference thresholds were assessed as a maximum of 5 hours for wind speed and a maximum of 8 hours for significant wave height. When the reference wind speed and significant wave height were 15 m/s and 3 m, respectively, the persistence time that could occur with a 1% probability were 52 and 56 hours. This study can be expanded to all coastal areas in Korea, and it is expected that various engineering applications by performing a persistence analysis of the metocean data.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10d
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• pp.155-157
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• 2006

현재 화석연료에만 의존하는 에너지 시장을 변화시키고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 신재생에너지(연료전지, 풍력, 태양광 등)를 복합적으로 활용한 분산전원시스템에 관한 관심이 증가하고 있다. 이 가운데 풍력 발전시스템은 발전효율, 가격측면 등에 있어 많이 연구되고 있다. 그러나 풍력발전시스템의 경우 난류가 되기 쉽고, 풍향이나 풍속이 수십초의 간격으로 변화하기 때문에, 바람의 에너지를 최대한 이용하는 최대전력점추종(MPPT)제어기의 역할이 가장 중요하다. 본 논문에서는 소형풍력발전기를 활용하여 풍속, 풍차 회전속도, 전력 등의 정보를 이용한 기존 방식에 비하여 아주 간단한 제어기법을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.512-513
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• 2011

본 논문에서는 PMSG(Permanent Magnet Synchronous Generator)의 가변속-고정피치(Variable-Speed Fixed-Pitch) 풍력발전시스템을 위한 FLC를 기반으로 하는 최대 전력점제어(MPPT) 알고리즘을 제시한다. 최근에는 풍속변화에 대응하여 최대전력을 발생할 수 있는 가변속 풍력발전 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 국내의 지형적 조건에 따른 바람의 영향으로 풍력발전 시스템의 MPPT제어가 반드시 필요하다. 종래의 풍력발전 MPPT 제어는 응답속도 등에 대한 문제점이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 파라미터 변동에 강인한 FLC를 기반으로 하는 최대 전력점 제어(MPPT)를 제시한다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘은 시뮬레이션 결과를 통해 타당성을 입증한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.224-227
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• 2007

마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도，구름내 총 수증기량，얼음양，강우 강도，잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편， 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.375-375
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• 2012

우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.369-369
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• 2021

기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.