• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.65-65
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• 2019

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2020.10a
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• pp.83-83
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• 2020

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.667-673
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• 2019

Global warming may accelerate climate change and may increase disaster caused by strong winds. This research studied a method for a nonstationary frequency analysis considering the linear trend over time. The Bayesian method was used to estimate the posterior distribution of the parameters for the extreme value distribution of the annual maximum wind speed at Jeju Airport. The nonstationary frequency analysis was performed based on the Monte Carlo Markov Chain simulation and the Gibbs sampling. The estimated wind speeds by nonstationary frequency analysis was larger than those by stationary analysis. The conventional frequency analysis procedure assuming stationarity is likely to underestimate the future design wind speed in the region where statistically significant trend exists.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.3
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• pp.173-180
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• 2017

The main objective of a torque controller below rated wind speed is to extract maximum power from the potential wind energy. To do this, the torque control method, which adjusts the torque magnitude and makes it proportional to the square of the generator speed, has been applied. However, this method makes the response slower as the wind turbines are getting larger in size with multi-MW capacities. In this paper, a torque control method that uses the nonlinear parameter of rotor speed for aerodynamic torque as a control gain is discussed to improve the response by adjusting an additional torque magnitude. The nonlinear parameter of the rotor speed could be calculated both online and offline. It is shown that the offline case is more practical and effective in producing power through the numerical simulation of a 2MW wind turbine by considering the real turbulence wind speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 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.

• 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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.8
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• pp.935-944
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• 2015

This study performs the dynamic modeling and the simulation of variable speed wind power system and implements the models of wind speed, wind turbine & PMSG, and MPPT & pitch control as well. The simulation of wind turbine was performed by using the power coefficient and other simulation parameters which were extracted with reference to the commercial 5MW class wind turbine data. As the result of this simulation, MPPT control is confirmed, maintaining the maximum power coefficient as far as the rated speed 12[m/s]. Over 12[m/s] wind speed, this wind power system makes it possible to keep the stable output by controlling the pitch angle.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.9 no.3
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• pp.111-118
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• 2004

An ocean buoy was deployed 10 km off Donghae city, Korea at a depth of 130 m to measure meteorological (air pressure, air temperature, wind speed, wind gust, wind direction, relative humidity) and oceanographic data (water properties and currents in the whole column) in real-time. The buoy recorded a maximum wind gust of 25 m/s (10 minutes' average speed of 20 m/s) and a minimum air pressure of 980 hPa when the eye of typhoon Maemi passed by near the Uljin city, Korea at 03:00 on 13 September 2003. The wave height reached maximum of 9 m with the significant wave height of 4 m at 04:00 (1 hour after the passage of Maemi). The currents measured near the surface reached up to about 100 cm/s at 13:00 (10 hours after the passage of Maemi). The mixed layer (high temperature and low salinity) thickness, which was accompanied by strong southward current, gradually increased from 20 m to 40 m during the 10 hours. A simple two layer model for the response to an impulsive alongshore wind over an uniformly sloping bottom developed by Csanady (1984) showed reasonable estimates of alongshore and offshore currents and interface displacement for the condition of typhoon Maemi at the buoy position (x=8.15 km) during the 10 hours.

• Computational Structural Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.109-115
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• 1990

The probabilistic characteristics of wind loads have been analyzed using statistical data on wind speeds, pressure coefficient, exposure coefficient, and gust factor. The wind speed data collected at 25 nationwide weather stations have been modified to be consistent in measuring height, exposure condition as well as averaging time. Having performed Monte Carlo simulation for various heights and site conditions, the statistical models of wind loads were determined, in which Type-I extreme value distribution has been applied. The models also incorporate a reduction factor of 0.85 to account for the reduced probability that the maximum wind speed will occur in a direction most unfavorable to the response of structure.