최근 부하증가에 대한 안정적 전력공급과 환경문제 해결은 전 세계적 이슈로 등장되고 있으며, 그 해결책으로써 분산형전원(Distributed generation, DG)에 대한 관심이 높아지고 있다. DG는 경제적 효율적 이유로 기존 전력계통과 연계해 운전되는데, 태양광이나 풍력과 같은 재생에너지를 이용한 DG의 불확실하며 빈번한 출력변동은 배전계통의 전압조정을 어렵게 만든다. 배전계통의 전압조정을 위해 배전용변전소의 부하시 탭 변환기(Under Load Tap Changer, ULTC)가 이용되고 있다. ULTC는 부하변동에 따른 배전선로상 전압강하를 보상하는 선로 전압강하보상법(Line Drop Compensation, LDC)에 의해 조정된다. LDC 전압조정법에서, 측정된 뱅크전류와 미리 설정된 LDC 정정치(LDC parameters, 부하중심점 전압과 등가 임피던스)를 이용해 ULTC의 송출전압을 결정한다. LDC 정정치 설계시, 기존에는 ULTC 탭 동작횟수를 줄이는 것이 주요 목표였고, 이 목표는 DG 도입을 제한하는 큰 원인이 되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 DG 도입을 증가시키는 새로운 ULTC 전압조정법을 제시하고 모델 배전계통 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
국내 유인도서의 상당수는 전력의 대부분을 디젤발전으로 생산한다. 향후 발전설비의 교체 혹은 증설이 있을 경우 신재생에너지원 설비의 보급 여지가 있다. 이에 본 연구는 울릉도에 화력발전 설비만을 증설했을 경우와 이를 신재생에너지복합시스템 설비로 대체했을 때의 경제적 타당성을 비교분석한다. 우리는 복합발전 시스템을 풍력터빈, PV, 소수력발전 등의 신재생에너지 설비, Batteries, Converter와 같은 보조전원, 저장 및 back up을 위한 flywheel과 Diesel generator등으로 구성했다. 분석에 사용한 HOMER(Hybrid Optimization for Energy Renewable)는 신재생에너지복합 발전시스템 분석에 사용되며 결과를 NPC(Net Present Cost)의 오름차순으로 제시하여 발전설비구성의 조합들 중 최적의 시나리오를 보여준다. 분석결과 울릉도의 경우 신재생에너지복합 발전의 보급이 잠재적으로 가능할 것으로 보인다. 또한 계통운영의 기술적인 측면을 감안할 경우 정밀한 분석이 가능할 것이다. 따라서 본 연구는 계통운영과 경제성분석 연구의 연계를 위한 사전연구로써 그 의미를 갖는다.
고층건물의 진동응답을 저감시키기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이들 진동응답의 저감 연구는 건물의 외관을 병화 시키는 방법과 건물에 부가감쇠장치를 설치하는 방법들이 있는데 본 논문에서는 고층 건물의 형태의 변화에 다른 진동변위응답의 특성을 파악하고자 한다. 고층건물의 형태변화 중에서도 외관에 테이퍼를 수는 방법을 사용하였다. 기류의 특성은 도심 및 교외지역을 중심으로 풍동실험을 실시하였다.
태양광 발전이나 풍력발전과 같은 신재생 에너지를 효과적으로 사용하기 위해서는 고성능 축전지 충 방전 컨트롤러가 필수적이다. 본 논문에서는 PIC 마이크로프로세서를 사용한 태양광 발전 축전지 충방전 컨트롤러를 설계, 제작하였다. 컨트롤러의 핵심이 되는 제어부는 정확하고 안정된 동작을 위해서 산업용 마이크로프로세서인 PIC16C711를 사용하였고 제어프로그램은 CCS-C 언어로 작성하였다. 사용자의 편리성을 향상시키기 위해 낮에도 축전지 전원을 사용할 수 있도록 설계하였으며, 전류 조정 기능으로 향후 신소재 개발에 따른 다양한 축전지에 대응할 수 있게 하였다.
This study is to propose ways to improve the system for rational procedures for offshore wind power generation projects. The results of this study are summarized as follows. In order to quickly distribute and develop offshore wind power projects, the permitting period should be shortened through special laws, the government actively intervenes to support the formation and operation of privat-public councils to ensure residents' acceptance. In this way, it can be competitive in the future energy market. Above all, a special law (proposal) related to offshore wind power currently pending in the National Assembly should be passed as soon as possible. Finally, the government and local governments that manage public waters should provide active administrative support based on system improvement measures in consideration of these permits, and the project's main body should minimize damage to the marine environment and ecosystem. Through these subject-specific roles, offshore wind power generation will be able to reduce carbon emissions and help establish a sustainable energy production system.
현재 일반적으로 활용되고 있는 원통형 쉘구조로 이루어진 타워구조의 대형화가 추진되면서 제작, 운반 편의성, 단면효율성, 경제성 제고를 위해 다각형단면 기둥구조물의 활용이 대두되고 있다. 하지만 다각형 단면 기둥구조의 극한강도에 대한 자료가 충분치 않고 관련 기준이나 지침이 명확히 제시되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 원통형 쉘구조물을 다각형구조물로 대체하여 제작될 경우 축방향 압축에 대한 내하력 향상 효과를 수치해석적으로 검토해 보고자 한다. 해석모델은 지름 2m, 두께 20mm인 원형강관 프로토타입 풍력타워 구조를 참고로 하여 이에 내접하도록 결정한 6~12각형 단면 형상으로써 높이 10,000mm인 3차원 기둥모델을 구현하였고 유한요소프로그램인 ABAQUS를 이용하여 해석하였다. 각 subpanel의 중앙에 종방향 보강재를 설치하였을 때 국부좌굴에 대한 내하력 변화를 비교하기 위해 종방향보강재로 보강한 모델을 구성하여 비교 해석을 수행하였다. 종방향 보강재의 제원은 미국 SSRC 제안식을 기준으로 삼았다. 탄성좌굴해석을 통해 탄성좌굴모드 형상을, 비선형비탄성해석을 통해 최종파괴모드 및 극한강도를 얻었다. 보강 전 후의 탄성좌굴 해석 결과로부터 최소모드의 고유치 값을 비교하였다. 각 subpanel 단면 중심부에 한 개의 보강재를 설치한 경우 탄성좌굴강도가 4배 가량 증가하였다. 이로부터, 보강재(n=1) 설치에 따라 유효 폭두께비가 1/2로 감소하는 효과를 확인 할 수 있다. 비선형해석결과로부터 subpanel의 단면중심에 보강재를 설치한 경우 보강재가 위치한 곳에 고정점이 형성되어 이를 중심으로 국부 좌굴모드에 변화가 생기는 것이 확인되었다. 이러한 변화는 다각형 단면 기둥구조의 내하력 성능, 즉 국부좌굴강도에 영향을 준다. 충분한 강성을 갖는 종방향 보강재가 설치된 경우, 극한상태에서도 유효폭두께비가 줄어드는 것과 같은 강도 향상 효과를 확인할 수 있다. 이러한 사실은 각 해석결과 극한강도를 DIN code, Migita와 Fukumoto의 제안식, SSRC 설계제안식 등과의 비교를 통해 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 점성토와 사질토 지반에 관입된 해상풍력 석션파일의 수직도 제어를 모사하기 위해 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS를 이용하여 수치해석을 수행하였다. 석션파일은 연직방향으로부터 $1^{\circ}$ 기울어져 지반에 관입된 상태로 3차원으로 모델링 했다. 수직도 제어를 위해 석션파일 내부를 3개의 격실로 분리하고 그 중 한 격실의 상부슬래브 무게중심에 하중을 재하시켜 석션파일을 원위치 시키도록 모사했다. 수치해석 결과로부터 석션파일을 원위치 시키는데 필요한 소요 석션압을 경사도에 따라 구했으며, 원위치 시켰을 때 발생하는 석션파일 콘크리트 스커트의 최대/최소 주응력과 강재 내부격벽의 Mises 응력을 검토했다. 경사진 석션파일을 원위치 시키기 위해 필요한 소요 석션압은 점성토에서 약 410kPa, 사질토에서 약 1,800kPa로 나타났으며, 석션파일 스커트와 내부격벽에 발생하는 응력도 사질토에서 더 큰 것으로 나타났다.
에너지원의 고갈, 지구온난화 방지 및 탄소 배출량 감소라는 인류 절대적 과제에 대한 해결책 강구와 맞물리면서 스마트 그리드 시스템에 대한 요구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 이는 국 내외적으로 에너지 정책방향에 반영되고 있다. 이를 위해 요구되는 기술 중에는, 현재의 중앙 집중식, 단방향성 전력계통의 비효율성을 극복하기 위해 신재생에너지를 중심으로 하는 다양한 분산형 전원이 도입되어 소규모 발전시설로 생산한 전기를 계통과 효율적으로 연결, 전력 소비자에게 안정적으로 전달하는 시스템을 핵심 개념으로 하고 있다. 하지만 분산형 전원의 에너지원으로 주로 사용되는 풍력 및 태양광 발전은 기후 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 분산형 전원 단위인 댁내 분산형 전원 시스템에 운용 가능한 신재생에너지원(풍력, 태양광)을 적용하고, 기후 데이터의 변화를 감지함으로써 문제 해결을 할 수 있는 시스템 관리 방법(알고리즘)을 제안한다.
본 연구에서는 오늘날 바닷새 및 해양어류의 이동 연구방법 및 내용의 동향을 고찰하고, 기존 동물 이동 연구의 기본 틀에 의거하여 향구 연구방향에 관하여 제언하였다. 연구방법론적 측면에서는 과학기술의 발달에 따라 전파추적 기법, 음향추적 기법, RFID, 위성추적 기법, 지오로케이터 등을 이용한 위치추적 기법이 바닷새 및 해양어류의 이동 연구에 널리 활용되고 있으며, 개체군의 분포 및 밀도조사, 안정성 동위원소 등 체내 물질 분석을 통한 연구도 이루어진다. 연구내용의 경우, 크게 환경요인이나 종간 경쟁 등의 외적 요인, 호르몬을 비롯한 체내 물질과 같은 내적 요인, 어업활동이나 해상풍력단지 건설 등의 인위적인 활동, 그리고 기후변화가 바닷새와 해양어류의 이동에 미치는 영향 등이 다루어지고 있다. 추후 연구에서는 내적 요인과 관련하여 이동과 분산에 영향을 주거나 유발하는 요인이 되는 체내 생리적 요인이나 변화를 규명하고, 이동 능력 분석을 위하여 자기장의 변화가 조류 및 어류의 이주 능력에 미치는 영향이나 종별 시공간적 이주 능력의 차이, 이주 정확성 및 성공률에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요할 것으로 제언한다. 또한 외부 환경적 요인과 관련해서는 어업활동이나 해상풍력 등의 방해요인과 기후변화가 해양동물들의 이주 및 분산 패턴에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성이 대두되며, 마지막으로 여러 생태적 측면에서 서로에게 직·간접적인 영향을 미치는 바닷새와 해양어류에 대한 융합적인 연구가 요구된다.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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