지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권2호
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pp.267-275
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2012
본 논문은 정상풍속과 돌발풍속을 수학적으로 모델링하고 풍향에 따라 전달되는 메인축에서의 전달모멘트를 조사하여 기어박스에 전달되는 풍하중의 특성을 파악하였다. 정상풍속은 지상에서 고도가 높아짐에 따라 속도가 증가하게 설정을 하였다. 풍하중에 의해서 메인축으로 전달되는 모멘트의 평균값과 하모닉값을 풍향 입사각을 $-45^{\circ}{\sim}45^{\circ}$로 변화를 주며 특성을 파악하였다. 또한 기어 트레인의 미스 얼라인먼트를 유발시키는 굽힘 모멘트의 특성을 파악하였다. 정상풍속모델에서는 블레이드의 3배수 주파수(3X)로 하는 토크의 가진이 생기며, 바람의 방향이 $+22.5^{\circ}$일 때 수평방향의 굽힘 모멘트가 주축으로 들어가는 토크의 50%수준으로 발생하는데 이는 수평방향으로의 탄성 축 휘임을 유발하여 치가 모서리에서 물림이 발생하게 하는 원인을 제공함을 알 수 있었다. 돌발풍속의 경우, 3X, 6X, 9X를 가진 주파수로 하는 토크의 가진이 바람의 방향이 +방향으로 커질수록 하모닉항의 상대 비율이 증가하였다.
풍향풍속계는 실시간으로 풍향과 풍속을 측정하는 기상관측기구로서 바람의 영향을 많이 받는 항만, 조선소, 해상구조물, 또는 건설현장에서 사용되는 크레인에 장착되어 작업가능 여부를 알리거나 전도 사고를 예방하기 위한 안전시스템과 연동되어 사용된다. 로드 셀형 풍향풍속계는 로드 셀을 이용하여 풍향 및 풍속을 측정하기 위한 것으로 4개의 날개에 연결된 로드 셀의 하중 합을 이용하여 풍속을, 하중 비를 이용하여 풍향을 측정한다. 본 연구에서는 하중 비와 풍향사이의 관계식을 도출하기 위하여 각각 이론적 접근, 해석적 접근, 실험적 접근 세 가지를 병행하여 결과를 비교 분석한다. 풍향을 설계변수로 설정하며, 해석 시 $0^{\circ}$에서 $90^{\circ}$까지 $11.25^{\circ}$ 간격으로 9가지 풍향조건을, 실험 시 $10^{\circ}$ 간격으로 10가지 풍향조건을 설정한다.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로 보드를 포함하는 기상계측 시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향풍속모듈, 대기압센서, 대기 온도 센서의 정보를 받아들이고, 빠르게 처리하여 PC 모니터링 시스템에 전달한다. 특히 풍향 풍속 모듈과 DSP 하드웨어는 직접 설계하여 적용한다. 풍향 풍속 모듈은 바람에 관한 벡터적 정보를 얻기 위해 4개의 박막형 RTD(Resistive Temperature Detectors) 저항센서를 히팅 코일에 의해 일정하게 가열된 원기둥 모양의 지지 표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI사의 고속 DSP인 TMS320F2812 사용한다. 적용된 풍향 풍속 모듈을 통해 얻어진 데이터와 DSP 인터페이스 회로보드의 빠른 데이터 처리를 통해 저렴한 기상계측시스템을 구성 할 수 있었다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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