기상관측 분야에서는 풍속센서의 소형화 요구가 커지고 있어 Air flow sensor를 이용한 MEMS(Micro Electro Mechanical System) 풍향 풍속센서의 응용연구가 활발하다. MEMS 풍향 풍속 센서는 수 mm 크기를 가지면서도 바람의 세기와 함께 방향을 측정하여야 하는데, 센서 칩이 노출되어 있어 외부환경으로부터 영향을 받기 때문에 센서소자의 내오염성과 내구성 확보가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 절연막으로 비점착성의 테프론 막을 적용하여 외부환경으로부터 영향을 줄일 수 있는 열감지 방식의 MEMS 풍향 풍속 센서 칩을 제작하였다. 테프론 코팅막을 이용한 풍향 풍속 센서는 0.1m/s의 resolution을 가지며, 최대 15m/s까지 측정이 가능하여, 오염에 강하고 발수성을 센서를 제작하였다.
최근 전력 공급의 안정성을 위해 송전선로에 각종 센서를 볼형태(볼센서)로 장착하여 철탑 및 송전선의 위험 상태를 실시간으로 모니터링해야 하는 필요성이 증대되고 있는데, 본 연구에서는 볼센서의 장착 특성으로 인해 구 표면에 3차원 풍향풍속센서 1개로 3차원 풍향풍 속이 측정 불가능한 문제점을 해결하고자, 2개의 2차원 풍향풍속센서의 측정 데이터를 이용하여 3차원 풍향풍속을 산출하는 방안에 대해 기술하였다. 구 표면을 따르는 풍속 및 풍압 유동해석 결과를 바탕으로, 먼저 구 표면을 따르는 2개의 풍향벡터를 통해 실제 풍향을 산출하고, 실제 풍향에 상대적인 센서 위치에 따른 해석결과에 기준해 보정처리를 함으로써 실제 풍속을 산출하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.
화석에너지의 유한성과 공해문제로 인해 대체에너지 개발에 대한 관심이 고조되는 가운데 태양광발전과 풍력발전이 그 중에서 가장 활발하게 연구되고 실제 이용비율도 상당히 높은 편이다. 이는 외기 기후변화에 대한 상대적인 보완성을 가진 두 가지 형태의 에너지원으로부터의 에너지변환과정으로 인해 그 이용이 더욱 부각되고 있다. 기존의 풍력발전시스템, 태양광발전시스템 또는 풍력/태양광 복합발전시스템 중 대형발전시스템의 경우는 일사량센서나 풍속센서를 부착하여 최대 출력점 제어나 외기환경 인식을 위해서 일사량이나 풍속과 같은 외기환경정보를 획득하여 사용하며 이를 교육용 또는 외기환경정보를 분석하는데 이용하기도 하고, 다양한 표시장치를 통해 표시하기도 한다. 그러나, 일사량센서나 풍속센서는 고가의 센서로 대형 태양광발전시스템이나 풍력발전시스템에서는 여러 개소의 설치를 통해 보다 정확한 정보를 획득해야 하며, 이를 위해 많은 개수의 센서가 필요하다. 현실적으로 여러 개의 센서는 고가의 설치 비용으로 인해 샘플링을 위해서만 설치될 뿐 발전시스템의 설치사이트의 다양한 분석이 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 풍속센서나 일사량센서 없이 태양전지모듈로부터 직접 일사량을 검출하는 방식의 일사량 정보획득과 풍력발전시스템에서의 풍속정보를 획득하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 실내의 공기 흐름을 간단하게 측정할 수 있는 정온도형 디지털 열박막 풍속계를 개발하였다. 센서의 출력전압은 풍속에 대해서 4제곱근에 비례하므로 마이크로프로세서와 A/D 컨버터를 사용하여 선형화 하였다. 제작한 풍속계의 출력 풍속값은 기준 풍속계와 비교한 결과 오차는 ${\pm}2%$이내였다. 제작한 풍속계를 풍속이 10m/sec이고 공기 온도가 $23^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$ 범위에서 온도 실험한 결과에서 온도에 대한 오차는 약 ${\pm}1%$ 이었다.
본 논문은 초음파센서와 적외선센서를 이용하여 그 신호를 받아 주 모터를 제어한 것으로, 센서를 이용한 선풍기의 풍향 및 풍속을 제어하였다. 풍향제어는 인체감지센서와 ATmega128, DC모터를 사용하였고, 기본적으로 WmAVR과 PonyProg를 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였으며, 모터 구동드라이버는 모터제어에 범용으로 쓰이는 L298 칩을 사용하였다. 풍속제어는 초음파센서와 ATmeBa16, DC모터를 사용하여 제작하였고, 풍향제어부와 마찬가지로 WinAVR과 PonyProg 및 L298 칩을 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였다. 풍향제어는 물체가 정면에 위치하면 회전을 멈추고, 좌우로 $100^{\circ}$ 반경이내에서 거리 1m내외의 물체를 감지하도록 설계하였다. 풍속제어는 물체까지의 거리를 최소 3cm 최대 3m 이내에서 물체를 감지하여 모터의 속도를 제어할 수 있도록 하였고, 모터속도는 DC모터를 PWM 방식으로 제어하여 속도를 조절하였다.
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.
유체의 흐름을 측정하는 여러 방법 중 열선 풍속 센서는 유체의 열전달에 의해 속도나 온도를 측정하는 장치로 비정상 속도 및 난류 속도 성분을 측정하는데 유용하다. 하지만 열선 풍속 센서는 외부의 환경 요인에 민감하며, 주변 온도, 습도, 신호 잡음 등에 의해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 온도 보상 회로를 추가하는 기술이 나오고 있지만 가격 경쟁력을 갖출 수 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온도 보상이 필요 없는 풍속 감지 센서에 대해 연구를 진행하였다. 열선식 풍속 센서는 외부 환경 요인 중에서도 주변 온도에 매우 취약하다. 주변 온도로는 전자 회로에 의한 발열의 영향이 가장 크게 미치고 있으며, 이를 개선하는 방법으로 발열체에 보조 발열체를 추가로 장착하여 보조발열체와 발열체의 일정한 온도차를 제어하는 것이다. 이와 같이 기존 기술에 비해 복잡하지 않은 방법으로 동등한 성능을 확보할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향 풍속모듈, 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) 또는 박박형 피에조센서를 원기둥 모양의 지지표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI 사의 고속 DSP인 TMS320F2812 를 사용한다.
인공위성 SAR센서는 기존 산란계 해상풍 자료의 낮은 해상도로 인한 여러 한계를 극복함으로써 다양한 해양연구에 있어 필요성과 활용영역이 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 전세계적으로 다파장 SAR 센서들이 운용 또는 발사 예정에 있음에도 불구하고 현재까지 한반도 주변해에 대한 SAR 해상풍 산출 연구는 C밴드에만 한정되어왔다. 본 연구에서는 L밴드 해상풍 추출알고리즘을 적용하여 L밴드 SAR 영상으로부터 한반도 주변해의 해상풍을 추출하고 산란계 해상풍 자료와 비교 분석을 통해 정확도 특성을 제시하고자 하였다. 2007년 8월 우리나라 동해 지역을 관측한 L밴드 ALOS PALSAR 영상에 대해 L밴드 HH편광 GMF 알고리즘을 적용하여 해상풍을 산출하였다. 산출 해상풍은 동일시점의 산란계 QuikSCAT 자료와 공간적으로 유사한 패턴을 보였으며 두 자료 간의 풍속오차는 3.45m/s로 나타났다. 연구 해역과 같이 강한 바람 범위에서는 산출 해상풍 간의 차이가 크게 나타나며 풍향으로 인한 오차특성이 보인다. 특히 풍속의 경우, 산란계 해상풍이 중간바람 범위에 집중된 것에 비해 L밴드 SAR 산출 해상풍은 강한 바람 범위까지 포함하는 넓은 풍속값 범위를 나타냈다.
고도측정정도에 대하여 실제운용상태의 측정출력데이터는 차량의 진속도에 대해 10% 이내로 생각하면 차이가 없다. 또한 환경조건중 바람의 영향은 전술한바와 같이 풍속 10m/s에서는 30km/h인 경우 0.17%, 100km/j인경우 0.32% 또한 풍속 25m/s에서는 30km/h인경우 0.7%, 100km/h인경우 1.1%정도하는 것이 이론적으로 구해진다. 한편 기온의 영향도 원리적으로 초음파의 전번속도가 대기온의 영향을 받아서 오차요인이 되기 때문에 초음파헤드내에 온도센서를 실구해서 대기온을 거상측정하고 이 값으로서 속도연산을 포상하는 수단을 취하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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