북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.
오래 전부터 지속적으로 제기된 기후변화에 의한 문제들은 전 세계적인 문제점으로 언급되고 있다. 이러한 환경적 위기에 처한 각 나라들의 대처방법 중에 하나는 친환경적이고 지속가능한 발전 설비를 마련하기 위한 노력과 연구를 진행하고 있다는 것이다. 그중에서 풍력을 이용한 발전은 해외 선진국에서 오래 전부터 개발되어 발전해 오고 있고 우리나라 역시 최근에 풍력 발전에 관심을 갖고 기술개발에 노력을 기울이고 있다. 이러한 실정에서 우리나라 지역의 풍력에 대한 분석 및 예측은 천연자원의 적절한 이용이라는 관점에서 매우 중요한 연구라고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기상청에서 제공하는 풍속 측정 자료로 선형회귀모형에 근간을 둔 추정방법을 이용하여 주요도서지역을 제외한 남한지역의 공간적 특성을 파악할 수 있는 적절한 모형을 찾고 각 모형의 비교를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 남한지역의 풍속 예측지도를 구성하였다.
QuikSCAT 위성의 관측자료를 이용하여 2000년 1월로부터 2008년 12월에 걸쳐 한반도 근해의 풍력자원을 평가 하였다. QuikSCAT 위성은 초단파 scatterometer를 이용하여 해수면 가까이의 풍향과 풍속을 전천후 상태에서 측정한다. 해면으로부터 10 m 높이에서 측정된 풍속을 power law모델을 이용하여 허브 높이에 맞게 외삽 보정하였다. 계산 결과 한반도의 남해와 동해에서 풍력에너지가 상대적으로 우세하다는 것을 알 수 있었다. 풍력 터빈 타워의 설치를 위해 깊은 수심을 피하고 대규모 풍력단지 조성을 위해 남해의 다도해 지역을 피한다면 한반도 서쪽 또는 남서쪽 연안이 대규모 풍력단지 조성에 유리하나 상대적으로 낮은 풍속을 고려한 블레이드 개발을 요한다. 바람 지도를 작성하였으며, 특정 지점에 대한 월별 풍속 변화를 파악하였다. 그리고 풍력에너지 밀도를 이용한 바람장미를 파악하였다.
본 논문은 남한지역 풍력자원의 계량화 및 바람환경분석 등에 필요한 풍력에너지지도를 고해상도로 작성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 $1Km{\times}1Km$ 격자로 나누어진 남한전역(345,682 지점)의 월별풍속에 적합한 통계적 바람장모형을 설정하여 각종 풍력에너지통계를 $1Km{\times}1Km$ 격자지점 별로 계산하고, 통계값들를 지도로 구현하는 절차를 연구하였다. 바람장모형의 적합성검정에는 국내 76개 기상관측소에서 관측된 TMY (typical meteorological year) 바람자료가 사용되었으며, Kolmogrov-Smirnov 검정결과 로그정규모형이 남한지역의 월별 바람장모형에 적합하였다. 또한 로그정규모형 하에서 얻어지는 다양한 형태의 풍력에너지통계들을 소개하였으며, 국립기상연구소가 제공하는 $1Km{\times}1Km$ 격자지점(345,682 지점)의 풍속자료를 사용하여 남한(지상 80m)의 풍력에너지밀도(W/$m^2$)지도를 공간분포도 형태로 작성해 보였다.
바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계 구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 수치기상모형에 의해 계산된 수치기상모의풍속($1km{\times}1km$ 해상도)의 정확도를 향상시키기 위한 통계적 보정법을 제안하였다. 이를 위해 남한전역을 $1km{\times}1km$ 격자로 나눈 지점(345,682지점)에 적합한 통계적 바람장 모형으로 부터 남한지역의 바람장을 추정하는 절차와 격자지점별/월별 보정인자를 계산하여 추정된 바람장과 수치 기상모의풍속간의 간극을 보정하는 절차로 이루어진 보정인자법을 개발하였다. 또한 75개 기상관측소지점에서 계산된 수치기상모의풍속자료에 보정인자법을 적용시켜 본 논문에서 제안된 보정법의 유용성을 보였다.
지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.
The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.
Strength design wind loads for the wind resistance design of structures shall be evaluated by the product of wind loads calculated based on the basic wind speed with 100 years return period and the wind load factor 1.3 specified in the provisions of load combinations in Korean Building Code (KBC) 2016. It may be sure that the wind load factor 1.3 in KBC(2016) had not been determined by probabilistic method or empirical method using meteorological wind speed data in Korea. In this paper, wind load factors were evaluated by probabilistic method and empirical method. The annual maximum 10 minutes mean wind speed data at 69 meteorological stations during past 40 years from 1973 to 2012 were selected for this evaluation. From the comparison of the results of those two method, it can be found that the mean values of wind load factors calculated both probability based method and empirical based method were similar at all meteorological stations. When target level of reliability index is set up 2.5, the mean value of wind load factors for all regions should be presented about 1.35. When target level of reliability index is set up 3.0, wind load factor should be presented about 1.46. By using the relationship between importance factor(conversion factor for return period) and wind load factor, the return periods for strength design were estimated and expected wind speeds of all regions accounting for strength design were proposed. It can be found that return period to estimate wind loads for strength design should be 500 years and 800 years in according to target level of reliability index 2.5 and 3.0, respectively. The 500 years basic wind speed map for strength design was suggested and it can be used with a wind load factor 1.0.
제주도 돌담은 최근 들어 문화유적, 관광자원 등으로 주목받으며 지방자치단체 차원에서 다양한 복원사업이 추진되고 있다. 본 연구는 돌담의 물리적인 복원과 함께 돌담의 형성 배경과 의미를 밝히는 것 역시 중요한 일이라 생각되어 진행하였다. 집주변에 울타리를 형성하고 있는 돌담인 울담의 높이를 중심으로 조사를 하였고 바람지도, 지질도, 주민 인터뷰를 활용하여 연구를 하였다. 연구결과, 제주도 해안마을에서는 돌을 쉽게 구할 수 있고, 주민들이 방풍 역할을 주목적 기능으로 울담을 세운 마을의 경우에 최대 풍속이 큰 곳에서 울담이 높게 나타나는 경향이 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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