본 연구는 해양레저에서 필요로 하는 정보를 제공해 주는 디바이스의 필요성에 의해서 스마트워치와 풍향풍속계를 개발하였다. 멀티센서를 부착한 해양레저용 스마트워치, 자이로 박스와 풍향풍속계를 기반으로 하여 GPS, 모션, 습도, 온도, 기압, 그리고 심박수 등의 외부 데이터를 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 수집된 외부 환경 데이터는 안드로이드 기반의 휴대기기인 스마트폰에서 애플리케이션을 통해 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트워치 및 풍향풍속계는 해양 레저 산업의 접근성 증대와 활성화에 기여할 것으로 판단되며 안전과 교육적인 측면에서 해양 정보를 제공해주는 디바이스의 필요성이 크기 때문에 고부가 가치 시장 진출 가능성을 높이고 제품 국산화율을 향상시킬 것으로 예상된다.
풍속의 세제곱에 비례하는 풍력발전기의 전기발전량을 효과적으로 증대시키기 위해서는, 풍속이 강한 부지 선정이 중요하다. 일반적으로 내륙지역보다 풍속이 강한 연안지역에 풍력발전기를 설치하는 것이 바람직하다. 또, 해상풍력개발은 풍력발전기의 중요한 단점 중 하나인 소음 문제를 해결할 수 있는 방법으로 기대된다. 풍력개발 사업을 실행하는 과정에서, 어떤 지역의 풍력발전 가능성을 미리 파악하는 것은 풍력발전의 최적지를 선정하는데 있어서 중요한 요소들 중 하나이다. 본 연구는 기상청이 10년간 관측한 제주도 14개 지역의 풍향 및 풍속데이터를 가지고 제주 연안지역의 풍력발전 가능성에 대해 검토하였다. 풍력발전기의 설치높이를 80 m로 가정하고 풍속데이터를 보정하였으며, 이 값을 가지고 풍력에너지 밀도와 연간 풍력에너지량을 산출하였다. 그리고 모든 관측지점의 연간 전기발전량과 에너지취득률은 3,000 KW 풍력발전기에 관한 정보를 이용하여 산출되었다.
작물생육의 품질 및 생산량에 중요한 영향을 미치는 온실 내 환경관리에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 주로 온실 내 환경분포를 측정하는 방법으로는 한 두 지점에 대해서만 측정하여 온실 전체를 관리하는 시스템으로 이루어졌으며 기존 환경데이터 측정방식은 각각의 데이터 로거 및 센서간의 배선들로 인하여 복잡한 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서는 온실 내 설치 된 각 환경센서들로부터 지점별 데이터를 획득하고 획득된 데이터는 모니터링 프로그램을 통하여 공기유동흐름을 측정하는 장치를 개발하였다. CAN 네트워크 통신을 통하여 환경센서들의 배선 토폴로지를 간소화 했으며 프로토콜의 견고함으로 온실 내 모니터링을 안정적으로 데이터를 수집할 수 있도록 구현되었다. 온실 내 공간의 환경요인 분포(온 습도 및 풍속 등)들을 12개 지점에 배치하고 온 습도 및 풍속의 환경 데이터는 상세히 파악할 수 있도록 X, Y, Z 축으로 다수의 측정점(총 36점)을 선정하였다. 데이터 손실 및 다양한 온실조건을 고려하여 비트레이트를 저속 125kbit/s로 구현하여 온실 내 100m 구역내에서 센서를 추가적으로 연장(총 90개)할 수 있도록 구축되었다. 온도, 습도, 일사량, 풍향, 풍속, 대기압 및 강우량 등 측정된 데이터는 LabVIEW에 연동되어 실시간으로 센서 정보 출력이 가능하도록 구현되었다. 온실 내 환경 분포는 사용자의 편의에 따라 환경분포를 수평(XZ), 수직(YZ)축으로 가시화 할 수 있으며, 보간의 범위를 원하는 값으로 설정하여 보간 할 수 있도록 구현되었다. 추후에 온실 내의 공간에 따라 온도, 습도, 풍속, $CO_2$ 등의 환경 측정 실험을 통하여 CFD 모델링과의 검증 및 비교에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 그리드 독립형 태양광 풍력 복합 발전 시스템에 대한 최적의 태양광 어레이 사이즈 및 풍력 발전 시스템을 결정하는 방법을 제안하였다. 연구에 사용되어진 풍력 및 태양광 일사량에 대한 데이터는 제주도 지역에서 1년간 실측되어진 데이터를 기준으로 하였으며, 이러한 실측되어진 데이터는 풍속 및 태양광의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)를 결정하는데 사용되어 졌다. 풍속 및 태양광 일사량의 확률 밀도 함수와 태양광 어레이 및 풍력 발전기의 여러 파라미터는 복합 발전 시스템의 평균 발생 전력을 계산하는데 사용하였고, 도서지역에서 1년간 계측되어진 부하의 변동에 대하여 최적의 태양광 어레이, 풍력 발전 용량을 선정 하기 위하여 최적 자승의 법칙이 사용되었다.
공용 중인 교량의 버페팅 응답을 해석적으로 평가하기 위해서는 교량 현장의 난류강도, 난류 스펙트럼, 조도계수, 거스트 계수 등 풍하중에 대한 분석이 우선되어야 하고, 해석 결과는 정적 공기력 계수, 플러터계수, 구조 감쇠비, 공기역학적 감쇠비, 고유 진동수 등 여러 변수에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서 대상으로 한 교량은 32년째 공용 중에 있는 교량으로써 교량 주변의 지형조건은 설계 및 시공 당시에 비해 많은 변화가 발생하였으며 최근 기후 변화로 인한 풍 환경 역시 큰 변화가 있다. 이러한 이유로 대상교량에서 실측한 풍속 데이터를 분석하여 난류강도, 난류길이, 지표조도계수, 풍속 스펙트럼 등 교량 현장의 풍하중을 평가하였다. 교량 주변의 풍환경 평가 결과, 대상 교량은 해상교량임에도 불구하고 지표조도구분 II의 특성을 나타내고 있었다. 또한 실측한 구조물의 가속도, 변위 응답 데이터를 통해 대상교량의 감쇠비, 정적 공기력 계수, 고유진동수를 평가하여 계측기반 버페팅 해석 변수를 산정하였다. 계측데이터 기반의 해석 변수와 케이블강교량설계지침에 제시된 해석 변수를 적용하여 총 4가지 경우에 대한 버페팅 해석을 수행하였으며, 그 결과 10분 평균 풍속 25m/s이하에서 측정된 버페팅 응답과 계측 기반 해석 변수를 적용한 해석 응답이 가장 잘 일치함을 확인하였고, 계측 풍속과 Gumbel 확률분포를 이용하여 추정한 200년 재현기대 풍속인 45m/s에서의 버페팅 응답을 제시하였다.
동해안의 6개 예정입지 지점의 다년간 기상데이터를 분석한 결과 3개지점 정도의 유수한 후보지를 발견하였다. 특히 장기갑의 평균풍속은 제주도 월항지역 보다 더 우수한 결과를 얻었다. 이 지역에 설치할 수 있는 풍력터빈의 형식으로 수직축 Darrieus Type을 검토한 결과 무리가 없음을 알 수 있었다. 수직축 터빈은 풍속 6m/s이상이면 정격의 발전모드에 진입하니, 3개 지역의 분석결과 년4000시간 이상의 발전은 가능하리라 사료된다. 단위 풍력발전 용량은 향후 상세설계가 뒤따라야 하겠지만, 대략 150-200KW로 산정되며 년간 단위 기계에서 600-800Mwh의 전력을 얻을 수 있으리라 예상된다.
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.
본 논문은 고창의 전력품질 실증시험장에서 계통에 연계된 풍력발전 시뮬레이터를 이용하여 풍력발전기의 특성을 파악하기 위해, 가변 풍속에서 이중여자 풍력발전기의 회전속도와 유효전력의 변화가 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 선로의 길이를 40km로 가정하고, 기상청 자료를 근거로 풍속데이터를 이용한 가변풍속 패턴을 설정하여 풍력발전기의 회전속도에 대한 출력특성을 확인하였다.
고창의 전력품질 실증시험장에서 계통에 연계된 풍력발전 시뮬레이터를 이용하여 풍력발전기의 특성을 파악하기 위해, 가변 풍속에서 이중여자 풍력발전기의 회전속도와 유효전력의 변화가 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 고창의 전력품질 실증시험장은 22.9kV 계통에 전력품질 향상기기(DVR, STATCOM, SSTS)와 전력품질 외란 발생장치 등이 구축되어 있다. 모터와 VVVF를 이용하여 풍력발전기의 블레이드를 구현하고, 유도형과 이중여자 유도형 풍력발전기를 모의할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 선로의 길이를 20 kM로 가정하고, 덕적도의 풍속데이터를 이용한 가변풍속 패턴을 설정하여 풍력발전기의 회전속도에 대한 출력특성을 확인하였다.
The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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