• 센서학회지
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• 제9권3호
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• pp.190-195
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• 2000

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.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.326-332
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• 2012

본 연구에서는 해상풍력발전 후보지인 영광해상에 설치한 해상 기상타워 해모수 1호(HeMOSU-1)의 2011년 연간 풍속 관측 자료와 기상타워 해모수 1호 설치 지점에 인접한 부안, 고창, 영광 3개 지점의 육상 풍속자료를 이용하여 해상 임의고도에서의 풍속 산정 과정에서 발생하는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 육상 풍속자료와 해상 풍속자료의 선형회귀분석으로 유도된 관계식을 이용하여 해상 기준고도(평균해수면 98.69 m)의 해상풍속자료를 추정하였다. 그리고, 추정된 해상풍속 자료는 관측자료를 통해 산출된 고도분포지수 값(${\simeq}0.115$)과 멱법칙 풍속프로파일을 이용하여 87.65 m 높이로 고도보정하여 관측치와 비교하였다. 연구 수행결과, 공간보정오차는 1.6~2.2 m/s 정도이며, 고도보정오차는 0.1 m/s 정도로 공간보정오차의 약 5% 정도에 불과한 것으로 파악되었다. 육상자료를 환산하여 해상임의지점의 풍속을 추정하는 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에 장기간의 해상자료를 확보하거나 정확도가 높은 모델링 자료를 이용하여야 할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.130-139
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• 2017

기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.139-153
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• 2018

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.277-282
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• 2012

냉기호 지대 안에서도 일정 수준의 바람이 부는 장소에서는 일 최저기온이 기존 공간기후모형에 의해 예측된 만큼 떨어지지 않음이 관찰되었다. 경남 하동군 악양 집수역 출구부근의 실측자료를 토대로 냉기호가 형성된 25일에 대하여 기존 방법에 의한 일 최저기온 예측 시 발생하는 추정오차를 그 때 관측된 풍속과 비교한 결과 바람이 강해질수록 추정오차가 커지는 경향이 뚜렷해서 풍속이 2m/s에 이르면 냉기호 효과가 완전히 소멸되는 것으로 나타났다. 풍속과 추정오차 간 관계는 Y=2X+0.4 ($R^2$=0.76)로 표현되며 이 식에서 Y는 추정오차($^{\circ}C$), X는 풍속(m/s)이다. 이 식을 기존 일 최저기온 추정모형의 냉기집적효과에 결합하여 악양 집수역 냉기호 수몰지역에 위치한 3곳의 일 최저기온 추정에 이용하였다. 이때 입력 풍속은 바람장 모형 구동에 의한 모의풍속이었다. 추정된 일 최저기온은 오차의 평균평방근(RMSE)이 기존 모형의 1.72에서 1.20으로 줄어들고, 평균오차(ME)로 표현한 편기성(bias)도 -1.33에서 -0.37로 개선되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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• pp.181.1-181.1
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• 2010

기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1601-1607
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• 2016

오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.133-133
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• 2010

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.19-27
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• 2015

대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 가을 학술발표회 발표논문집
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• pp.150-153
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• 2003

본 연구결과에서 측정기간 동안 측정기별로 상당한 농도차이를 나타낸 기간을 살펴보면 풍속이 높았던 것으로 분석되었다. 따라서, 기상요소 중 풍속은 미세분진의 측정시 유입속도에 영향을 일으켜 부유분진 측정농도에 오차를 야기 시킬 수 있는 것으로 생각할 수 있다. 결론적으로 건강유해 영향을 일으킬 수 있는 미세분진의 측정에 다양한 측정기가 사용될 수 있지만, 측정장소의 환경적 요소인 실내 및 실외환경뿐만 아니라 풍속같은 기상요소를 고려하여 측정기를 선택하여야 한다.