최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.
Kim, Jung-Su;Lee, Hyoung-Woo;Park, No-Gill;Lee, Dong-Hwan
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.2
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pp.267-275
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2012
In this study, normal wind load and blast wind load are modeled mathematical. And the periodical torque and bending moments transmitted to the main shaft of wind turbine are investigated. A normal wind model assumed, of which the wind velocity is increased according to the height from ground. The average values and the harmonic terms of the transmitted moments are studied on the wind direction of range $-45^{\circ}{\sim}45^{\circ}$ and the bending moment characteristics are examined, which is regarded as the main source of the misalignment of gear train. In normal wind load case, excitation frequency is 3X (X : Rotor speed). When the wind direction is $+22.5^{\circ}$, the horizontal axis of bending moment occur the 50% of main torque. This result leads to edge contact of gear teeth by shaft elastic deformation. In blast wind load case, excitation frequency are 3X,6X,9X. Additional, in the (+) direction of wind load, relative harmonic percentage is increase.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.12
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pp.963-969
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2021
The wind data measured from local meteorological masts is used to evaluate wind speed distribution and energy production in the specified site for wind farm However, wind data measured from meteorological masts often contain missing information or insufficient desired height or data length, making it difficult to perform wind turbine control and performance simulation. Therefore, long-term continuous wind data is very important to assess the annual energy production and the capacity factor for wind turbines or wind farms. In addition, if seasonal influences are distinct, such as on the Korean Peninsula, wind data with seasonal characteristics should be considered. This study presents methodologies for generating synthetic wind that take into account fluctuations in both wind speed and direction using the hidden Markov model, which is a statistical method. The wind data for statistical processing are measured at Maldo island in the Kokunnsan-gundo, Jeonbuk Province using the Automatic Weather System (AWS) of the Korea Meteorological Administration. The synthetic wind generated using the hidden Markov model will be validated by comparing statistical variables, wind energy density, seasonal mean speed, and prevailing wind direction with measurement data.
풍속자료의 측정이 예기치 못한 원인으로 실패하는 일이 종종발생한다. 풍속자료의 해석을 위해서는 이렇게 망실된 풍속자료의 복원이 필요하다. 이 경우 유용한 측정자료를 바탕으로 적절한 내삽법(혹은 외삽법)으로 망실된 풍속자료를 복원하는 것이 일반적인 방법이다. 이때 해당지역의 지면조도값이 필요하고, 일반적으로는 상수로 추정된 지면조도값을 사용한다. 이에 반하여 , 본 연구에서는 방위별로 변하는 지면조도의 개념을 새로이 제안하였다. 누락 풍속자료의 복원사례에 적용하여 제안된 방법의 신뢰도를 검토한 바 기존의 지면조도를 일정 값으로 하는 것보다 제안된 방법이 풍속자료의 보정 및 복원을 보다 더 정확하게 할 수있음을 확인하였다. 따라서, 방위별 장애물의 편차가 크고 , 계절별 풍향의 변화가 심할 경우에는 제안된 지면조도의 개념은 유용한 접근법이 될 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1998.11a
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pp.94-98
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1998
최근 온열 환경에서 인간의 쾌적감에 대한 관심이 커지고 있다. 온열쾌적감에 영향을 주는 요인들로는 온도, 습도, 기류 둥의 물리적 요인과 성별이나 체질 둥의 개인적인 요인들 뿐만 아니라 온열환경에서 느끼는 인간의 감성적인 측면도 요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 여러가지 온열 환경 중에서 기류환경에 따른 인간의 온열 쾌적감을 평가하기 위해 생체반응의 변화 및 감성의 변화에 따른 생리신호를 분석을 통해 살펴보았다. 기류환경은 기존에 사용되고 있는 풍향변화기류 및 풍량변화기류와 새롭게 개발되어진 감성기류의 3가지 기류 조건을 제시하였고, 이에 따른 인체의 자율신경계의 반응과 감성 상태를 관찰하기 위해 심전도(ECG)와 뇌파(EEC)를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability) 분석과 EEG 주파수 스펙트럼 분석을 시행하였다. 생리신호 분석결과 심전도의 HRV 분석에서는 감성기류가 풍향변화 기류와 풍속변화기류에 비해 HF/LF 비가 높게 나타났고, 뇌파의 주파수 스펙트럼 분석에서도 $\beta$파에 대한 뇌파의 상대 전력비가 감성기류에서 높게 나타나 감성기류가 제시된 다른 기류인 풍향변화기류나 풍속변화기류에 비해 쾌적한 온열환경 제시를 위한 기류조건이라고 평가되었다. 결론적으로 심전도의 HRV분석과 뇌파의 주파수 분석이 .제시된 기류환경의 온열쾌적감 평가에서 서로 유의한 결과를 나타냄으로써, 이들 생리신호의 분석이 온열환경에 따른 인간의 감성 변화를 객관적으로 나타내고 온열 쾌적감을 평가하는데 있어 유용한 정보가 될 수 있음을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2004.11a
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pp.149-153
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2004
본 연구에서는 태풍의 천애역 내습시 태풍의 풍역이동과 위험반경내의 풍향 풍속 변화를 해안지형의 특성에 따라 파랑이 충분히 발달할 수 있는 해역을 대상으로 발생가능한 풍향별 취송거리 및 관측된 풍향 풍속으로 천해설계파를 산정하기 위한 한가지 수치해석기법을 소개한다. 이를 통해 구조물 전면에서의 파고계산을 위해서는 구역을 결정할 때 해역의 개방 정도 및 폐쇄성과 태풍중심 이동경로가 천해설계파 산정시 중요함을 강조 할 수 있다. 실시간 해석기법에 대해서 부가적인 재해석 절차가 필요한 상황이지만 본 연구의 해석기법은 연안 해안지역의 천해설계파를 추정함에 있어 태풍의 천해역 통과시 풍역의 변화특성과 이를 고려한 파랑의 불획 정성을 극복하고 보완 할 수 있는 천해설계파 산정을 위한 기초적 연구로서 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
The relationships between wave and wind around the Korean Peninsula have been analyzed with the data from the buoys moored at five stations (Dugjug-do, Chilbal-do, Geomoon -do, Geoje-do, Donghae) by Korea Meteorological Administration. Generally, the relationship between wave and wind is the highest at the stations in the West Sea and the lowest at the stations in the South Sea, and the middle at the station in the East Sea. The characteristics shown at each station are as follows. Highest wave is developed at Chilbal-do with strong northwesterly wind in winter because the sea is opened in the wind direction and wave is amplified by shoaling effect. At Chilbal-do, wave directions coincide with wind directions relatively well. On the other hand, waves are not fully developed at Dugjug-do in winter due to limited fetch since the sea is blocked by Hwanghae-do in the northwest direction. The limitation in fetch is more serious at the stations in the South Sea. In the South Sea, the direction of dominant northerly wind is blocked by land so that wave heights are small even with very strong northerly wind. In the South Sea, whatever wind direction is, waves dominantly come in the direction from the East China Sea, which are from the south at Geomoon-do and the southwest at Geoje-do. At these directions, waves are coming even with weak wind. At the station in the East Sea, waves are highly developed due to vast area, but not so high as in Chilbal-do because wind and wave directions do not coincide in many cases. As shown, wind direction is important in the wave development as well as wind speed. The reason is that the fetch is determined by wind direction. In the case of long-lasted wind with fixed direction at Chilbal-do and Dugjug-do, wave directions are well coincident with wind directions and wave heights increase with response time, which is the duration between the highest wind and wave. However, in the case of disagreement between wind and wave directions at the station in the East Sea, wave heights do not increase as highly as at Chilbal-do and Dugjug-do in spite of strong wind and longer response time. The results show us that waves are highly developed with strong wind, long fetch, and long duration, and also show that wave development ratios are different at different stations due to environmental factors such as the direction towards sea or land, bottom topography, and the scales of adjacent seas.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.673-673
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2013
최근 시대의 흐름에 따라 많은 에너지의 사용으로 여러 가지 에너지원이 필요로 하게 되면서 지금까지는 석탄, 석유 등 매장된 에너지원을 사용하고 있지만, 최근 에너지 위기와 여러 가지의 환경문제가 대두 되면서 세계적으로 새로운 청정에너지원을 필요로 하게 되었다. 그 결과 태양광, 풍력, 지열 등 여러 가지의 신재생에너지원이 대두되게 되었으며, 여러 가지의 신재생에너지원 중 주목받고 있는 풍력에너지에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있다. 풍력발전은 바람의 에너지를 이용해 블레이드에 연결된 터빈을 구동하여 전기 에너지를 얻는 방식이며, 아직까지는 많은 곳에서 사용될 만큼 생산이 되지 않고 있지만 조만간 많은 곳에서 쓰일 것으로 예상된다. 풍력발전 시스템이 전력시장에서 차지하는 비중이 점차 증가하고 있으나 풍향, 풍속 등의 변화로 인하여 안정적인 발전 출력을 항상 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 풍력발전기로부터 수집된 풍향, 풍속, 발전출력 데이터를 처리하여 데이터베이스를 구축하고, 퍼지 뉴런에 기반한 퍼지-뉴럴 네트워크 예측 모델을 이용하여 풍력발전 출력을 예측하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.5
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pp.1085-1092
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2017
In this paper, we propose a wind forecasting method that reflects wind characteristics to improve the accuracy of wind power prediction. The proposed method consists of extracting wind characteristics and predicting power generation. The part that extracts the characteristics of the wind uses correlation analysis of power generation amount, wind direction and wind speed. Based on the correlation between the wind direction and the wind speed, the feature vector is extracted by clustering using the K-means method. In the prediction part, machine learning is performed using the SVR that generalizes the SVM so that an arbitrary real value can be predicted. Machine learning was compared with the proposed method which reflects the characteristics of wind and the conventional method which does not reflect wind characteristics. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we used the data collected from three different locations of Jeju Island wind farm. Experimental results show that the error of the proposed method is better than that of general wind power generation.
In this study, the observation environment of surface wind at an automatic weather station (AWS 288) located at Naei-dong, Mirang-si was analyzed using a computational fluid dynamics (CFD) model and geographic information system (GIS). The 16 cases with different inflow directions were considered before and after construction of an apartment complex around the AWS 288. For three inflow directions (south-south-westerly, south-south-easterly, and north-north-westerly), flow characteristics around the AWS 288 were investigated in detail, focusing on the changes in wind speed and direction at the AWS location. There was marked difference in wind speed between before and after construction of the apartment complex in the south-south-westerly case. In the south-south-easterly and north-north-westerly cases which were frequently observed at the AWS 288, the construction of the apartment complex had no marked influence on the observation of surface wind.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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