부산지역 가덕도 일대에 30MW 규모의 육상 풍력발전단지개발을 위한 풍황자원분석과 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 후보지역에 설치되어 운용중인 AWS(KMA)에서 측정된 바람 데이터를 이용하였으며, 데이터 품질분석을 통한 신뢰성 검토를 수행하였다. 1년간 측정된 AWS 데이터는 MERRA 재해석 데이터와 선형희귀(Linear regression method) MCP 기법의 적용을 통해 30년으로 장기 보정되었고, 이를 이용한 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 3MW 풍력터빈을 적용하여 총 25 조건의 풍력터빈 배치에 대한 최적배치를 수행하였으며, 다양한 후류모델을 적용하여 발전량해석을 수행하였다. 단지효율은 97.6%~98.7%, 연간이용률은 37.9%~38.3%로 예측되었고, 후류영향이 고려된 연간발전량이 99,598.4 MWh~100,732.9 MWh로 예측됨에 따라, 우수한 경제성을 갖는 풍력발전단지개발이 가능한 지역임을 확인하였다.
본 연구에서는 부산지방기상청 장기 강수량 자료(1973-2007)를 이용하여 부산지역 확률강수량 및 이에 따른 재현 기간을 산정하였다. 확률강수량 산정에 있어서 확률가중모멘트법을 이용하여 매개변수를 추정하였고, $x^2$ 및 PPCC 검정을 통해 적합성분석을 실시하였다. 분석결과 최적의 확률분포형으로 GLO 모형을 채택하였다. 또한 AWS 자료를 이용하여 부산지역 확률강수량 분포도를 작성하였다. 6시간 지속강수량에 있어서 245.2 mm의 강수량이 100년 마다 발생할 수 있으며, 280.6 mm가 200년에 한번 정도 나타날 수 있다. 확률강수량 분포도 결과 1시간 지속강수일 경우 동래구에서 높은 값을 가지며, 3시간 지속강수는 부산연안 전반에 걸쳐 높게 나타나고 있다. 6시간 지속강수량일 경우는 부산진과 양산일대에서 높은 값을 나타내며 12시간 지속강수의 경우 남동연안지역과 웅상 일대에서 높은 값을 보이는 특징이 나타났다.
해상에 설치된 등부표는 기상, 통항선박에 의해 생성된 외력 등에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이다. 등부표의 위치는 항로표지용 AIS와 RTU를 통해 확인 가능하다. 본 연구는 최근 5년간(2017-2021년) 등부표의 위치데이터를 분석하여 등부표의 최대 이출위치를 분석하였다. 연구결과 등부표의 위치데이터는 기본오류가 17.9%가 존재하였다. 또한 분석대상 등부표 197기의 이출위치 오류는 70.64%이고, 장비별로는 항로표지용 AIS 보다는 RTU가 심하였다. 한편, 등부표의 위치데이터를 플로팅한 결과 4가지 유형으로 구분되었다. 가장 일반적인 침추중심형, 침추를 중심으로 위치가 2개 구역으로 구분되는 침추중심 2분형, 중심이 변동된 중심 이동형 그리고 일정기간 위치가 중심을 벗어나는끌림형이다. 침추중심형(유형-1)을 제외하고는 등부표가 설치된 위치에 따라 유형이 결정되었다. 본 연구는 등부표의 위치데이터를 분석한 첫번째 연구로서 본 연구가 등부표 위치데이터의 품질 향상에 기여하기를 기대한다.
This research was completed to provide fundamental data regarding the guidelines to installing and managing utility facilities & structures in wetland protected area to advance the functions and sustainable use of ecology services by preserving the ecology within wetland protected area. There were 5 on-site researching areas that were used as the main subject with these areas chosen and considered from 21 inland wetlands that have been designated and are being managed from the Ministry of Environment and by their designated dates as a wetland protected area. The utility facilities in these wetland areas were categorized by their types and a detailed on-site investigation was proceeded with investigation items chosen whereas these facilities are working by their roles from their location, size, used materials, types, information contents and etc., The results showed that regarding informational structures, several locations of information boards were distanced from the main exploring routes which did not consider the visitor's eye level which had their readability dropped and by sunlight, time lapse and water penetration, many information boards were damaged or corrupted so that it was hard to confirm the information noticed or understanding an image. Insufficient observation and educational structures were installed that considered the ecological characteristics of wild animals and their living conditions. Regarding convenience facilities, there were parking lots that were installed on the fore-land and to decrease non-point solution sources, some parking lots needed to be located in protected lowlands while some facilities' shape and colors did not harmonize with their natural surroundings, creating a sense of awareness, which will need some more consideration. As for safety facilities, they were very insufficient compared to other facilities. This means that additional safety structures are needed so that related personnel can be aware of where a visitor is located when an accident occurs. Protectional facilities strongly needed new structures and a management system to cut off entrances and do surveillance so that visitors do not go into areas outside of the managed areas and bring damages to restricted locations. Research labs needed to expand the use of automatic weather systems and water gauge equipments to build fundamental data regarding floodgates that are intimated to the forming of wetlands. Sensor cameras and other types of monitoring systems are needed to monitor the majority types of animals living in the wetlands as well.
본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS (Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12~63%, 첨두유량오차는 약 30~42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.
본 연구는 호우(heavy rain) 발생 시 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 저감효과를 규명하고 강우 지속에 따른 빗물 수질(pH, 전기전도도(electrical conductivity, EC), 수용성 이온) 분석을 통해 대기 중 PM이 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 2020년 3월부터 2021년 2월까지강우 강도(7.5 mm/h)를 기준으로 총 6회의 강우를 대상으로 하였으며 빗물 샘플은 집수장치를 통해 50 mL를 연속적으로 수집하여 수질을 분석하였다. 대기 중 PM2.5 (≤ 2.5 ㎛ in diameter) 및 PM10 (≤ 10 ㎛ in diameter) 농도는 기상청 내 부산 남구 대연동 관측소의 automatic weather system (AWS)에서 측정된 일평균 자료를 이용하였다. 강우에 따른 대기 중 PM의 저감효율은 상대적으로 PM10에서 뚜렷하게 나타났으며, 특히 강우 강도 7.5 mm/h 이상(유형 1)의 호우 발생 시60% 이상의 저감효율을 보였다. 반면, 강우 강도 7.5 mm/h 이하(유형 2)일 때는 10% 이하의 저감효율을 보였으며, 강우 지속에 따라 대기 중 PM10 농도가 증가하는 경향을 보이기도 하였다. 총108개의 빗물 샘플 수질을 분석한 결과, 유형 1의 경우 초기 빗물의 평균 EC는 58.5 µS/cm으로 상대적으로 높았으며 대기 중 PM10과 양의 상관관계(r = 0.99)를 보였고 평균 pH는 4.3으로 산성도가 높게 나타났으며 대기 중 PM10과 음의 상관관계(r = -0.99)를 보였다. 반면, 유형 2의 경우 대기 중 PM10과 EC (r = -0.56) 및 pH (r = -0.41) 간 뚜렷한 상관관계가 나타나지 않았다. 또한 강우가 지속됨에 따라 EC와 수용성 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-)의 농도는 지속적으로 감소하는 경향을 보였으나 pH의 경우 강우 강도에 따라 증감의 경향이 다르게 나타났다. 유형 1의 경우 강우 지속에 따라 pH가 증가하여 산성도가 낮아졌으나 유형 2는 pH의 증감 형태를 뚜렷하게 확인하기 어려웠다. 연구 결과를 통해 강우 초기 높은 강도로 강우가 지속될 경우 대기 중 PM10이 빗물 수질에 영향을 미칠 수 있는 것으로 판단되며, 이에 따라 호우 발생 시 강우가 대기 중 오염물질을 지표면으로 유입시킬 수 있는 매개체로 작용할 수 있음을 지시한다.
본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R2 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
This study investigates the temporal and spatial variations of marine meterological elements (air temperature (Temp), Sea Surface Temperature (SST), and Significant Wave Height (SWH)) in seven coastal waters of South Korea, using hourly data observed at marine meteorological buoys (10 sites), Automatic Weather System on lighthouse (lighthouse AWS) (9 sites), and AWS (20 sites) during 2013-2017. We also compared the characteristics of Temp, SST, and air-sea temperature difference (Temp-SST) between sea fog and non-sea-fog events. In general, annual mean values of Temp and SST in most of the coastal waters were highest (especially in the southern part of Jeju Island) in 2016, due to heat waves, and lowest (especially in the middle of the West Sea) in 2013 or 2014. The SWH did not vary significantly by year. Wind patterns varied according to coastal waters, but their yearly variations for each coastal water were similar. The maximum monthly/seasonal mean values of Temp and SST occurred in summer (especially in August), and the minimum values in winter (January for Temp and February for SST). Monthly/seasonal mean SWH was highest in winter (especially in December) and lowest in summer (June), while the monthly/seasonal variations in wind speed over most of the coastal waters (except for the southern part of Jeju Island) were similar to those of SWH. In addition, sea fog during spring and summer was likely to be in the form of advection fog, possibly because of the high Temp and low SST (especially clear SST cooling in the eastern part of South Sea in summer), while autumn sea fog varied between different coastal waters (either advection fog or steam fog). The SST (and Temp-SST) during sea fog events in all coastal waters was lower (and more variable) than during non-sea-fog events, and was up to -5.7℃ for SST (up to 5.8℃ for Temp-SST).
상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.
풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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