• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권6호
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• pp.79-91
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• 2017

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.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.245-252
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• 2016

본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습 모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습 횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국물환경학회지
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• 제25권1호
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• pp.48-57
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• 2009

A two-dimensional (2D), laterally-averaged hydrodynamic and water quality model, CE-QUAL-W2 was applied to evaluate the performance on simulating the effect of flushing from Daecheong Reservoir on the downstream water quality variations during the flushing events held on November, 2003 and March, 2008. The hydraulic and water quality simulation results were compared with field measurement data, as well as a one-dimensional (1D), unsteady model (KORIV1) that revealed limited capability in the previous study due to missing the resuspension process of river bottom sediments. The results showed that although the 2D model made satisfactory performance in reproducing the temporal variations of dissolved matters including phosphate, ammonia and nitrate, it revealed poor performance in simulating the increase of biological oxygen demand and suspended sediment (SS) concentrations during the passage of the flushing flow. The reason of the error was that the resuspension process of the 2D model is only the function of shear stress induced by wind. In reality, however, as shown by significant correlation between bottom shear stress ($\tau$) and observed SS concentration, the resuspension process can be significantly influenced by current velocity in the riverine system, especially during flushing event. The results indicate that the resuspension of river bottom materials should be incorporated into the water quality modeling processes if $\tau$ is greater than a critical shear stress (${\tau}_c$) for better simulation of flushing effect.

• 한국농림기상학회지
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• 제5권2호
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• pp.70-80
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• 2003

본 연구에서는 KoFlux네트워크 타워 관측소의 하나인 광릉 낙엽 활엽수림에서 최초로 직접 관측된 이산화탄소 플럭스를 보고한다. 2002년 6월부터 8월까지 에디 공분산 시스템을 다른 기상 관측 기기들과 함께 30 m 타워에 설치하였다. 관측 장소가 계곡과 같은 경사지에 위치해 있음에도 불구하고 관측된 난류 특성이, 제한된 풍향(즉, 90$\pm$45$^{\circ}$)의 경우, 평평하고 균질한 이상적인 장소에서 관측된 것들과 크게 다르지 않았다. 관측 자료 회수율은 비록 낮았으나, 분석된 예비 결과는 고무적이고, 연구해야 할 가치가 있는 것으로 나타났다. 이류 항을 무시하면, 생태계의 순 $CO_2$ 교환(NEE)은 6월에서 8월까지 약 -1.2에서 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$의 범위를 보였다. 약한 난류가 야간 NEE에 미치는 효과를 마찰 속도(u*)및 저류 항의 산출과 관련하여 살펴보았다. 낮은 u*가 NEE에 미치는 영향은 약 0.2 m s$^{-1}$의 문턱 값을 기점으로 뚜렷하게 나타났다. 야간 NEE에 미치는 저류 항의 역할은 거의 나타나지 않았는데, 이는 밤 동안 산림 내에 축적된 $CO_2$가 경사면을 따라 배수류로 빠져나갔기 때문인 것으로 사료된다. 이는 또한 저류 항을 한 높이에서만 관측된 농도 자료를 사용함으로 생긴 오차로 인한 인위적인 결과일 수도 있다. 쌍곡선 광 반응식을 적용한 결과, 관측된 NEE 변화의 80% 이상이 설명되어, 이 산림 지역의 $CO_2$ 교환이 주로 빛에 의해 조절됨을 보여주었다. 이러한 관계식은 계절에 걸쳐 빠진 자료를 채워 넣는 자료 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있다. 마지막으로, 선형류 모형에 근거한 간단한 규모 분석에 의하면, 이류항의 효과가 NEE산출에 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다.