• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제8권1호
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• pp.17-22
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• 2005

해난사고에 의한 선박 표류시 신속한 수색 구조를 지원하기 위한 실시간 표류선박 위치추정시스템 구축의 기초연구로서 실제 해상에서의 선박 표류 거동을 관측하였으며, 환경외력조건에 대한 선박의 규모별 거동특성을 분석하였다. 본 연구의 실험에서는 G/T 10톤급 선박, 20톤급 선박, 50톤급 선박, 80톤급 선박 그리고 구명정(life raft)등 5종류의 선박을 대상으로 하였으며, 표류선박의 위치는 DGPS(Differential Global Positioning System)와 VHF 무전기를 이용한 자동위치발신기(APRS: Automatic Position Reporting System)를 자체 제작하여 측정하였다. 표류 대상선박 중 GH 50톤급 선반에서는 위치 측정과 동시에 표류 경로상의 해수유동, 바람, 선수각(Heading angle)등도 함께 측정하였다. 본 실험의 모든 관측에서 시간간격은 1분으로 동일하게 적용하였다. 실험결과에서 표류선박은 풍속의 3％∼5％의 속도로 표류하는 것으로 나타났으며, 표류방향은 풍향의 법선방향으로 나타났다.

• 대기
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• 제34권2호
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• pp.177-185
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• 2024

As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권2호
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• pp.200-206
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• 2013

이 연구에서는 상용코드(AQWA)를 이용하여 규칙파 중 8점 계류 중인 플로팅 도크의 계류 장력과 운동응답특성을 고찰하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 수심 10 m 연안환경(파 진폭 1.05 m, 파주기 3.85 sec, 풍속 20.21 m/s, 풍향 및 조류방향 $90^{\circ}$, 입사파 ${\chi}=180^{\circ}$, $135^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 조건에서 수치 해를 적용하였다. 해석모델은 길이 140 m, 폭 32 m 및 높이 14.6 m의 강구조물로 현수선의 길이는 최대 120 m를 적용하였다. 해석결과 상하동요와 종동요는 선수파 보다 횡파에서 크게 나타났으며 계류 장력도 횡파와 풍하중에 의해 크게 작용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.89-92
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• 2015

본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측에 따른 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 적은 비용으로 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간에 따른 정보로 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향을 분석함으로써 산불에 대한 피해를 줄이고 빠르게 진압할 수 있을 것으로 기대된다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2019

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5) predicted that recent extreme hydrological events would affect water quality and aggravate various forms of water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed and sunlight) were established using the Representative Concentration Pathways (RCP) 8.5 climate change scenario suggested by the AR5 and calculated the future runoff for each target period (Reference:1989-2015; I: 2016-2040; II: 2041-2070; and III: 2071-2099) using the semi-distributed land use-based runoff processes (SLURP) model. Meteorological factors that affect water quality (precipitation, temperature and runoff) were inputted into the multiple linear regression analysis (MLRA) and artificial neural network (ANN) models to analyze water quality data, dissolved oxygen (DO), biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), suspended solids (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P). Future water quality prediction of the Anseongcheon River basin shows that DO at Gongdo station in the river will drop by 35% in autumn by the end of the $21^{st}$ century and that BOD, COD and SS will increase by 36%, 20% and 42%, respectively. Analysis revealed that the oxygen demand at Dongyeongyo station will decrease by 17% in summer and BOD, COD and SS will increase by 30%, 12% and 17%, respectively. This study suggests that there is a need to continuously monitor the water quality of the Anseongcheon River basin for long-term management. A more reliable prediction of future water quality will be achieved if various social scenarios and climate data are taken into consideration.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.341-343
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• 2019

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.725-733
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• 2010

A simulator is proposed in this paper for predicting the RF signal level after propagating over sea and land surfaces. Various sea and land types and transmit/receive antenna patterns, as well as the locus of the transmit antenna, are considered for this simulator. At first, microwave reflection characteristics of various sea surfaces have been computed, based on an empirical formula which is developed in this study for the relation between the sea surface roughness and wind speed. Then, microwave reflections from land surfaces such as forests, agricultural areas, and bare surfaces, are computed using the first-order vector radiative transfer theory. Finally, the signal paths over sea and land surfaces are found using the ray tracing technique and the digital elevation model, and the signal level received by a receiving antenna is computed by the using the reflection coefficients of sea and land surfaces and the signal paths.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제4권3호
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• pp.241-255
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• 2012

Three types of 100 kW-class tidal stream turbines are proposed and their performance is studied both numerically and experimentally. Following a wind turbine design procedure, a base blade is derived and two additional blades are newly designed focusing more on efficiency and cavitation. For the three designed turbines, a CFD is performed by using FLUENT. The calculations predict that the newly designed turbines perform better than the base turbine and the tip vortex can be reduced with additional efficiency increase by adopting a tip rake. The performance of the turbines is tested in a towing tank with 700 mm models. The scale problem is carefully investigated and the measurements are compared with the CFD results. All the prediction from the CFD is supported by the model experiment with some quantitative discrepancy. The maximum efficiencies are 0.49 (CFD) and 0.45 (experiment) at TSR 5.17 for the turbine with a tip rake.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제34권4호
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• pp.315-330
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• 2017

Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.29-39
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• 2017

본 연구에서는 3면이 지중과 접하는 형태의 전력구에서 온도상승을 방지하기 위한 환기시스템 설계에 필요한 벽면에서 열전달계수 등 열설계 자료를 수치해석적인 방법으로 검토하였다. 수치해석 모델은 터널 벽체에서의 열전달을 고려하기 위해서 전력구의 터널의 라이닝을 포함하는 것으로 모델링하였으며, 전력구에 설치되는 전력케이블의 발열량(117~468 kW/km), 전력구내 풍속(0.5~4.0 m/s)에 따른 터널내 공기온도 및 벽체온도, 벽체를 통한 발열량을 CFD시뮬레이션에 의해서 구하였다. 또한 해석결과로부터 벽체열전달계수를 계산하고 환기구간의 터널내 공기온도를 유지하기 위한 한계거리를 검토하였다. 벽체표면에서 대류열전달계수는 입구영역에서는 불안정한 변화를 보이나 약 100 m정도의 이후에는 일정한 값에 수렴한다. 터널벽체열전달계수는 풍속에 따라 $3.1{\sim}9.16W/m^2^{\circ}C$정도이며, 이를 무차원식으로 표현하면 $Nu=1.081Re^{0.4927}({\mu}/{\mu}_w)^{0.14}$이 된다. 열저항 해석기법에 의해서 터널내 온도 예측방법을 제시하였으며, 약 3%이내의 편차로 예측이 가능한 것으로 평가되었다.