• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.181.3-181.3
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• 2010

최근들어 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)은 빌딩에 대하여 다양한 응용분야에서 사용된다. 이번 연구에서는 측정이 어려운 도심지 건물 군을 지나는 바람에 대하여 CFD해석 방법을 이용하여 고층 빌딩 상공을 지나가는 바람장을 예측 하였으며, 예측 된 결과를 실제 측정치와 비교 검증하였다. 바람장 측정 방법은 마스트를 세워서 측정하는 방법, 풍동 실험실에서 축소된 모형에 대한 실험방법, PIV 측정방법, LIDAR, SODAR측정 방법 등 많은 방법이 있다. 이번 연구에서는 가장 정확한 측정 방법인 LIDAR를 사용하여 측정을 수행하였다. 바람장이 측정된 장소는 서울 잠실 롯데 호텔 상공이며, 불어오는 바람은 롯데 월드를 중심으로 주변의 상가 건물들과 아파트 건물들 때문에 불안정하며 고르지 않을 것으로 예상되었다. LIDAR 측정은 일정 기간 동안 이루어 졌다. CFD해석은 임의의 시간대에 대해서 주 풍향에 대해서 해석이 수행되었다. CFD 해석결과는 최종적으로 측정 데이터와 비교 검증이 이루어 졌으며, 두 데이터간의 일치도가 높음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.954-958
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• 2003

새로운 에너지원인 풍력 발전에 대한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있는 가운데 본 논문에서는 풍력 발전의 핵심 부분인 풍력 터빈에 관한 모의실험을 다루고자 한다. 실제 기상조건과 유사한 바람데이터를 실시간으로 생성, 이를 이용하여 풍력터빈 시뮬레이터용 DC motor의 토크제어 시스뎀을 설계 구현하였다. 본 연구는 기존의 단순 토크제어 시스템과는 달리 실시간으로 생성되는 데이터를 이용하여 보다 실제 풍력발전에 가까운 모의실험을 가능하게 한다. M/G Set를 기반으로한 DC motor 토크 제어 시스템은 바람데이터의 변화에 따른 풍력터빈의 토크와 발전단의 부하의 상관관계를 명확히 하는데 크게 이바지 할 것이며 더 나아가 발전기로의 정확한 토크 전달로써 계통 연계 연구에 많은 기여를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.218-222
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• 2004

Envi-met 모델 수행과정과 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 모델의 바람장 패턴을 검증하기 위하여 도심내의 특정지역을 선택하였으며, 바람의 변화가 예상되는 5개 지점을 선정하여 관측하였다. 둘째, 건물에 의한 바람의 영향이 없는 장소를 1개소 선정하여 대표관측지점에서의 관측값을 모델수행의 초기값으로 선정하였다. 넷째, 관측된 데이터와 모델 수행결과 값을 비교하여 바람장의 변화 패턴을 분석하여, 본 모델의 적합성을 고찰하였다.

• 기계와재료
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• v.23 no.4
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• pp.74-83
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• 2011

풍력발전기 동적 시뮬레이션 프로그램 개발을 위해 미국풍력기술연구센터(NWTC)의 프로그램군에 대해 분석하고 이를 소개하였다. 본 편에서는 에어포일 데이터를 생성하는 AirfoilPrep, IEC 61400-1 기준의 극한 조건에 해당하는 허브 높이의 바람 데이터를 생성하는 IECWind, 통계적인 방법에 의해 전 영역에 대한 난류 바람 데이터를 생성하는 TurbSim, 복합재료 블레이드의 구조적 특성치를 계산하는 PreComp, 블레이드와 타워의 모드 형상을 구하는 BModes와 같은 전처리기를 중심으로 설명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.483-486
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• 2004

일반적으로 재해 방제용 시스템은 측정 데이터를 현장에 설치된 데이터 로거에 저장하고 일정시간 후 체계적인 분석을 위해 데이터 로거에 저장된 데이터를 원격의 서버로 전송하는 구조로 되어있다. 신뢰도가 높은 재해 방제용 시스템의 구현을 위해서는 계측 현장에 되도록이면 많은 센서들이 설치되어야 함과 동시에 짧은 시간 간격으로 원격의 서버에 데이터를 전송하는 것이 바람직하다. 이들 전송 데이터의 양은 관측구간이 넓어짐에 따라 늘어나게 되며 따라서 전송 효율을 극대화를 위해서는 측정 데이터를 압축하여 전송하는 것이 바람직하게 된다. 본 연구에서는 측정 데이터의 전송 효율을 향상시키기 위해 데이터 압축 성능이 우수한 것으로 알려진 wavelet 이론을 웹-모니터링 시스템에 적용하여 봄으로써 이의 유용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.373-376
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• 2022

미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.181-184
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• 2003

본 연구는 확산모형의 계산에 필요한 바람장의 시간해상도의 타당성을 파악하고, 대기역학모형과 대기확산모형의 공간 분해능에 따른 시간분해능이 미치는 영향을 분석한 것이다. 연구결과, 수치실험에서 초기(24시)의 경우, 시간해상도에 따른 확산의 차이는 크지 않았으나 시간이 경과함에 따라 입자확산분포의 차이가 크게 나타났다. 또한, 3시간 이하의 높은 시간해상도의 경우 입자분포의 차이가 크지 않으나, 6시간보다 간격이 큰 자료를 이용할 경우, 황사 입자분포의 양적 측면에서 큰 차이를 나났다. 입력 바람장의 시간 간격이 큰 경우에 부유 입자는 지역의 주풍 성분을 따라 분포하였다. 한편, 시간간격이 작은 경우 주풍의 직각성분인 남북성분의 효과가 크게 나타났다.

• Fire Science and Engineering
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• v.28 no.6
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• pp.13-21
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• 2014

Forest fire has a number of variables and since the effects of wind fields are bigger than any other variables, it is essential to know wind direction and velocity for the forest fire extinguishing techniques and the prediction of fire spread. With regards to the local area that has a high chance of forest fire, the data from meteorological observatory in the area is used for the estimation of wind velocity. It is relatively easy to obtain automatic weather station (AWS) data which are available for the whole nation. There is a chance that the data from the weather station may be different with the actual data at the mountain areas. In this study simply shaped hills (Sae-byeol hill of Jeju Island and port Ma-geum in An-myeon Island in the sea side) were selected as the experimental locations to minimize the distortion of the wind field by the adjacent geographic features. Spot measurements and analysis of computational fluid dynamics (CFD) for the given geographic features were conducted to examine and compare their consistency. As a conclusion It is possible to predict wind patterns in these simple locations.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.6
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• pp.545-552
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• 2017

Aeolian dunes are typical sand dunes which are maintained and developed by interactions of earth surface, wind and vegetation. Developing a model which can predict the changing phenomena of these sand dunes is vital in enhancing the efficiency of understanding and management of terrains such as land degradation. In the existing models, however, there is lack of studies on the long - term behaviors of the sand dunes and application to actual topography. Therefore, this study applied the wind-vegetation model considering vegetation to the actual topography and analyzed the applicability of the wind-vegetation model by analyzing the long-term behaviors and comparing them with actual data. Through analysis, study found out that use of wind-vegetation model and data from unmanned aerial vehicle is effective in analyzing the changes of actual dune topography. Except for the boundary, the error of about 1m was generated compared with the change of the actual dune topography.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.265-266
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• 2009

이 연구에서는 10년간(1997-2006년)의 기상청 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 부산 해안의 바람분포 특성을 분석하였다. 그리고 부산 해안의 바랑분포 특성을 명확히 파악하기 위하여 해륙풍의 영향을 받지 않는 밀양의 바람분포 특성도 해석하여 비교하였다. 부산 해안의 평균풍속은 밀양보다 강하고, 부산 해안 중에서도 성인 영도와 가덕도의 평균풍속은 일광, 해운대 및 대연의 그것보다 약 2.0배 강한 특성을 보인다. 상판분석에 의하여, 부산 해안의 월별 평균풍속은 서로 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였다. 부산 해안의 월별 평균풍속의 최대값은 9월에 나타나는데 이는 대풍의 영향과 밀접히 관련되어 있다. 최대순간풍속도 섬인 명도와 가덕도에서 특히 강하고, 부산 해안의 최대순간풍속은 주로 8-9월에 그 최대값이 관측된다. 부산 해안의 풍향별 관측횟수의 백분율을 살펴보면, 겨울은 남서풍-북북동풍이 우세하고 봄은 남서풍과 북동풍이 우세하다. 여름의 풍향 분포는 봄과 비슷하고, 가을의 풍향 분포는 겨울과 유사한 경향을 보인다.