• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1602-1607
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• 2007

본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1420-1424
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• 2010

강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.339-339
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• 2019

지구 온난화와 기후변화의 영향으로 태풍의 발생과 집중호우로 인한 홍수피해는 꾸준히 증가하고 있는 실정이다. 이와 같이 홍수와 관련된 강수량은 기상인자 중에서 유역의 유출과 관계가 있고, 유역의 내수침수 등의 도시홍수를 일으키는 원인이 되고 있다. 그러나 본 연구에서는 자료의 경향성을 판단하기 위해 국내 연최대강우자료의 경향성을 분석하였으며, 또한 연최대강우자료의 시간적 특성을 나타내는 지표로써 스케일 지수에 대하여 경향성과 변동성을 분석하였다. 이를 위해 the block bootstrap-based MK (BBS-MK) 분석을 실시하였고, 연최대강우자료로부터 BBS-MK분석에 대한 경향성 분석 결과, 다수 지점의 연최대강우자료에서 경향성이 나타나지 않았으나, 큰 변동성을 확인하였고, 연별 스케일 지수의 변동성 보다 월별 스케일 지수의 변동성 중 우기에 해당하는 월 (6-10월)에 대한 변동성은 크게 나타났다. 스케일 지수의 경향성은 연최대강우자료의 경향성 분석 결과와는 반대로 많은 강우지점에서 경향성이 존재함을 알 수 있었다. 스케일 지수의 경향성 분석 결과, 해안 지역의 강우 관측소에서 감소 경향이 확인되었지만, 내륙 지역에서는 스케일 지수가 증가하는 경향을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2000.04b
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• pp.146-150
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• 2000

한국자원연구소는 1998년에 영국지질조사소가 설계, 제작한 FLARE+ 지자기연속관측시스템 한 대를 한국자원연구소 내에 설치하고, 연속적인 관측을 수행하고 있으며, 이 관측소를 IAGA 에 등록하고 국제지자기관측소식별부호 DZN을 받았다. 이 시스템은 5초 간격으로 지자기장의 3 성분을, 1분 간격으로 총자기장을 측정하여, 1분 평균자료를 생산하고 있다. 지자기 관측자료? 활용 분야들 중 하나인 지역적 지자기 변동지수(local K index)를 게산하였다. 이를 위해서는 1999년 3월 2일부터 18일까지 17일 동안 관측자료를 기초자료로 하였고, 대전지역의 최대변동폭을 300 nT로 가정하였다. 그결과, 지자기의 최대 변동 지수 폭을 0~9 까지로 할 때, 사용된 자료로 계산한 지역적 지자기 변동지수는 1~6사이에 분포하였고, 최대빈도의 변동지수 3이었다. 한편, IAGA가 계산한 같은 기간의 전지구적 지자기 변동지수(planetary k index)는 0~6사이에 부포하였으며, 최도빈도의 변동지수는 역시 3이었다. 위 기간 동안의 대전의 지역적 변동지수 수열과 전지구적 지자기 변동지수 (planetary K index) 수열 사이의 상관계수(cross correlation coefficient coefficient)는 0.66563이었다. 이것은 지역적 변동지수가 전지구적 변동지수 같은 방향으로 변화하고 있음을 뜻하며, 지역적 변동지수를 해당 지역의 지자기 변동을 대표하는 값으로 쓸수 있음을 뜻한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.331-333
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• 2007

전동기의 동손 및 철손을 포함한 손실이 최소가 되는 운전 점을 추적함으로써, 전동기의 제정수 변동에 무관하게 항상 최대 효율점에서 영구자석 동기전동기를 운전할 수 있는 새로운 최대 효율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 최대 효율점 추적 제어 알고리즘은 전류의 위상각 변동에 따른 가변속 구동장치의 입력 전력 변화로부터 부하 변동에 의한 영향을 제거함으로써 정상 상태에서 부하변동에 무관하게 최대 효율점으로 수렴이 가능하고, 그 구성이 단순하기 때문에 산업계에 널리 적용될 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.696-700
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• 2004

본 연구에서는 우리나라 주요 관측소의 연최대강수량과 연강수량을 내상으로 변동 및 경향을 분석하여 그 결과를 비교하였다. 강수 자료의 변화분석을 수행함에 있어 양질의 강수 자료를 수집하기 위하여 기상청 보유 관측소 중 30년 이상 강우 기록을 가지고 있는 관측소를 내상으로 연최대강수량과 연강수량 자료를 추출하였다. 강수 자료의 변화분석은 크게 2가지로 변동분석과 경향분석을 수행하였다. 변동분석은 강수 자료의 평균과 분산의 편차에 따른 변동점 가정을 이용하여 변동점 전${\cdot}$후 강수 자료의 평균과 분산 변화에 내하여 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 경향분석은 강수 자료의 증가 또는 감소의 경향을 매개변수적, 비매개변수적 방법으로 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 본 연구에서 수행한 변동 및 경향분석 결과 어떤 기후적 요인에 의하여 강수량이 변화했다는 길과는 통계적 유의성에서 확인되지 않았다. 그러나 강수량 도시(plot)를 통한 강수량의 변동 및 경향은 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 빈도 해석에 의한 확률강수량 산정시 고려 대상이 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.534-538
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• 2016

2012년 9월 17일 제 16호 태풍 산바의 내습에 의한 유출발생 시 제주도 천미천 유역의 성읍교 부근에서 최대 수위 3.94 m를 기록한 9시 00분 유출영상에 표면영상유속계(SIV)를 적용하여 참조점 설정에 따른 오차율을 분석하였다. 참조점 설정 과정에서 원거리의 참조점 입력 오류가 발생하면 2~11 pixel의 미세한 오류값 입력에 의해 X축 방향으로 0.42 m, Y축 방향으로 0.94 m의 실거리 변화율이 발생하며, 근거리의 참조점 입력 오류가 발생하면 1~11 pixel의 미세한 오류값 입력에 의해 X축 방향으로 0.02 m, Y축 방향으로 0.28 m의 실거리 변화율을 발생시킨다. 이 같은 실거리 변화율은 원거리의 참조점 설정변수에 따라 유속 오차율은 최소 16.77%에서 최대 317.69%의 변동 폭을 나타냈으며, 유량 산정 시 최소 16.86%에서 최대 338.63%의 변동 폭을 나타냈다. 또한 근거리의 참조점 설정변수에 따라 유속 오차율은 최소 1.10%에서 최대 74.47%의 변동 폭을 나타냈으며, 유량 산정 시 최소 0.82%에서 최대 59.28%의 변동 폭을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1332-1336
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• 2010

우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 피해가 빈번하게 발생하며, 이러한 호우는 주로 태풍과 집중호우로 인해 발생한다. 그런데 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 이러한 호우사상들의 규모가 점차 커지고 있으며 그 특성 또한 변화하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 기상청에서 관할하는 총 78개의 기상 관측소 중에서 17개의 기상관측소를 대상으로 연최대시간강우량을 추출하여 각각의 지속시간에 대한 평균과 표준편차에 대한 변동성과 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 또 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여 각각의 지속시간별 연최대시간강우량을 구분하여 추출하고 이를 비교 분석하였다. 분석결과에서 연최대시간 강우량은 변동성이 있지만 경향성은 나타나지 않는 것으로 분석되었고, 지역에 따라 호우원인별 강우특성이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 기후변화에 따른 강우패턴의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있고, 또 수공구조물의 설계에 반영한다면 호우로 인한 피해를 감소시킬 수 있는 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.191-198
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• 2010

Assessing seasonality of precipitation is necessarily required to establish future plans and policies for water resources management. In this regard, a main objective of the study is to introduce an effective approach for assessing the seasonality of the precipitation and evaluate the seasonality through the proposed one. We have used circular statistics to characterize the seasonality on the precipitation in Korea. The circular statistics allow us to effectively assess changes in timing of the seasonality in detail. It was found that peak time on monthly rainfall occurred between end of June and early July in southern coastal area while the timing was delayed in northern part of Korea because of monsoon moving in from south to north. In case of annual daily peak precipitation, spatio-temporal variation of the peak time was increased. It is mainly because of geophysical effects, frequency and paths of typhoons. Finally, temporal variations on the timing of the peak seasons were evaluated through circular statistics by 30-year moving average data. The peak season in the Northen part of Korea (e.g. Seoul and Gangrung) has been moved back from early July to end of July while the peak season has been moved up from middle of July to early July in the Southern part of Korea (e.g. Busan and Mokpo). It seems that changes in seasonality are mostly modulated by variability in the east-asia monsoon system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1187-1195
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• 2013

Photovoltaic inverters should always track the maximum power of solar cell arrays in operation. Also, they should be irrespective of the maximum power point voltage of a wide range of solar cells in tracking the maximum power point. If the current ripple of solar cells occurs, the function of maximum power point tracking drops, and normal tracking is difficult when solar radiation or the maximum power point changes. To solve this problem, this paper proposed a new maximum power point tracking algorithm with high efficiency and an algorithm to reduce the current ripple of solar cells. According to the results from the test on 4KW grid-connected PV inverter, the efficiency of maximum power point tracking and inverter output and the total harmonic distortion of inverter output current showed 99.97%, 97.5% and 1.05% respectively. So, the inverter showed excellent performance, and made possible stable maximum power point tracking operation when the solar radiation rapidly changed from 100% to 10% and from 10% to 100% for 0.5 seconds.