• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.1-8
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• 2013

우리나라 전체 재해 60%이상인 태풍과 같은 바람재난으로부터 구조물이나 외장재가 안전과 사용성 측면에서 설계되려면 내풍설계과정에서 기본풍속, 설계속도압, 풍하중 등 많은 파라미터들이 요구된다. 본 논문에서는 최근 2003년부터 2012년까지의 10년 동안 년최대풍속이 발생한 날의 풍속으로부터 확률과정과 확률분포, 통계적 성질 등을 알아보기 위하여 8개의 대표지점을 여수, 인천, 서울, 청주, 원주, 대구, 속초, 울릉도로 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 최근 10년 동안의 풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 각 지점의 획득한 풍속자료는 우리나라를 직접 통과하면서 영향을 미친 태풍과 통과는 안했지만 간접 영향을 미친 태풍, 년최대순간풍속과 년최대평균퐁속이 같은 날 등을 고려 90개의 앙상블 중 선별된 33개의 모집단에 대한 풍속자료의 확률과정 및 확률분포의 특성을 비교 검토하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제9권3호
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• pp.111-118
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• 2004

한국 동해시에서 약 10 km떨어진 수심 130 m해역에 실시간 동해 해양관측 부이를 계류하여 기상(기온, 기압, 풍속, 순간최대풍속, 풍향, 상대습도) 및 해양(파랑, 해수물성, 전층해류) 자료를 실시간으로 수집하였다. 2003년 9월 13일 03:00에 태풍 매미의 눈이 한국 울진시 부근을 통과할 때, 순간최대풍속은 25 m/s(10분 평균풍속은 최대 20 m/s) 그리고 최저기압은 980 hPa로 기록되었다. 파고는 이로부터 한 시간 뒤인 04:00에 최대가 되었으며 유의파고는 4 m 그리고 최대파고는 9 m에 이르렀다. 표층부근에서 측정된 유속은 태풍의 눈이 통과한 뒤 점차 증가하여 약10시간 뒤인 13:00에는 약 100 cm/s에 달하였고 그 방향은 남남동이었다. 강한 남남동향류를 동반한 표층혼합층은 고온저염의 특성을 유지하였으며, 그 두께는 같은 10시간동안 20 m에서 40 m로 서서히 증가하였다. 일정경사면의 해저지형을 가지는 해양에서 해안선방향의 순간 바람에 대한 이층유체의 반응을 알아보기 위해 Csanady(1984)가 제안한 간단한 해석모형을 적용하였다. 그 결과 실시간 해양관측부이의 계류 위치(x=8.15 km)에서 태풍의 눈 통과 후 10시간동안 전개된 해안선 방향과 이에 수직한 방향의 유속구조와 상하층의 경계에 대한 적절한 추정치를 얻을 수 있었고, 태풍 매미 통과 후 동해시 연안해양의 특징적인 반응을 부분적으로 설명할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.375-375
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• 2012

우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 생물환경조절학회지
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• 제14권3호
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• pp.166-173
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• 2005

길이 40m,폭 5.5m의 단일피복 구조의 8연동 무가온하우스 상단부에 설계적설심 19.1 cm의 눈이 쌓인다는 조건과 시설 측면으로 설계풍속 $36.6\;m{\cdot}s^{-1}$의 바람이 분다는 조건 그리고 참고자료로 활용하기 위해 적용한 최대적설심 37.8cm의 눈이 쌓인다는 조건과 순간최대풍속 $60.0\;m{\cdot}s^{-1}$의 강풍이 분다는 조건에서 유동 및 구조강도 해석을 수행하였다. 적설하중 조건에서는 설계적설심 19.1 cm와 최대적설심 37.8cm에서 파이프에 걸리는 최대응력이 각각 $53.8\;N{\cdot}mm^{-2}$과 $107\;N{\cdot}mm^{-2}$으로 재료의 허용응력 보다 작은 것으로 나타나 안전한 것으로 분석되었으나, 설계풍속 $36.6\;m{\cdot}s^{-1}$와 순간최대풍속 $60.0\;m{\cdot}s^{-1}$의 풍하중 조건에서는 파이프에 걸리는 최대응력이 각각 $250\;N{\cdot}mm^{-2}$과 $672\;N{\cdot}mm^{-2}$으로 재료의 허용응력을 모두 초과하여 플라스틱하우스가 불안전한 것으로 분석되었다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2002년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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• pp.100-117
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• 2002

소흑산도항 방파제의 전체 길이 500m가 완공된 것이 1999년 12월 말일경 이었고 2000년 8월 31일 제12호 태풍 프라피룬(PRAPIRON)이 내습(순간최대풍속：58.3m/sec,4시간 지속 최 대풍속 47.4m/sec)하여 완공된 방파제 두부구간 64m가 유실되고 제간부 436m의 부분파손을 입는 피해를 보았다. (중략)

• 한국산림과학회지
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• 제100권2호
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• pp.246-255
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• 2011

본 연구는 2010년 9월 2일 강한 바람으로 우리나라 중부 지방에 영향을 미친 제7호 태풍 곤파스로 인해 피해를 입은 홍릉수목원 내 풍도목을 대상으로 풍도목의 특징, 임내 외 풍향 및 풍속의 특징을 구명하고자 실시하였다. 풍도목은 피해 유형에 따라 바람에 쓰러진 나무, 기울어진 나무, 수간이 부러진 나무 등 크게 세 가지로 구분하여 조사하였다. 바람이 불기 시작한 9월 2일 04시부터 바람이 완전히 멎은 12시까지의 풍속을 분석한 결과, 임내 평균풍속과 순간최대풍속은 각각 1.4 m/s와 3.5 m/s 이었으며, 06시 10분 임내 평균풍속과 순간최대풍속이 각각 3.4 m/s와 8.7 m/s로 최고치를 기록하였다. 곤파스의 피해를 받은 2010년 9월 2일과 강풍주의보가 발효되었던 과거 5일(2009년 2월 13일, 2월 20일, 4월 21일, 10월 16일, 2010년 3월 20일)의 평균풍속 차이와 파동을 비교 분석한 결과, 풍도목 발생 원인은 바람의 세기보다는 단위시간당 바람파동횟수와 관련이 깊은 것으로 사료된다. 풍향 분석 결과 임내 평균풍향은 방위각 $112.5^{\circ}{\sim}180^{\circ}$(ESE-SE-SSE-S)와 $247.5^{\circ}$(WSW) 방향에서 불어 들어왔으며, 임내 외 순간 최대풍향 모두 방위각 $157.5^{\circ}$(SSE) 방향에서 강하게 불어 들어왔다. 풍도목의 도복 방향과 위치를 분석한 결과 84.0%의 풍도목이 방위각 $270^{\circ}{\sim}22.5^{\circ}$(W-WNW-NW-NNW-N-NNE) 방향으로 쓰러졌으며, 97.3%의 풍도목이 완경사지(경사 $15^{\circ}$ 미만)와 경사지(경사 $15^{\circ}{\sim}20^{\circ}$)에서 발생하였다. 풍도목 중 침엽수가 45.3%를 차지했고, 활엽수가 54.7%를 차지하였으나, 임상별로 보면 풍도목은 활엽수림보다 침엽수림과 혼효림에서 주로 발생한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1711-1720
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• 2020

최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권3호
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• pp.240-248
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• 2016

본 기술개발의 목적은 선박제조에 적용되는 태양광 발전시스템 및 풍력 Sail 돛 제어장치 설비를 이용하여 친환경 레져보트인 '풍력 Sail 돛 제어장치를 이용한 태양광 레져보트' 시제품을 제작 및 개발하는데 주안점이 있으며, 이 과정에서 제작된 시제품에 대한 성능평가를 수행하여 제반 평가항목에 대한 정량적 수치 및 개발 목표치를 확보하고자 함에 있다. 특히, 평가항목 중 중요 항목에 해당되는 Sail Up/Down System 및 Mast Turning System과 관련하여 최적의 풍향 및 풍속을 적용할 수 있는 돛 제어장치의 특성(시간, 각도 등)을 평가하는데 신중한 검토를 하였으며, 기타 평가항목 중 주요 항목에 해당하는 풍향 감지 정도(%), 순간 충전 최대 전력(W) 및 최대 운항 시간(hr) 등에 대해서도 최적의 정량적 수치를 획득하는데 그 중요성을 두었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.