집광형태양광발전시스템은 태양의 고도와 방위각에 따라 에너지량 차이가 크게 나타난다. 집광형 태양광발전시스템의 태양에너지 밀도를 최대화 하기 위해서는 모듈과 태양이 법선을 유지할 수 있게 하는 추적시스템이 필요하다. 본 논문은 독립형 60[W]급 집광형태양광 발전시스템을 위하여 GPS 태양광추적시스템을 설계하였고 태양추적 장치의 위치 알고리즘은 GPS를 통해 태양의 고도와 위도 좌표값 산출 하도록 하였으며, 실제 운전을 통하여 타당성을 검토하였다.
위성이 우주에서 노출되는 우주방사선 환경은 위성의 임무궤도 및 임무 기간에 따라 크게 달라진다. 지구 주위의 자기장에 의해 갇혀있는 양성자 및 전자의 환경은 고도에 따라 밀도 및 분포의 차이를 보인다. 특히 밴 앨런 밸트 내의 경계부분을 넘어서는 높은 고도에서의 방사선 입자별 노출 환경은 저궤도의 환경과는 구성 및 영향성이 크게 다르다. 본 논문에서는 전자 밸트 고도에서 운영되는 정지궤도 위성의 우주방사선 입자 환경을 분석하였다. 지구 자기장에 갇힌 입자, 태양입자 및 외부은하 입자 환경을 모델별로 분석하였으며 각 입자별 Flux 및 Fluence 스펙트럼을 이용하여 총 이온화 조사량과 중이온 스펙트럼을 도출하였다.
본 연구에서는 북측창을 가진 강의실 내의 불균형적인 실내 조도차이를 개선하기 위해 두 가지의 자연채광시스템을 적용하였을 경우에 대하여 Photopia를 이용한 성능 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 본 연구에서는 태양고도가 최고 $80^{\circ}$ 이르는 하지에 청천공 상태 하에서의 태양고도에 따른 각 시스템의 배광분포곡선을 구하고 이를 이용하여 실내 조도 등을 분석하였다. 작업면의 경우, 창측과 복도측의 평균 조도차가 1000lx를 초과하였는데 시스템 설치 후에는 그 차이가 상당히 줄어드는 것으로 나타났다. 광튜브 시스템 설치시 906lx에서 603lx로 감소하였으며, 디쉬형 시스템은 308lx까지 줄어들었다. 광튜브의 성능은 태양고도에 영향을 크게 받았으며 디쉬형 집광기는 지속적인 태양추적으로 인하여 태양고도에 관계없이 일정한 성능을 보여주었다.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 태양광 고고도 무인항공기가 어떻게 태양광 에너지만을 이용해서 지상에서 이륙, 상승비행을 하여 임무고도인 18 km 지점까지 도달할 수 있는지에 관한 연구를 수행하였다. 주익면적 $35.98m^2$와 가로세로비 25의 글라이더 형태의 항공기가 기준 항공기 형상으로 사용되었다. 미국 나사의 공개 프로그램인 OpenVSP와 XFLR5을 사용하여 형상변수 및 양력계수와 항력계수를 계산하였으며, 태양광으로부터의 가용에너지와 상승비행에 필요한 에너지 균형을 통해 항공기의 상승비행을 예측하였다. 각 고도에서 비행속도를 최소화하여 최소시간 상승비행이 가능하도록 하였고 이륙시간에 따른 임무고도 도달까지의 총소요시간과 소모되는 에너지량을 예측하였다. 또한 편서풍과 비행속도에 의한 항공기의 이동거리를 계산하였다.
최근에 인공위성에 의한 대기 중의 미량 기체 관측이 활발하다. 따라서 이들 자료의 처리기법 개발이 매우 중요하다. 그러므로 이 연구에서는 인공위성에 의해 태양 엄폐범(太陽 掩蔽法: Solar Occultation Method)으로 관측한 대기 주연 경로(周緣 經路: limb path)의 접선 고도별 평균 투과율로부터 연직 오존 분포를 도출하고, 온도와 기압 오차의 민감도 오차의 민감도 실험을 하고자 한다. 여기에서 서울의 반전(Umkehr)관측에 의하여 구한 연평균 연직 오존분포로 계산된 평균 투과율을 인공위성으로부터 관측된 평균 투과율로 가정하였다. HALOE SIDS (Hallogen Occultation Experiment Simulated Instrument Data Set)의 연직 오존 자료를 초기치로 하고 온도와 기압의 연직 분포를 입력값으로 하여 대기 평균 투과율을 파장 $9.89{\mu}m$와 $10.02{\mu}m$ 사이에서 접선고도별로 계산했다. 관측 평균 투과율에 대하여 계산한 평균 투과율로부터 오존 분포 법으로 접선고도 10km에서 50km까지 매 3km마다 오존 농도를 도출하였다. 도출된 서울의 연직 오존 분포를 관측한 연직 오존 분포와 비교하였다. 이 결과에 의하면 전 고도에 걸쳐서 서울의 연직 오존 분포가 오차가 거의 없을 정도로 정확하게 도출되었다. 그리고 민감도 실험을 위하여 관측 평균 투과율에$\pm0.001$, 각 층의 온도에 $\pm3K$, 그리고 각 층에 기압의 $\pm3\%$의 강제 오차를 각각 주었다. 이들 각 오차는 ADEOS/ILAS 관측 오차에 근거하였다. 이들의 결과는 투과율 오차에 대하여 -6.5%에서 +6.9%, 온도 오차에 대하여 -9.5%에서 +10.5, 그리고 기압 오차에 대하여 -5.1%에서 +5.4%의 고도별 오존 량 오차가 각각 나타났다. 태양 엄폐 법에 의해 비교적 정확한 연직 오존 분포를 도출할 수 있었다. 이 도출 과정에서 특히 온도 관측이 중요함을 알 수 있었다.
지속 가능한 에너지인 태양광 발전은 전 세계에서 널리 활용하는 재생 에너지 원천 중 하나로 최근 효율적인 태양광 발전 시스템 운영을 위해 태양광 발전량을 정확하게 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 태양광 발전량 예측 모델을 구성하기 위해서는 기상 및 대기 환경을 넘어 태양의 위치에 따른 일사량의 정보가 필수적이나 태양의 실시간 위치 정보를 입력 변수로 활용한 연구가 부족한 실정이다. 그리하여 본 논문에서는 시간과 태양광 발전소 위치를 기반으로 태양의 고도와 방위각을 실시간으로 계산하여 입력 변수로 사용하는 방식을 제안한다. 이를 위해 AutoML 기반의 다양한 기계학습 모델을 구성하여 태양광 발전율을 예측하고 그 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 태양 위치 정보를 포함한 경우에 환경 변수만을 고려하였을 때보다 예측 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있었으며, Extra Trees 모델의 경우 태양 위치 정보를 추가하였을 때 MAE(Mean Absolute Error)가 33.90 에서 22.38 까지 낮아지는 결과를 확인하였다.
태양의 고도와 방위각에 따라 태양광 발전 시스템의 에너지량이 차이가 많이 난다. 본 연구는 소규모 독립형 시스템인 가로등에 맞는 경제적인 추적장치 개발에 관한 것이다. 위치추적시스템은 프로그램을 사용한 방식으로서 시스템을 기존 유사 시스템에 비해 저가화를 실현하였다. 개발된 태양 위치 추적 시스템을 가로등에 적용하여 고정식과 추적식의 에너지량을 일정 기간 동안 실측 비교한 결과 평균 86%의 효율개선 효과를 보았다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
대부분의 건물일체형 태양광 발전 시스템(BIPVS; Building Integrated Photovoltaic System)은 건물의 옥상이나 벽면에 설치된다. 따라서 BIVPS의 설치 위치 선정 시 고려해야할 가장 중요한 요소는 주변 건물에 의한 그림자 영향이다. 그러나 지면 위에 있는 방음벽에 태양광 시스템을 설치할 경우, 그림자는 주변 건물은 물론 가로수에 의해서도 생성된다. 따라서 방음벽 일체형 태양광 발전 시스템(SIPVS; Soundproof wall Integrated Photovoltaic System)의 설치 적합지를 선정하기 위해서는 BIPVS의 경우와 다른 데이터 모델 및 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 수치표면모형 기반의 방음벽 일체형 태양광 시스템의 설치 적지 분석을 다룬다. 첫째, 설치 후보지(태양광 패널)의 연간 태양 입사각과 고도각을 계산한다. 둘째, 설치 후보지의 시간대 별 그림자 생성 여부를 수치표면모형을 이용하여 결정한다. 셋째, 그림자가 생성되지 않은 시간대의 태양 입사각을 이용하여 일사량을 계산한다. 일사량의 연간 누적 비교를 통하여 일사량이 충분한 곳을 SIPVS의 설치 적합지로 결정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시작품 형태로 구현(Java Program)되었다. 실험 결과, 총 아홉 곳의 후보지에 대한 설치 적합도의 순서를 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 건물의 낮은 위치에 설치할 BIPVS의 적정 설치위치 및 기대 전력 생산량의 계산에도 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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