• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.645-652
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• 2011

본 논문은 태양과 반사경의 법선 벡터와 태양의 위치를 일치시키기 위하여 태양 궤적 추적 장치와 반사경의 오차 보정 장치를 설계하여 반사경의 법선 벡터와 태양의 위치를 일치시키도록 시스템을 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 태양의 빛을 한 점으로 모을 수 있으며, 모여진 태양광을 광섬유를 통하여 원격지로 자연광을 보내어 유용한 광원으로 활용할 수 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 이중화된 시스템의 제어기를 설계하기 위해서는 태양 궤적 추적 장치의 2축과 반사경 오차 보정 장치의 2축으로 구성되어 반사경의 법선 벡터에 대한 복잡한 상관관계가 존재하게 된다. 때문에 이러한 복잡한 방정식이 존재하므로 제어기 설계가 매우 복잡하게 된다. 그러나 본 논문에서는 복잡한 수학적 해석을 필요로 하지 않고 인간의 제어 해석 능력을 언어적 기법으로 표현할 수 있는 퍼지제어 기법을 활용하여 태양광을 하나의 정점으로 집광할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권3호
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• pp.220-227
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• 2019

궤도상에 있는 인공위성은 천문력 기반 태양 모델을 사용하여 기준 벡터를 형성한다. 이를 위해 제트 추진 연구소(JPL)에서 개발한 천문력인 DE-Series, 또는 Vallado가 제안한 기준 벡터 생성식을 사용한다. DE-Series는 체비셰프 다항식의 수치 계수를 제공하는데 정밀도가 높다는 장점이 있지만 인공위성의 탑재 컴퓨터의 계산 부담이 있으며, Vallado 방식은 생성식을 통해 태양 벡터를 간단히 구할 수 있지만 낮은 정밀도를 제공한다. 본 논문에서는 DE-Series를 통해 얻은 태양의 위치를 체비셰프 다항식으로 Curve fitting하여, 관성좌표계에서의 태양 위치좌표를 구할 수 있는 체비셰프 다항식 계수를 제공하는 프로그램을 개발하였다. 기존 방식에 비해 정밀도를 향상시킬 수 있었으며, 제안된 방법은 고성능, 고정밀 초소형위성 임무에 활용될 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.66-76
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• 2005

이 연구는 통계학적인 방법을 이용하여 별 추적기의 가시도를 해석하였다. 별 추적기의 시선벡터에 대한 함수로서, 몇 가지 위성 자세 모드 상태에서 임의의 위성의 위치로부터 별 추적기가 태양과 지구에 의해 가려지는 확률, 태양 전지판에 의해 별 추적기가 가려지는 확률, 태양 전지판에 의한 태양 빛의 반사 확률을 계산하였다. 별 추적기의 이용도가 가장 높은 영역을 찾아 별 추적기의 시선벡터 방향을 결정하였는데, 두개의 최적화된 별추적기의 배치는 각각 고도각 -40도, 방위각 -35도와 고도각 -40도, 방위각 -150도로 나타났다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제20권
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• pp.17.1-17.1
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• 1995

• 천문학회보
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• 제20권
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• pp.27-28
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• 1995

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.102-108
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• 2010

태양광 발전 시스템은 태양 전지에 의해 태양 에너지를 직류로 변환하며 이 직류를 인버터에 의해 일반 가정에서 사용되는 교류로 변환한다. 최근 태양광 발전 시스템의 전력량이 증가하는 추세이므로 대전력을 전송하는 3상 시스템에 관한 연구가 중요하다. 본 논문에서는 태양광전지의 계통연계 시스템의 3상 PWM 인버터의 스위치 개방이 발생했을 경우, 이를 간단히 검출하고 식별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $\alpha\beta$ 평면에서 전류 벡터의 궤적 영상의 패턴을 특징으로 하여 정상상태와 각각의 고장 상태를 결정하여 트리로 분류한다. 트리 구성을 위한 고장패턴은 21개로 하였으며 고장 패턴트리의 결정을 위한 분류 파라메터는 모양, 영역, 분산각, 벡터각으로 하였다. 각 고장에 대하여 제안방법의 성능을 평가한 결과 모든 고장요소를 정확히 분류하여 패턴 트리를 구성하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권4호
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• pp.467-495
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• 2019

태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.

• 항공우주기술
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• 제10권2호
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• pp.87-93
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• 2011

고정밀 태양센서는 인공위성의 자세제어에 중요 센서로서, 위성으로 입사되는 태양 빛의 방향을 측정하거나 위성이 태양을 보지 못하는 상태에 있는지를 판단하기 위해서 사용되고 있다. 또한 정지궤도 위성에서는 전이궤도 및 임무궤도 상에서 기준 자세로 부터 벗어난 자세오차 정보를 획득하기 위해서 또는 이상 발생 시 태양벡터를 획득하기 위해서 고정밀 태양센서를 사용하고 있다. 본 논문에서는 저궤도 위성과 정지궤도 위성용 고정밀 태양센서의 형상에 대한 이해를 바탕으로 태양의 입사각에 대한 출력 전류 관계를 나타내는 전달 함수를 이용하여 고정밀 태양센서 운용 원리를 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.514-517
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• 2017

태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.