• 생물환경조절학회지
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• 제24권3호
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• pp.135-146
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• 2015

본 연구는 온실에 작용하는 풍하중 산정을 위한 설계 풍속을 결정하는데 필요한 자료를 제공하기 위하여 10m 이하 높이에서의 풍속을 측정하여 풍속고도분포지수를 산정하고 변화를 분석하였다. 고도에 따른 풍속분포함수를 결정하기 위한 풍속고도분포지수를 계산하기 위해서는 $5m{\cdot}s^{-1}$ 이상의 풍속을 사용하는 것이 타당하다고 판단된다. 농촌 개활지인 부안지역의 고도에 따른 풍속변화는 지표면으로부터 풍속이 지수함수로 증가하는 우리나라의 RDC 기준과 일본의 JGHA 기준과 잘 일치하였고 풍속고도분포지수도 0.26으로 기준들에서 제시된 0.25와 거의 동일한 값을 나타내었다. 반면 군위지역의 경우는 풍속고도분포지수가 0.06으로 산정되어 지표면조도가 클수록 풍속고도분포지수가 증가하는 일반적인 변화 경향과는 반대로 나타났다. 이는 타워가 주변지대보다 약 2m 가량 더 높은 위치에 설치되었기 때문에 유선의 급격한 변화에 의한 것으로 판단된다. 따라서 일반적으로 농촌 개활지에 설치되는 온실의 설계를 위해 적용할 풍속고도분포로는 우리나라의 RDC기준과 일본의 JGHA기준에서 제시한 풍속고도분포가 가장 타당한 것으로 사료된다. 부안의 경우 오전 7시 경부터 풍속고도 분포지수가 감소하다가 오후 3시경에 최소가 된 후 다시 증가하여 24시경에 일정해지는 것으로 나타나 시간에 따른 풍속고도분포지수의 일반적인 변화경향과 잘 일치하였다. 부안지역은 형상변수가 1.51로 나타나 간척지인 부안지역의 풍속특성이 제주도 연안지역과 유사한 풍속특성을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.326-332
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• 2012

본 연구에서는 해상풍력발전 후보지인 영광해상에 설치한 해상 기상타워 해모수 1호(HeMOSU-1)의 2011년 연간 풍속 관측 자료와 기상타워 해모수 1호 설치 지점에 인접한 부안, 고창, 영광 3개 지점의 육상 풍속자료를 이용하여 해상 임의고도에서의 풍속 산정 과정에서 발생하는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 육상 풍속자료와 해상 풍속자료의 선형회귀분석으로 유도된 관계식을 이용하여 해상 기준고도(평균해수면 98.69 m)의 해상풍속자료를 추정하였다. 그리고, 추정된 해상풍속 자료는 관측자료를 통해 산출된 고도분포지수 값(${\simeq}0.115$)과 멱법칙 풍속프로파일을 이용하여 87.65 m 높이로 고도보정하여 관측치와 비교하였다. 연구 수행결과, 공간보정오차는 1.6~2.2 m/s 정도이며, 고도보정오차는 0.1 m/s 정도로 공간보정오차의 약 5% 정도에 불과한 것으로 파악되었다. 육상자료를 환산하여 해상임의지점의 풍속을 추정하는 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에 장기간의 해상자료를 확보하거나 정확도가 높은 모델링 자료를 이용하여야 할 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.122-130
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• 2021

다양한 목표 고도에서의 풍속 추정은 해상풍력 구조물 설계 및 풍파 추정 등의 분야에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 풍속 관측 자료가 특정 고도에 한정되어 있기 때문에 다른 고도에서의 풍속 추정은 일반적으로 사용되는 연직 분포함수와 평균적인 매개변수를 이용하여 추정한다. 본 연구에서는 HeMOSU-1 관측타워의 다양한 고도에서 측정한 풍속 자료를 이용하여 Power 함수, 대수함수의 매개변수를 추정하고 그 변동 양상을 분석하였다. 매개변수 추정 결과, Power 함수의 지수 매개변수는 일반적으로 제안되는 0.14(= 1/7) 보다 작은 평균 0.10 정도로 추정되었으며, 변동 범위도 0.0~0.3 정도로 파악되었다. 대수분포함수의 경우, 매개변수는 마찰속도와 조도 길이로 그 범위가 풍속에 따라 차이를 보이고 있으며, 변동 범위는 각각 0~10 (m/s), 0.0~1.0 (m) 정도로 파악되었으며, 일반적으로 제시되는 범위와는 그 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 이러한 차이는 기존의 고도 분포함수가 대기 중립 조건을 가정하고 있는 영향으로 판단되며, 보다 정확한 추정을 위해서는 대기조건을 고려한 비선형 고도분포함수의 도입이 필요하다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제36권4호
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• pp.11-20
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• 2016

For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3A호
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• pp.209-216
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• 2009

풍하중이 지배적인 구조물의 경우에 정확한 설계풍속의 산정은 구조적 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우하게 된다. 본 연구에서는 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 약 1년간 측정한 풍속을 사용하여 풍환경을 분석하였고, MCP(Measure-Correlate-Predict) 방법을 적용하여 관측치로부터 장기 풍속을 추정하였다. 그 결과를 보면, 광양만은 바다이지만 개활지에 가까운 풍속 특성을 나타내고 있으며, 조도지수는 고도에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 아울러 풍향에 따라 난류강도와 조도지수가 상당히 차이나는 것으로 나타났다. MCP 방법으로 추정한 200년빈도 설계풍속은 초기설계치보다 20 m/s이상 낮았으며, 실측된 풍속과 거스트계수를 고려한 설계풍하중은 초기설계치의 36%밖에 안되는 것으로 나타났다. 이를 볼 때 국부적인 지형의 영향으로 추정한 교량 현장의 풍환경과 직접 측정한 풍환경은 차이가 나므로, 경제적이고 안전한 설계를 위해서는 단기간이라도 현장 풍환경 관측이 필요하다고 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제37권3호
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• pp.237-246
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• 2002

본 연구는 최근 30년 (1971-2000) 최한월 (1월) 평균 기온 및 풍속, 일사량 자료를 토대로 산출한 겨울철 주.야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리 기후지역을 구분하였다. 그 결과. 겨울철 주.야간 바람냉각지수는 기온, 풍속, 일사량 등의 기후요소뿐 아니라 해발고도, 해륙풍, 지형, 해류 등의 기후인자의 영향을 받아 남한은 크게 5개의 생리기후지역으로 세분되었다: 주간 서늘-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 매우추움 지역, 주.야간 모두 추움 지역, 주간 추움-야간 극도로 추움 지역, 특히, 남해안을 제외한 해안-도서지역은 계절풍 및 해륙풍의 영향으로 주간에는 싸늘함(Keen), 야간에는 매우 추움(Very Cold)의 체감도를 보였다. 또한, 해발고도가 높은 대관령 지역에서는 기온 감률 및 계절풍의 영향으로 주간에는 추움(Cold), 야간에는 극도로 추움(Extremely Cold)의 체감도를 보였다. 본 연구는 다양하게 나타나는 주야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리기후 지역을 구분함으로써 의복 및 건축 등의 단열에 관한 의사결정시 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권7호
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• pp.845-854
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• 2009

북한의 풍력발전 가능성을 조사하기 위한 첫 단계로 북한 지역에서의 30년 동안의 27개 지점의 지상관측자료 중 풍속과 풍향 자료를 이용하여 이 지역에서의 기후학적 바람 자원을 분석하였다. 바람자원 분석을 위해 풍속의 확률 밀도함수를 Weibull 함수로 가정하여 접근하였다. 지표로부터 50 m 고도에서 연중 평균 풍속이 4.0 m/s 이상인 지역은 대체적으로 개마고원 지역과 황해도 해안 지역이었다. 이 지역들은 비교적 바람 자원이 풍부한 것으로 나타났다. 풍속이 5 m/s 이상을 유지하는 지속시간이 가장 긴 계절은 봄이었고, 짧은 계절은 여름이었다. 관측 지점 중 장진과 양덕이 지속시간이 가장 길고 평균 풍속도 가장 큰 곳이었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.679-692
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• 2020

본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.