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

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.4-4
• /
• 2015

기압 분포의 공간 구조를 이해하고, 그것의 변동을 살펴보는 것은 풍속의 경향을 파악하는 것은 물론, 장기적인 측면에서는 기후변화를 예측하기 위한 기본 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 장기간에 걸쳐 공간적으로 연속적인 관찰이 가능한 20CR(20th Century Reanalysis) 원격탐사 재분석 자료의 지오포텐셜(geopotential) 값을 활용하여 동아시아 지역 기압의 공간 분포를 살펴보았다. 그 결과 특정 범위 내에서 계산되는 기압의 편차 값과 해당 범위를 정의하는 수평 거리 사이의 관계(변동도; variogram)가 멱함수를 따르는 것을 확인하였다. 흥미로운 점은 지난 반세기 동안 멱함수의 계수 값이 풍속과 동일한 패턴으로 변화하는 반면, 지수 값 (프랙탈 차원)은 일정하게 유지되고 있다는 사실이다. 또한, 2000년 이후로는 계절 별로 한랭한 기단 (겨울철)과 온난한 기단 (여름철)이 번갈아가며 동아시아 지역으로 세력을 확장하는 경향을 보였으며, 그로인해 전반적인 기압의 편차가 증가하였다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.878-890
• /
• 2007

이 연구는 한국형 체감온도지수를 개발 보급하기 위한 생명기상분야 기초연구로서 현재 기상청에서 사용하고 있는 체감온도 모델의 민감도 분석을 수행하였다. 분석 결과 한반도는 도심지역, 해안도서지역, 내륙지역, 산간지역으로 구분되었다. 평균기온의 경우, 해안도서지역에서 가장 높았으며, 산간지역에서 가장 낮게 나타났다. 그러나 최저기온은 도심지역과 해안도서지역에서 영하 $20^{\circ}C$이고, 내륙지역과 산간지역에서 영하 $30^{\circ}C$로 나타났다. 풍속의 경우, 평균 풍속과 최대 풍속이 모두 해안도서지역에서 강하게 나타났다. 그리고 동계의 지역별 기온과 풍속의 분포는 전 기간의 분포와 비슷한 경향을 보였다. JAG/TI와 Missenard 모델의 민감도 분석 결과, 기온이 체감온도에 더 큰 영향을 미친다. 그러나 영하의 온도에서는 풍속의 영향이 증가한다.

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

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

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.17-20
• /
• 2005

This paper presents an overview analysis on the observed wind shear at Pohang Steel Works, focusing on diurnal patterns and the frequency of high nighttime shear at the site in case of land breeze. In addition, this paper discusses the importance of accurate shear estimates for reliable evaluation of wind energy density. In order for a long-term correlation of the site, three Measure-Correlate-Predict methods were tested with Pohang wind data and it was shown that the linear MCP gives poor estimation due to the geographic characteristics of complex terrain where the severe transformation of wind direction was accompanied.

• 신재생에너지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.26-33
• /
• 2005

This paper presents and overview analysis on the observed wind shear at Pohang Steel Works. focusing on diurnal patterns and the frequency of high nighttime shear at the site in case of land breeze. In addition, this paper discusses the importance of accurate shear estimation for reliable evaluation of wind energy density. In order for long-term correlation of the site, three Measure-Correlate-Predict methods were tested with Pohang wind data and it was shown that the linear MCP gives poor estimation due to the topological characteristics of complex terrain where the severe transformation of wind direction was accompanied.

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

• 한국지역지리학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.151-157
• /
• 2004

1월의 clo 값은 대체로 삼지연 지역이 가장 높게 나타나고, 장전 일대의 동해안 지역이 가장 낮게 나타난다. 또한 해안 지역보다 내륙 지역이, 동해안보다 서해안이 clo 값이 높게 나타난다. 이는 지형적 영향과 기온과 풍속의 지역적 차이에 기인한다. 8월에도 삼지연, 해산 일대, 개마고원 등이 높게 나타나는데, 이는 지형적 영향으로 기온 저하와 풍속의 증가로 나타나는 현상이다. 특히 8월에는 삼지연을 중심으로 북동-남서 내륙지역으로 등치선이 만곡하고, 이 축을 중심으로 한 이외의 지역이 비교적 낮은 분포를 보인다. 이러한 원인으로는 위도, 지형 및 장마 이후의 고온 다습한 북태평양 기단의 영향과 강한 일사에 의한 지면 복사열의 방출에 있다고 사료된다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
• /
• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
• /
• pp.451-454
• /
• 2002

In the present paper, the practicability of Commentray on Wind Loads of Korean Standard Design Loads fur Buildings, which has been enacted in Minstry of Construction and Transportation in June 2000, is validated by using the meteorological data measured at Homi-Cape, Pohang. Assuming that the vertical wind profile follows the power-law in a quasi-steady state, wind profile exponents are calculated by seasons by using wind data as collected through four monitoring towers. According to the Commentray on Wind Loads, Pohang is classified with its exposure category being B and the wind profile exponent being 0.22, while it is identified that the average wind profile exponent as calculated in this study is 0.26. Also, in this paper, a cross-correlation method is suggested in order to identify any meteorological correlation between measurement sites quantitatively.