• 대한기계학회논문집A
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• 제36권8호
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• pp.905-911
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• 2012

부유식 해상풍력발전기의 시뮬레이션을 위해서 본 연구에서는 2MW 육상 풍력발전기에 부유구조물인 Tension Leg Platform(TLP) 구조를 추가하였다. 기상청 관측데이터와 해수면으로부터의 높이에 대해 풍속을 정의하는 지수법칙을 이용하여 풍하중을 산출하고 블레이드와 타워에 일정한 높이간격으로 적용하였다. 상대모리슨 방정식을 이용하여 파랑하중을 모델링하였다. 블레이드의 회전속도를 정격속도인 18rpm 으로 고려하고, 풍하중과 파랑하중 작용 시 2MW의 부유식 해상풍력기의 동적거동 해석을 수행하였다. 파랑하중에 대한 해상풍력기의 공진특성을 조사하기 위해 타워와 블레이드의 탄성체 모델을 구성하여 해상풍력기의 고유진동수를 계산하였다. 타워와 블레이드의 탄성효과가 해상풍력기의 거동에 미치는 영향을 분석하기 위해 타워만 탄성체로 구성된 탄성타워모델과 타워와 블레이드가 탄성체로 고려된 탄성타워 블레이드모델을 각각 강체 모델과 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.103-103
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.10-14
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• 2016

육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권5호
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• pp.358-363
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• 2015

서남해 해상풍력 실증단지 건설의 기초단계로 실증단지 예정부지에서 해상작업가능시간을 산정하고 분석하였다. 활용 자료로는 해모수 기상타워의 해양 및 기상자료와 기상청 수치모델 자료이다. 해상작업이 가능한 파고와 풍속 기준을 선정하고 기준별 작업시간을 산정한 결과 계절적으로는 고파랑이 지나가는 겨울의 작업시간이 봄, 가을보다 적은 것으로 나타났고 여름의 경우 작업시간이 가장 많은 것으로 나타났다. 그러나 월별로는 7,9월보다 5,6,8월에 가장 많은 작업시간이 나타났다. 그리고 파고1.5 m와 풍속 8 m/s 이상의 기상조건에서는 파고와 풍속이 증가하더라도 작업시간은 크게 변하지 않는 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.55.2-55.2
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• 2011

The final site of offshore wind power plant should be decided by comprehensive examination of various conditions such as wind resource, sea depth, geology, grid connection, social circumstance and environmental issue. Wind condition is typically regarded as the most important factor because wind energy increases in proportion to wind velocity and it directly relates to the amount of power output, efficiency of power plant and profitability. Advanced countries in the offshore wind power sector such as Denmark, UK and Germany, they are analyzing wind resource accurately by installing the meteorological mast in the ocean in order to get the optimal type of wind turbine and maximum generation efficiency. Also, it is made much of designing offshore power plant on the basis of actual measurement by met-mast and those wind farms have a chance to get the loan with reduced interest rate in project financing. In Korea, the HEMOSU-1 is installed in the ocean around Wido island to analyze wind resource of test bed of 100MW offshore wind power on october last year. This paper deals with the design and construction procedure of the first met-mast in Korea and also shows the site characteristics of test bed. Therefore, this paper will give useful information to local governments and private business sector who are trying to construct offshore wind farm and it can also be a good reference for the following projects of meteorological mast in near future.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제34권2호
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• pp.60-65
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• 2014

A meteorological(met) tower is the first structure installed during the planning stages of offshore wind farm. The purpose of this paper is to design the met tower with tripod bucket type support structure and to install the sensors. The support structure consist of a central steel shaft connected to three cylindrical steel suction buckets which is more cheaper than monopile or jacket type. And the remote wind condition sensors and marine monitoring equipment, including adcp, pressure type tide gauge, wave height sensors, and scour sensors, remote power supply are installed. The manufactured met tower constructed on sea area which is in front of Gasa island. All of functions of met tower showed normal operation conditions and the wind data got by remote data collection system successfully.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.266-274
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• 2022

본 연구에서는 한반도 서해안에 위치한 해상기상관측타워에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 첨두주기 산정의 정확도 향상을 위한 평활화 기법을 적용하였다. 평활화 기법 적용에 대한 검증은 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량을 통해 수행하였으며, 이후 평활화 적용에 대한 영향을 분석하였다. 분석결과, 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량의 상관계수는 0.9994로 나타났으며, 해당 기법 적용에 문제가 없음을 확인하였다. 이후, 평활화 영향 검토를 수행한 결과, 기존 추정 스펙트럼의 신뢰구간에 비해 최대 26% 감소하는 것으로 나타남으로서, 추정되는 첨두주기의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 평활화 적용으로 인하여 4~6초 사이에서 확률밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 최적 평활화를 위해 통계적 기법을 이용하여 유의파고 범위에 따른 적정 평활화 개수를 산정하였으며, 평활화 개수는 유의파고가 작아짐에 따라 불안정한 스펙트럼 형상에 의해 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.251-267
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• 2021

원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r² = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.146-154
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• 2023

본 연구에서는 서해안 해상기상타워 2기에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 해양특성을 구분하는 주요 인자인 첨두주기 T_p와 평균주기 T₀₂와 T_{m-1, 0}를 산정하고 이상자료의 비율, 상관관계 분석 및 최적 확률밀도함수를 추정하였다. 산정된 대표주기 중 첨두주기의 경우, 이상 자료의 비율은 각각의 지점에서 5.73 %, 0.67 %로 나타났으며, T₀₂는 4.35%, 0.01%, T_{m-1, 0}는 2.82%, 0.03%로 나타났다. 한편, T₀₂와 T_p 사이의 관계를 분석한 결과 각 지점별로 0.53, 0.63의 관계로 산정됐으며, T_{m-1, 0}와 T_p의 관계는 각각 1.15, 1.32로 나타났다. T₀₂와 T_{m-1, 0}는 서로 1.18, 1.22의 관계를 보이고 있었다. 산정된 대표주기의 최적 확률밀도함수를 추정한 결과, T_p는 각각의 지점에서 'Lognormal', 'Normal' 분포를 따르고 있었으며, T₀₂는 'Gamma', 'Normal' 분포, T_{m-1, 0}는 각각 'Log-normal', 'Normal' 분포가 우세한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 서해안을 대상으로 수행되는 파랑 분석에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.