In this study, extreme wind speeds in the Western North Pacific (WNP) were estimated using reanalysis wind fields synthesized with an empirical typhoon vortex model. Reanalysis wind data used is the Fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA5) data, which was deemed to be the most suitable for extreme value analysis in this study. The empirical typhoon vortex model used has the advantage of being able to realistically reproduce the asymmetric winds of a typhoon by using the gale/storm-forced wind radii information in the 4 quadrants of a typhoon. Using a total of 39 years of the synthesized reanalysis wind fields in the WNP, extreme value analysis is applied to the General Pareto Distribution (GPD) model based on the Peak-Over-Threshold (POT) method, which can be used effectively in case of insufficient data. The results showed that the extreme analysis using the synthesized wind data significantly improved the tendency to underestimate the extreme wind speeds compared to using only reanalysis wind data. Considering the difficulty of obtaining long-term observational wind data at sea, the result of the synthesized wind field and extreme value analysis developed in this study can be used as basic data for the design of offshore structures.
공용 중인 교량의 버페팅 응답을 해석적으로 평가하기 위해서는 교량 현장의 난류강도, 난류 스펙트럼, 조도계수, 거스트 계수 등 풍하중에 대한 분석이 우선되어야 하고, 해석 결과는 정적 공기력 계수, 플러터계수, 구조 감쇠비, 공기역학적 감쇠비, 고유 진동수 등 여러 변수에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서 대상으로 한 교량은 32년째 공용 중에 있는 교량으로써 교량 주변의 지형조건은 설계 및 시공 당시에 비해 많은 변화가 발생하였으며 최근 기후 변화로 인한 풍 환경 역시 큰 변화가 있다. 이러한 이유로 대상교량에서 실측한 풍속 데이터를 분석하여 난류강도, 난류길이, 지표조도계수, 풍속 스펙트럼 등 교량 현장의 풍하중을 평가하였다. 교량 주변의 풍환경 평가 결과, 대상 교량은 해상교량임에도 불구하고 지표조도구분 II의 특성을 나타내고 있었다. 또한 실측한 구조물의 가속도, 변위 응답 데이터를 통해 대상교량의 감쇠비, 정적 공기력 계수, 고유진동수를 평가하여 계측기반 버페팅 해석 변수를 산정하였다. 계측데이터 기반의 해석 변수와 케이블강교량설계지침에 제시된 해석 변수를 적용하여 총 4가지 경우에 대한 버페팅 해석을 수행하였으며, 그 결과 10분 평균 풍속 25m/s이하에서 측정된 버페팅 응답과 계측 기반 해석 변수를 적용한 해석 응답이 가장 잘 일치함을 확인하였고, 계측 풍속과 Gumbel 확률분포를 이용하여 추정한 200년 재현기대 풍속인 45m/s에서의 버페팅 응답을 제시하였다.
해양파랑 예측에 있어 단일 수치모델의 불확실성을 보완하기 위하여 앙상블 기법을 적용한 지역 파랑예측시스템을 구축하였다. 기상청 전지구 대기 수치모델의 확률예측시스템에서 생산되는 24개 앙상블 해상풍을 입력자료로 이용, 87시간까지 파랑 예측자료를 생산하였으며, 기상청 계류부이 관측자료와 다양한 통계방법을 적용하여 검증을 수행하였다. 2일예측 이후의 앙상블 예측평균의 평균제곱근오차(RMSE)는 단일모델예측에 비하여 향상된 결과를 보였으며, 특히 3일예측의 경우 단일모델예측 대비 RMSE가 약 15% 정도 향상되었다. 이것은 앙상블 기법이 수치모델의 불확실성을 감소시켜 예측정확도 향상에 크게 기여한 것으로 보인다. ROC(Relative Operating Characteristic) 분석결과, 전체 예측시간에 대하여 ROC 영역이 모두 0.9 이상을 보여 확률예측 성능이 뛰어남을 보였으며, 앙상블 파랑예측 결과가 해상 확률예보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Several validation studies have been made for QuikSCAT(QSCAT) wind data around the world, mainly in the offshore. However, until now, there were no validation studies for QSCAT wind with resolution of 12.5 km ('QSCAT 12.5 km wind') in the vicinity of Korean Peninsula. To validate 'QSCAT 12.5 km wind' and to investigate its characteristics around Korean Peninsula, the wind data from Ieodo Ocean Research Station, KMA buoys, and KORDI Realtime Observation Stations have been compared. Validation results showed that 'QSCAT 12.5 km wind' RMSE of wind direction and speed were $25.85^{\circ}$ and 1.83 m/s, respectively, at Ieodo Station. The mean wind speed correlation coefficient of KMA buoys and KORDI Realtime Observation Station were 0.78 and 0.61, and the mean wind speed RMSE were 2.2 m/s and 3.2 m/s, respectively. This seems to be mainly because of the distance between QSCAT and in-situ observation stations. The RMSE of wind direction were bigger than $40^{\circ}$ at all in-situ observation stations located near the shore, within 20 km from coastlines. Geophysical features where in-situ observation stations are located seem to affect wind validation scores.
모바일하버는 선박의 대형화로 인하여 항만에 접안 및 정박이 불가능하거나 선박의 접안 대기시간이 길어지는 경우 등 항만의 문제점들을 해결하기 위해 제시된 새로운 개념의 시스템이다. 이 새로운 시스템은 해상에 있는 선박에 다가간 후, 모바일하버에 설치된 크레인을 이용하여 선박에 컨테이너를 직접 상, 하역작업을 하도록 고안되었다. 모바일하버용 크레인은 컨테이너를 이송하는 장치로써 그 중요성이 매우 크다. 본 연구에서는 모바일하버용 크레인의 형태들을 제시하고 각 형태에 따른 구조최적설계를 실시하였다. 불안정한 해상으로부터 발생되는 횡동요 및 종동요와 바람에 의한 풍하중을 최적설계의 하중조건으로 하였다. 또 한국선급 및 각각의 규정들을 최적설계의 제한조건으로 하여 규정을 만족하면서 경량화된 크레인 구조를 최적화하였다.
IMO MSC 에서 제안된 E-Navigation 개념은 전자정보통신기술에 기반한 선박과 육상간 해양정보의 수집, 통합, 교환, 표현, 분석 풍을 통해서 항행 안전과 효율을 높이고, 해양환경을 보호하는 항행서비스를 개선하는 것이다. E-Navigation 전략을 개발하고 E-Navigation 환경을 구축하는 과정에서 해상교통환경의 주체가 되는 관제센터와 운항 선박의 정보교환 연동 시뮬레이션은 E-Navigation 환경 구축에서 중요한 의의가 있다. 육상-선박간 연동 시뮬레이션을 통해서 E-Navigation의 다양한 정보 교환의 기술적 가치와 새로운 교통환경의 안전성과 효율성을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 항만 관제 모의를 수행하는 VTS 시뮬레이터와 선박운항을 모의하는 선박운항 시뮬레이터를 통합 운영하여 고급의 교통 정보를 양방향으로 교환하고, 각 선박마다 차별화된 교통 정보를 제공받을 수 있는 방안을 마련하기 위한 E-Navigation 환경을 시뮬레이션하는 시스템을 연구하였다.
본 연구에서는 선박 자동조타시스템의 비선형 요소가 추진 에너지 손실량에 미치는 영향을 정량적으로 평가, 해석하였다. 대양을 자동조타로써 보침 항해중인 선박의 자동조타시스템은 크게 선형 및 비선형요소로 나눌 수있는데, 각 요소들중, 특히 시스템 내부에 인위적으로 또는 불가피하게 설치되어 있는 비선형요소들의 영향은 매우 크다. 본 연구에서는 오토파일럿의 비선형 제어 상수가 전체 시스템의 안정성 또는 추진 에너지 손실의 증감에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 수치계산에 이용한 선박은 소형 어선 1척과 대형 광석운반석 1척이며 평균, 풍속 10m/sec 의 대표적 해상상태의 풍·파랑 외란 조건하에서 추지 에너지 손실의 지표인 성능평가지수를 계산하였다. 그리고 수치계산 결과에 대해서도 논하였다.
In this study, a three-dimensional Navier-Stokes simulation around Wido Island was performed to analyze the wake effect behind an island. A 10 m/s wind speed and pressure boundary conditions were assigned for the inflow and outflow boundary conditions, respectively. Wido Island was modeled using GIS data. A prevailing wind from the north-northwest direction was determined based on QuikSCAT satellite data. A computational domain of $40km{\times}20km{\times}5km$ covering Wido Island was applied for numerical analysis. Sixty points were specified to extract the wind speed data. A wind speed profile inside the atmospheric boundary layer was compared with a wind profile using a simple power law. It turns out that the wake effect decreases the mean wind speed by 5% more or less, which corresponds to a 14% decrease in wind energy. Thus, the installation of a meteorological mast or development of a wind farm behind Wido Island is not highly recommended.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS) 자료와 전산유체역학(CFD) 모델을 이용하여, 해상교량 건설에 따른 하의도 남쪽 지역의 인공적 지형변화가 국지풍에 미치는 영향을 조사하였다. 수치모델의 지표 경계 입력 자료로써 대상영역의 3차원 수치지형은 GIS 자료를 기반으로 구축하였으며, 유입류는 하의도 자동기상관측소(AWS)에서 관측된 바람자료로부터 설정하였다. 수치모의는 인공적 지형변화 전과 후에 대하여 계절별로 수행하였으며, 인근 염전지역의 바람 차단 효과를 중점적으로 분석하였다. 지표풍속은 접속도로 건설 구간에 인접한 남서쪽 지역에서 최대 유입류 대비 약 5~20% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 염전지역 전체에 대한 지표풍속은 평균 유입류 대비 약 2% 미만 감소하는 것으로 평가되었다. 또한, 서풍계열의 바람은 상대적으로 인공적 지형변화의 영향이 크게 나타났다.
본 연구에서는 앙상블 중규모기후모델 weather research and forecasting(WRF)를 이용하여 2045년부터 2054년까지 21세기 중반의 기후변화에 대한 우리나라 미래 풍력자원 지도를 제작하였고 월별, 시간대별 자원변화를 검토하였다. 분석결과, 한반도상에서 강한 몬순 순환으로 인해 뚜렷한 월별 시공간 변동성이 해륙풍에 의한 시간대별 변동성보다 컸다. 풍력자원이 큰 강풍지역은 월마다 지역마다 다르게 나타났다. 즉 겨울철 북서계절풍(여름철 남서계절풍)이 주풍일 때 각각 강원산간과 해상 그리고 남서해안에서 자원이 많을 것으로 전망되었다. 최대풍과 최소풍은 1월, 9월에 각각 나타날 것으로 전망되었고, 시간대별로 내륙과 산간은 일중편차가 컸지만 연안지역은 편차가 작을 것으로 전망되었다. 이는 현재기후에 대한 기존분석결과와는 다소 차이가 있는 것으로, 이 연구에서 생산된 미래 풍력자원 지도는 향후 기후 변화 가능성이 큰 지역의 시공간적 풍황을 감안하여 풍력단지 입지 선정 및 풍력운영을 위한 장기계획 마련에 있어서 유용한 자료가 되리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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