본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 들어 동해안에서 너울성 파도에 의한 손실이 빈번히 발생하고 있다. 너울성 파도는 다양한 요인들이 결합되어 발생하기 때문에 예측이 어렵다. 본 연구에서는 머신러닝 기술에 기초하여 동해안에서 너울성 파도의 발생을 예측하는 모델을 제안하였다. 모델 개발을 위해 포항 신항의 하역중단 데이터 및 신항 부근의 기압, 풍속, 풍향, 수온 등의 기상자료를 수집하였다. 수집한 데이터로부터 너울발생에 중요한 영향을 미치는 변수들을 선별하였으며, 모델 개발을 위해 다양한 머신러닝 예측 알고리즘들을 테스트 하였다. 그 결과 조위, 수온, 기압이 너울 발생 예측을 위한 주요 변수로 확인이 되었고, Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며. 모델의 예측 정확도는 88.6%이다.
Internal air temperature of greenhouse is an important variable that can be influenced by the complex interaction between outside weather and greenhouse inside climate. This paper focuses on a data-based model approach to predict internal air temperature of the greenhouse. External air temperature, solar radiation, wind speed and wind direction were measured next to an experimental greenhouse supported by the Electronics and Telecommunications Research Institute and used as input variables for the model. Internal air temperature was measured at the center of three sections of the greenhouse and used as an output variable. The proposed model consisted of a transfer function including the four input variables and tested the prediction accuracy according to the sampling interval of the input variables, the orders of model polynomials and the time delay variable. As a result, a second-order model was suitable to predict the internal air temperature having the predictable time of 20-30 minutes and average errors of less than ${\pm}1K$. Afterwards mechanistic interpretation was conducted based on the energy balance equation, and it was found that the resulting model was considered physically acceptable and satisfied the physical reality of the heat transfer phenomena in a greenhouse. The proposed data-based model approach is applicable to any input variables and is expected to be useful for predicting complex greenhouse microclimate involving environmental control systems.
Natural ventilation technique could be the substitute for or the complement to the local exhaust ventilation system in the sense of protecting work environment. Moreover, it has many strong points ; almost no mechanical parts, no energy use and no noise. If applied appropriately, it could have the very high ventilation rate and save a lot of energy expense. But, it depends on the outdoor environment, especially temperature and wind speed/direction. Predicting the capacity of natural ventilation is not an easy job because it comes from both buoyancy and wind effect. Another problem is too much flow through the ventilator especially in winter time due to too much difference between indoor and outdoor temperature. Thus some ventilators in industries are sealed by door or plastic sheet, resulting in bad work environment. Various types of dampers are used to control the flow rate through ventilators. The capabilities of flow control by damper has not been estimated. In addition, it was not tested whether the damper could obstruct the flow through ventilator when fully opened. To answer these questions, 4 types of dampers were tested by using computational fluid dynamics. 10 different configurations includes no damper, full open and half open. Flow rates were estimated and airflow fields were analysed to clarify the before-mentioned questions. The dual type damper was the best choice for controling the capability of ventilator. In addition, the upward grill type damper was the best for not obstructing the air flow when fully opened.
사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
본 연구는 복합화력발전소 내 배연탈질 설비에서 원료 및 중간재로 많이 사용되는 암모니아의 연속 누출에 대한 유해 위험 거리 예측 및 정량적 평가를 위한 피해영향 모델링이다. 피해 예측은 사고 영향 평가와 확산모델을 기반으로 암모니아 저장탱크 누출사고의 최적 시나리오를 모델링 하기 위해 변수들의 조업조건을 표준조건으로 하였다. 대상지역인 한국서부발전 태안발전본부의 복합화력발전소는 온도, 습도, 풍속, 대기 안정도, 풍향 등의 계절적 요인에 따른 기상 조건과 지형적 조건을 설정하기에 최적의 조건이며, 시나리오에 따른 모델링 결과가 누출 사고에 대한 특성을 분석하기에 가장 적합하였다. 암모니아 가스는 Gaussian 확산모델을 기반으로 하여 확산에 따른 LOC 별 농도치를 도출하였다. 본 연구를 통한 ALOHA 모델링 결과는 대기 조건의 경우 온도가 높고 안정도가 표준수치 범위이며, 풍속이 낮을수록 암모니아 확산에 의한 인체 피해 영향 정도가 높아지는 것으로 분석되었다.
최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.
본 연구는 디지털예보(현 동네예보) 자료를 활용하여 우리나라의 산불위험예보의 정확도 향상은 물론 기상에 의한 산불위험지수를 산출하여 한반도의 산불위험예보 체계를 구축하는데 있다. 한반도 지역의 산불발생위험을 나타내는 기상지수(daily weather index, DWI)를 산출하기 위해 기상청의 5km 격자간격의 디지털예보자료를 이용하였다. DWI 분석을 위해 온도, 습도, 풍속 UV, 1시간 강우량, 12시간 강우량을 대상으로 한반도 전역에 대한 기상요소별 기후분포도를 제작하였다. 한반도의 기상에 의한 일일 DWI 산출을 위해 대형산불이 자주 발생하는 강원도 지역의 산불발생확률식 $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$을 적용하였다. 기상예보자료의 예측정확도 검증을 위해 RDAPS, 디지털예보, 실황자료 모두 2005년 12월 12일 15시 자료를 대상으로 비교 분석한 결과 76개 기상관측소에서 관측한 실황자료에 대응하는 기상요소별 디지털예보의 예측값이 RDAPS 추출 자료보다 향상된 예측결과를 보였다. 산불위험예보 정확도 검증을 위해 사용한 실황자료와 디지털예보자료의 평균오차는 평균 기온 $0.2^{\circ}C$, 실효습도 2.4%, 평균풍속 2.2m/s로 나타나 큰 변이는 없었지만, 평균풍속에서 실측값과 예측값간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 디지털예보자료를 활용할 경우 RDAPS 자료보다 산불위험예보의 정확도가 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었으며, 산불위험예보의 정확도 검증을 위해 실황자료와 디지털예보자료를 적용하여 예측된 전국 233개 시 군 구의 평균 산불위험지수를 각각 추출하여 비교한 결과 $R^2$=0.854의 높은 정확도를 보였다. 산불위험도가 가장 높은 15시의 실제 76개소에서 관측한 기상자료를 적용하여 전국의 산불위험지수를 예측한 값은 70.5로 디지털예보자료를 적용하여 예측한 위험지수(70.0)와 0.5의 오차를 보여 예측력이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 디지털예보를 적용할 경우 실황자료와의 예측력이 검증된 만큼 향후 기상에 의한 한반도의 산불발생위험지수를 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
경상북도 구룡포 해역에서 하계 냉수 발생 특성과 어류 폐사를 유발하는 냉수대 강도를 파악하고자 2007년 8~11월 멍게양식장에 수온로거를 설치하여 수층별 수온을 측정하였으며, 2015년과 2016년은 국립수산과학원 실시간어장정보시스템의 표층수온 자료를 이용하였다. 동해 남부해역의 냉수대 발생 원리와 부합하게 남~남서풍이 강하게 불 때 용승으로 표층수온이 급격히 하강하였으며(2007년 8월 하순, 9월 20~22일, 2015년 7월 13~15일), 반대로 북~북동풍이 우세할 때 저층수온이 급상승하는(2007년 9월 5~7일, 9월 16~18일) 것으로 나타났다. 그 외에도 7~8월 구룡포 해역에 나타나는 약한 강도의 표층수온의 하강과 상승은 바람 방향과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 구룡포 해역에서 최대풍속이 5 m/s 이상인 남~남서풍이 최소 이틀 이상 유지되면 표층수온이 약 $10^{\circ}C$ 이하로 하강하는 강한 냉수대가 발생하고 이로 인해 어류 폐사가 발생하는 것으로 파악되었다. 이를 바탕으로 포항기상대의 최대풍속과 최대풍속 풍향을 이용하여 냉수발생지수(Cold Water Index)를 정의하고 계산한 결과, $CWI_{2d}$(CWI 2일 평균)가 100 이상일 때 어류 폐사가 주로 발생하였으며, $CWI_{4d}$(CWI 4일 평균)는 7~8월 구룡포 표층수온과 높은 음의 상관성을 나타내었다($R^2=0.5$). 2007년 10월 30 m 수층의 수온 일변화($7{\sim}23^{\circ}C$)는 조석변화와 일치하는 주기와 스펙트럼을 보였으며, 이는 북한한류수 영향인 것으로 파악된다. 이와 같이 조석과 북한한류수로 인한 일변화가 어류 가 두리가 설치된 수심에도 영향을 미친다면 어업 피해로 이어질 수 있으므로 정밀한 조사가 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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