국내 신재생에너지의 보급은 정부 보조금 지원을 통해 국내 지역별로 다양한 형태, 발전 용량으로 보급되고 있다. 그 중에서도 태양광 발전의 주택보급과 산간지역의 풍력발전 보급은 발전 규모와 설비가 대형화 되어 가고 있다. 본 논문에서는 이러한 발전 시스템 지원을 위한 지역 기후 현황 분석과 발전 시스템과의 연계를 통해 특성을 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
센서 네트워크는 다양한 응용분야에 적용될 수 있다. 환경 센서와 무선 네트워크를 이용하여 환경정보를 수집하고 생태계를 감시하는 시스템은 대표적인 센서 네트워크 응용 시스템이다. 그러나 센서 노드의 제한된 배터리 용량은 네트워크와 시스템의 수명을 결정하는 핵심 요소이며, 수집되는 정보의 품질에도 영향을 미친다. 우리는 캠퍼스에 구축된 환경정보 시스템의 실험을 통해 환경 센서 노드의 수명에 영향을 미치는 요소를 식별하고 향후 센서 네트워크 응용 시스템 구축에 유용한 몇 가지 제안을 제시하고자 한다.
This paper presents the method to quantitatively evaluate the uncertainty of the semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model for Himawari-8/AHI. The uncertainty of BRDF modeling was affected by various issues such as assumption of model and number of observations, thus, it is difficult that evaluating the performance of BRDF modeling using simple uncertainty equations. Therefore, in this paper, Monte-Carlo method, which is most dependable method to analyze dynamic complex systems through iterative simulation, was used. The 1,000 input datasets for analyzing the uncertainty of BRDF modeling were generated using the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM) simulation with MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product. Then, we randomly selected data according to the number of observations from 4 to 35 in the input dataset and performed BRDF modeling using them. Finally, the uncertainty was calculated by comparing reproduced surface reflectance through the BRDF model and simulated surface reflectance using 6S RTM and expressed as bias and root-mean-square-error (RMSE). The bias was negative for all observations and channels, but was very small within 0.01. RMSE showed a tendency to decrease as the number of observations increased, and showed a stable value within 0.05 in all channels. In addition, our results show that when the viewing zenith angle is 40° or more, the RMSE tends to increase slightly. This information can be utilized in the uncertainty analysis of subsequently retrieved geophysical variables.
This study was analysed influence of urban higher temperature in Busan about time series analysis of AWS data. The results are as follows. (1) The temperature of Busan show min $13.2^{\circ}C$ ~max $15.8^{\circ}C$ by 50 years, it is on the rise. (2) The seasonal adjustment series, summer appeared min $17.5^{\circ}C$ ~max $28.9^{\circ}C$ with primitive series similarly. The winter was min $-11.4^{\circ}C$ ~max $17.9^{\circ}C$, the minimum temperature was more lowly than primitive series and maximum temperature was more higher than primitive series. The results, seasonal adjustment series is guessed with influence difference urban structural element beside seasonal factor. (3) Regional analytical result, January appeared with range of min 28% ~max 196% of the seasonal factor and August appeared min 90% ~ max 106%. One of the case which is of 100% or more of the seasonal factor January 12nd~17th, August appears at the 15~17th.
이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.
Small hydropower resources for five major river systems have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for small hydropower(SHP) plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam were analyzed. The predicted results from the developed models in this study showed that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong darn. It was found that the models developed in this study can be used to predict the available potential and technical potential of SHP sites effectively. Based on the models developed in this study, the hydrologic performance for small hydropower sites located in river systems have been analyzed. The results show that the hydrologic performance characteristics of SHP sites have some difference between the river systems. Especially, the specific design flowrate and specific output of SHP sites located on North Han river and Nakdong river systems have large difference compared with other river systems.
Estimating the reference evapotranspiration is an important factor to consider in irrigation system design and agricultural water use. However, there is a limitation in using the FAO Penman-Monteith (FAO P-M) equation, which requires various meteorological data. The purpose of this study is to compare three reference evapotranspiration (ETo) equations in the case of meteorological data missing for 11 study weather stations. Firstly, the FAO P-M equation is used for reference potential evapotranspiration estimation with the actual solar radiation data $R_n$ and the actual vapor pressure $e_a$. Then, in the case of $R_n$, and $e_a$ are missed, the reference evapotranspirations applying FAO P-M, Priestley-Taylor (P-T), Hargreaves (HG) equation were calculated using other meteorological factors. Secondly, MAE, RMSE, $R^2$ were calculated to compare ETo relationship from the ETo equations. From the results, ETo with Hargreaves equation in coastal areas and the Priestley-Taylor equation in the inland areas showed relatively high correlation with FAO P-M when $e_a$ data is missed. In the case of $R_n$ data is missed or two weather data, $e_a$, and $R_n$ data are all missed, $R^2$ value in Priestley-Taylor equation was highest in coastal areas, and $R^2$ values in Hargreaves equation were the high values for 7 inland areas. The results of sensitivity analysis showed that net radiation was the most sensitive for P-T and HG equation, and for FAO P-M, the most sensitive factor was net radiation and relative humidity, air temperature and wind speed were follows. Therefore, in considering of the accessibility to the coast, the types of the missing wether data, and the correlation and the magnitude of error, the reference evapotranspiration equations would be selected in sense of different conditions.
위성 열 설계의 시작은 운용궤도의 열 환경 분석을 통한 최악의 운용 환경을 예측하는 것이다. 위성은 주어진 임무에 맞는 다양한 형태의 운용궤도를 가지기 때문에 노출되는 열 환경 또한 다르다. 따라서, 위성의 궤도조건을 고려한 외부 열 환경 분석이 필수이며, 이를 통해 선정된 위성의 최악의 조건에 대해 열적 안정성을 보장하는 설계를 수행하게 된다. 궤도 열 환경 분석을 위해서는 궤도역학은 물론 우주 열 환경과 위성체 사이의 열 교환 관계에 대한 이해가 필요하다. 이에 본 논문에서는 지구궤도 내 우주 열 환경에 관한 기초자료를 제공하고, 위성체에 유입되는 우주 열 유입량을 계산하는 열 관계식을 서술함으로써 궤도 열 환경 분석의 이해를 돕고자 하였다. 또한, 가상의 위성 예제를 통해 임무기간 중 궤도 열 환경을 분석하는 전반적인 과정을 보였다.
다물체 동역학 기법을 이용하여 가변속 제어모멘트자이로와 인공위성의 상호작용하는 모델을 개발한 연구결과를 소개한다. 이 상호작용 모델을 이용하여, VCMG 모터의 사양 설계와 위성 구조물의 강도설계에 활용할 수 있는 데이터를 얻었다. 그리고 태양 전지판과 같은 유연 모듈의 상호작용 효과도 포함하였다. 위성의 기동에 의하여 유연 모드가 야기되고, 이 모드의 진동에 의하여 위성 자세에 변동이 가해진다. 모델리카 언어로 시뮬레이션 프로그램을 개발하고, 제시한 모델의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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