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한국풍공학회지 KCI 등재 Journal of the Wind Engineering Institute of Korea

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권호

제29권 제3호 (2025년 9월) 2

1.
2025.09 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
본 연구는 한국 해상풍력 입지의 태풍 리스크를 정량적으로 평가하고, 독립적으로 산출한 태풍 위험 지수와 관측기반의 해상 극한풍속을 비교 및 검증하는 것을 목적으로 한다. 기상청의 61년간 태풍 자료(경로, 폭풍반경, 중심기압)를 활용해 변수 중요도 정규 화 및 가중치를 적용하였으며, GIS 공간분석을 통해 격자별 태풍 위험 지수(TRS: Typhoon Risk Score)를 산출하였다. 이를 기반으로 허가된 99개 해상풍력 프로젝트 입지의 TRS를 평가한 결과, 14개 지역(14.1%)이 고위험(TRS > 0.7)으로 분류되었다. 기상청에서 운 영 중인 전국의 9개 해양부이 장기 관측자료를 활용하여 극한풍속을 산출하여 TRS와의 상관도를 분석하였다. ERA5 재해석자료로 장 기 보정된 극한풍속은 TRS와 0.7 이상의 높은 상관성을 보였다. 이는 본 연구에서 61개 태풍 정보로 산출한 TRS가 유의미한 분석결 과를 나타내며, 국내 해상풍력 사업자들의 프로젝트 입지 선정에 좋은 참고자료가 될 수 있음을 시사한다.
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2.
2025.09 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
강풍에 대한 피해가 증가하면서 시설물의 취약도를 예측하여 대응하는 것이 필요하다. 이때, 풍속의 변동성을 고려하여 확률 론적 예측이 필요하여 물리 기반 인공신경망(PINN) 기반의 기초적인 확률론적 예측 모델을 개발하였다. 입력변수를 마르코프체인 몬 테카를로 시뮬레이션을 통해 랜덤 샘플링하여 이를 PINN 모델로 입력하고, 물리식 기반의 손실함수를 통해 신호등을 대상으로 취약 도를 예측하였다. 모델을 통해 예측한 결과 신호등에서 파손이 발생할 수 있는 신호 접합부와 지면 접합부에 대해 확률적으로 취약도 를 산출할 수 있었고, 이를 기반으로 신호 접합부가 더 취약함을 확인할 수 있었다. 기초 모델로 물리식 만을 기반으로 예측하여 얻은 결과로 추후 실측 데이터를 통해 학습과 검증을 거쳐야하나 충분히 강풍에 의한 시설물 취약도를 예측할 수 있으며 이러한 예측에 확 률론적 모델이 유용함을 확인하었다.
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