고창 표준기상관측소(Gochang Standard Weather Observatory, GSWO)에서 3년간(2014-2016년) 관측한 겨울철 강수량 자료를 사용하여 겨울철 관측환경에 따른 강수량 관측 특성을 분석하였다. 이를 위해, 설치환경이 다른 강수량 계 4종인 NS(No Shield), SA(Single Alter), DFIR(Double Fence Intercomparison Reference), PG(Pit Gauge)를 사용하여, DFIR을 기준으로 누적 강수량 차이, 강수 유형별 특성, 풍속 변화에 따른 수집효율을 분석하였다. 강수 유형은 고창 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 기온 관측 자료를 사용하여 강우, 혼합 강수, 강설로 분류하여 분석하였다. 겨울철 누적 강수량은 SA, NS, PG 순으로 DFIR과 유사하게 나타났으며, 통계 분석 결과에서는 SA가 DFIR과 가장 유사한 결과를 보였다. 결과적으로, 겨울철 강수량 관측에서는 SA가 기준 강수량계와 가장 유사하게 관측되었으며, PG는 겨울철 관측에 적합하지 않은 것으로 분석된다.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

한반도 남해안 지역의 여름철 대기 안정도 특성을 분석함으로써, 한반도 특성에 맞는 강수 예측을 위한 대기 안정도 지수의 정량적인 임계값을 도출하고자 하였다. 보성 표준기상관측소에서 관측한 2019년도 여름철 라디오존데 집중관측자료를 분석에 사용하였으며, 총 관측자료는 243개이다. 강수 유무 및 중규모 대기 현상에 대한 대기 안정도를 분석하기 위해서, 대류가용잠재에너지(Convective Available Potential Energy, CAPE)와 폭풍지수(Storm Relative Helicity, SRH)를 비교하였으며 특히 SRH 분석은 고도별로 총 4개의 층으로(0-1, 0-3, 0-6, 0-10 km) 세분화하였다. 강수 유무에 따른 분석은 강수가 없는 경우, 강수발생 전 12시간, 강수 발생 시로 구분하여 수행하였다. 그 결과, 2019년도 보성에서 발생한 여름철 강수 예측에는 CAPE 보다 SRH가 더 적합하며 0-6 km SRH가 약한 토네이도가 발생 가능한 기준과 같은 150 m 2 s−2 이상일 경우 강수가 발생한 것으로 분석 된다. 또한, 장마와 태풍 기간의 대기 안정도를 분석한 결과를 보면, 일반적으로 SRH는 대기 깊이가 두꺼워질수록 값이 커지는데 반해서 0-10 km SRH 평균값 보다 0-6 km 의 SRH 값이 더 크게 나타났다. 따라서, 2019년도 보성에서 발생한 태풍에 의한 강수를 판별하는 데는 0-6 km 의 SRH 값이 더 효과적이라고 할 수 있다.

In this study, the yaw misalignment value of wind turbine was measured using Lidar and it was analyzed the effect of vibration reduction and power performance improvement when applied to turbine. It was confirmed that the vibration of the main bearing and the gear box of the wind turbine was partially reduced. Also it was found that the output performance was improved when the wind speed was over 8m/s. As a result, it was also found that the annual energy production(AEP) was improved when the average annual wind speed of the wind farm was over 6m/s. Converted to AEP, the AEP improved about 1% and 4%, when the annual wind speed was 6m/s and 11m/s respectively, which resulted in an improvement of about 1~4% through the yaw misalignment correction of the wind turbine.

본 실험에서는 조류 제거 및 농축을 위해 Silicon Carbide(SiC) 재질의 침지형 세라믹막을 적용하여 운전 특성을 평가하고자 하였다. SiC 세라믹막은 막표면이 음전하를 띄어 음전하를 띄는 조류 제거에 적용이 가능하고 고유량으로 역세척(Backwashing)을 할 수 있어 고농도의 조류 농축시에도 적용이 가능하다. 역세척 유량과 역세척 시간, 역세척수 수온, 역세척수에 차아염소산나트륨 주입 유무, 여과/역세시 air scrubbing 유량에 따라 역세척 효율을 평가하였으며 Jar test를 통해 선정한 농도로 응집제 주입 유무에 따라 운전 특성을 비교하였다. 또한 동일한 조건에서 세라믹막과 유기막의 운전 특성과 비교하였다. 본 연구는 환경부의 “환경정책기반공공기술개발사업”으로 지원받은 과제입니다.

본 실험에서는 대청호에서 발생한 남조류를 대상으로 SiC(Silicon carbide) 평막의 최적 운전조건을 도출하고자 하였다. 이를 위해 원수 농도에 따른 투과플럭스, 응집제 주입 조건, Air scrubbing 조건, 역세척(Backwashing) 유량 및 시간, 여과 및 역세척 시간, 응집제 종류 및 주입 농도 등에 대해 안정적으로 운전이 가능한 최적 조건을 도출하였다. 특히, 저농도의 응집제 주입에도 음전하를 띄는 조류 입자들과 전기적으로 중화를 일으켜서 생성된 미세 플럭들이 SiC 평막의 막표면에서 투수성을 증가시킨 것으로 사료된다. 이를 통해 도출된 설계인자로 제작한 Pilot Plant를 조류 제거시 적용하고자 한다. 본 연구는 환경부의 “환경정책기반공공기술개발사업”으로 지원받은 과제입니다.

An icing phenomenon of wind turbine blade are caused by wind speed, air temperature, liquid water content, droplet size, and so on. In this study, the analyses were carried out at a liquid water content of 0.20g/㎥, droplet size of 25 um, wind speed of 11.4m/s and air temperatures of -15, -10, -5℃ using NREL 5MW wind turbine. The software uses FENSAP-ICE's CFD Flow Solver, Drop 3D and ICE 3D. The analysis of icing shape and mass with temperatures according to air foil was derived, and the required heat quantity for de-icing was calculated at NACA 64618 airfoil for air temperature of -15℃. Power curves with wind velocities are suggested for economical analysis.