대기 경계층은 특히 마찰로 인한 난류 운동 에너지 소산이 점성 하위층(VS)을 지배하는 표면 근처에서 대기의 자유 전단과 표면 마찰 사이의 복잡한 상호 작용에 의해 결정된다. 또한 로그 프로파일이 공존하며 마찰에 의해 난류가 재생되기도 한다. 현재 일 반적으로 공학적 목적으로 대기 경계층 내의 평균 풍속 프로파일은 표면 근처의 일정한 풍속을 가정하여 지수 법칙 또는 로그 법칙을 사용하여 모델링되는 경우가 많다. 그러나 증발, 복사 등의 열역학적 과정 외에 지표 부근 대기의 움직임에 의해 크게 영향을 받는 현 상을 분석하기 위해서는 지표 부근 풍속 프로파일에 대한 정의가 요구된다. 이에 본 연구에서는 난류 경계층에 대한 이전 연구의 이론 및 실험 결과를 활용하여 표면 거칠기를 고려한 VS 및 완충층 내의 풍속 프로파일을 제안하였다.

해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많 지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM (Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상 청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가 하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상 풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 Monopile 방식 풍력발전기 강구조물의 부식을 방지하기 위하여 S355 steel의 표면 거칠기에 따른 용사 코팅 상태에 관한 연구를 수행했다. 일차적으로는 시편별 서로 다른 표면거칠기를 부여하기 위해 밀링머신에 페이스 커터를 결합하여 시편별로 다른 조건의 Ra값 기준 표면거칠기를 부여했다. 실험 조건으로는 시편 가공 시 4가지의 회전속도(60, 400, 1200, 2000 rpm), feed rate 150(mm/min) 조건을 선정했다. 2차로는 와이어 용융 방식의 아크 용사 코팅을 실시했다. 코팅 조건으로는 분사 거리 200mm, 전압 24V, 전류 120A, 분사 압력 5bar, 와이어 삽입 속도 30g/mm, 와이어 직경 2mm이다. 용사 코팅 후 FE-SEM으로 표면을 관찰한 결과 모든 시편의 S355 면과 코팅층(아연-알루미늄) 사이에 유격이 발생하지 않고 성공적으로 안착이 되었음을 확인할 수 있었다.

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용 되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051 개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s−1와 1.28 m s−1, 편차는 0.44 m s−1와 0.65 m s−1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 –8.03 o와 –6.97 o의 음의 편차와 32.46 o와 36.06 o 의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작 용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

급경사 복잡지형 산체인 울릉도는 국지기상 특성이 매우 강하기 때문에 풍력자원평가에 사용되는 지상관측자료를 선택할 때 먼저 그 유효성을 평가하여야 한다. 본 논문에서는 종관기상자료인 재해석자료 또는 중규모 수치기상예측 자료와 지상관측자료의 상 관성 분석을 통하여 지상관측자료의 국지기상 대표성을 평가하였다. 또한 지형에 의한 유동장 변형을 정확하게 고려하기 위하여 전산 유동해석을 할 경우에, 종관기상자료를 축소화한 예측결과가 얼마나 지상관측자료와 일치하는지도 평가하였다. 이때 지형복잡지수를 이용하여 지형이 복잡해질수록 국소배치의 예측오차도 증가함을 확인하였다. 울릉도의 지상관측자료는 현포리의 고공 기상탑 측정자 료를 제외하고는 모두 국지기상 특성이 강하게 나타났으며, 전산유동해석으로 지형효과를 반영하더라도 풍계효과는 반영하지 못함에 따라 지상관측자료에 의존한 풍력자원평가에 불확도가 상당히 클 것으로 판단된다. 따라서 풍력발전 후보지에서 반드시 고공 기상탑 을 설치하고 IEC 61400-12를 준용한 측정을 수행하여야 할 것으로 사료된다.

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속 자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 1.59 m s−1의 평균 제곱근오차와 −0.35 m s−1의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속 자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

최근 강풍으로 인한 시설물 피해가 증가함에 따라 구조물 설계 시 설계풍속을 반영하고 있으며, 설계풍속 산정 시 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속 년도별 풍속 자료를 활용한다. 하지만 기상청에서 제공하고 있는 연최대풍속은 지형이나 지표면조도에 의해 할증되거나 감소된 관측풍속 중 최댓값을 제공하고 있어 실제 기본풍속 조건에서의 연최대풍속과는 상이하기 때문에 기상청에서 제공하는 연최대풍속을 활용하여 통계적 빈도분석을 수행할 경우 풍속이 과소 또는 과대평가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 40 년치 이상의 관측자료가 있는 전국 60개 지점의 기상관측소의 일최대풍속을 지형 및 지표면 조도에 따라 기본풍속 조건으로 보정하고 보정된 일최대풍속 중 연최대풍속을 선별하여 빈도분석을 통해 재현기간 풍속을 산정하였으며, 보정하기 전의 일최대풍속을 이용하여 연최대풍속을 선별한뒤 선별된 연최대풍속을 보정하여 산정된 재현기간풍속과 비교·분석하였다. 분석 결과 100년 재현기간 풍속 기준으로 최대 4.2m/s 차이를 보였으며, 평균적으로 약 0.33m/s의 차이를 보였다.

본 연구는 지표항력모수화법과 공간해상도 설정에 대한 WRF 중규모모델내 지표풍속모의 성능을 평가하였다. 지표풍속 보정효과는 지형이 복잡한 한반도를 대상으로 연구하였다. 두 가지 새로운 지표항력모수화법과 수평 및 연직해상도를 가지고 총 5가지 실험(CTRL, Exp_JD, Exp_MO, Exp_h2, 그리고 Exp_l38)을 수행하였다. 1995년 한 해 동안 10m와 1000hPa에서 모의된 풍속을 검증 하였다. 실험결과, 지표풍속모의에 대한 최고성능은 WRF 모델내 아격자규모의 지표항력모수화법을 적용하고 연직층을 38개로 설계 한 실험 Exp_l38에서 나타났다. 10m 고도(1000hPa)에서 풍속 Bias와 RMSE가 각각 0.18(-2.65), 0.83(2.73)m/s였다. 이 연구에서 제안 한 MO의 지표항력모수화법과 연직층의 상세화가 풍속모의 설계는 WRF 모델을 활용하여 보다 정확한 바람정보를 생산하고 활용하는데 있어서 도움이 될 것이다.

큰 에디 모의과정을 포함한 WRF 모델 (WRF-LES)을 이용하여 수치모델의 수평공간 규모에 따른 대기경계층 모수화 실험과 LES 모의 결과를 지표층 근처의 풍속 예측에 대하여 비교하였다. 수치실험은 복잡한 산악지형과 해안지역을 포함하는 강원도 지역에서 수평해상도 1 km와 333 m 실험을 수행하였다. 수평해상도 1 km 실험은 대기경계층 모수화 방안을 채택하였으며, 333 m 실험에서는 LES를 이용하였다. 복잡한 산악지역에서의 풍속 예측의 정확성은 수평해상도 1 km 실험 보다 333 m 실험에서 향상되었으며 해안지역에서는 1 km 실험에서 관측과 더 일치하였다. 지표층 근처의 큰 난류를 직접 계산하는 LES 실험은 산악지역의 풍속예측 개선에 기여하였다.

본 연구에서는 지리공간분석을 이용한 지표풍 균질화 방법의 적용성을 검토한다. 토지피복지도 항목별 지표면조도길이를 대응시키고 지리공간분석을 통하여 지표면조도를 평가하였으며, 자연로그 풍속고도분포식의 상사성을 이용하여 기준 지표면조도에서의 풍속을 추정하였다. ASCE-7 코드를 통하여 지형에 의한 풍속할증을 추정하였으며 지형계수 산정식에 필요한 매개변수는 DEM의 지리공간분석을 통하여 얻을 수 있었다. 태풍 KOMPASU(2010) 때 관측된 군집 AWS 풍속에 균질화 방법을 적용한 후 군집 AWS 균질풍속의 유사성을 조사하여 균질화 방법의 적용성을 검토하였다. 3곳 대상지역 검토 사례에서 지표면조도가 지배적인 관측 지표풍의 경우 8% 표준오차 이내로 균질풍속을 추정할 수 있었다. 본 연구의 균질화 기법은 태풍 시뮬레이션에 의한 지표풍 풍속 추정 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 국내외의 구조물 설계 기준에서 제시하는 지표조도에 따른 풍속의 보정 계수 산정 절차와 기준을 국내 지역에 적용하여 차이와 원인을 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 건축구조설계기준(KBC2009), 호주/뉴질랜드설계기준(AS/NZS 1170.2:2002), 유럽기준 (EUROCODE), 일본도로교기준을 비교하였으며, 분석 대상지역은 효과적인 비교를 위해 복합적인 조도가 존재하는 도시지역, 해안가에 위치한 대도시지역, 부드러운 조도가 주로 분포하는 섬지역으로서 수원, 부산, 울릉도로 선정하였다. 본 연구에서 각국의 설계기준에 따라 산정한 고도분포계수는 대체적으로 EUROCODE에 Procedure2에 해당하는 값들이 높게 나타났으며, KBC 2009의 경우 타 설계기준에 비해 수원 동쪽, 북쪽을 제외하고 작은 값이 나타났다. 이러한 고도분포계수값의 차이는 복합적인 지표조도에 대한 보정 방법과 분석대상풍상영역의 범위에 기인한 것으로 사료된다.

축사는 비닐하우스 다음으로 자연재해에 취약한 농촌시설물이다. 축사의 경우 측벽 없이 지붕만 있는 형태가 가장 많이 사용되고 있는데, 태풍이 불면 지붕 전제가 날아가 많은 피해가 발생하는 실정이다. 그래서 농가에서는 태풍피해예방을 위한 측벽에 윈치 커튼설치하여 피해를 예방하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 측벽 개방에 따른 축사지붕에 위치별 풍압 계수 분포특성에 대해서 알아보고자 한다. 측벽유무에 관계없이 축사지붕면의 피크외압계수분포에서 풍향각 0˚로 불어오는 방향에 대해서 불리하게 작용하고 있는 것을 알 수 있다. 그러나 측벽의 유무에 따라 피크외압계수가 풍향각과 처마의 길이에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다.

일반적인 대기경계층과 달리 태풍에 의한 바람장은 태풍 자체의 기상학적 요인에 의해 결정되며, 특히 기상학 및 지리 공간적 인자에 큰 영향을 받는 태풍에 의한 지표풍은 아직도 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 한반도 근역 태풍의 지표풍 추정을 위한 미국의 SPH(Standard Project Hurricane) 모형 적용을 다루었다. SPH 모형은 강풍의 이동속도 및 방향, 최대풍속반경, 중심기압깊이의 입력값을 필요로 한다. 기상청 발표 태풍 정보를 통하여 태풍의 이동속도 및 방향을 추정하였다. 적용 사례로서 태풍 나리 시기에 지표면에서 관측된 풍속 자료의 분포를 통하여 최대 풍속반경을 추정하였다. 또한 해면기압 자료의 패턴 분석을 통하여 중심기압깊이를 추정하였다. SPH 모형에 의해 추정된 지표풍의 풍속과 풍향을 태풍 나리의 실측 결과와 비교하는데, 태풍의 강도가 유지되는 경우에 한하여 다소의 오차를 보이는 수준에서 적용이 가능함을 확인하였다.

이 연구에서는 2006년 9월 17일의 태풍 산산과 2006년 12월 16일의 시베리아 고기압 확장에 의한 강풍 사례에 대하여 MM5와 WRF 중규모 수치 모형을 이용한 실험을 통해 강한 해상풍을 모의하기 위한 모형의 최적화가 조사되었다. 모형의 최적화는 모형의 최하층 고도, 물리 모수화, 모형 해상도에 대해 조사되었으며, 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 두 사례 모두 최하층 연직 고도를 해상풍 관측 고도인 10m가지 선형적으로 내리는 것보다 대기 하층의 안정도와 해수면 거칠기를 고려하여 로가리듬의 함수로 변환하는 것이 더 정확한 모의를 하였다. 2) 강한 해상풍 모의를 위한 최적의 모수화 방안을 찾기 위해, 여러 물리 모수화 방안을 조합하여 모형에 적용하였다. 3) 3-km의 고분해능의 모형 결과가 9-km 분해능의 모형 결과에 비해 강풍 지역과 저기압의 강도와 같은 저기압의 중규모 구조를 잘 나타내었다.

복잡한 산악지형과 숲이 있는 나로 우주센터의 미규모 바람장을 MUKLIMO를 사용하여 모의하였다. 지형과 나무가 있을 때 모델의 민감도를 실험하기 위하여 각종 초기조건하에 수치모의를 수행하였다. 실험결과 나무는 평지 위에 서는 큰 영향을 미치나 언덕지형에서는 큰 영향을 미치지 못함을 알았다. 이러한 실험결과를 이용하여 나로 우주센터의 10m 상공에서의 미규모 바람장과 또, 발사장의 건설전후의 바람장도 모의하였다. 본 연구결과 MUKLIMO는 복접한 지형에서도 바람장의 수치모의가 가능하며 매우 유용함을 알았고 우주센터에서의 바람의 특성이 규명되었다.