본 연구에서는 한국에 대한 기후변화로 인한 미래 풍속의 변화를 예측하고, 건축물 외장재에 대한 풍해 위험도를 정량적으로 평가하였다. 미래의 기후변화로 인한 풍속의 변화를 예측하기 위해서 기상청에서 제공하는 RCP 시나리오와 HadGem3-RA 모델을 사용한 풍속 변화 예측치에 관한 이전 연구의 결과가 활용되었다. 강풍에 대한 위험도는 임의의 풍속에 대한 손상확률인 강풍 취약도 모델과 강풍이 발생할 확률인 강풍 위험 모형의 결과를 합성곱하여 평가 되었다. 강풍 취약도 모델은 몬테카를로 모사(Monte-Carlo simulation)를 사용하여 개발되었으며, 강풍 위험모델은 과거 태풍에 대한 자료와 몬테카를로 모사를 사용한 강풍의 발생확률 분석에 관한 이전 연구의 결과를 기초로 개발되었다. 본 연구에서는 강풍 위험도 연구의 결과를 기초로 미래 풍속의 변화로 인한 건축물의 강풍 위험도 변화를 정량적으로 분석하였다. 연구결과로부터 서울보다 남쪽 지역인 부산에 미래 강풍이 더 발생하는 것으로 파악되었다. 또한, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오 하에서 부산에서의 미래 풍속의 차이가 크지 않기 때문에 강풍 위험도의 변화 역시 크지 않은 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미래 강풍으로 인한 피해를 예측하고 대비하기 위한 방법으로 사 용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서의 강풍 위험도 평가를 국가 차원에 적용하기 위해서는 강풍 위험에 대한 공간적 확장과 더불어 피해 대상물에 대한 강풍 취약도의 추가적인 개발이 필요할 것으로 판단된다.

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.

국내 서해대교, 인천대교와 같은 장대교량은 대부분 빈번하게 태풍에 의해 영향을 받는 해안에 위치하였으며, 교량의 길이가 긴 만큼 풍하중에 의한 영향이 다른 하중에 비해 상대적으로 크기 때문에 내풍 안정성을 확보하기 위해 정확한 설계풍속을 산정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압깊이, 태풍이동속도, 태풍이동방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 태풍의 기후학적 특성들의 확률 분포를 추정하고, 바람장 모형과 중심기압상승 모형을 적용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하였다. 분석결과, 대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 나타냈다. 이와 같은 특징이 나타난 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다 높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로 이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준 100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과 비교한 결과, 태풍시뮬레이션의 결과가 낮게 나타났으며, 이러한 점을 볼 때 도로교 설계기준의 기본 풍속이 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한 연구가 수행 되어야 할 것으로 사료된다.

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 논문에서는 IPCC에서 새롭게 선정한 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 우리나라 62개 지점에 대한 목표기간별 10분 평균풍속의 극대치 분석을 실시하였다. 각 해당지점에서 파악한 미래 기간(2011~2100년) 동안의 극대풍속은 과거 관측기간(1976~2005년)에 비하여 최대 약 18.3%까지 증가하는 지점이 발생하는 반면, 최대 약 16.0%까지 감소하는 지점 역시 발생할 것으로 예측된다. 또한 본 논문에서는 극대치 분석 결과값에 기초하여 건축구조설계기준(KBC)의 기본풍속과 기후변화를 고려하였을 때의 기본풍속을 비교하였다. 이 분석에 의하면 RCP 8.5 시나리오를 고려할 시 일부 남해안과 내륙 지역에 대한 현행 기준의 기본풍속이 상향되어야 할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 수치자료를 이용하여 제주도 지역의 극한풍속지도를 구축하였다. 대상지점은 362개 지점이며, 높이 72m의 수치자료로부터 일최대풍속과 월최대풍속을 추출하여 평가시간을 변환하였다. 극치해석의 확률분포모델은 Gumbel분포를 사용하였고 이로부터 극한풍속을 추정하였다. 수치자료의 신뢰성을 판단하기 위해 높이 10m, 72m의 기상자료와 비교하였다. 본 연구의 결과로 월최대풍속, 일최대풍속의 평가시간 3초와 600초에 대한 제주도 지역의 50년 극한풍속지도를 구축하였다. 이를 통해 향후 건설되어질 풍력발전단지 계획 시 풍력등급과 구조물의 안전성을 동시에 확보할 수 있는 기초적인 자료로 제공될 것이다.

본 연구에서는 풍력발전기 허브의 구조적 안정성을 확보하기 위하여 국가바람지도를 이용한 극한풍속을 추정하였다. 대상지역은 우리나라 풍력발전 주요지역인 15개 지역을 선정하였고 수치기상자료(2005년~2007년)의 시계열 풍속으로부터 일최대풍속과 월최대풍속을 추출하여 평가시간을 환산하였다. 수치기상자료의 신뢰성을 판단하기 위해 풍황측정자료와 비교하였고 극치분포해석의 확률분포모델은 Gumbel분포 및 Weibull분포를 통해 극한풍속을 추정하였다. 본 연구의 결과로부터 극한풍속을 추정함에 있어 월최대풍속자료를 사용하는 것이 적합한 것으로 판단된다.

본 연구에서는 인공광하의 풍동내에서 기류속도와 생육실내의 위치가 플러그묘 개체군의 생장에 미치는 효과를 분석하였다 기류속도가 증가하면 모개체군내에서의 상대습도는 감소하나, 포차는 증가한다. 이에 따라 증산이 활발하게 이루어져 잎에서의 수분포텐셜이 저하되며 묘개체군 위에서 공기역학적 저항이 감소함에 따라 확산계수가 높게 나타난다. 그 결과로서 0.93m.s-1의 기류속도에서 줄기 길이, 줄기직경에 대한 줄기 길이의 비, 초장, 엽수는 유의성이 인정될 만큼 작게 나타났다. 묘개체군의 순광합성속도는 기류속도의 증가와 함께 증가되면서 0.7~0.9 m.s-1에서 높게 나타났다. 생육실내의 위치 즉 기류의 진행방향을 따라 줄기 직경과 지하부 건물 중은 감소하였으나, 줄기 직경에 대한 줄기 길이의 비와 엽면적은 증가하는 것으로 나타났다. 이밖에 플러그묘의 생체중 또는 건물 중에 대한 T/R비는 기류속도의 변화와 무관하게 각각 2.8~3.5, 3.2~3.9로서 비슷하게 나타났으나, 건물율은 지상부에서 8.1~9.4, 지하부에서 10.1~10.9로서 지하부에서 다소 높게 나타났다. 그러므로 기류속도의 크기와 기류의 진행방향에 따라 묘개체군 위에서의 확산계수가 다르게 나타나며 이로 인하여 모개체군의 생장 차이가 나타남을 알 수 있다. 따라서 식물모공장과 같이 인공광을 이용한 반폐쇄 식물생산 시스템에서 품질이 균일한 모를 생산하려면 묘개체군의 미기상에 기초한 적정 환경조건의 확립이 요구된다.

본 연구는 확률에 기초한 한국의 기본 설계풍속 추정을 위한 합리적인 방법을 제시하고 위험도에 기초한 전국의 설계풍속지도를 제안한다. 본 논문에서는 장기기록 지역의 계절풍 연 최대 풍속자료와 단기기록 지역의 계절풍 월 최대 풍속자료의 극치 Type I 분포 모형에 대한 적합성을 검토하였고, 극치 태풍 풍속 분포 추정에서는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 간접적인 해석방법이 적용되었다. 태풍과 계절풍에 대한 기본 설계풍속은 두개 분포의 적(product)으로 된 혼합모형에서 구한다. 본 연구 결과로부터 제안된 모형과 방법은 현재 한국에서 가용한 단기기록 풍속자료를 이용한 위험도에 기초한 기본설계풍속과 기본 설계풍속지도의 개발에 실용적인 도구로 활용 가능하다고 본다.

본 연구에서는 GIS 분석을 이용하여 관측풍속의 균질화 방법에 대해 검토하였다. 건축구조기준(2009)에 의하면 풍속에 영향을 주는 두 인자로는 지표거칠기와 지형에 의한 영향을 들 수 있다. 지표거칠기의 경우 토지피복지도(LCM)를 활용하여 지표면조도를 구분하였으며, 지형에 의한 영향의 경우 수치고도모형(DEM)을 이용해 정량적으로 평가하여 반영하였다. 태풍 KOMPASU(2010) 때 관측된 종관기상이 유사한 인접 AWS 풍속에 균질화 방법을 적용한 후 균질풍속의 유사성을 조사하여 균질화 방법의 적용성을 검토하였다. 지표거칠에에 의한 영향이 지배적인 경우 균질풍속이 유사하게 나타났으며, 지형에 의한 영향이 지배적인 경우 오차 발생 및 표본 수의 한계로 적정성에 대해 판단하지 못하였다. 다만, 이처럼 연간 관측풍속최고에 기초하여 극한 풍속을 추정하는 경우 균질풍속에 대한 검증이 필요하며, 연간 관측풍속최고가 태풍 기상 규모 이상에 의해서 관측된 경우 균질풍속 타당성 검토는 인접 AWS 균질풍속과의 비교 검토를 통해서만 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 태풍에 의한 피해 예측의 경우 풍속에 의한 영향을 묘사하기 위해서는 균질화의 역방향 작업이 필요하다. 태풍 시뮬레이션에 의해 도출된 풍속은 개활지에서의 풍속이므로 여기에 각 지역의 지표면 조도와 지형에 의한 영향을 반영하는 절차가 필요하다. 본 연구의 균질화 방법이 태풍에 의한 피해 예측 방법에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study estimated extreme wind speed by means of national wind map, provided by Korea Institute of Energy Research, to sustain the wind towers’ structural stability that is required for the production of mass wind power. The number of research object regions is three in the East, West and South seas. Meteorological resource data were calculated by dividing the data into the various reference periods. In addition, Gumbel distribution method and Extreme Wind Speed Model (EWM) indicated in IEC 61400-3 were adopted to measure the extreme wind speed. In conclusion, it is discovered that the more suitable Gumbel distribution method is to secure the stability of wind towers.