풍력자원지도를 이용한 포항지역 바람권역 분류

김현구,김진영,강용혁 한국풍공학회 2018 한국풍공학회지 Vol.22 No.3

한반도 풍력자원지도의 시계열 풍속벡터의 유사성을 유클리디안 거리로 정의하여 군집분석에 의해 바람권역을 분류하는 방법을 포항지역에 적용하였다. 풍력자원지도는 포항지역 기상탑 측정자료와의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 이때 풍력자원지도와 기상탑 측정자료의 시간범위가 서로 상이하여, 재해석자료와의 측정-상관-예측을 이용하여 동기간으로 변환한 후 비교검증 하였다. 포항지역에 대한 바람권역 분류 결과, 계절별로 바람권역의 변화가 매우 큰 것으로 나타났으며, 이로부터 우리나라의 바람권역은계절특성을 고려해야 함을 확인하였다. 풍력자원지도의 공간해상도에 따른 바람권역 분류에서는 상대적으로 지형고도가 낮지만 바람의 특성에 민감한 지형이 존재하며, 이러한 지형요소의 수치해석이 정확하게 반영되어야 바람권역 분류의 실질적인 설명력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구축된 국지적 바람권역 분류방법은 풍력발전소 설계, 대기환경영향평가, 풍환경평가 등에유용하게 활용될 것으로 기대된다. A method of classifying wind zones by cluster analysis was applied to Pohang region by defining the similarity of wind vector as an Euclidean distance using Korea wind resource map. The accuracy of wind resource map was validated by comparing with the meteorological tower measurements in Pohang region which were extrapolated to the same period of the wind resource map using a Measure-Correlate-Predict method. For four season, the classified result showed obviously different wind zones, and this implies that the seasonal characteristics should be taken into account for a wind zone classification in Korea. It was found that there exists a relatively low elevation but sensitive terrain feature which divides wind zones, and this imples that high resolution wind map is necessary for local wind zone classification. It is anticipated that the wind zone classification established in the paper will be used for wind farm design, atmospheric environmental impact assessment, wind environment assessment in a local region.

국가바람지도 데이터베이스화 및 가시화 프로그램

김현구(Kim Hyun-Goo),장문석(Jang Moon-Seok),강용혁(Yong-Heack Kang),김광득(Kwang-Deuk Kim) 한국태양에너지학회 2010 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11

한반도 국가바람지도(김현구, 2009)는 한국에너지기술연구원에서 지식경제부의 부처임무사업으로 구축되었으며 현재 웹서비스(http://www.kier-wind.org)를 통하여 정보를 제공하고 있다. 국가바람지도는 수치기상예측(NWP; Numerical Weather Prediction) 모델을 이용하여 영토, 영해에 대해 1km×1km의 고해상도로 작성한 뒤(이순환 등, 2009) 풍력자원 정보로 재가공되었다. 한반도 국가바람지도는 5년의 장기간에 대한 시계열 수치기상예측에 의하여 구축되었기 때문에 데이터베이스(DB; database)의 효율적 관리가 필연적으로 요구된다. MM5 또는 WRF 모델의 고유 출력포맷의 자료구조는 풍력자원분석에 필요한 기상요소 외에도 대기과학자에게 필요한 수많은 기상인자를 종합적으로 포함하고 있다. 따라서 2차원 층(layer) 또는 3차원 공간분포 분석 및 계산격자인 셀(cell)에서의 1차원시계열 분석 등 다양한 자료축출에는 비효율적인 자료구조가 된다. 이러한 자료구조의 불편을 해소하기 위해서는 기상요소별로 독립적이고 빈번한 시계열 자료 추출에 효율성을 가지며 어떤 프로그래밍 언어를 사용하든지 직관적으로 쉽게 사용할 수 있는 바람지도 데이터베이스의 재구성이 요구된다. 이에 대용량 수치자료의 처리 측면에서 장점을 가지는 과학기술 프로그래밍 언어인 IDL을 기반으로 국가바람지도의 자료구조를 효율화하여 데이터베이스화 하였으며 IDL에 내재된 그래픽 기능을 활용하여 가시화를 구현함으로써 연구개발자의 입장에서 국가바람지도의 활용성 및 효율성을 향상시키고자 하였다.

국가바람지도 데이터베이스화 및 가시화를 위한 IDL 활용

김현구(Kim, Hyun-Goo),이순환(Lee, Soon-Hwan),이상우(Lee, Sang-Woo),이종혁(Lee, Jong-Hyuk) 한국신재생에너지학회 2010 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.06

한반도 국가바람지도(김현구, 2009)는 한국에너지기술연구원에서 지식경제부의 부처임무사업으로 구축되었으며 현재 웹서비스(http://www.kier-wind.org)를 통하여 정보를 제공하고 있다. 국가바람지도는 수치기상예측(NWP; Numerical Weather Prediction) 모델을 이용하여 영토, 영해에 대해 1km{times}1km의 고해상도로 작성한 뒤(이순환 등, 2009) 풍력자원 정보로 재가공되었다. 한반도 국가바람지도는 5년의 장기간에 대한 시계열 수치기상예측에 의하여 구축되었기 때문에 데이터베이스(DB; database)의 효율적 관리가 필연적으로 요구된다. MM5 또는 WRF 모델의 고유 출력포맷의 자료구조는 풍력자원분석에 필요한 기상요소 외에도 대기과학자에게 필요한 수많은 기상인자를 종합적으로 포함하고 있다. 따라서 2차원 층(layer) 또는 3차원 공간분포 분석 및 계산격자인 셀(cell)에서의 1차원 시계열 분석 등 다양한 자료축출에는 비효율적인 자료구조가 된다. 이러한 자료구조의 불편을 해소하기 위해서는 기상요소별로 독립적이고 빈번한 시계열 자료 추출에 효율성을 가지며 어떤 프로그래밍 언어를 사용하든지 직관적으로 쉽게 사용할 수 있는 바람지도 데이터베이스의 재구성이 요구된다. 이에 대용량 수치자료의 처리 측면에서 장점을 가지는 과학기술 프로그래밍 언어인 IDL을 기반으로 국가바람지도의 자료구조를 효율화하여 데이터베이스화 하였으며 IDL에 내재된 그래픽 기능을 활용하여 가시화를 구현함으로써 연구개발자의 입장에서 국가바람지도의 활용성 및 효율성을 향상시키고자 하였다.

통계적 바람장모형에의한 고해상도(1Km×1Km)풍력에너지지도 작성에 관한 연구

김혜중,김현식,최영진,변재영,Kim, Hea-Jung,Kim, Hyun-Sik,Choi, Young-Jean,Byon, Jae-Young 한국통계학회 2010 응용통계연구 Vol.23 No.6

본 논문은 남한지역 풍력자원의 계량화 및 바람환경분석 등에 필요한 풍력에너지지도를 고해상도로 작성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 $1Km{\times}1Km$ 격자로 나누어진 남한전역(345,682 지점)의 월별풍속에 적합한 통계적 바람장모형을 설정하여 각종 풍력에너지통계를 $1Km{\times}1Km$ 격자지점 별로 계산하고, 통계값들를 지도로 구현하는 절차를 연구하였다. 바람장모형의 적합성검정에는 국내 76개 기상관측소에서 관측된 TMY (typical meteorological year) 바람자료가 사용되었으며, Kolmogrov-Smirnov 검정결과 로그정규모형이 남한지역의 월별 바람장모형에 적합하였다. 또한 로그정규모형 하에서 얻어지는 다양한 형태의 풍력에너지통계들을 소개하였으며, 국립기상연구소가 제공하는 $1Km{\times}1Km$ 격자지점(345,682 지점)의 풍속자료를 사용하여 남한(지상 80m)의 풍력에너지밀도(W/$m^2$)지도를 공간분포도 형태로 작성해 보였다. This paper details a method for establishing a wind energy map having($1Km{\times}1Km$) resolution. The map is essential for measurement and efficiency-testing of wind energy resources and wind site analysis. To this end, a statistical wind field model is estimated that covers 345,682 regions obtained by $1Km{\times}1Km$ lattices made over South Korea. The paper derives various characteristics of a regional wind energy resource under the statistical wind field model and estimates them to construct the wind energy map. Kolmogorov-Smirnov test, based on TMY(typical meteorological year) wind data of 76 weather station areas, shows that a Log-normal model is adequate for the statistical wind field model. The model is estimated by using the wind speed data of 345,682 regions provided by the National Institute of Meteorological Research(NIMR). Various wind energy statistics are studied under the Log-normal wind field model. As an application, the wind energy density(W$/m^2$) map of South Korea is constructed with a resolution of $1Km{\times}1Km$ and its utility for the wind site analysis is discussed.

수치바람모의에 의한 한반도 바람지도 구축

김현구(Hyun-Goo Kim),장문석(Moon-Seok Jang),이화운(Hwa-Woon Lee),최현정(Hyun-Jeong Choi) 한국유체기계학회 2006 유체기계 연구개발 발표회 논문집 Vol.- No.-

In this paper, the research background and objectives of the wind mapping project of the Korean Peninsula, which has been carrying out as a part of “Investigation of new-renewable energy resources and establishment of comprehensive management system” funded by Korea Ministry of Commerce, Industry and Energy, are introduced together with the intermediate result of the project so far. The Korean wind map is to be established by numerical wind simulation based on terrain model ME-DEM and land-use model ME-LUM with the spatial resolution of 10㎞.

수치바람모의에 의한 저해상도 국가 바람지도의 구축

김현구(Kim Hyun-Goo),장문석(Jang Moon-Seok),경남호(Kyong Nam-Ho),이화운(Lee Hwa-Woon),최현정(Choi Hyun-Jeong),김동혁(Kim Dong-Hyuk) 한국태양에너지학회 2006 한국태양에너지학회 논문집 Vol.26 No.4

The national goal of wind energy dissemination has to be determined rationally based on technically available wind resource potential. For an accurate and scientific estimation of wind resource potential, a wind map is requisite. This paper introduces the national wind map of Korea established by numerical wind simulation. Therefore, quantification of national wind resource potential is now possible and is anticipating to be used as a core index for policy and strategy building of wind energy dissemination and technology development.

항공기 안전을 위한 실시간 바람정보 표출 방안 연구

이준우,조명흠,정상구,표경수,박영진 한국재난정보학회 2017 한국재난정보학회 학술대회 Vol.2017 No.11

바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에 서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계・구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보 에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.

풍력자원 평가 및 육상바람지도 작성을 위한 고해상도 대기유동장 수치모의

정우식(Jung, Woo-Sik),이화운(Lee, Hwa-Woon),김현구(Kim, Hyun-Goo),최현정(Choi, Hyun-Jung),이순환(Lee, Soon-Hwan),김동혁(Kim, Dong-Hyuk),김민정(Kim, Min-Jung) 한국신재생에너지학회 2009 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.06

To construct the wind map for mainland Korea, the well designed atmospheric numerical modeling system was used. Three nest domains were construced with spatial resolutions between 10{times}10km up to the hightest resolution of 1{times}1km. Parameterization schemes like MRF(PBL), RRTM(radiation), Grell(cumulus) were chosen since wind data simulated is in better agreement with the observed wind data. High-resolution atmospheric numerical model was applied to simulate the motion of the atmosphere and to produce the wind map around the South Korea. The results of several simulations were improved compare to the past system, because of using the fine geographical data, such as terrain height and land-use data, and the meteorological data assimilation.

한반도 바람지도 구축에 관한 연구 (I. 원격탐사자료에 의한 종관 바람지도 구축)

김현구(Kim, Hyungoo),최재우(Choi, Jaeou),이화운(Lee, Hwawoon),정우식(Jung, Woosik) 한국신재생에너지학회 2005 신재생에너지 Vol.1 No.1

To understand general status of the national wind environment and to distinguish potential areas to be developed as a largescale wind farm, a synoptic wind map of the Korean Peninsula is established by processing remote sensing data of the satellite, NASA QuikSCAT which Is deployed for the SeaWinds Project since 1999. According to the validation results obtained by comparing with the measurement data of marine buoys of KMA(Korea Meteorological Administration), the cross-correlation factor Is greatly Improved up to 0.87 by blending the sea-surface dat3 of QuikSCAT with NCEP/NCAR CDAS data. It is found from the established synoptic wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows high energy density up to the wind class 6 spatially. The reason is deduced that the northwest winds through the yellow Sea and the northeast winds through the East Sea derived by the low-pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed by the statistical analysis of meteorological observation data of KMA.

풍력자원 평가를 위한 한반도 수치바람모의

이화운(Lee, Hwa-Woon),김동혁(Kim, Dong-Hyeuk),김민정(Kim, Min-Jung),이순환(Lee, Soon-Hwan),박순영(Park, Soon-Young),김현구(Kim, Hyun-Goo) 한국신재생에너지학회 2008 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.05

For the evaluation of wind resources, numerical simulation was carried out as a tool for establishing wind map around the korean peninsula. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) data of KMA(Korea Meteorology Administration) and high resolution terrain elevation land cover(30 seconds) data from USGS(United States Geological Survey). Furthermore, Data assimilation was adopted to improve initial meteorological data with buoy and QuikSCAT seawinds data. The simulation was performed from 2003 to 2006 year. To understand wind data correctly in complex terrain as the korean peninsula, at this research, Wind map was classified 4 categories by distance from coastline and elevation.