[논문]단기 풍관측에 의한 교량현장 기본풍속 추정

이성로; 김상우

doi:10.12652/ksce.2013.33.4.1271

단기 풍관측에 의한 교량현장 기본풍속 추정
Estimation of Basic Wind Speed at Bridge Construction Site Based on Short-term Measurements 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.33 no.4, 2013년, pp.1271 - 1279

초록
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본 논문에서는 단기 관측자료를 활용하여 장대교량 현장의 기본풍속을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기상관측소로부터 거리가 먼 장대교량의 내풍설계시 현장의 기본 풍속을 추정하기 위해 현장의 장기 풍속자료를 통계처리하는 것이 필요하다. 현장에 풍관측탑을 설치하고 단기간의 풍관측 자료를 확보하였고 선형회귀분석 및 MCP 방법을 이용하여 인근 기상관측소와의 상관관계를 분석하였다. 기상관측소의 장기풍자료를 지형보정을 한 후 상관관계식에 의해 현장의 장기 풍속자료를 얻었고 풍속자료의 극치 확률분포 분석에 의해 기본풍속 산정을 할 수 있었다. 연구결과에서는 선형회귀분석의 방법이 MCP 방법에 비해 풍속을 낮게 추정하고 있으며, 향후 여러 현장에서 일련의 상관관계 분석을 수행한다면 종합적으로 두 방법에 의한 기본풍속 산정의 차이를 보다 명확히 보여줄 것이다. 또한, 장기자료의 질 관리가 풍속추정에 매우 중요하다는 것을 보여주고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a study on the prediction method of basic wind speed at the construction site of long-span bridge using short-term measurements was conducted. To determine the basic wind speed in the wind resistant design for the long-span bridge away from the weather station, statistical analysis of long-term data at site is required. Wind observation mast was installed at site, and short-term measurements were gathered and the correlation analysis between the site and the station was done using regression analysis and MCP(Measure-Correlate-Predict). The long-term wind data of the site was obtained from correlation formula after topographical revision of long-term data of the station. And basic wind speed could be estimated by extreme probability distribution analysis. The research results show that the wind speed by regression analysis is predicted lower than by MCP and after this study a series of correlation analyses at several sites will show clearly the difference two methods. And also a quality control of long-term wind data is very important in estimation of wind speed.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 대상인 목포지역의 경우 관측소 이전으로 관측위치에 따라 세그룹의 관측 자료가 존재하고 현재의 목포기상대 풍속자료(그룹3)가 비교적 짧은 기간이라 단일지역의 장기간 관측 자료에 비해 해석결과의 신뢰성을 높이기 어려운 한계가 있다. 1997년 이전의 자료는 동일 관측지역이 아니라 회귀분석을 바로 적용하는데 어려움이 있어 기상관측소의 위치에 따른 구릉지 영향을 적절히 보정하여 변동성을 줄이고자 하였다.
2절에서 언급한 바와 같이 풍속자료의 기간에 따라 풍속 추정에 많은 차이가 있음을 보여주고 있다. 또한 상관관계분석 방법에 의해서도 차이가 나고 있음을 알 수 있는데, 바람과 같은 불규칙적인 자료에서 지형적 영향을 고려하면 두 지점에서 관측된 바람자료의 상관계수가 1인 경우가 거의 없기 때문에 상관계수와 표준편차를 고려한 선형회귀분석 방법에 의한 풍속 추정을 제안하고자 한다. 그리고, MCP 방법이 선형회귀분석에 의한 경우보다 결과 값을 높게 추정하는데, 이는 MCP 방법에서 상관계수(<1)를 고려하지 않고 있어 Figure 6에서와 같이 상관관계식의 기울기가 선형회귀분석 방법에 비해 크기 때문인 것으로 생각된다.
본 논문에서는 장대교량 현장의 기본풍속을 결정하기 위해 교량현장에 설치된 관측탑의 단기 풍관측자료를 활용하는 방법을 연구하고 풍속 산정의 신뢰도를 향상시키는 데 도움이 되도록 하고자 한다.
분포모델의 검사는 풍속기록의 데이터가 확률분포모델에 적합한지를 검사하기 위해 수행된다. 검사에는 주로 x² 검사, K-S 검사, PPCC 등이 있다.

가설 설정

고도에 따른 풍속보정은 일반적으로 사용되고 있는 식 (1)와 같이 지수법칙(Power law)을 사용하였으며, 기준경고도(z_G)에서의 풍속은 지표조도구분에 상관없이 동일한 값을 가지는 것으로 가정하였다.
이를 위하여, 동일한 장소에서 여러 방향에 대한 평균풍속은 동일한 분포모델에 따르며 특정장소의 전 방향 풍속기록의 모든 표본에 적합한 것으로 가정하였다. 또한, 동일한 장소의 여러 방향에 대한 최적 모델의 평균풍속은 서로 독립적이며, 해당 방향에 대한 풍속기록의 표본에 의해서만 최적으로 추정될 수 있는 것으로 가정하였다.
기본풍속을 추정하기 위하여 결합분포확률을 이용하여 바람과 관련한 통계적 데이터를 처리하고 분포모델의 검사 및 변수추정을 수행하였다. 이를 위하여, 동일한 장소에서 여러 방향에 대한 평균풍속은 동일한 분포모델에 따르며 특정장소의 전 방향 풍속기록의 모든 표본에 적합한 것으로 가정하였다. 또한, 동일한 장소의 여러 방향에 대한 최적 모델의 평균풍속은 서로 독립적이며, 해당 방향에 대한 풍속기록의 표본에 의해서만 최적으로 추정될 수 있는 것으로 가정하였다.

제안 방법

현장관측은 2008년 9월 1일부터 2009년 12월 31일까지 진행하여 Figure 2에서 시계열을 나타냈고, 바람 특성의 분석에 의해 주풍향, 난류강도, 난류스펙트럼을 얻을 수 있었다. 2008년 9월 1일부터 2009년 8월 31일까지의 1년간의 관측자료를 16방위를 사용하여 바람장미를 나타내었으며(Figure 3), Figure에 나타난 것과 같이 큰 원에 4%씩 증가하도록 하여 쉽게 풍속의 빈도를 알 수 있도록 하였다. 무풍빈도(%)는 0∼0.
Tabla에서 5월, 6월, 8월은 고풍속데이터가 관측되지 않아 난류스펙트럼을 얻을 수 없었다. 고풍속자료의 동적 특성은 10분간 관측된 19,200개의 자료를 처리하여 얻었다. 난류길이는 L_u가 81~611m, L_w가 16~58m까지의 편차가 발생하고 있으며 기존의 연구에서와 같이 변화의 폭이 크게 나타나고 있다(한국풍공학회, 2010).
바람자료의 관측은 4Hz의 데이터를 관측하여 1분 평균풍속을 데이터로거에 저장하도록 하였고 10개의 1분 평균풍속을 평균하여 10분 평균풍속으로 사용하였다. 그리고 10m/s이상의 풍속이 관측될 경우 바람의 동적특성을 분석하기 위해 32Hz 자료를 따로 저장하도록 하였다.
상관성 분석은 기상대 단기 관측 풍속과 관측탑 단기 관측 풍속을 회귀분석하는 방법과 각각의 단기 관측 풍속을 구릉지와 고도 보정후 회귀분석하는 방법을 고려할 수 있다. 그리고 생성된 장기풍속 자료와 극치확률분포(Gumbel)를 이용하여 현장 기본풍속을 산정하였다.
기본풍속을 추정하기 위하여 결합분포확률을 이용하여 바람과 관련한 통계적 데이터를 처리하고 분포모델의 검사 및 변수추정을 수행하였다. 이를 위하여, 동일한 장소에서 여러 방향에 대한 평균풍속은 동일한 분포모델에 따르며 특정장소의 전 방향 풍속기록의 모든 표본에 적합한 것으로 가정하였다.
먼저 구릉지의 정상에 위치한 목포기상대의 관측풍속을 보정하기 위하여 목포지역 수치지도로부터 지형정보를 파악하고 지형의 긴쪽과 짧은 쪽을 평균하여 유로코드(2001)에 의한 보정을 실시하였다(Figure 4). Table 4는 기상관측소 위치별 구릉지 보정에 사용된 계수들이다.
목포기상대의 장기 풍속자료는 총 103년(1907~2009)에 걸쳐 세 번의 관측소 이전으로 세그룹의 관측자료를 기초로 작성되었으나, 1964년 이전 기상대의 관측위치나 제원이 불분명하여 자료의 신뢰성이 크다고 볼 수 없으므로 논문에서는 103년의 자료를 사용한 경우와 1964년 이후의 자료만 고려한 46년의 자료를 사용한 경우를 비교하였다.
바람과 관련한 통계적 데이터들은 대부분 극한의 속도기록이며, 주어진 통계주기 안에서 최대속도를 결정하기 위한 것이므로 Gumbel 등에 의해 제안된 극한분포모델을 사용하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 해당지역의 장기간의 연최대풍속 자료를 Gumbel 분포에 적용하여 분포특성을 파악하고 재현주기에 따른 극한 풍속을 산정하였다.
본 연구에서는 현장의 기본풍속을 도출하기 위해 기상대 10분 풍속과 관측탑 10분 풍속의 상관성을 분석한 후, 기상대 구릉지 조건과 고도에 대해 보정된 자료로부터 현장의 장기풍속자료를 생성하였다. 상관성 분석은 기상대 단기 관측 풍속과 관측탑 단기 관측 풍속을 회귀분석하는 방법과 각각의 단기 관측 풍속을 구릉지와 고도 보정후 회귀분석하는 방법을 고려할 수 있다.
이상에서 목포대교현장의 단기풍속 실측값을 목포기상대 실측값과 1:1 상관분석 및 MCP분석에 의해 관계식을 계산하고 목포기상대 풍속자료를 관계식에 대입하여 현장의 장기 풍속을 추정하였다. 그리고 현장의 장기풍속자료를 Gumbel 확률 모델에 대입하여 재현주기에 따른 풍속을 추정한 결과는 Table 6에 나타낸 값과 같다.

대상 데이터

본 연구에서 단기간 측정한 풍속을 사용하여 장기 풍속을 추정하기 위해 2008년 9월 1일부터 2009년 8월 31일까지 총 12개월의 풍속 자료를 사용하였다.

데이터처리

바람자료의 관측은 4Hz의 데이터를 관측하여 1분 평균풍속을 데이터로거에 저장하도록 하였고 10개의 1분 평균풍속을 평균하여 10분 평균풍속으로 사용하였다. 그리고 10m/s이상의 풍속이 관측될 경우 바람의 동적특성을 분석하기 위해 32Hz 자료를 따로 저장하도록 하였다.

성능/효과

검사에는 주로 x² 검사, K-S 검사, PPCC 등이 있다. 목포기상대의 장기풍속자료를 통해 고도 및 지형보정을 실시하여 장기풍속을 추정하였으며 확률분포모델의 적합도를 판단하기 위하여 앞에서 언급한 세가지 방법을 이용하였으며 세가지 모두에 대해 적합성을 만족하는 것으로 나타났다. 확률분포 해석에서 모멘트 방법에 의한 모수추정과 ML 방법에 의한 모수추정시 적합도는 1907년 이후의 전체 자료를 사용한 경우 PPCC값이 0.
상관관계분석은 선형회귀분석 방법과 MCP 방법을 이용하였는데, 재현주기 100년의 기본풍속은 1907년 이후의 전체 자료를 사용한 경우 44.1m/s(선형회귀분석), 53.9m/s(MCP) 이고, 1964년 이후의 풍속자료만 이용하였을 경우에는 26.3m/s(선형회귀분석), 31.9m/s(MCP)으로 MCP 방법이 선형회귀분석 방법에 비해 크게 추정되었다. 이는 MCP 방법에서 상관계수를 고려하지 않고 있어 상관관계식의 기울기가 선형회귀분석 방법에 비해 크기 때문인 것으로 생각된다.
목포기상대의 장기풍속자료를 통해 고도 및 지형보정을 실시하여 장기풍속을 추정하였으며 확률분포모델의 적합도를 판단하기 위하여 앞에서 언급한 세가지 방법을 이용하였으며 세가지 모두에 대해 적합성을 만족하는 것으로 나타났다. 확률분포 해석에서 모멘트 방법에 의한 모수추정과 ML 방법에 의한 모수추정시 적합도는 1907년 이후의 전체 자료를 사용한 경우 PPCC값이 0.96으로 같게 평가되었으며, 1964년 이후의 자료만 사용한 경우에도 0.96으로 같게 평가되었다.

후속연구

본 연구는 단일 지역의 경우에 국한되어 있으므로 일반적인 경향을 확인하기 위해 지형적 여건을 고려할 수 있는 여러 현장에서 일련의 상관관계 분석을 수행한다면 종합적으로 두 방법에 의한 기본풍속 산정의 차이를 보다 명확히 규명할 수 있을 것이다.
본 연구의 대상인 목포지역의 경우 관측소 이전으로 관측위치에 따라 세그룹의 관측 자료가 존재하고 현재의 목포기상대 풍속자료(그룹3)가 비교적 짧은 기간이라 단일지역의 장기간 관측 자료에 비해 해석결과의 신뢰성을 높이기 어려운 한계가 있다. 1997년 이전의 자료는 동일 관측지역이 아니라 회귀분석을 바로 적용하는데 어려움이 있어 기상관측소의 위치에 따른 구릉지 영향을 적절히 보정하여 변동성을 줄이고자 하였다.
이상의 연구는 단일지역에 대한 결과로서, 본 연구와 함께 향후 여러 현장에서 일련의 상관관계 분석을 수행한다면 종합적으로 두 방법에 의한 기본풍속 산정의 차이를 보다 명확히 보여줄 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	설계풍속을 추정하는 가장 좋은 방법은 무엇인가?	구조물의 설계풍속을 산정하기 위하여 설계기준의 지역별 기본풍속을 사용하거나, 인근 기상관측소의 연최대풍속을 극치분포 확률모형에 대입하여 재현주기별 풍속을 추정하기도 하고, 인근 지역을 통과한 태풍기록과 태풍모델을 바탕으로 시뮬레이션 기법을 사용하여 구하기도 한다. 설계풍속을 추정하는 가장 좋은 방법은 교량이 건설되는 현장에 관측탑을 설치하고 장기간 풍속을 측정하는 방법이다. 하지만 설계풍속을 추정할 만큼 현실적으로 장기간 풍속을 관측하기는 어려우므로, 단기간 관측된 풍속 자료를 바탕으로 장기 풍속을 추정하는 것이 합리적이다.
	단기간 관측된 풍속 자료를 바탕으로 장기 풍속을 추정하는 것이 합리적인 이유는 무엇인가?	설계풍속을 추정하는 가장 좋은 방법은 교량이 건설되는 현장에 관측탑을 설치하고 장기간 풍속을 측정하는 방법이다. 하지만 설계풍속을 추정할 만큼 현실적으로 장기간 풍속을 관측하기는 어려우므로, 단기간 관측된 풍속 자료를 바탕으로 장기 풍속을 추정하는 것이 합리적이다.
	교량 현장의 장대교량의 내풍설계시 기본이 되는 기본풍속을 추정하기 위해 필요한 것은 무엇인가?	교량 현장의 기본 풍속을 추정하기 위해 가설 예정지에 풍관측탑을 설치하고 관측을 하는 경우에는 단기 풍관측 자료 확보와 더불어 인근 기상관측소의 장기 풍관측 자료 확보, 상관관계 분석, 극치 확률분포 분석이 필요하다. 각각의 과정에 대한 필요 내용을 Table 1에 정리하였다.

참고문헌 (10)

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Kwon, S. D. and Lee, J. H. (2008). "Estimation of extreme wind speeds in southern and western coasts by typhoon simulation." Journal of KSCE, Vol. 28, No. 4A, pp. 431-438 (in Korean).
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상세보기
Manwell, J. F., Rogers, A. L., McGowan, J. G. and Bailey, B. H. (2002). An offshore wind resource assessment study for new england, Renewable Energy, Vol. 27, pp. 175-187.

상세보기
Park, S. H., Jeon, J. W. and Lee, S. L. (2009). "Determination of wind speed based on long term and short term wind data at Mokpo Bridge." Proceedings of Annual Conference of KSCE, KSCE, pp. 2191-2194 (in Korean).
European Committee for Standardization (2001). Eurocode 1, Actions on structures-Part 1-4:General actions-Wind actions.
Honshu-Shikoku Bridge Authority (2001). Wind resistant design manual for highway bridge (in Japanese).
Korean Society of Civil Engineers (2006). Guideline of design for cable-supproted steel bridge (in Korean).
Ministry of Construction and Transportation (2005). Highway bridge design code (in Korean).
The Wind Engineering Insitute of Korea, The Korean Structural Engineer Association (2010). Wind-resistant engineering, Kimoondang Co (in Korean).

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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