본 연구에서는 적설하중 산정을 위한 노출계수를 결정하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 각국의 온실구조설계기준에서 제시된 노출계수들을 비교분석하였고 우리나라의 각 지역별 노출계수를 결정하고 결정방법에 대하여 개선방안을 분석하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 각국의 노출계수 기준을 비교분석한 결과 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이의 유무인 것으로 분석되었다. 또한 일본을 제외한 각국의 기준을 종합하면 노출계수는 3가지 단계로 구분되며 바람에 완전히 노출되고 바람이 센 지역의 노출계수는 0.8(0.9), 바람에 부분적으로 노출된 지역은 1.0(1.1), 바람막이가 조밀하게 설치된 지역은 1.2로 나타낼 수 있다. 따라서 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려한다면 3단계로 구분하여 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. ISO 4355기준에 따라 우리나라 94개 지역에 대한 노출계수를 산정한 결과 대관령 (0.5)과 여수(0.6)를 제외한 모든 지역의 노출계수가 1.0과 0.8 두 가지로 대별되었다. 우리나라의 내륙지역이 해안지역에 비해 상대적으로 더 큰 강설 확률을 가지며 최대풍속이 $5m{\cdot}s^{-1}$ 이상인 일수가 더 작은 것으로 분석되었다. 우리나라의 노출계수는 3단계로 구분하여 해안 지역을 중심으로 한 바람이 강한 지역을 0.8로 하고 내륙지역은 1.0으로 하며 촘촘한 바람막이가 있는 경우는 일본을 제외한 각국에서 적용하고 있는 값인 1.2로 결정하는 것이 바람직할 것으로 판단되며, 임계풍속 $5.0m{\cdot}s^{-1}$ 이상 일 수에 따른 지역별 구체적인 노출계수는 추가적인 연구를 통해 결정할 필요가 있다.
본 연구에서는 적설하중 산정을 위한 노출계수를 결정하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 각국의 온실구조설계기준에서 제시된 노출계수들을 비교분석하였고 우리나라의 각 지역별 노출계수를 결정하고 결정방법에 대하여 개선방안을 분석하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 각국의 노출계수 기준을 비교분석한 결과 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이의 유무인 것으로 분석되었다. 또한 일본을 제외한 각국의 기준을 종합하면 노출계수는 3가지 단계로 구분되며 바람에 완전히 노출되고 바람이 센 지역의 노출계수는 0.8(0.9), 바람에 부분적으로 노출된 지역은 1.0(1.1), 바람막이가 조밀하게 설치된 지역은 1.2로 나타낼 수 있다. 따라서 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려한다면 3단계로 구분하여 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. ISO 4355기준에 따라 우리나라 94개 지역에 대한 노출계수를 산정한 결과 대관령 (0.5)과 여수(0.6)를 제외한 모든 지역의 노출계수가 1.0과 0.8 두 가지로 대별되었다. 우리나라의 내륙지역이 해안지역에 비해 상대적으로 더 큰 강설 확률을 가지며 최대풍속이 $5m{\cdot}s^{-1}$ 이상인 일수가 더 작은 것으로 분석되었다. 우리나라의 노출계수는 3단계로 구분하여 해안 지역을 중심으로 한 바람이 강한 지역을 0.8로 하고 내륙지역은 1.0으로 하며 촘촘한 바람막이가 있는 경우는 일본을 제외한 각국에서 적용하고 있는 값인 1.2로 결정하는 것이 바람직할 것으로 판단되며, 임계풍속 $5.0m{\cdot}s^{-1}$ 이상 일 수에 따른 지역별 구체적인 노출계수는 추가적인 연구를 통해 결정할 필요가 있다.
To provide the data necessary to determine exposure coefficients used for calculating the snow load acting on a greenhouse, we compared the exposure coefficients in the greenhouse structure design standards for various countries. We determined the exposure coefficient for each region and tried to im...
To provide the data necessary to determine exposure coefficients used for calculating the snow load acting on a greenhouse, we compared the exposure coefficients in the greenhouse structure design standards for various countries. We determined the exposure coefficient for each region and tried to improve on the method used to decide it. Our results are as follows: After comparing the exposure coefficients in the standards of various countries, we could determine that the main factors affecting the exposure coefficient were terrain roughness, wind speed, and whether a windbreak was present. On comparing national standards, the exposure coefficients could be divided into three groups: exposure coefficients of 0.8(0.9) for areas with strong winds, 1.0(1.1) for partially exposed areas, and 1.2 for areas with dense windbreaks. After analyzing the exposure coefficients for 94 areas in South Korea according to the ISO4355 standard, all of the areas had two coefficients (1.0 and 0.8), except Daegwallyeong (0.5) and Yeosu (0.6), which had one coefficient each. In South Korea, the probability of snow is greater inland than in coastal areas and there are fewer days with a maximum wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ inland. When determining the exposure coefficients in South Korea, we can subdivide the country into three regions: coastal areas with strong winds have an exposure coefficient of 0.8; inland areas have a coefficient of 1.0; and areas with dense windbreaks have an exposure coefficient of 1.2. Further research that considers the number of days with a wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ as the threshold wind speed is needed before we can make specific recommendations for the exposure coefficient for different regions.
To provide the data necessary to determine exposure coefficients used for calculating the snow load acting on a greenhouse, we compared the exposure coefficients in the greenhouse structure design standards for various countries. We determined the exposure coefficient for each region and tried to improve on the method used to decide it. Our results are as follows: After comparing the exposure coefficients in the standards of various countries, we could determine that the main factors affecting the exposure coefficient were terrain roughness, wind speed, and whether a windbreak was present. On comparing national standards, the exposure coefficients could be divided into three groups: exposure coefficients of 0.8(0.9) for areas with strong winds, 1.0(1.1) for partially exposed areas, and 1.2 for areas with dense windbreaks. After analyzing the exposure coefficients for 94 areas in South Korea according to the ISO4355 standard, all of the areas had two coefficients (1.0 and 0.8), except Daegwallyeong (0.5) and Yeosu (0.6), which had one coefficient each. In South Korea, the probability of snow is greater inland than in coastal areas and there are fewer days with a maximum wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ inland. When determining the exposure coefficients in South Korea, we can subdivide the country into three regions: coastal areas with strong winds have an exposure coefficient of 0.8; inland areas have a coefficient of 1.0; and areas with dense windbreaks have an exposure coefficient of 1.2. Further research that considers the number of days with a wind velocity > $5m{\cdot}s^{-1}$ as the threshold wind speed is needed before we can make specific recommendations for the exposure coefficient for different regions.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 강설 및 눈 수송의 임계온도는 1℃를 적용하고 임계풍속은 기존의 연구에서 제시된 값들의 평균값에 가까운 5.0m·s-1를 적용하여 우리나라의 노출계수 산정방법에 대한 검토를 할 필요가 있다고 판단하였다.
따라서 본 연구에서는 적설하중 산정을 위한 노출계수를 결정하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 각국의 온실구조설계기준들에서 제시된 노출계수들을 비교분석하였고 우리나라의 각 지역별 노출계수를 결정하고 결정방법에 대하여 개선방안을 분석하였다.
적설하중의 계산식은 나라마다 차이는 있지만 위 식에서 보는 바와 같이 노출계수는 적설하중을 계산하는 과정에서 곱해지는 값이며, 온실 설치지역의 환경에 따라 달라지는 계수이다. 본 연구에서는 각국의 구조설계기준에서 적용하고 노출계수들을 비교하였다.
이 기준에 의하면 노출계수는 가장 추운 달의 평균온도(θ)와 가장 추운 3개월 동안 10m·s-1 이상의 최대풍속이 발생한 일 수를 1개월간에 대해 평균한 일 수(N)의 함수이다. 본 연구에서는 이 기준에 따라 우리나라의 각 지역에 대한 노출계수를 산정하였다.
제안 방법
과거 32년간(1984년 1월~2015년 2월)의 자료를 사용하여 가장 추운 달인 1월의 지역별 평균기온, 겨울철 지역별 일최심신적설심, 지역별 매년 가장 추운 3달(12, 1, 2월)동안 5m·s-1 이상의 풍속이 발생한 일 수와 일평균기온이 1℃ 이하인 일 수를 결정하고 도시하여 노출계수 결정방법에 대한 검토를 수행하였다. AIK(2009) 및 MAFRA(1999) 기준에서는 온실구조설계용 적설하중 산정을 위해 최심적설심을 사용하였으나 본 연구에서는 강설과 일평균기온의 상관관계를 분석하기 위해 일최심신적설심을 사용하였다. 일평균 기온과 대비되는 적설량을 적용하기 위하여 일최심신적설심을 사용하였다.
1은 ISO 4355기준에 따라 우리나라 94개 지역에 대한 노출계수를 산정한 결과를 도시한 것이다. ISO 4355기준에서 노출계수 결정을 위해 제시된 온도와 풍속의 범위를 표식의 모양을 다르게 하여 표시함으로써 노출계수를 결정할 수 있도록 하였다. 그림에서 볼 수 있는 바와 같이 우리나라 중북부 대부분의 지역에서는 노출계수가 0.
과거 32년간(1984년 1월~2015년 2월)의 자료를 사용하여 가장 추운 달인 1월의 지역별 평균기온, 겨울철 지역별 일최심신적설심, 지역별 매년 가장 추운 3달(12, 1, 2월)동안 5m·s-1 이상의 풍속이 발생한 일 수와 일평균기온이 1℃ 이하인 일 수를 결정하고 도시하여 노출계수 결정방법에 대한 검토를 수행하였다.
분석을 위하여 지리정보시스템(GIS) 프로그램인 ArcMap10(ESRI, 미국)을 사용하였다. 먼저 Excel을 이용하여 기상데이터들을 가공한 후 TM좌표체계를 이용하여 기온 및 풍속 지도를 작성하였다.
온도는 매년 겨울철 가장 추운달의 평균기온을 사용하였으며, 풍속은 매년 가장 추운 3달(12, 1, 2월)동안 10m·s-1 이상의 최대풍속이 발생한 일수를 1개월간에 대해 평균하여 분석하였다.
AIK(2009) 및 MAFRA(1999) 기준에서는 온실구조설계용 적설하중 산정을 위해 최심적설심을 사용하였으나 본 연구에서는 강설과 일평균기온의 상관관계를 분석하기 위해 일최심신적설심을 사용하였다. 일평균 기온과 대비되는 적설량을 적용하기 위하여 일최심신적설심을 사용하였다.
대상 데이터
각국의 노출계수를 비교하기 위하여 Table 1에서와 같이 우리나라의 건축구조 설계기준 및 해설(AIK, 2009)과 온실구조 설계기준 및 해설(MAFRA, 1999), 일본의 Recommendations for loads on buildings (AIJ, 2004), 네덜란드의 Greenhouses-Design and Construction(NEN, 2004) 및 미국의 National Greenhouse Manufactures Association Structural Design Manual(NGMA, 2004) 등 4개국의 5가지 설계기준을 대상으로 비교분석을 실시하였다.
노출계수를 산정하기 위하여 우리나라 기상청에서 제공받은 과거 32년간(1984년 1월~2015년 2월)의 일별기상자료(www.kma.go.kr)를 사용하였으며, 분석된 지점의 수는 총 94개소였다. 온도는 매년 겨울철 가장 추운달의 평균기온을 사용하였으며, 풍속은 매년 가장 추운 3달(12, 1, 2월)동안 10m·s-1 이상의 최대풍속이 발생한 일수를 1개월간에 대해 평균하여 분석하였다.
이론/모형
분석을 위하여 지리정보시스템(GIS) 프로그램인 ArcMap10(ESRI, 미국)을 사용하였다. 먼저 Excel을 이용하여 기상데이터들을 가공한 후 TM좌표체계를 이용하여 기온 및 풍속 지도를 작성하였다.
성능/효과
94개 지역 중 48개(51.1%) 지역에서 1.0의 노출계수를 갖는 것으로 나타났고, 44개(46.8%) 지역에서 0.8의 노출계수를 갖는 것으로 나타났으며, 비교적 작은 노출계수인 0.6과 0.5는 각각 1개(1.0%) 지역으로 나타났다. 따라서 ISO 4355 기준에 따른 우리나라의 노출계수는 대관령과 여수를 제외한 모든 지역(97.
2는 온도에 따른 강설발생 가능성 여부를 분석하기 위하여 가장 추운 달인 1월의 지역별 평균기온을 도시한 것이다. 94개 지역 중 73.4%(69개 지역)의 지역이 1℃ 이하의 평균기온을 가지며 강설이 발생할 조건에 부합하는 것으로 나타났다. 반면 제주를 포함한 남부 해안지역은 대부분 평균기온이 1℃ 이상이었으며 전반적인 평균기온이 다른 지역들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
4는 우리나라의 94개 지역에 대하여 가장 추운 3달(12, 1, 2월)동안 평균기온이 강설 임계온도인 1℃ 이하인 일수를 나타낸 것으로 15일씩 구간을 나누어 표기하였다. Fig. 4에서 겨울철 평균기온이 1℃이하인 일수가 북부내륙지역으로 갈수록 증가하여 중북부내륙지역에서는 대부분의 지역에서 일수가 2개월 이상으로 나타나 해안지역에 비해 비교적 큰 강설확률을 가지는 것으로 나타났다. ISO 4355기준에 따라 산정된 우리나라 북부 내륙지역의 노출계수는 풍속은 낮지만 -2.
각국의 노출계수 기준을 비교분석한 결과 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이 유무인 것으로 분석되었다. 또한 일본을 제외한 각국의 기준을 종합하면 노출계수는 3가지 단계로 구분되며 바람에 완전히 노출되고 바람이 센 지역의 노출계수는 0.
각국의 노출계수를 비교분석한 결과에 따르면 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이의 유무인 것으로 나타났으며, 노출계수를 결정하는 대부분의 기준에서 온도의 영향은 고려하지 않고 있는 것으로 파악되었다. 또한 주로 바람의 세기에 따라 노출계수를 다르게 제시하고 있었기 때문에 Fig.
0%) 지역으로 나타났다. 따라서 ISO 4355 기준에 따른 우리나라의 노출계수는 대관령과 여수를 제외한 모든 지역(97.9%)에서 1.0이나 0.8로 결정되었다. 부안과 군산은 인근지역이므로 평균온도(θ)는 약 -0.
따라서 내륙지역이 해안지역에 비해 상대적으로 더 큰 강설 확률을 가지며 최대풍속이 5m·s-1 이상인 일수가 더 작은 것으로 분석되었다.
2로 나타낼 수 있다. 따라서 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려한다면 3단계로 구분하여 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
또한 각국의 노출계수를 비교분석한 결과에 따르면 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려하여 3단계로 구분하여 제시하는 것이 타당하다고 파악되었다. 따라서 우리나라의 노출계수는 해안 지역을 중심으로 한 바람이 강한 지역을 0.8로 하고 내륙지역은 1.0으로 하며 촘촘한 바람막이가 있는 경우는 일본을 제외한 각국에서 적용하고 있는 값인 1.2로 결정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 또한 임계풍속 5.
반면 제주를 포함한 남부 해안지역은 대부분 평균기온이 1℃ 이상이었으며 전반적인 평균기온이 다른 지역들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 평균온도기준만으로 판단하였을 때 남부 해안지역은 강설의 확률이 매우 낮은 것으로, 북동부 내륙지역은 강설확률이 높은 것으로 판단된다. 또한 서해안 주변지역의 평균기온은 남해안과 동해안 주변지역에 비해 대체로 낮은 것으로 나타났다.
또한 각국의 노출계수를 비교분석한 결과에 따르면 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려하여 3단계로 구분하여 제시하는 것이 타당하다고 파악되었다. 따라서 우리나라의 노출계수는 해안 지역을 중심으로 한 바람이 강한 지역을 0.
따라서 평균온도기준만으로 판단하였을 때 남부 해안지역은 강설의 확률이 매우 낮은 것으로, 북동부 내륙지역은 강설확률이 높은 것으로 판단된다. 또한 서해안 주변지역의 평균기온은 남해안과 동해안 주변지역에 비해 대체로 낮은 것으로 나타났다.
5℃로 유사하게 나타났으나 풍속일수(N)는 군산과 부안에서 각각 6과 0으로 나타나 인근지역임에도 불구하고 노출계수가 차이가 있었다. 또한 여수와 광양도 평균온도가 각각 2.4와 3.0로 비슷하였으나 풍속일수(N)는 각각 12와 0으로 나타나 노출계수가 큰 차이가 있었다. 이러한 인근지역의 노출계수 차이는 풍속에 의한 것으로 분석되었다.
각국의 노출계수 기준을 비교분석한 결과 노출계수에 영향을 미치는 주요인자는 노풍도, 풍속, 바람막이 유무인 것으로 분석되었다. 또한 일본을 제외한 각국의 기준을 종합하면 노출계수는 3가지 단계로 구분되며 바람에 완전히 노출되고 바람이 센 지역의 노출계수는 0.8(0.9), 바람에 부분적으로 노출된 지역은 1.0(1.1), 바람막이가 조밀하게 설치된 지역은 1.2로 나타낼 수 있다. 따라서 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 적용의 용이성을 고려한다면 3단계로 구분하여 제시하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
0을 사용하는 것으로 제시하고 있다. 미국의 NGMA 기준과 네덜란드의 NEN 기준은 완전히 노출된 지역에 대한 노출계수를 각각 0.8과 0.9를 사용한다는 차이가 있을 뿐 온실의 적설하중 산정을 위한 노출계수는 거의 동일한 값을 사용하고 있음을 확인할 수 있었다.
4%(69개 지역)의 지역이 1℃ 이하의 평균기온을 가지며 강설이 발생할 조건에 부합하는 것으로 나타났다. 반면 제주를 포함한 남부 해안지역은 대부분 평균기온이 1℃ 이상이었으며 전반적인 평균기온이 다른 지역들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 평균온도기준만으로 판단하였을 때 남부 해안지역은 강설의 확률이 매우 낮은 것으로, 북동부 내륙지역은 강설확률이 높은 것으로 판단된다.
3은 적설량과 온도와의 관계를 분석하기 위하여 일최심신적설심을 도시한 것이다. 지역별 적설심은 북동부, 남서부 그리고 남동부 몇몇 지역을 제외하고는 대체로 1.5~3cm의 유사한 값을 갖는 것으로 나타났다. Fig.
후속연구
이러한 인근지역의 노출계수 차이는 풍속에 의한 것으로 분석되었다. ISO 4355 기준을 준용한다면 표에서 제시된 지역별 노출계수는 각 지역에 설치될 온실의 구조설계를 위한 적설하중을 계산할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2로 결정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 또한 임계풍속 5.0m·s-1 이상 일 수에 따른 지역별 구체적인 노출계수는 추가적인 연구를 통해 결정할 필요가 있다.
특히 우리나라의 온실구조 설계기준 및 해설에서 적용되고 있는 노출계수는 지형, 나무, 구조물, 바람막이, 풍속 등에 따라 다양하게 제시되어 있기 때문에 실제 온실설계를 할 때 선택하여 적용하기에 다소 어려움이 있을 것으로 판단된다(MAFRA, 1999). 또한 현재 적용하고 있는 우리나라의 노출계수에 대한 산정 근거를 찾아보기 어려웠기 때문에 이에 대한 객관적인 근거를 마련하고 현실적으로 적용이 용이한 노출계수가 제시될 필요가 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
온실의 구조설계와 관련된 설계기준의 한계점은 무엇인가?
외국의 경우에도 온실의 구조설계와 관련된 설계기준들(JGHA, 1997; AIJ, 2004; NEN, 2004; NGMA, 2004)이 정립되어 일정기간을 두고 개정되면서 사용되어 오고 있는 실정이다. 그러나 각 국가기준들을 적용하여 동일한 설계조건에서 적설하중과 풍하중을 산정하였을 때 결과가 서로 많은 차이가 발생하는 것으로 나타났다(Jung 등, 2014a, 2014b). 따라서 앞으로 우리나라에서 적용될 설계기준은 동일한 설계조건에서는 동일한 설계결과가 도출될 수 있는 설계기준이 확립될 필요가 있을 것으로 판단된다(Jung 등, 2015).
온실의 대부분이 경량 구조물이기 때문에 생기는 문제점은 무엇인가?
온실은 대부분 경량구조물이기 때문에 태풍이나 대설 등 기상재해에 노출되면 상대적으로 취약한 시설이다. 최근 12년(2001~2012)간 태풍, 호우, 대설, 강풍 및 풍랑에 의해 발생된 연평균 피해면적과 피해액은 각각 20,910 ha 및 1,060억 원인 것으로 보고되고 있다(www.
적설하중의 산정에 필요한 인자는 무엇인가?
적설하중의 산정에 필요한 인자는 경사도계수, 온도계수, 눈의 단위질량, 중요도계수, 기본지붕적설하중계수, 노출계수 등이 있으며 이러한 인자들의 결정방법도 나라마다 많은 차이가 있다. 경사도계수의 경우 0과 1의 값을 갖는 지붕경사각이 나라마다 다르게 제시되고 있고 지붕경사에 따른 경사도계수의 변화도 차이를 보여주고 있다.
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