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문제 정의
- 한편, 기상관측소는 종관기상관측소(ASOS), 자동기상관측소(AWS)로 구분되며, ASOS는 전국 도시지역을 중심으로 위치하고 있으며, AWS 관측소는 방재용으로 소규모 국지 기상감시나 도서지역과 산간지역에 설치되 어 있다. 따라서 본 연구에서는 각각의 지형별 특성에 따른 풍속데이터의 보간 방법의 적합성(신뢰도)을 분석하기 위해 ASOS 데이터와 AWS 데이터를 모두 이용하여 분석을 실시하였다.
- 본 논문에서는 기존의 역거리가중법을 보완한 새로운 보간법을 제시하기 위해 정확도가 높은 지역에 따른 상대적 풍속의 비율을 구하고자 한다. 이를 위해 지표면 조도 C와 높이 10 m의 조건을 만족하는 기준 관측소를 하나 선정하여 이 지점의 평균풍속을 기준으로 ASOS 관측소 70개 지역, AWS 관측소 373개 지역의 상대적 풍속의 비율을 구하였다.
- 본 연구는 국내 지역별 기후특성을 반영한 건물에너지 시뮬레이션용 표준기상데이터의 작성을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 표준기상데이터 작성에 근간이 되는 기상 측정데이터 중에서 누락되어 있는 데이터의 보간 방법에 대해 검토하고자 한다. 특히 누락 기상데이터의 보간 작업 중에서 누락 구간의 앞뒤를 직선으로 연결하는 선형적 보간(linear interpolation)이 어려운 풍속데이터의 보간 방법에 대해 검토하고, 각각의 방법의 신뢰도를 분석하고자 한다.
- 본 연구는 국내 지역별 기후특성을 반영한 건물에너지 시뮬레이션용 표준기상데이터의 작성을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 표준기상데이터 작성에 근간이 되는 기상 측정데이터 중에서 누락되어 있는 데이터의 보간 방법에 대해 검토하고자 한다.
- 표준기상데이터의 작성에서 누락된 기상데이터를 복원하는 방법으로 인접 지역의 기상데이터를 적용하기도 한다. 본 연구에서 검토 대상으로 하고 있는 풍속 데이터의 보간에도 이 방법을 이용하여 누락된 데이터의 동일한 시간대의 인접한 풍속 데이터를 차용하여 누락 구간을 복원하는 방법에 대해 검토하고자 한다.
- 본 연구에서는 건물에너지 시뮬레이션 과정에 필요한 표준기상데이터 작성 시 누락된 데이터의 보간에 어려움 이 따르는 풍속데이터의 보간 방법에 대해 검토하였다. 풍속데이터의 보간에 있어서 선형보간법의 한계를 극복하기 위해 인접 지역의 풍속 데이터를 그대로 차용하는 방법(Method 1), 종래의 기상데이터 보정에 널리 사용 되는 역거리가중법(Method 2), 평균풍속의 비율을 이용하여 풍속데이터의 보정 작업을 수반하는 수정 역거리 가중법(Method 3)에 대해 그 신뢰도를 분석하였다.
- 본 연구에서는 시간과 장소에 따른 변동특성이 강한 풍속데이터의 누락이 발생할 경우 이를 보간하는 방법을 제안하고자 한다. 분석 대상연도는 2014년 1년간을 대상으로 하였으며, 연구의 흐름은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 위와 같은 한계들을 인식하여 표준기상데이터 작성을 위한 사전 작업으로 누락된 기상청 풍속 데이터의 보간 방법을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 표준기상데이터 작성에 근간이 되는 기상 측정데이터 중에서 누락되어 있는 데이터의 보간 방법에 대해 검토하고자 한다. 특히 누락 기상데이터의 보간 작업 중에서 누락 구간의 앞뒤를 직선으로 연결하는 선형적 보간(linear interpolation)이 어려운 풍속데이터의 보간 방법에 대해 검토하고, 각각의 방법의 신뢰도를 분석하고자 한다.
- 풍속의 세기를 기준으로 전국의 다양한 지역의 누락 풍속데이터 보간 방법의 적정성을 분석하기 위해 일반적으로 풍속의 세기가 높게 형성되는 지역과 낮게 형성되는 지역을 분석 대상지역으로 선정하였다. 풍속의 세기를 변화시키는 3가지 요인 중에서 풍속계의 높이는 대체적으로 10 m로 일정하므로, 지표면 조도와 풍속계의 위치의 조건들을 충분히 반영할 수 있는 다양한 지역을 선정하고자 한다. 일반적으로 지표면 조도가 높은 도시 지역은 지표면 조도가 낮은 시골 지역보다 풍속의 세기가 낮게 형성되고, 풍속계가 산지에 위치한 지역은 평야에 위치한 지역보다 풍속의 세기가 높게 형성되며, 해안 지역은 내륙지역보다 풍속의 세기가 높게 형성되는 경향을 보인다.
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