한국대기환경학회지제 21 권제 1 호 J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25) pp. 63~72 Journal of Korean Society for Atmospheric Environment 기술자료 한반도바람지도구축에관한연구 I. 원격탐사자료를이용한해상풍력자원평가 Establishment of a Wind Map of the Korean Peninsula I. Evaluation of Offshore Wind Resources Using Remote-Sensing Data 김현구 * 이화운 1) 정우식 1) 포항산업과학연구원환경에너지센터, 1) 부산대학교대기과학과 (24 년 8 월 16 일접수, 25 년 1 월 31 일채택 ) Hyun-Goo Kim*, H.W. Lee 1) and W.S. Jung 1) Research Institute of Industrial Science & Technology 1) Pusan National University (Received 16 August 24, accepted 31 January 25) Abstract In order to understand regional wind characteristics and to estimate offshore wind resources, a wind map of the Korean Peninsula was established using remote-sensing data from the satellite, U.S. NASA QuikSCAT which has been deployed for the SeaWinds Project since 1999. According to the linear regression result between the wind map data and in-situ marine-buoy data, the correlation factor was greatly improved up to.87 by blending the remote-sensing data of QuikSCAT with U.S. NCEP/NCAR CDAS reanalysis data to eliminate precipitation interference and to increase temporal resolution. It is found from the established wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows spatially high energy density over the wind class 6. The reason is deduced that the north-west winds through the Yellow Sea and the north-east 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 from the statistical analysis of the meteorological observation data of KMA. Key words : Wind Map, Wind Resource, Remote-Sensing 1. 서론 신 재생에너지중풍력발전은기술성숙도가가장 * Corresponding author Tel : +82-()54-279-6615, E-mail: hyungoo@rist.re.kr 높으며가장낮은발전단가 (6~9원/kWh) 로화력발전 ( 석유 : 67원 /kwh) 과필적할만한경제성을가진다 ( 김현구와최재우, 22). 유럽, 미국등많은나라에서는이미풍력에너지의개발 보급이활성화단계에있으며, 유럽은 22년까지전체발전량의 12% 를풍력발전으로보급한다는목표를발표한바있다 J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25)
64 김현구 이화운 정우식 Cost of electricity (ECU/kWh) 1 1 1985 Fig. 1. Comparison of unit cost of electricity generation. (EWEA, 22). 이에산업자원부에서 제2차신 재생에너지기술개발및이용 보급기본계획 을확정하고, 풍력발전사업단을구성하여기술개발및보급을활성화함으로써 22년에는전체발전량의 9.4% 를보급하려는목표를설정하고있다. 한편전세계적인풍력발전의추세는내륙및해안풍력단지의개발이포화상태에다다름에따라해상풍력자원을이용하는방향으로진행되고있다. 해상풍력단지는육상풍력단지에비하여설비단가및개발비용이높지만지형적방해요인이없기때문에우수한풍력자원을활용할수있으며대규모단지조성이가능하다는등의장점이있다. 참고로표 1은전세계해상풍력단지의개발역사로 2년대에 Table 1. Worldwide offshore wind energy projects. Site Date Country Capacity Turbine No. (MW) (kw) Unit Nogersund* 199 Sweden.22 229 1 Vindeby 1991 Denmark 4.95 45 11 Lely 1994 Netherlands 2. 5 4 Tuno Knob 1995 Denmark 5. 5 1 Dronten 1996 Netherlands 16.8 6 28 Bockstigen 1998 Sweden 2.5 5 5 Utgrunden 2 Sweden 9.98 1,5 7 Blyth 2 UK 4. 2, 2 Middelgrunden 21 Denmark. 2, 2 Yttre Stengrund 21 Sweden 1. 2, 5 Horns Rev 22 Denmark 16. 2, 8 Samso 23 Denmark 23. 2,3 1 Nysted 23 Denmark 165.6 2,3 72 Frederkshaven 23 Denmark 1.6 3, 4 North Hoyle 23 UK 6. 2, 3 Arklow Bank 24 Ireland 25.2 3,6 7 * Dismantled 1998. Photovoltaics (~65%) 1995 198 Wind power-average (82%).1 Wind power-best Biomass (~85%) performance (82%) Supercritical coal (97%) 1995 NGCC (96%).1.1.1 1 1 1 1 Cumulative electricity production (TWh) 들어서는매년 125% 의급격한증가율을보이고있다 (Breeze, 24). 풍력사업에있어서바람지도 (wind map) 는풍력발전유망후보지의발굴, 사업화를위한경제성평가및사업자금대출을위한경제적타당성입증자료로써매우핵심적인역할을하므로, 본연구에서는한반도육 해상풍력자원을산정하여향후대규모해상풍력발전단지조성을위한필수평가자료를제공하고자한다. 현재우리나라는지형적, 지리적, 기상학적복잡성에기인하여현재까지바람지도가구축되지못하였으나바람지도는풍력사업이외에도풍하중산정, 대기환경분석, 산불감시등각종분야에서매우유용하게활용될수있는정보이다. 2. 바람지도구축방법풍력에너지를개발함에있어서국지적인풍력자원공간분포의파악은풍력사업의성패를판별할수있는매우중요한평가단계이기때문에현재풍력을이용하는모든국가에서는상세바람지도를작성하여풍력발전사업성검토및풍력단지의상세설계를위한필수적기반자료로활용하고있다 (Troen and Petersen, 1989). 바람지도의작성방법으로는기상관측자료의선형적보간에의한등고선법, 이론적선형유동모델 (Jackson and Hunt, 1975) 과비선형난류모델을이용한계산법, 중규모 (mesoscale) 기상장으로부터둥지기법 (nesting technique) 을이용하여미시규모 (microscale) 로상세화해나가는수치기상모의법 ( 김현구등, 23), 수치기상모의법으로해석된기상장을입력조건으로하여국지규모에서산지지형에의한유체역학적특성을정확하게예측하는전산유동해석법의혼용방법, 각종기상관측자료를기반으로물리법칙에의한지형보정법을이용하는자료동화법 ( 김용상등, 22) 등이있다. 국내풍력사업의초기단계에바람지도에대한이해력부족으로 74개소의기상관측소의측정자료만을단순보간하여한반도바람지도를작성한바있으나 ( 김건훈등, 23; 그림 2), 복잡한산지지형에서는측정지점의국지기상대표성을보장받기어려울뿐아니라 74개소의측정지점은충분한공간해상도를제공하지못하므로바람지도로서의신뢰도를보장받기 한국대기환경학회지제 21 권제 1 호
한반도바람지도구축에관한연구 65 Wind speed (m/s) 7.5 7. 6.5 6. 5.5 5. 4.5 4. 3.5 3. 2.5 2. 1.5 1. 125 126 127 128 129 13 (1) All sites (5) Wind speed (m/sec) 4. 3. 2. 1.. Wind speed (m/sec) 4. Fig. 2. Korean wind map proposed by KIER; Wind speed (m/s). 3. 2. 125 126 127 128 129 13 (2) Half sites (245) 1.. Elevation 1 (m) 2 22 2 18 16 1 12 1 8 Wind speed 6 1 m/sec 5 m/sec 2 124 125 126 127 128 129 13 131 Fig. 3. Mean wind speeds at the observation sites. 125 126 127 128 129 13 (3) KMA sites (76) Wind speed (m/sec) Fig. 4. Contour maps of wind speed for different numbers of the observation sites. 4. 3. 2. 1.. J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25)
66 김현구 이화운 정우식 어렵다. 그림 3은한반도남한의육 해상에산재한기상청 (KMA; Korea Meteorological Administration) 기상관측소 76개소, 무인관측소 4개소, 해양수산부 (MOMAF; Ministry of Maritime Affairs & Fisheries) 등대관측소 27개소, 해상부이 (marine buoy) 5기등 5여측정지점의 5년간 (1999~23) 기상자료를수합, 정리한분포지도로평균풍속에비례하는크기의원으로풍속분포특성을나타내었다. 이자료를크리깅지리통계적격자화법 (Kriging geostatistical gridding method; Cressie, 1991) 을이용하여등고선지도를생성한다음동서절단면풍속변화를그림 4 에도시하였는데, 등고선지도작성시 5개소의기상자료를모두사용하더라도지형효과를전혀반영하지못하는결과를보이고있어현실적으로단순보 간등고선법은우리나라에는적용이불가능한방법임을확인할수있다. 참고로그림 4와 5는각각기상청관할기상관측소급측정소 76개소의기상자료만을이용하여크리깅격자화법에의해생성된풍속의공간분포도및이를각각북위 3 와북위 을따라절개한단면분포 ( 긴점선 ) 와무인관측소 245개소의기상자료를추가로사용한경우 ( 짧은점선 ), 전체 5개소의기상자료를적용한경우 ( 실선 ) 의단면분포를비교한그래프이다. 76개기상관측소측정자료만에의한공간분포와단면분포는모두나머지경우와완전히다른분포경향을보이고있으며모든경우에있어서국지지형에의한풍속변화특성을제대로반영하지못하고있음을확인할수있다. 공간해상도의측면에서검토하더라도전체측정소 5개소의자료 Wind speed (m/s) Wind speed (m/s) 3.5 3. 2.5 2. 1.5 1..5. 4.5 4. 3.5 3. 2.5 2. 1.5 1..5. ELEV KMA HALF FULL 126.5 126.6 126.7 126.8 126.9 127. 127.1 127.2 127.3 127.4 127.5 127.6 127.7 127.8 127.9 128. 128.1 128.2 128.3 128.4 128.5 128.6 128.7 128.8 128.9 129. Longitude (degree) (1) Wind speed profiles along.5 N. ELEV KMA HALF FULL 126.6 126.7 126.8 126.9 127. 127.1 127.2 127.3 127.4 127.5 127.6 127.7 127.8 127.9 128. 128.1 128.2 128.3 128.4 128.5 128.6 128.7 128.8 128.9 129. 129.1 2 18 16 1 12 1 8 6 2 2 18 16 1 12 1 8 6 2 Elevation (1 m) Elevation (1 m) Longitude (degree) (2) Wind speed profiles along. N. Fig. 5. Cross-sectional wind speed profiles along latitude lines. 한국대기환경학회지제 21 권제 1 호
한반도바람지도구축에관한연구 67 FSU/QuikSCAT 2 August 1999 8: FSU/QuikSCAT 12 January 2 2: 6N 6N 5N 5N N N 3N 3N 12E 13E 1E 15E 16E divergent scale 1 m/s convergent 12E 13E 1E 15E 16E divergent scale 1 m/s convergent 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 m/s COAPS-FSU Speed 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 m/s COAPS-FSU Speed (1) Summer - June 23 (2) Winter - January 24 Fig. 6. Sea wind distributions around the Korean Peninsula. m 2 /sec 2 Period (Hours).1.2.5.1.2.5.1.2.5 1 2 5 1 2 5 12 5 1 HORIZONTAL wind speed spectrum Cyclone 5 Brookhaven ±1m -scale 4 3 2 1 Small-scale turbulence (Hurricane conditions) 18 17 16 15 14 13 12 11 1 9 8 7 6 5 Log F Fig. 7. The Van der Hoven spectrum. 를모두사용한다고하더라도측정소간의이격거리는수km 이상이며한반도의지형특성에의해이러한간격사이에는심지어산맥이가로막고있는경우도있으므로기상요소간의상관성이유지되기어렵다는점은쉽게판단가능하다. (m/s) 8.5 8. 7.5 7. 6.5 6. 5.5 3. 한반도바람지도 124 125 126 127 128 129 13 131 5. 풍력자원평가를위한기상자료는기상관측소, 등대관측소, 공항관제탑, 해상부이등으로부터확보할수있지만이들은 1-D 측정자료이므로내륙에서는앞서언급한지형변화요인과공간해상도의제약이따르며해상에서도소수의해상부이만으로전해상을총괄할수없다. 따라서본연구에서는최근해상 Fig. 8. Synoptic wind map of the Korean Peninsula. 바람지도작성법으로활용되기시작한 (Hasager et al., 23) 2-D 인공위성원격측정자료를활용하되종관기상자료의자료동화법을적용하여한반도바람지도를구축하였다. J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25)
68 김현구 이화운 정우식 124 125 126 127 128 129 13 131 124 125 126 127 128 129 13 131 (1) Summer (2) Winter Fig. 9. Seasonal distributions of wind energy density. (m/s) 1. 9.5 9. 8.5 8. 7.5 7. 6.5 124 125 126 127 128 129 13 131 6. 124 125 126 127 128 129 13 131 (1) Scale parameter, c (2) Shape parameter, k 2.8 2.6 2.4 2.2 2. 1.8 1.6 1.4 1.2 1. Fig. 1. Spatial distribution of Weibull parameters. 한국대기환경학회지제 21 권제 1 호
한반도바람지도구축에관한연구 69 미국 NASA QuikSCAT 인공위성은 1999년하반기부터 SeaWinds 프로젝트에투입되어운용중인데, 해수면으로극초단파를발사하고회수되는신호강도로부터해파 (sea wave) 의진행방향과전파속도를산출하고이를다시풍향과풍속으로변환하는산란측정기법 (scatterometry) 을이용한다. 그림 6은 QuikSCAT 에의해측정된후재구성된하계와동계한반도주위해상의전형적인바람장을보여주는예이다. 한편 QuikSCAT은지구전체를스캔하는인공위성이므로동일지점으로의회귀주기가 4일로측정간격이상당히넓으며측정기술상의제약에의해강우시빗방울의산란에의한오차요인이크기때문에본연구에서는미국 NCAR/NCEP CDAS (Climate Data Assimilation System) 재해석 (reanalysis) 기상자료와 (Kalnay, 1996) 혼합 (blending) 시킴으로써강수에의한오차요인을제거하고시간해상도를 6시간간격으로향상시켜반더호벤 (Van der Hoven) 스펙트럼 ( 그림 7) 중종관 (synoptic) 및일간 (diurnal) 스펙트럼을포함하도록하였으며바람지도작성영역을육상으로까지확대하였다. 두자료의혼합은기본적으로 2차원 3차 B-스플라인 (cubic B-splines) 결합보간법 (joint interpolation) 을사용하되적절한로우패스필터 (low-pass filter) 및하이패스필터 (highpass filter) 를적용하였다 (Milliff et al., 1999). 풍력자원은최소한 5년간의풍황자료를사용하여평가되어야하므로인공위성측정자료는 1999년하반기부터 23년말까지약 4년반의가용자료를모두자료동화에활용하여그림 8과같이한반도전역 의풍속분포지도를작성하였다. 풍력자원의정량평가척도로서에너지밀도 (energy density, P[W/m 2 ]) 가사용되는데, 에너지밀도는다음식과같이풍속의확률밀도함수 (probability density function, f) 의적분식으로정의된다. 1 1 3 P(u)= ρ u 3 f(u)du = ρ cγ[ 1± ] (1) 2 2 k 일반적으로풍속의확률밀도함수는통계적으로등급계수 (scale parameter, c[m/s]) 와형상계수 (shape parameter, k) 두개의인자만으로표현이가능한와이블 (Weibull) 확률분포로나타낼수있다. 즉, k u k-1 u k f(u) = [ ] exp{ - [ ] } (2) c c c 참고로식에서 u[m/s] 는풍속, ρ[kg/m 3 ] 는공기밀도그리고 Γ는감마함수 (Gamma function) 이다. 그림 9는 (1) 하계와 (2) 동계를비교한계절별바람지도로동계에는북서계절풍의영향으로하계에비하여풍력자원이월등히높음을확인할수있다. 참고로본연구에서는해상풍력자원의평가를주목적으로설정하였기때문에육상에서는지형의영향을제외하였으나궁극적으로는지형을고려한 3차원자료동화에의해바람지도가작성되어야할것이다. 더욱이해상풍력발전은원해가아닌근해상에조성되므로반드시지형의영향이고려되어야하며, 따라서본바람지도는정성적으로는한반도의전반적인풍환경특성과정량적으로는풍력자원잠재량및분포 Level. 3 3 25 2 15 1 5 y =.4752x±5.8784 R 2 =.2552 5 1 15 2 DS744.4 2 18 16 14 12 1 8 6 4 2 y =.8x±2.53 R 2 =.6664 5 1 15 2 Buoy Buoy (1) QuikSCAT data vs. Buoy (2) Blended data vs. Buoy Fig. 11. Linear regressions between satellite data and in-situ buoy measurements. J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25)
7 김현구 이화운 정우식 12 1 Wind speed (m/s) 8 6 4 2 199 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2 21 22 Fig. 12. Variation of surface and upper wind speeds at Pohang Weather Station. (circles: wind speed at 925 hpa by radio-sonde, triangles: wind speed at 15 m above ground level, lines: moving average with three months band-width, grey bars: winter period) 15.% 15.% (1) 199~1998 (2) 1999~23 Fig. 13. of wind roses at 925 hpa for the periods of 199 ~1998 and 1999~23. 현황을파악함과동시에향후상세한공간해상도의바람지도구축을위한초기입력자료로서그의미가있다고사료된다. 그림 1은풍속평균값에관계하는 (1) 등급계수와풍속편차에관계하는 (2) 형상계수의공간분포도이며, 서해상에서작은 k 값을보이고있어풍속의산포가큼을알수있다. 본연구에서적용한인공위성원격측정자료를이용하여바람지도를구축하는방법에대한정확도를검증하기위해해상부이실측자료와의비교분석을실시하였다. 그림 11은그중전라남도칠발도해상부이 ( 48 N, 125 47 E) 에서관측된기상자료와본연구에서구축한한반도바람지도간의상관분석결과로 (1) QuikSCAT 위성자료만을이용하였을때에는실측자료와낮은상관도를보이는반면 (2) NCEP/ NCAR 재해석자료를혼합시킴으로써실측자료와의 상관계수 (correlation factor) 가.87 이상으로향상됨을확인하였으며이를통하여구축된바람지도의신뢰도를검증할수있었다. 한편풍력자원을평가함에있어서반드시검토하여야할사항은평가에사용된기상자료가장기간의기상개황을대표할수있는가하는것이다. 일반적으로풍력발전기의수명은 2년이상으로장기간운전을고려하여정확한풍력자원평가에따른경제성분석이필요하기때문인데, 본연구에서는비록 1999 년부터 23년까지최근 5년간의원격탐사자료및기상자료를이용하였으나해당기간의기후변화특성을확인하기위하여포항기상대에서관측된 199년부터 22년까지의장기간지면기상및라디오존데를이용한고층기상측정자료를분석하였다. 참고로지면기상의경우에는장기간동안관측소자체의이동이나지형지물의변화에의하여기후변동이외의요인에의한변화가수반되므로라디오존데로관측된고층의종관기상변화를분석하는것이타당하다고사료된다. 그림 12는포항기상대에서관측된 13 년간의지면및고층기상중월평균풍속의변동을비교한그래프로, 원형심볼은 925 hpa 표준압력면에서의풍속이며삼각형심볼은지면 15 m 높이에서관측된풍속이다. 참고로실선은계절변동을확인하기위하여 3개월의폭으로계산된이동평균이다. 그래프에서보면계절변동은확연하게나타나고있지만 199년부터 1998년까지의평균풍속은 7.94 m/s, 1999년부터 22년까지의평균풍속은 8.28 m/s로약 4% 정도풍속이상승한것으로분석되어전반적으 한국대기환경학회지제 21 권제 1 호
한반도바람지도구축에관한연구 71 Table 2. Regional statistics of mean wind speed. Mean wind speed Coast lines (m/s) West South East Jeju Island Seashore stations 2.3 2.7 3.1 - Island stations 3.3 3.8-4.1 1 (m) 129.5E.5N 2 126.E.N 22 13.E.5N 2 126.E.N 18 13.E.5N 16 126.E.N 1 128.E.5N 129.E.5N 12 1 126.E.N 127.E.N 8 6 126.E.N127.E.N 2 124 125 126 127 128 129 13 131 Fig. 14. Rose diagrams of offshore energy density. 로볼때풍력자원평가에서있어서고려하여야할수준의기상학적변동은아닌것으로분석되었다. 한편그림13은각각925 hpa 표준압력면에서 199년부터 1998년까지의바람장미와 1999년부터 22년까지의바람장미를비교한것으로, 다소간의차이는보이지만전반적인풍향변동은없는것으로나타났으며, 따라서풍력자원평가라는관점에서종합적으로평가하건대본연구의해석기간은평년의기후특성과큰차이가없는것으로판단할수있다. 4. 결과및고찰 본연구에서구축한한반도종관 (synoptic) 바람지 도에의하면 ( 그림 7) 전반적인상황을고려할때풍력자원이가장우수한곳은남해상으로, 수심분포가해상풍력발전에적합한근해상에는향후대규모해상단지개발이용이할것으로판단된다. 참고로구축된바람지도를종관바람지도라고명명한것은실제풍력발전단지개발시필요한상세 (detail) 바람지도와구별하기위해서이다. 일반적으로는겨울철에북서계절풍의영향으로한반도해상중서해상의바람이가장강할것이라고생각하지만실제관측자료를분석해보면이와는다른양상으로분석된다. 즉, 풍계의빈도는북서풍계열의바람이많은경우를보이지만, 동해상의풍계는한반도동쪽을따라발달한산맥의차폐영향으로북북서풍계열로편향되어있으며 ( 그림 14) 계절적으로고기압의이동에의해유도되는북동풍계열의바람이대한해협을통과하는경우에는협곡효과에의해풍하측에강한바람이나타날수있는지형적, 지리적조건이형성되어있다. 원격탐사자료의재가공에의해한반도주위해상풍계를보여주는그림 6 를참고하면, 겨울철의경우대륙을벗어난북서계절풍은서해안으로직접유입됨으로인하여육지에의한마찰저항이발생하지만서해를거쳐남해를지나태평양으로환기되는풍계는해상에서충분히가속되어남해상에이르러서는상당한풍속을가지게되는것으로나타나고있다. 따라서이러한종관적순환구조와지리적인배치구조로인하여남해상에서가장강한풍계가형성됨을본연구를통하여확인할수있었다. 한편이러한풍환경특성을원격탐사에의한간접적인기상자료가아닌기상관측소의직접적인측정자료를이용하여분석하여보았는데, 표 2에제시된바와같이기상관측자료의통계분석결과에서도서해해안지역에위치한기상관측소의평균풍속은 2.3 m/s인반면남해안과동해안의평균풍속은각각 2.7 m/s, 3.1 m/s로서해안의바람이강하지않다는것을확인할수있다. 해안뿐만아니라도서에위치한기상관측소의평균풍속역시서해안의 3.3 m/s 보다남해안이 3.8 m/s로 15% 정도높은풍속을보이고있어전술한분석의신빙성을뒷받침해주고있다. 한편풍력발전기는 25 m/s 이상의강풍시에는구조안정상가동을중단하기때문에풍력자원을해석함에있어서태풍의영향을배제하여야실질적으로 J. KOSAE Vol. 21, No. 1 (25)
72 김현구 이화운 정우식 유효한풍력자원의평가가가능하다. 따라서바람지도를작성한해당기간동안한반도에태풍이영향을미친날을제외하였을때 ( 기상청, 1999~23) 감소되는풍력자원은남해상에서최대 5% 이내인것으로계산되었으며, 따라서구축된바람지도의태풍에의한풍력자원과대평가경향은그리크지않음을정량적으로확인하였다. 우리나라는국토의 7% 를차지하는산지지형과대륙과해양의경계에위치한지정학적요인에의해산곡풍, 해륙풍, 계절풍등다양하며복잡한기상변화가수반되는관계로유럽에적용되었던방식으로바람지도를구축하기는어려운여건이었으며, 그러한사유로본격적으로풍력발전사업이시작되었음에도불구하고한반도전체의풍력자원분포현황을파악할수있는바람지도가준비되지못하였다. 더욱이풍력발전단지개발단계에서절대적으로요구되는상세바람지도구축을위한방법론도구체적으로정립되지못하였기때문에현재진행중인풍력발전단지조성사업은외국의풍력자원평가업체에의존하고있는실정이다. 이에본연구에서는한반도의풍력자원분포현황을개략적으로파악할수있는종관바람지도를구축하였으며향후이를바탕으로상세바람지도를구축하여나갈것이다. 풍력발전선진국인덴마크 (EMD, 21), 미국 (Elliot et al., 1986), 영국등은국가전체의종관바람지도와각지역별상세지도를구축하여풍력사업에활용하고있으며독일은지방자치단체별로해당지역의상세바람지도를구축하여풍력사업이외에도도시환기를고려한건축물인허가등의각분야에서활용하고있음을고려할때국내에서도본연구를시작으로향후구축될상세바람지도의활용도는매우높을것으로기대된다. 참고문헌기상청 (1999~23) 기상연보, 기후국기후예측과. 김건훈, 이동현, 주영철, 유승덕, 허종철, 변수환 (23) 국내풍력자원측정및결과분석, 한국풍력기술및정책워크샵, 한국풍력기술연구회, 72-8. 김용상, 박옥란, 황승언 (22) 기상연구소의국지규모기상분석및예측시스템 (KLAPS) 의실시간운영, 한국기상학회지, (1), 1-1. 김현구, 최재우 (22) 풍력에너지이용및개발현황, RIST 연구논문, 16(4), 479-485. 김현구, 최재우, 손정봉, 정우식, 이화운 (23) 풍력발전단지조성을위한바람환경분석, 한국대기환경학회지, 19(6), 745-756. 정우식, 이화운, 김현구 (23) 포항지역의겨울철남서계열탁월풍현상에관한분석및수치모의, 한국지구과학회지, 24(6), 5-548. Breeze, P. (24) The Future of Global Offshore Wind Power: The technology, economics and impact of wind power generation, Reuters Business Insight. Cressie, N.A.C. (1991), Statistics for Spatial Data, John Wiley and Sons, Inc., New York, 9 pp. Elliott, D.L., C.G. Holladay, W.R. Barchet, H.P. Foote, and W.F. Sandusky (1986) Wind Energy Resource Atlas of the United States, Pacific Northwest Laboratory, U.S. Department of Energy. EMD (Energi-og Miljodata) (21) The Danish Wind Resource Map with Data Export to GIS-Format, http://www.emd.dk/. European Wind Energy Association and Greenpeace (23) Wind Force 12 Launch. Hasager, C.B., O. Rathmann, M. Nielsen, R. Barthelmie, S. Pryor, J. Hojstrup, J. Badger, P. Norgaard, and P. Lundsager (23) Wind Energy Calculated from SAR and Scatterometer Satellite Data, Risoe National Laboratory, ESA Workshop & Renewable Energy, Italy. Jackson, P.S. and J.C.R. Hunt (1975) Turbulent Wind Flow Over a Low Hill, Quart. J. Roy. Met. Soc., 11, 929-955. Kalnay, E. et al. (1996) The NCEP/NCAR -Year Reanalysis Project, Bulletin of American Meteorological Society, 77, 4-471. Milliff, R.F., W.G. Large, J. Morzel, G. Danabasoglu, and T.M. Chin (1999) Ocean General Circulation Model Sensitivity to Forcing Scatterometer Winds, J. of Geophysical Research, Oceans, 15(C5), 113-118. Troen, I. and E.L. Petersen (1989) European Wind Atlas, Risoe National Laboratory, Denmark. 한국대기환경학회지제 21 권제 1 호