• 해양환경안전학회지
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• 제27권4호
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• pp.457-464
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• 2021

카페리 선박의 안전 운항을 위한 요소 중 화물 고박안전성 분야는 2015년 이후 화물고박기준이 적용되어 파랑에 의해 발생하는 선체운동과 고박력을 상호 비교하여 평가하고 있다. 항해 중 카페리 선박의 안전 운항을 담보하기 위해서는 운항해역의 기상정보를 바탕으로 선체운동을 해석하여 화물의 이동을 방지할 수 있는 고박력을 결정하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 부산-제주를 항행하는 총톤수 3,700톤급 카페리 선박을 대상으로 기상청이 운용하는 해상파고부이 3기의 최근 5년간 기상정보를 분석하였으며, 실제 해상에서 선체운동을 계측하고 수치시뮬레이션을 수행하여 선체가속도를 비교하였다. 태풍기간을 제외한 2~3월의 유의파고를 입력조건으로 선체운동을 해석한 결과, 유의파고 2.5 m 조건에서 횡방향 가속도가 실선계측에서는 1.5 m/s², 수치계산에서는 1.8 m/s²로 이론적 수치시뮬레이션의 결과가 크게 나타났다. 파고별 선체운동을 추정하는 가속도를 실선결과 기반으로 보정하는 근사식을 제안하여, 운송화물의 고박안전성 평가에 적용한 결과 풍랑경보 대비 일반 기상조건에서는 40 % 이하로 분석되었다. 운항해역의 기상정보를 바탕으로 실선계측에 따른 정량적인 가속도 결과를 활용하는 고박안전성 평가 기법이 널리 보급되어 국내 연안 카페리선박의 안전 운항 지침에 적용되기를 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제7권3호
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• pp.100-107
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• 2002

지난 20년 기간 동안에 한반도와 그 주변해상을 통과했던 64개의 태풍에 대해 태풍 파라미터 모형(TPM)과 원시 소용돌이 모형(PVM)의 모의를 통해서 해상풍을 산출하였다. 그 결과를 동중국해, 남해 그리고 동해상에서 관측된 일본 기상청(JMA)의 해상풍 자료와 비교하였으며, 오차 분석을 통해서 두 모형의 신뢰도와 민감도에 대해 고찰하였다. 원해상의 해양부이 관측자료와의 비교에서는 두 모형 모두 관측치보다 낮게 모의되었으며, rms오차와 상대오차는 PVM이 TPM보다 훨씬 낮게 나타났다. 그러나, 큐슈 연안의 해상풍 자료에 대해서는 PVM은 약간 높게 TPM은 낮게 모의되었으며, PVM이 TPM보다 오차가 작은 것으로 나타났다. 태풍중심위치와 해상풍 관측지점 간의 거리에 따른 상대오차의 분석결과, 태풍 중심권에 근접한 거리에서는 두 모형 모두 상대오차가 작았으나, 200km이상의 먼 거리에 대해서는 TPM의 상대오차는 거리에 비례해서 약 70％까지 크게 증가하는 반면. PVM의 상대오차는 약 20%정도로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.65-71
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• 2014

최근 우리나라에는 거의 매년 대형 태풍이 내습하였으며 이로 인해 직 간접적으로 많은 피해가 발생하였다. 그러나 태풍의 내습 시 태풍의 외해 진입경로에서 파랑 및 바람자료를 확보한 사례는 매우 드물며 이로 인해 태풍파 모델링의 보정 및 검증자료 확보에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 논문은 기상청과 한국해양과학기술원에서 2004~2006년에 내습한 태풍 송다, 나비, 산산으로 인한 폭풍파들을 관측한 기록들을 종합하여 제공함으로써 태풍파 수치모델링 관련 연구자들에게 도움이 되도록 하였다. 태풍 나비와 산산의 진행경로가 대한해협보다 동쪽이었음에도 불구하고 거제도 동쪽에 위치한 남형제도에서 유의파고 8.3 m가 관측되었으며, 특히 영일만방파제 전면 1.4 km 지점에서는 두 태풍 모두 기록적인 유의파고 12.2 m가 관측되었다. 한편, 거제도의 해양기상부이와 남형제도의 파향 파고계로 취득된 자료들의 비교 결과 최대파고는 유사하였으나 유의파고는 상당한 차이를 나타냈다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권7호
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• pp.869-875
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• 2016

본 연구에서는 파랑후측모델링을 통해 우리나라 연안에서의 장기 파랑경향성을 분석하였다. 파랑경향성 분석시 사용한 바람자료는 1979년부터 현재까지 제공하고 있는 ECMWF 바람자료를 사용하였으며, 모델수행 기간은 2001년~2014년으로 14년 동안 수행하였다. 생산된 파랑후측모델링 결과는 국립해양조사원 및 기상청에서 설치한 파랑관측부이 자료를 이용하여 검증하였다. 검증 결과, 태풍 및 폭풍이 발생한 이벤트 상황을 모델이 잘 재현하고 있으며, 정량적인 RMSE 값은 0.5 m로 유의한 결과 값을 보였다. 파랑후측모델링을 통한 최근 14년 동안의 파랑 경향성 분석 결과, 과거에 비해 권역별 파고 2 m 이상 출현율은 전해역 평균 0.082 %/year로 증가하고 있으며, 이는 고파랑이 지속적으로 심화되고 있음을 뜻한다. 이러한 연안 파랑경향성 분석자료는 최근 기후변화에 따른 연안의 취약성평가 및 연안역에서의 침식방지구조물의 방재 설계를 위한 기초자료로 사용 가능하다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권4호
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• pp.251-261
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• 2007

본 연구에서는 경기만 근해 - 격렬비도와 덕적도 해역을 중심으로 - 에서 관측된 파랑 및 바람자료를 이용하여 바람과 파랑의 상호작용을 연구하였다. 2005년 1월에서 12월의 덕적도 부이 관측자료를 바탕으로 바람에 의한 파랑의 발생과 또 발생된 파랑에 의한 바람의 감쇄효과를 계산하였으며, 2005년 3월 19-26일과 5월 23-28일에 격렬비도 근해에서 관측된 자료를 이용하여 파랑이 발달할 때와 잔잔한 상태가 유지 될 때를 나누어 파랑 스펙트럼의 반응형태를 알아보았다. 또한, 시간에 따른 스펙트럼의 형태, 최대 에너지 주파수, 평형 영역의 기울기 등도 분석하였다. 관측풍속 $5-10ms^{-1}$의 범위에서 파랑에 의한 풍속의 감소는 최대 $2ms^{-1}$(응력${\sim}0.1Nm^{-2}$)를 보였고, $10-15ms^{-1}$일 때는 $3ms^{-1}$(응력${\sim}0.4Nm^{-2}$)의 차이를 보였다. 풍속과 파고의 상관분석에서도 관측풍속과 파고의 영향을 고려한 풍속(참풍속)의 경우 선형적인 상관도가 0.71에서 0.75로 약 0.04 정도 상승하였다. 잔잔한 상태에서 파랑이 발생할때 초기에는 4-5초의 단주기 파랑이 형성되고 발달과정을 거치면서 9-10초 주기의 장주기로 이동하며, 최대 에너지 주파주는 일정한 값을 유지하게 된다. 이 상태에 도달하는데 소요되는 시간은 약 6-7시간 정도였다. 또한 스펙트럼의 평형 영역 기울기는 파랑발생 초기에는 변화폭이 존재하나 풍파가 발달하면서 약 4.11의 값으로 접근하였다. 파랑 스펙트럼의 주파수대별 시간 변동과 마찰 속도와의 상관성에 있어 파랑 스펙트럼의 최대 에너지 주파수대 부근에서 높은 상관성을 보이는 경향을 보였으며 0.3 Hz와 0.35 Hz 에서 평균 0.80과 0.82 상관도를 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.508-520
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• 2016

본 연구에서는 7년(2009-2015)간 한반도 주변을 통과한 태풍의 이동 경로에 따른 수온의 변동을 분석하였다. 자료는 위성관측 수온영상, 동해 연안의 양양, 강릉, 삼척, 영덕에서 실시간 계류부이에서 관측한 수온과 기상청에서 제공한 바람을 분석하였다. 위성 영상을 이용한 태풍 통과 전후의 근해 수온의 차이는 태풍의 이동 경로에 따른 바람의 방향뿐만 아니라 해면 가열과 해면 상승의 시기와도 관계가 깊게 나타났다. Muifa, Chanhom, Nakri, Tembin과 같은 태풍들의 오른쪽에 위치한 동해 연안의 수온은 남풍계열의 바람에 의한 연안용승으로 표층뿐만 아니라 15m, 25m의 수온까지 하강하는 것을 알았다. 특히, 태풍 Chanhom과 Tembin에 의한 수온의 하강은 각각 $8-11^{\circ}C$와 $16^{\circ}C$ 하강하였다. 한편 그 반대편에 태풍이 위치할 때는 외해쪽에 있는 고온의 해수를 연안쪽으로 이동하여 침강시킴으로서 중층과 저층의 수온이 상승하였다. 또한, 태풍 통과 이후에 동해 연안에서 남풍(북풍)계열의 바람에 의한 하강(상승)된 수온의 혼합은 1-2일 및 4일간 지속되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.139-153
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• 2018

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.340-350
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• 2020

한반도 대기모델의 해상풍을 입력자료로 사용하는 초단기 파랑예측시스템을 구축하고, 예측성능을 결정하는 중요한 요소인 입력바람장-파랑 상호작용을 고려하여, 수치모의실험을 수행하였다. 예측성능을 검증하기 위해 비태풍시기와 태풍시기에 대한 파랑모델의 예측결과를 기상청 계류부이 관측자료와 비교하였다. 비태풍시기에는 전반적으로 모델의 과소모의 경향이 나타났으며, 입력바람장과 파랑의 상호작용 물리계수를 증가시키면 과소모의하는 예측경향과 평균제곱근오차(RMSE)는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. RMSE가 최소가 되는 실험조건을 적용하여 태풍시기를 분석한 결과, 비태풍시기와 비교하여 예측오차가 증가하였다. 이는 파랑모델이 상대적으로 약한 비태풍시기의 바람장 영향을 고려했기 때문으로 보이며, 강한 바람장 형성으로 인한 파랑의 비선형효과와 파랑에너지 소산효과가 충분히 반영되지 않았던 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권3호
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• pp.240-252
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• 2005

한반도 주변 해역의 5개 지점(덕적도, 칠발도, 거문도, 거제도, 동해 정점)에서 관측된 기상청의 해양 기상 관측 부이 자료를 이용하여 각 해역에서 바람과 파도의 관계를 분석하였다. 전반적으로는 서해 정점에서는 파도가 바람의 영향을 가장 많이 받고 남해 정점에서는 파도가 바람의 영향을 가장 적게 받으며 동해 정점에서는 그 중간이며 각 정점별 특징은 다음과 같다. 칠발도에서는 풍속이 강한 겨울철의 주 풍향인 북서방향으로 바다가 트여있고 얕은 수심에 의한 여울효과로 가장 높은 파고가 발달하며 풍향과 파향이 다른 정점에 비해서 가장 잘 일치한다. 이에 비해 덕적도는 북서방향이 황해도에 의해 막혀 있기 때문에 취송거리가 제한되어 겨울철에 충분히 발달한 파도가 생기지 않는다. 이러한 취송거리의 제한은 남해 정점에서 더 크다. 북풍이 우세한 남해의 두 정점에서는 북쪽의 육지 때문에 파도의 발달이 제한되어 바람이 강해도 파고는 거의 높아지지 않는다. 남해 정점에서는 어느 방향에서 바람이 불든지 모든 파향의 파가 고르게 유입되며 그 중 우세한 파향은 항상 동중국해에서 유입되는 방향이다. 그 방향은 거문도와 거제도에서 각각 남쪽 방향과 남서 방향이며 이 방향으로는 바람이 약할 때도 파도가 유입된다. 동해 정점에서는 수심이 깊어 파도가 크게 발달하지만 풍향과 파향이 일치하지 않는 경우가 많아 파고의 발달이 칠발도에서 보다는 낮다. 이와 같이 풍속과 더불어 풍향이 파랑발달에 중요한 이유는 풍향에 의해 취송거리가 결정되기 때문이다. 덕적도와 칠발도에서 풍향이 변하지 않고 오래 지속되는 경우를 보면 파향이 풍향과 일치하며 파고는 최대풍속 후에 최대파고가 나타나는 반응시간이 길수록 커지는 것을 볼 수 있다. 그러나 풍향과 파향이 일치하지 않는 동해 정점의 경우에서는 풍속이 크고 반응시간이 길어도 파고가 서해 정점에서와 같이 많이 높아지지는 않는다. 이상의 결과는 풍속이 클수록, 취송거리가 길수록, 지속시간이 길수록 파고가 크게 발달하는 일반적인 경향과 더불어 각 정점별로는 육지와 바다의 방향, 해저지형, 주변해역의 규모 등의 환경조건에 의해 바람에 의한 파도의 발달율이 달라지는 것을 보여준다.