• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.36 no.2
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• pp.37-49
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• 2024

To date, numerous empirical formulas have been proposed through hydraulic model experiments to predict the wave breaker index, including wave height and depth of wave breaking, due to the inherent complexity of generation mechanisms. Unfortunately, research on the characteristics of wave breaking and the prediction of the wave breaker index for gravel beaches has been limited. This study aims to forecast the wave breaker index for gravel beaches using representative linear-based machine learning techniques known for their high predictive performance in regression or classification problems across various research fields. Initially, the applicability of existing empirical formulas for wave breaker indices to gravel seabeds was assessed. Various linear-based machine learning algorithms were then employed to build prediction models, aiming to overcome the limitations of existing empirical formulas in predicting wave breaker indices for gravel seabeds. Among the developed machine learning models, a new calculation formula for easily computable wave breaker indices based on the model was proposed, demonstrating high predictive performance for wave height and depth of wave breaking on gravel beaches. The study validated the predictive capabilities of the proposed wave breaker indices through hydraulic model experiments and compared them with existing empirical formulas. Despite its simplicity as a polynomial, the newly proposed empirical formula for wave breaking indices in this study exhibited exceptional predictive performance for gravel beaches.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.4
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• pp.262-272
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• 2020

A large number of studies on wave breaking have been carried out, and many experimental data have been documented. Moreover, on the basis of various experimental data set, many empirical or semi-empirical formulas based primarily on regression analysis have been proposed to quantitatively estimate wave breaking for engineering applications. However, wave breaking has an inherent variability, which imply that a linear statistical approach such as linear regression analysis might be inadequate. This study presents an alternative nonlinear method using an neural network, one of the machine learning methods, to estimate breaking wave height and breaking depth. The neural network is modeled using Tensorflow, a machine learning open source platform distributed by Google. The neural network is trained by randomly selecting the collected experimental data, and the trained neural network is evaluated using data not used for learning process. The results for wave breaking height and depth predicted by fully trained neural network are more accurate than those obtained by existing empirical formulas. These results show that neural network is an useful tool for the prediction of wave breaking.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.89-89
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• 2020

본 연구에서는 GPU 가속화 기반의 Boussinesq 모형인 Celeris Advecnt에 수심 적분된 2차원 이송-확산방정식을 추가하여 인터렉티브 시스템 기반의 추적자 이동 모형을 개발하였다. Celeris Advent는 최초로 개발된 인터렉티브 시스템을 갖춘 Boussinesq 모형으로, 시뮬레이션 중에 사용자가 모형의 파라미터뿐 아니라 모델 도메인 내 수위 및 수심을 바꿀 수 있다. 이를 통해 사용자는 모의가 진행되는 도중에 모델의 안정성 및 효율성을 위해 시간 간격을 조정할 수 있을 뿐 아니라 방파제 설치 등과 같은 지형 변화를 고려하기 위해 도메인 내 격자별 수심을 조정할 수 있다. 본 연구에서는 연안에서의 추적자 이동 모의를 위해 Boussinesq 방정식과 더불어 이송-확산방정식을 풀이하는 추적자 이동 모형을 개발하였다. 추적자의 확산항의 경우 분자 자체의 확산과 더불어 쇄파에 따른 난류 확산을 고려하였다. 난류 확산계수는 슈미트 수를 1로 두어 와동점성계수와 동일하게 두었으며, 와동점성은 단순화된 형태의 쇄파모형을 고려하여 계산하였다. 쇄파모형의 고려로 인해 이송-확산방정식과 더불어 운동량 방정식에서도 쇄파에 따른 운동량 소산이 고려되었다. 마지막으로, 추적자 농도에 대한 인터렉티브 시스템을 추가하여, 모델 구동 중에도 사용자가 수심적분된 추적자 농도를 조정할 수 있도록 하였다. 기수행된 2개의 수리실험 조건과 관측값을 이용하여 벤치마크 테스트를 수행하였으며, 관측값과 대체로 일치하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1429-1433
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• 2004

본 연구에서는 쇄파대에서 정현파의 쇄파에 대해 수리모형실험과 수치모형실험을 수행하였다. 수치해석 모형에서는 Reynolds 방정식을 지배방정식으로 사용하고 난류해석을 위해 $k-\varepsilon$모델을 적용하였으며, 자유수면변위를 추적하기 위해 VOF기법을 사용하져다. 사면 및 평탄지형상에서 발생하는 쇄파양상을 서로 다르게 설정하기 위해 수심과 입사파의 주기와 파고를 변화시킨다. 발생된 정현파의 파형은 해석해와 잘 일치하였으며, 입사파와 파고계가 설치된 위치에서 측정된 파고비 $H/H_0$는 관측값과 비교해 본 길과 놀은 정확도를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1991.07a
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• pp.89-92
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• 1991

선형파 이론 자체로서는 쇄파대내에서의 파고를 직접 계산할 수 없으므로 쇄파가 발생하기 전까지만 계산할 수 있다. 그리고 쇄파대내에서의 파고는 수심에 대하여 일정한 비율로 감소시켜 해석해 왔다. 그러나 쇄파가 발생한 후의 파고는 선형적으로 감소하지 않고 해저경사에 따라서 그 감소경향이 다르게 나타남을 여러문헌에서 알 수 있다.(중략)

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.3 no.3
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• pp.163-169
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• 1991

Sixty seven regular wave tests were performed in a wave-current flume to investigate proper-ties of waves breaking on irregular slope profiles. In these tests, 1/10, 1/20 beach slopes were made using angles and plywoods. A little differences were found in such properties as breaker depth and height indices. runup for plane slopes comparing with other laboratory experiments. however. for smaller deepwater wave steepness, measured breaker height and depth data values were smaller than other formulas. On wave runup agreement was good between experiments and Hunt formula. however. measured data values were influenced by number of breaking. Significant differences were found in breaker depth index for plane and barred slopes. Wave height decay after breaking was found to be smaller than Dally et al.'s formula (1984).

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1998.09a
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• pp.143-148
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• 1998

경사면 쇄파특성의 도출을 위한 기존의 연구는 주로 실험에 의존하여 왔다. 이들 실험적 연구들은 주로 임의 경사면에서 쇄파가 발생하는 수심과 쇄파고를 산출하는데 목적을 두었으며, CERC(1984)는 이들의 연구결과를 위합하여 쇄파제원을 산출할 수 있는 도표를 제시하였다. 본 연구에서는 수치조파경계와 천해 경사면으로 구성되는 파동장에서 경사면 쇄파거동에 대한 경계요소기법을 직접 수립하여 기법의 적용성을 세부적으로 고찰하기로 한다. (중략)

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.6
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• pp.384-395
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• 2020

Breaking waves generated by wave shoaling in coastal areas have a close relationship with various physical phenomena in coastal regions, such as sediment transport, longshore currents, and shock wave pressure. Therefore, it is crucial to accurately predict breaker index such as breaking wave height and breaking depth, when designing coastal structures. Numerous scientific efforts have been made in the past by many researchers to identify and predict the breaking phenomenon. Representative studies on wave breaking provide many empirical formulas for the prediction of breaking index, mainly through hydraulic model experiments. However, the existing empirical formulas for breaking index determine the coefficients of the assumed equation through statistical analysis of data under the assumption of a specific equation. In this paper, we applied a representative linear-based supervised machine learning algorithms that show high predictive performance in various research fields related to regression or classification problems. Based on the used machine learning methods, a model for prediction of the breaking index is developed from previously published experimental data on the breaking wave, and a new linear equation for prediction of breaker index is presented from the trained model. The newly proposed breaker index formula showed similar predictive performance compared to the existing empirical formula, although it was a simple linear equation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.6
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• pp.461-466
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• 2004

This study presents a combined experimental and numerical effort to investigate wave breaking of sinusoidal waves in a surf zone. Numerical predictions are verified by comparing to laboratory measurements. The model solves the Reynolds equations and$textsc{k}$-$\varepsilon$ models for the turbulence analysis. To track the free surface displacement, the volume of fluid method is employed. As the height of incident wave increases, the wave breaking occurs at a closer point of the slope in the numerical model and laboratory experiments with the same depth and period. When a wave breaking occurs, the ratio of wave height becomes larger, with the same wave height and depth, as the period increases.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2002.08a
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• pp.42-48
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• 2002

잠제는 주로 입사하는 파를 천단에서 강제쇄파시키거나 마찰을 통한 에너지 감소로 파를 제어하므로 잠제의 천단수심과 천단의 길이는 잠제의 성능에 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 일반적으로 잠제의 천단수심이 깊은 경우 잠제에 의한 파랑제어를 충분히 기대할 수 없으므로 입사파의 제어를 위한 적정한 천단수심이 필요하게 되고 천단수심이 얕아짐에 따라 천단상에서 파의 대칭성이 무너지는 비선형성분이 탁월해진다. (중략)