지금까지 쇄파는 발생기구의 본질적인 복잡성으로 인해 실내수리모형실험을 통해 쇄파파고 및 쇄파수심 등의 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 자갈해빈에 대한 쇄파의 특성 및 쇄파지표예측을 위한 연구는 거의 수행되어 있지 않았다. 본 연구에서는 자갈해빈을 대상으로 쇄파파고 및 쇄파수심의 예측을 위하여 회귀 또는 분류 문제와 관련된 다양한 연구 분야에서 높은 예측 성능을 보이는 대표적인 선형기반 기계학습기법에 기반한 쇄파지표를 예측하고자 하였다. 먼저, 자갈해빈에 대하여 기존에 제안된 쇄파지표의 경험식의 적용성을 검토하고 기존의 경험식의 자갈해빈의 쇄파지표 예측성능의 한계성을 극복하기 위하여 다양한 선형기반 기계학습 알고리즘을 적용하여 쇄파지표 예측모델을 구축하였다. 구축된 기계학습모델 중 자갈해빈에서 발생하는 쇄파파고 및 쇄파수심에 대한 높은 예측성능을 보인 모델을 기반으로 손쉬운 계산이 가능한 쇄파지표에 대한 새로운 산정식을 제안하였고 수리모형실험결과 및 기존의 경험식과 비교하고 새롭게 제안한 쇄파지표의 예측성능을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 쇄파지표에 대한 경험식은 단순한 다항식임에도 불구하고 자갈해빈에 대한 양호한 예측성능을 보였다.
지금까지 연안에서 발생하는 쇄파에 대한 연구는 지속적으로 수행되었으며, 그에 따른 많은 실험자료가 축적되어 왔다. 또한, 다양한 실험자료로부터 공학적인 적용을 위한 쇄파 정보를 정량적으로 예측하기 위하여 회귀분석에 기반한 다양한 경험식이 제안되었다. 그러나 쇄파는 내재하고 있는 변동성이 있으므로 선형 회귀분석과 같은 선형적 통계접근 방법에는 한계가 있다. 본 연구에서는 쇄파파고 및 쇄파수심을 예측하기 위하여 기계학습 중 하나인 신경망을 사용하는 비선형 방법을 제안하였다. 신경망은 구글에서 배포하고 있는 머신러닝 오픈소스 플랫폼인 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 구축하였다. 신경망 모델은 수집된 실험자료를 무작위로 선택하여 학습하였으며, 학습에 이용하지 않은 자료를 사용하여 학습된 신경망을 평가하였다. 학습된 신경망에 의해 예측된 쇄파파고와 쇄파수심에 대한 예측결과는 기존의 경험식에 의한 계산결과에 비해 높은 예측성능을 보였으며, 이는 충분히 학습된 신경망은 쇄파파고 및 수심을 예측하기 위한 유용한 도구로 사용될 수 있음을 보여준다.
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.
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.
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)
불규칙 사면에서의 파랑변형을 분석하기 위해 파랑-흐름 복합수조에서 67 종류의 규칙파에 대한 실험을 실시하였다. 사면은 합판과 Angle을 이용하여 제작하였으며 경사는 1/10, 1/20이다. 균일한 경사면에서는 쇄파수심 지수, 파의 쳐오름 등은 기존의 실험 결과와 큰 차이가 없었으나, 심해 파랑경사가 작은 경우 이들의 값은 더 작았다. 또, 파의 쳐오름은 Hunt식과 잘 일치하였으며, 쇄파가 발생하는 횟수와도 관계가 있다. 사주가 있는 경우, 쇄파수심 지수는 기존의 식과 큰 차이가 있다. 쇄파후의 파고는 Dally 등(1984)의 이론식에 비해 작게 관측되었다.
한국해안해양공학회 1998년도 정기학술강연회 발표논문 초록집 Annual Meeting of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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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)
연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.
본 연구에서는 쇄파대에서 정현파의 쇄파에 대해 수리모형실험과 수치모형실험을 수행하였으며, 두 실험결과를 비교하였다. 수치해석 모형에서는 Reynolds 방정식을 지배방정식으로 사용하고 난류해석을 위해 $textsc{k}$-$\varepsilon$ 모델을 적용하였으며, 자유수면변위를 추적하기 위해 VOF기법을 사용하였다. 수리모형실험과 수치모형실험 모두 동일한 수심과 주기를 가질 경우, 입사파의 파고가 커질수록 쇄파발생 지점이 경사시작 지점으로부터 가까운 위치로 이동하는 경향을 보였다. 또한, 쇄파발생시 파고비(H/H$_{0}$)는 동일한 수심과 파고를 가질 경우, 주기가 커질수록 증가하는 경향을 보였다.
한국해안해양공학회 2002년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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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)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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