• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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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.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 1991년도 정기학술강연회 발표논문 초록집
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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)

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2000년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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• pp.166-170
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• 2000

연안역에서의 파랑운동 모형개발에 있어 봉착하는 가장 중요한 문제는 쇄파대에서의 파고변형의 예측이라 할 수 있다. 쇄파대에서의 파고변형 예측 모형의 재발은 파동에너지 손실의 평가를 이용한 Le Mehaute(1962)의 해석적 방법 이후로 예측모델을 개발하기 위한 많은 연구가 수행되어져 왔다. (중략)

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.37-49
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• 2024

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.165-172
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• 2021

쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.262-272
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• 2020

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.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권2호
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• pp.136-145
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• 2007

파랑이 수중 천퇴부를 넘어 쇄파하는 경우 파고는 작게 형성되나 강한 이차적 흐름 (쇄파유도류)이 발생한다. 따라서, 임의의 해양구조물이 쇄파대에 위치할 경우에는 단순히 가시적인 파고에만 근거한 파력산정은 과소설계를 초래할 가능성이 있으며 구조물의 안정설계를 위해서는 쇄파유도류의 유속이 가미된 상태에서의 유체력을 정확히 산정하여 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 Boussinesq 방정식 모델을 이용하여 쇄파대내에서의 파고분포와 쇄파유도류를 계산하는 기법을 수립하였으며 과거에 수행하였던 이어도 해양과학기지의 수리모형실험 (1/120)의 모델영역에 적용하였다. 이 계산결과를 이용하여 모형구조물에 작용하는 유체력을 계산하고 수리모형실험 결과와 비교함으로써 쇄파유도류의 영향을 정량적으로 평가하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.149-155
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• 1999

Nwogu의 확장형 Boussinesq 방정식에 쇄파모형을 추가하였다. 입사조건으로 내부조파기법을 사용하였고 경계에는 스폰지층을 사용하였다. 수치적분은 시간에 대해 4차의 Adams 기법을 사용하였고 공간에 대한 1계 미분은 4차의 차분식을 사용하므로써 모든 차분 오차가 분산항보다 작아지도록 하였다. 면내부조파기법을 이용하여 목적파를 잘 재현할 수 있었고 스폰지층에서 파를 감쇄시키므로써 경계에서 연산영역 내부로의 재반사를 억제할 수 있었다. 천수실험을 통해 수심 변화에 따른 파고와 파장의 변화를 살펴보았고 쇄파전후의 파고 변화는 실험치와 전반적으로 일치하였지만 쇄파후의 파고는 실험치보다 큰 값을 보여주었다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제3권2호
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• pp.65-71
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• 1991

쇄파변형에 대한 종래의 연구는 흐름을 고려하지 않은 경우가 대부분 이였다. 즉 파랑의 변화가 흐름의 변화에 미치는 영양에 대해서는 어느 정도 연구가 수행되어 왔으나, 파랑에 의해 발생한 흐름이 다시, 쇄파후 파고감사, 평균수위 상승 및 파향각 등 쇄파대내와 제반 수리양의 변화에 대해 어떻게 기여하는가에 대해서는 거의 보고되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 쇄파에 의해 발생하는 에너지 손실과 밀접한 관계가 있다고 알려진 연안류를 고찰하고, 이 연안류가 쇄파후 파고감사 및 평균수위 변동, 그리고 파향각에 어떻게 영향을 미치는가에 대해서 검토하고, 연안류가 존재하지 않은 경우와 비교 고찰한다.

• 한국해양학회지
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• 제23권2호
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• pp.53-61
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• 1988

연안 쇄파역에서 파랑 측정에 적절한 축전 용량식 주상 파고계(capacitance wavestaff system)를 연구 제작하였다. 실험에 의하면 제작된 파고계는 수온이나 염분 등 해수의 물성 변화에 의한 영향을 받지 않으며, 수면의 높이와 파고계의 출력 신호는 선형 관계를 갖는다. 이 파고계의 측정 오차는 주로 현장 관측의 파고계 설치시 발생하는 오차에 기인하므로 이를 최소화 시키기 위해서는 세심한 주의를 요한다.