항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
이어도 해양과학기지 유의파고 자료와 인공위성(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 고도계 유의파고 자료를 비교하기 위하여 2004년 12월부터 2016년 5월까지 약 12년 동안의 위성-이어도 관측 유의파고 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 위성 유의파고는 이어도 해양과학기지 유의파고에 대하여 약 0.34 m의 평균 제곱근 오차와 0.17 m의 양의 편차를 나타내었다. 위성과 이어도 관측 유의파고 차는 특이한 계절변동이나 경년변동을 보이지 않고 위성이 중복 관측하는 기간에 대해서 유사한 변동 특성을 보여 위성 자료의 일관성을 확인할 수 있었다. 위성-이어도 유의파고 차이에 대한 바람장의 영향을 조사한 결과 모든 위성에 대해 평균적으로 0.17 m 정도의 양의 편차가 나타났다. 지형 및 해양과학기지 구조물의 영향을 파악하기 위하여 파향에 대한 파고 오차의 특이성을 분석하였으나 통계적으로 유의미한 특성이 나타나지 않았다. 위성-이어도 일치점의 거리에 따른 영향을 조사하기 위하여 위성-이어도 간의 거리에 대한 함수로 오차의 특성을 분석한 결과 평균은 거리와 무관하게 0.14 m로 거의 일정하게 유지되는 반면에 오차의 최댓값과 최솟값 사이의 진폭은 이어도로부터 멀어질수록 선형적으로 증가하는 특성이 발견되었다. 반면에 동해 해양기상위성부이를 활용한 위성 유의파고 자료의 정확도 평가 결과, 위성-실측 자료 사이의 평균 제곱근 오차는 0.27 m로 상대적으로 작은 오차가 발생하였으며, 이어도 파고 자료와 같이 특이한 오차 특성은 발견되지 않았다. 이어도 파고 관측 기기의 상이성을 고려하여 이 연구에서는 위성 유의파고 자료를 기반으로 이어도 유의파고 자료를 보정하는 식을 제안하였다. 또한 이어도 해양과학기지가 국제적인 해양관측 기지로 격상되기 위해서는 자료의 신뢰도 확보가 우선되어야 함을 강조하고 방법과 전략을 제시하였다.
급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM)와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
수압식 파고계(WTG)로 관측한 파고가 저파랑 환경에서 저평가되는 문제가 제기되어 왔으며 이 자료를 보정하여 관측오차를 줄이는 것은 WTG 실측자료를 사용해 항만정온도 기준을 개선하는데 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 네 지점에서 관측한 AWAC 및 부이식 파고계(Waverider buoy) 자료를 사용하여 동일 지점에서 관측한 WTG 유의파고를 보정하였다. 먼저 저파랑 조건 하에서 WTG 유의파고(Hm0) 값이 저평가되는 경우에도 유의파고와 첨두주기의 곱인 WTG HT는 저평가되지 않고 AWAC 및 부이식 파고계의 HT와 선형관계를 유지함을 발견하였으며, 이 선형성을 적용하여 WTG HT와 Hm0 간의 분포를 대표하는 3차 함수를 각 지점 별로 산정하였다. 이 함수를 사용하여 저파랑 임계파고로 설정한 0.7 m 이하의 WTG Hm0를 보정하였으며, 그 결과 보정된 WTG Hm0와 AWAC 및 Waverider buoy Hm0의 선형관계가 향상되었고 저평가되었던 파고도 상당부분 개선되었음을 확인하였다. 본 연구 결과를 적용하면 HT의 선형성이 유지되는 타 지역의 WTG 관측 파고를 보정하는 일과, 나아가 보다 정확한 실측자료를 제공해 해당 항만의 개선된 정온도 기준을 마련하는 일에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 기후변화로 인해 집중호우 및 돌발홍수의 증가로 침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 마찬가지로 해안지역의 피해 또한 증가하고 있으나, 해안지역의 특성을 고려한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서 해안지역의 특성을 고려해 폭풍해일로 인한 월파뿐만 아니라 강우도 고려하여 해안지역의 범람 양상을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 국내 해안지역에 대한 빈도별 폭풍해일과 강우로인한 범람 모의를 진행하였다. 우선, 수치해석 모형의 경계조건을 산정하기 위해 EurOtop(2018)의 경험식을 이용하여 월파량을 산정하였다. EurOtop의 월파량 산정 시 암석 옹벽이 아닌 콘크리트 옹벽으로된 경사식 단면으로 고려하여 계산하였고 산책로와 벽까지 고려하여 계산하였다. 경험식 계산을 위해 매개변수(유의파고, 여유고, 구조물의 조도계수, 구조물의 기울기 및 경사 등)를 조정하여 계산하였다. 이 중, 계산에 사용된 유의파고는 시나리오별 강우에 대해 SWAN(Simulating WAves Nearshore)으로 계산된 값을 활용하였고, 해안선을 두 부분으로 나누어 해안지역 각 지점별 파고값의 평균을 사용해 월파량 계산을 진행했다. 이때, 파고의 종류로 5% 확률의 파고, 평균 파고, 중앙값 파고, 95% 확률의 파고로 분류해 월파량 계산을 진행했고, 그 중, 평균 파고를 이용해 계산한 월파량을 수치해석 모델의 입력자료로 활용하였다. 시나리오별로 계산된 월파량만을 이용해 2차원 침수모형인 FLO-2D의 경계조건 입력값으로 사용하여 침수 양상을 표출하기 위해 Mapper와 ArcGIS를 이용하여 침수와 범람 양상을 확인하였다. 또, 다른 조건으로 시나리오별 계산된 월파량, 연구유역 해안 반대편에 위치한 산으로부터 유입되는 물의 양 그리고 해안지역 전체에 내리는 강우를 입력자료로 사용해 모의를 진행한 후 Mapper와 ArcGIS로 표출하여 침수 및 범람 양상을 확인하였다.
스펙트럼 천해파 모델을 두 가지의 다른 조위조건을 각기 합성하여 경기만 해역에 적용하였다 첫 번째의 조석과 파운동의 합성으로 일정 조위시 파운동의 파수보존식과 에너지 보존식만을 이용한 파랑수치모델링이다. 이와같은 일정조위시에는 조류가 존재하지 않는다 두 번째 조합은 조석의 연속방정식과 운동량방정식 파운동의 파수보존식과 에너지 보존식을 동적으로 연계한 수치 모델링이다. 전해역에 조위를 일정하게 지정하였을 때 주요 참고 지점의 유의 파고 및 파향 등을 검토하였고 조석과 파랑을 연계수치 모델링하였을때에 산정되는 유의 파고와 파향 등을 일정 조위로 가정하고 산정되는 결과와 비교 분석하여 제시하였다 이러한 수치모형의 계산결과시 조석조건에 따라 파고 및 파향의 변이가 심대하게 다를 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 신뢰성 있는 항만설계를 하기 위한 평상파 산정에 대한 방법론을 제시하였다. 제안된 방법론을 부산항 내 해경부두 설계에 적용하여, 부산항 입구 조도 전면해상에서 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 97.5% 평상파를 산정하였다. 1993년 2월부터 2002년 12월까지 측정된 파랑자료를 파향별로 유의파고와 유의파주기의 결합분포를 구한 후, 포물선형 완경사 방정식 파랑모델을 이용하여 해경부두에서의 평상파 조건을 산정하였다. 해경부두 위치에서의 항만설계를 위한 97.5% 평상파의 파고는 1.06 m 이며, 이는 부산항 항외에서 입사되는 파향 E, 유의파고 1.75 m, 유의파주기 7 sec에 의해 생성되는 것으로 분석되었다. 부산항 내 풍파에 의한 평상파에의 영향을 검토하였으나, 항내 풍파는 평상파 산정에 영향이 없으며 항외에서 항내로 진입하는 너울성 파고의 영향이 지배적임이 밝혀졌다. 따라서 항내의 풍파의 영향만을 고려하여 평상파를 추정하였을 경우 심각한 오류가 있음을 알 수 있었다.
마리나 시설 내 계류된 선박 및 레저장비를 악천 후 해상상태와 선박 운항에 의해 발생된 파로부터 장비 및 인명의 안전을 위한 파 제거 장치가 필요하다. 본 연구에서는 국내 각 지자체의 수요에 부응하고 시설 및 인명의 안전을 위한 소파 시스템개발을 목적으로 시제품 제작(설계, 해석, 수조시험 등 수행완료)하였다. 실해상 성능시험에서 항주파의 발생을 위해 시험선박 선정하였으며, 소파장치 전후의 파고계측 등을 위해 부가물을 계측하여 파고를 촬영 및 계측하였다. 개발된 소파장치의 실해상 시험임을 감안해 해상 주위의 조류, 풍속, 인근 해역에서 오는 파랑변형 등에 따른 파랑요소를 고려하여 시험하였다. 부소파제는 약 40~80% 의 에너지 감소율을 보였으며, 유의파고 조건에서 42%의 에너지 감소율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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