지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.
지진해일의 발생빈도는 태풍이나 홍수 등의 자연재해와 비교하여 발생빈도가 낮지만 발생 시 큰 피해를 입힐 수 있다. 우리나라 동해안은 일본 서해안에서 발생된 지진해일에 취약하며 특히 강원도 삼척시와 경상북도 울진군 부근은 일본 서해안에서 발생된 지진해일 에너지가 집중되는 위험지역으로 기존 연구에서 확인되었다. 동해를 따라 먼 거리를 전파해오는 지진해일 파의 전파양상은 해저수심의 영향을 받아 변화될 뿐만 아니라 진원지의 발생위치와 각 매개변수의 특성에 따라 대상지역에서의 영향도가 다양하게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 일본 서해안에서 과거 발생한 지진원(4건) 및 향후 발생 가능한 가상지진원(71건)을 대상 시나리오로 선정하였으며, 가상지진원자료는 한반도 에너지개발 기구(11건) 및 일본토목학회(60건)에서 제시한 총 71건의 자료를 사용하였다. 동해안 해저수심 영향에 의한 지진해일 파 집중도를 확인할 수 있는 파향선추적 기법 수행을 통해 75건 중 집중도가 높은 41건의 지진원을 선정하였다. 선정된 지진원은 불확실성을 고려하기 위해 많은 연구자들에 의해 사용되고 있는 로직트리기법을 적용하여 총 1,107건으로 생성되었으며, 이에 대해 지진해일 수치해석이 수행되어졌다. 최대 지진해일고 비교 결과, 특정 발생위치에서의 지진원은 타 지진원보다 지진강도가 작음에도 불구하고 울진 원자력발전소에서 최대 지진해일고 결과는 더 크게 나타나는 것으로 확인되었다.
기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 1985년부터 현재까지 서귀포인근 해안에 직접적인 영향을 주었던 태풍들 중 조위편차 및 피해 사례의 영향성을 고려하여 5개의 태풍을 선정하였으며, 본 연구실에서 개발한 수치모형인 HYCEL-WIND를 이용하여 수치적 분석을 실시하였다. 또한 제주해군기지 건설 전 후에 따른 해일고를 비교하며 방파제 설치에 따른 최대해일고의 변화를 분석하였다.
지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
지구온난화로 야기되는 태풍강화 등의 기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 속초와 묵호 조위관측소의 34년간($1974{\sim}2007$) 해수면자료를 이용하여 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성을 고찰하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 속초와 묵호에서 각각 약 8.3 cm/34yr와 8.7 cm/34yr로 95% 신뢰구간에서 해일고의 증가추세가 뚜렷이 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 53%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 속초와 묵호에서 최대해일고가 증가하는 이유는 열대해역의 수온증가와 이로 인한 전 지구적인 태풍과 한반도 영향 태풍의 활동 강화가 그 원인으로 분석된다. 따라서 강화된 태풍에 의한 해일의 피해를 줄이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 연안의 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석이 필요할 것이다.
서해안 지역에서 대형태풍에 의한 해일유형을 세 가지로 구분한 후 그 특성을 고찰하였다. 태풍 OLGA(9907)와 KOMPASU(1007)가 대표적인 첨두형 태풍인데 빠른 이동속도로 서해안에 근접하여 통과한 태풍으로 최대해일고 발생이 조시와는 무관한 특성을 보인다. 반면 태풍 PRAPIROON(0012)과 BOLAVEN(1215) 등은 대표적인 지속형으로서 느린 이동속도로 서해안에서 이격하여 통과한 태풍이며 주로 저조시에 최대해일고가 발생하는 조석변조해일 특성을 보인다. 한편 태풍 MUIFA(1109)와 WINNIE(9713)의 경우 지속형으로 구분될 수는 있지만, 외부에서 전파되어 온 해일유형으로 구분되어 조석변조해일 특성은 보이지 않는다. 이러한 해일유형을 토대로 서해안 지역에서 고극조위가 발생하는 패턴을 구분한 결과 현재까지 해면고가 가장 높았던 경우는 태풍 WINNIE(9713)와 같은 전파형의 크지 않은 해일고가 백중사리의 높은 조위조건과 겹쳐 발생한 경우였다. 향후 높은 조위조건에 첨두형 태풍이 겹칠 경우 전무후무한 고극조위가 발생할 수 있을 가능성이 다소 낮은 확률로 존재한다. 그러나 대부분의 대형태풍이 저조시에 최대해일고가 발생하는 지속형임을 감안하면 저조시 크게 나타난 해일고를 단순히 약최고고조위에 가산하여 설계조위를 산정하는 설계법은 과다설계의 우려가 크다. 태풍해일 수치모의를 통해 극치해면고를 산정할 경우에도 가급적 다양한 조위조건을 함께 부여하여 조석-해일 비선형성이 재현되도록 해야 하며, 태풍의 이동속도와 최근접거리에 따른 해일특성에 대한 변화양상을 주의 깊게 고찰하여야 한다.
낙동강 하류역은 최근의 퇴적우세 지형변화와 더불어, 기후변화에 따른 태풍강도 강화 등으로 인한 해일고 증가가 우려된다. 따라서, 과거 태풍자료를 수집 분석한 후 연구지역에 가장 큰 영향을 미친 태풍을 모델 태풍으로 선정하여 낙동강 하류역에 위치한 주요지점별 폭풍해일고 변화를 파악하였다. 실험결과, 최대 폭풍해일고는 태풍 매미 내습시에 나타났으며, 하단 매립지 전면에서 1.1~1.5m, 명지주거단지 전면에서 1.2~1.3m, 녹산국가산업단지 전면에서 1.3~1.5m로 하단 매립지 전면이 가장 크게 나타났다. 향후, 과거 지형변화를 고려한 폭풍해일고 검토를 통하여 최근의 급격한 지형변화로 인한 영향을 파악한 대비를 해야 할 것으로 사료된다.
폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
지구온난화에 따른 해수의 온도 상승은 태풍의 대형화와 강도증가의 원인이 된다. 본 논문에서는 태풍발생에 있어서의 열역학적 최대한계이론을 적용하여 미래의 기후변화 시나리오에 따른 해수온도의 상승과 기온의 수직성층분포 변화를 고려한 동북아 해역의 지역별 가능 최대태풍의 강도를 추정하였다. IPCC 4차 보고서[2007]에 제시된 기후변화 시나리오를 적용하였으며 각 시나리오에 따라 추정된 태풍의 최대 가능 강도의 결과는 최저중심기압 및 최대풍속의 공간분포로 제시하였는데, 대기 중 이산화탄소의 농도 증가에 비례하여 더 큰 최대 가능강도가 추정되었다. 또한 각 시나리오에 따른 최대 가능강도를 가지는 가상태풍에 의한 폭풍해일고를 수치모의 하였다. 가상태풍의 경로에는 태풍 Maemi(2003)를 따라 적용하였다. 산출된 폭풍해일고의 결과는 최대기후변화 시나리오의 경우, 태풍 Maemi를 모의한 경우에 비해 지역에 따라 약 29~110 cm(36~65%)의 해일고 상승이 나타났으며, 특히 마산에서는 기존의 재귀년도 200년 폭풍해일고를 최대 19cm 상회하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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