Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.94-95
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2014
10년간(1992-2011년)의 데이터를 이용하여 태풍의 피크기에 대하여 분석하였다. 얻어진 주요 결과를 정리하면 다음과 같다. 최대풍속 20-29m/s와 40-49m/s의 태풍이 상대적으로 높은 비율을 차지하고 초강력 태풍이라고 구분할 수 있는 최대풍속 50-59m/s의 태풍도 많은 수를 차지한다. 최대풍속 50m/s 이상의 초강력 태풍은 전체 태풍 수의 24%를 차지하고 최대풍속 60m/s 이상의 태풍도 존재하여 이에 대한 항해자의 경계를 요한다. 태풍의 피크기가 주로 나타나는 곳은 북위 15도에서 25도, 동경 120도에서 140도의 해역이다. 태풍 피크기의 유지시간은 12시간 이내가 전체 태풍의 27%(59개), 13-24시간이 29%(64개), 25-48시간이 30%(66개)를 차지하여 대부분의 경우 피크기의 유지시간은 2일 이내이다. 초강력 태풍은 주로 9월에 발생하고 5월, 8월, 10월에도 높은 빈도수를 보여 이 시기에 발생하는 태풍에 대하여 각별히 주의할 필요가 있다.
본 연구에서는 태풍 초기화된 수치모델과 AWS (Automatic Weather System) data를 이용하여 제주도를 통과하는 태풍들의 바람 강도 특성을 분석하였다. 태풍이 내습했을 때 제주도 전 지역에서 동시 관측을 하기에는 불가능하다. 따라서 중규모 수치 모델인 Advanced Research WRF v3.0.1을 사용하여 분석하였으며 더욱 정확한 태풍 모의를 위해 Kwon and Cheong (2009)에 의해 개발된 정교한 태풍 초기화 기법을 적용하였다. 태풍 초기화된 자료에 의해 모의된 결과는 The Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) Tokyo의 예보 오차와 비교했을 때 더 향상된 결과를 보였으므로 태풍 초기화 기법의 사용은 본 연구에서 하고자하는 태풍들의 바람 강도 분석에 타당하다고 판단하였다. 그리고 모의된 결과는 그에 상응하는 AWS data와의 joint distribution (Moskaitis, 2008) 분석을 통해 비교되었다. 태풍 경로에 따른 제주도 지역의강 풍을 고려하기 위해 각각 제주도의 오른쪽과 왼쪽을 지나가는 2003년 6호 태풍 'SOUDELOR'와 2004년 7호 태풍 'MINDULLE'를 선정하였다. 또한, 모의 결과로부터 제주도 지역에 태풍이 내습했을 때 강풍의 상대적인 크기의 비교를 위해 모의된 태풍의 최대 풍속을 수치 모의로 얻은 10m 바람장의 모든 격자점에 나누어 정규화 하였다. 이를 시간에 대해 평균하여 태풍이 제주도 지역을 통과하는 전체시간에 대한 상대적인 강도 특성을 분석하였다. 수치 모의 결과와 관측 자료와의 joint distribution 분석 결과, 바람의 크기와 경향이 비교적 잘 일치하였다. 강한 풍속과 약한 풍속이 나타나는 지역은 제주도 지역의 주풍향과 지형의 영향에 크게 좌우되었다. 정규화된 바람은 산악의 정상에서 강풍이 관측되고 주 풍향에 대해 풍상측과 풍하측에서 비교적 낮은 풍속이 관측되는 결과를 보였다. 이는 Hoinka (1985)의 산악 위에서의 바람의 특성에 관한 연구에서 얻어진 결과와 유사하다. 서로 다른 경로로 통과하는 두 태풍의 모의 결과에서 제주도의 북서쪽 지역과 남동쪽 지역에서 상대적으로 약한 풍속이 관측되었다. 따라서 해당지역에서는 태풍에 동반되는 강풍의 피해를 적게 입을 것이라는 것을 알 수 있었다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.429-431
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2010
태풍 및 지형에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 기상관측자료에 대한 분석을 통해 장대교량의 가설위치에서 발생할 수 있는 풍환경을 분석하고 설계풍속을 산정하였다. 설계풍속의 산정은 내풍 설계를 위한 하중을 결정하는 과정으로 내풍설계의 기본이 되는 부분이다. 풍환경 분석 과정은 Monte Carlos(이하 MC) 태풍 시뮬레이션 분석, Gumbel 극치분석, CFD 지형효과 분석으로 구성된다. MC 태풍시뮬레이션 분석을 통해 태풍시기(6~10월)의 재현주기별 강풍발생빈도를 도출하였다. Gumbel 극치분석을 통해 인근의 기상관측자료로부터 전년도에 대한 재현주기별 강풍발생빈도를 도출하였다. CFD 지형효과 분석을 통해 분석대상지역의 주변지형으로 인한 풍속증감효과를 분석하였다. 각 결과를 종합하여 보수적인 재현주기별 설계풍속을 산정하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.369-369
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2021
기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4A
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pp.431-438
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2008
An updated Monte Carlo procedure for Typhoon simulation is presented to estimate the extreme wind speed at typhoon prone southern and western coasts in Korea. The reconstructed wind field model for typhoon in this study is compared with measured typhoon data for validation. The fitness of the proposed probability distribution models for typhoon parameters are tested by using data for the typhoon passed near the specific site. The simulated maximum wind speed associated with various return periods along southern and western coasts indicate that the extreme wind speed gradually increases inversely according to latitude of the coast, and that the basic wind speeds given in Korea Bridge Design Code are excessive compared with present results.
Typhoons are significant meteorological phenomena that cause interactions among the ocean, atmosphere, and land within Earth's system. In particular, wind speed, a key characteristic of typhoons, is influenced by various factors such as central pressure, trajectory, and sea surface temperature. Therefore, a comprehensive understanding based on actual observational data is essential. In the 2015 revised secondary school textbooks, typhoon wind speed is presented through text and illustrations; hence, exploratory activities that promote a deeper understanding of wind speed are necessary. In this study, we developed a data visualization program with a graphical user interface (GUI) to facilitate the understanding of typhoon wind speeds with simple operations during the teaching-learning process. The program utilizes red-green-blue (RGB) image data of Typhoons Mawar, Guchol, and Bolaven -which occurred in 2023- from the Korean geostationary satellite GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) as the input data. The program is designed to calculate typhoon wind speeds by inputting cloud movement coordinates around the typhoon and visualizes the wind speed distribution by inputting parameters such as central pressure, storm radius, and maximum wind speed. The GUI-based program developed in this study can be applied to typhoons observed by GK-2A without errors and enables scientific exploration based on actual observations beyond the limitations of textbooks. This allows students and teachers to collect, process, analyze, and visualize real observational data without needing a paid program or professional coding knowledge. This approach is expected to foster digital literacy, an essential competency for the future.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.8
no.1
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pp.29-37
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2015
This study is concerned with the estimation of fluctuation wind velocity spectrum and turbulence characteristics in the major cities reflecting the recent meteorological with typhoon wind velocity about 2003 (Maemi) 2010 (Kompasu) 2012 (Tembin). The purpose of this paper is to present spectral analysis for longitudinal component fluctuating velocity. In the processes of analysis, the longitudinal velocity spectrums are compared widely used spectrum models with horizontal wind velocity observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration (KMA) and properties of the atmospheric air for typhoon fluctuating wind data are estimated to parameters with turbulency intensity, shear velocity and roughness length.
Kang, Ju Whan;Kim, Yang-Seon;Kwon, Soon-Duck;Choun, Young-Sun
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.28
no.1
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pp.53-62
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2016
Extreme wind speeds at four sites including Mokpo, Gunsan, Incheon and Jeju near the Western Coast have been estimated with a tool of Monte Carlo simulation and typhoon data. Results of sensitivity analysis show that closeness between distance to the eye and the radius to maximum wind is most sensitive. While location angle and pressure deficit are sensitive too, but translation velocity is not. A standard typhoon, which results in extreme wind speeds having various return period, can be constructed by combination of parameter informations of each site. Then, with a numerical modelling of the typhoon, extreme surge heights having the same return period can also be obtained. To be added, by analysing the data which only including those based on navigable semicircle, it is possible to produce a standard typhoon which could result in setting-down of sea level.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.150-151
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2011
최근 25년간(1986-2010년)의 우리나라 기상청 및 일본 기상청 자료를 사용하여 엘니뇨 라니냐 현상과 태풍과의 관계를 분석하였다. 특히, 이번 연구에서는 태풍의 세기에 주목하여 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 태풍의 세기를 나타내는 평균 중심최저기압과 평균 최대풍속은 엘니뇨 발생년에 959.3hPa과 35.8m/s, 라니냐 발생년에 965.5hPa과 33.7m/s 그리고 25년 전 기간에 대하여는 962.3hPa과 35.0m/s이었다. 즉, 엘니뇨 발생년의 태풍의 세기가 라니냐 발생년의 태풍의 세기보다 강함을 알 수 있다. 구체적으로 평균 중심최저기압은 약 6hPa 낮고, 평균 최대풍속은 2.1m/s 강하다. 이와 같은 결과는 태풍의 발생 해역과 밀접히 관련되어 있다. 즉, 엘니뇨 발생년에 태풍은 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 상대적으로 더 많이 발생하고, 라니냐 발생년의 태풍은 동경 150도 이서 해역과 북위 20도 이북 해역에서 더 많이 발생한다. 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 발생한 태풍은 북태평양의 광범위한 고수온역을 보다 장시간 이동하게 되므로 더 강하게 발달할 수 있다.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2006.11a
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pp.473-476
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2006
천해역의 파랑발달에 대한 태풍경로의 영향력을 분석 하였다. 우리나라 남동해안에 주로 피해를 초래할 것으로 판단되는 태풍의 경로를 '남해안 상륙 후 내륙 통과'와 '대한해협통과'로 분류하고 각 경로에 따른 태풍규모와 파랑발달을 1956년 부터 2004년까지의 기상자료를 바탕으로 검토하였다. 태풍 경로의 영향력 분석은 천해역 파랑발달의 주요외력이 지형조건에 의해 결정되므로(즉, 폐쇄해역은 태풍의 바람장이 주요외력이며, 개방해역은 심해 전달파랑과 바람장의 영향을 동시에 받는다), 개방해역과 폐쇄해역의 경우로 나누어 수치모형실험을 통해 수행하였다. 실험조건은 태풍 "매미"의 강도와 특성 값을 기준으로 하였으며, 대상해역은 부산신항 인근해역과 원전항 인근해역을 개방형과 폐쇄형 해역으로 대별하여 실험을 수행하였다. 자료의 분석결과 최근 이상기후현상으로 태풍의 강도가 커지고 있음을 뒷받침 하는 근거는 찾아보기 힘들었으며, 2000년대 이후로 남해안에 상륙하는 경로'1'이 대한해협을 통과하는 경로(경로'2')보다 그 내습빈도가 커지고 있음을 볼 수 있었다. 태풍의 경로와 풍향이 같은 방향인 경로'1'일 때 에너지가 집중되어 태풍중심기압과 풍속과 파고의 증가가 함께 일어난다. 그러나 태풍의 경로와 풍속의 방향이 일치하지 않는 경로'2'의 경우는 에너지가 분산되므로 태풍중심기압과 풍속은 함께 증가하나 파랑에너지는 함께 발달하지 않는 것으로 보였다. 내습한 태풍의 강도를 경로별로 비교한 결과, 경로'1'이 경로'2'보다 큰 강도를 가지고 연악역에 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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