태풍 및 해상 악천후에 견디며 무중단 운영, 실시간 관측할 수 있는 고급 사양의 부이식 파고 관측부이 시스템 개발 시급한 상황이다. 본 연구에서 부이식 파고관측 시스템을 국산화 개발하여 실시간 관측(풍속, 기온, 기압)를 부이에 추가하여 해양에 설치하고 해양의 자료를 실시간으로 전송하는 시스템 개발 하였다. 개발된 부이식 파고관측 시스템을 통하여 매년 해상에 투하하는 해양기상부이(표류형 파향파고계)의 수요를 충족할 것으로 기대된다.
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 몇 년간 속초해역에서 발생한 이상고파의 특성을 현장관측 자료를 분석하고 수치모형실험 결과와 비교하여 검토하였다. 2004년 이후의 현장 관측을 통해 최소한 4회 이상 파고 5.0 m를 초과하는 이상고파가 발생하였다. 특히 2006년 10월 23일 11시에는 유의파고 9.69 m에 이르는 매우 큰 파가 관측되었다. 한편 천해역 파랑추산모형 SWAN을 사용하여 속초해역의 50년 및 100년빈도 심해설계파로부터 천해설계파를 산정하여 이상고파 관측 결과와 비교하였다. 수치모형실험에 의한 50년빈도 천해설계파의 최대치는 파향이 ESE 방향일 때 4.9 m에 지나지 않아서 관측된 이상고파의 파고에 비해 현저하게 작았다. 따라서 통상적으로 이루어지고 있는 수치모형을 이용한 천해설계파 산정만으로는 최근 몇 년간 수 차례 관측된 동해안에서의 이상고파를 적절하게 모의할 수 없으며 이에 대한 개선방안이 마련되어야 할 필요성이 있다.
이어도 기지에서 관측된 파랑 자료는 주변 수중 암초 또는 지형의 영향을 받으므로 수중 암초의 영향을 받지 않는 지역을 대표하는 주변 대표 파랑 자료로의 환산이 필요할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 이론적인 쇄파 모형(Lee, 1993)을 통하여 변환기술상 문제점을 파악하고 원형 천퇴에서의 수치실험을 통하여 천퇴 후면에서 파랑의 변형 정도를 파고비를 통하여 분석하였으며 이를 토대로 이어도 수중 암초에서의 파랑 변형이 관측 지점의 파고에 리치는 영향을 평가하였고 그 결과를 관측 치와 비교${\cdot}$분석하였다.
해수면의 상태를 보고 파고를 측정하는 목측은 선박이나 먼 바다에서의 파랑관측 방법으로 여전히 이용되고 있으며, 오랜 경험을 가진 숙련자의 경우에는 상당히 정확하게 파고를 관측할 수 있다. 이러한 목측의 표준지표로 뷰퍼트(Beaufort) 풍력계급표가 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 이 지표에 설명된 해수면의 모양은 연구자 또는 일반인에게는 친숙하지 않기 때문에 파고별 대표영상 등의 보다 구체적인 참고자료가 필요하다. 현대의 현장계측기술은 실시간으로 해양관측자료를 획득할 수 있는 수준에 이르렀으며, 기존의 파고 및 기상 관측시설과 함께 현장의 해상상태 영상자료까지 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 속초 조도동방등표에 설치되어 운영 중인 실시간해양관측 시스템에 무선영상전송장치를 설치하여 파랑자료와 영상이미지를 수집하고 유의파고별로 현장이미지를 비교 및 분류하였다. 관측된 해상상태 영상들과 뷰퍼트 풍력계급표의 해면 상태 설명과 비교한 결과 해상상태 영상자료의 가치를 확인할 수 있었다. 뷰퍼트 풍력계급표는 순수하게 목측이나 파고척을 이용하여 목측으로 만들어진 것에 비해 본 연구의 결과는 정밀한 파고센서와 과학적인 해상상태 영상정보 수집으로 파고의 실체적인 모습을 파악할 수 있었으며 관측파고의 신뢰성을 제고할 수 있는 기회가 되었다.
항 외곽시설 신뢰성 설계가 합리적으로 구현하기 위해서는 우리나라 해양환경 특성이 반영된 확률모형이 필요하며 이러한 시각에서 본 연구에서는 천 해역 확률모형 개발을 위한 기초연구의 일부로 불규칙 파랑 천수 과정을 수치 모의하였다. 수치 모의는 자연해안에서 흔히 관측되는 사주가 원빈에 형성된 해안을 대상으로 수행하였으며 파랑모형은 spatially filtered Navier-Stokes Eq., LES[Large Eddy Simulation], one equation dynamic Smagorinsky turbulence closure 등으로 구성하였다. 불규칙 파랑은 우리나라 동해안에서 관측되는 너울 특성을 반영하기 위해 다양한 첨두 증강계수를 지니는 JONSWAP 스펙트럼과 random phase method를 사용하여 모의하였다. 파고분포의 모수는 먼저 수치 모의에서 관측된 자유수면 시계열 자료를 threshold crossing method로 파별 해석[wave by wave analysis]하여 개별 파랑을 특정하고, 이어 이렇게 특정된 파마루와 파곡 빈도 해석결과로부터 산출하였다. 모의결과 현재 천 해역 파고분포를 대표하는 수정 Glukhovskiy 파고분포는 큰 파고와 작은 파고 발생확률은 과다하게, 중간 크기 파고 발생확률은 과소하게 평가하는 것으로 모의 되었으며, 이에 반해 본 논문에서 제시된 파고분포의 경우 일치도가 상당하였다. 또한, 전술한 수정 Glukhovskiy 파고분포와의 간극은 쇄파역에서 제일 현저하게 관측되어 수정 Glukhovskiy 파고분포를 쇄파역 언저리에 거치되는 외곽시설 신뢰성 설계에 적용하는 일은 지양되어야 할 것으로 판단된다.
최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.
디지털 영상을 이용한 새로운 파고계를 연구ㆍ개발하였으며 실험실의 조파 수조를 사용하여 검증하였다. 본 연구는 비디오 동영상이 1/15초의 일정한 간격으로 영상을 촬영하는 규칙성과 아날로그 영상에서 디지털 영상으로의 변환, 그리고 큰 용량의 저장 매체를 활용하였다. 본 파고계는 수면의 움직임에 따라 동일하게 움직이는 부이를 촬영한 영상에서 그 움직임을 자동으로 추출하는 방법으로 파고 관측을 하였으며 참값과 비교 검증하였다. 차후 개선 연구를 통하여 해안에 근접한 천해역에서 파랑 관측을 하는데 활용할 수 있을 것으로 보인다.
FUNWAVE 이안류 수치모의를 통해 얻은 이안류 발생정도 분포(파고-주기, 파고-조위, 파고-파향, 파고-주파수 스펙트럼 광협도, 파고-파향 스펙트럼 광협도)를 이용한 이안류 위험지수 생산 기법을 이안류 예보체계에 적용하였다. 이 기법은 관측 기반의 실시간 이안류 경보체계를 위해 개발되었으나, 관측정보를 대신하여 파랑예보 정보를 사용하므로 예보체계에 활용하였다. 2021년 해운대 해수욕장에 대하여 관측 기반으로 생산된 이안류 위험지수와 파랑예보 기반의 지수를 비교하여 그 가능성을 검토하였다.
본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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