• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.153-154
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• 2019

본 연구에서는 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 JMA-MSM (Meso-Scale Model) 바람장을 SWAN 모델에 입력자료로 적용하여 파랑전파를 모의하였다. 영역은 심해역·중간역·연안역으로 설정하였다. 산출된 모델링의 결과는 관측자료와 비교·검증하여 모델 구축에 대한 신뢰성을 확보하였다. 그리고 연안역에서 SWAN모델의 파랑스펙트럼정보를 입력조건으로 하는 SWASH모델의 영역을 구축하여 두 모델간 파랑전파양상을 비교하였다. SWAN(phase-averaged) 모델과 SWASH(phase-resolving) 모델은 지배방정식의 차이에 따라 파랑의 위상처리 방식 등의 차이가 있다. 이로 인한 연안역에서의 파랑전파양상의 차이를 비교하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제2권1호
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• pp.36-45
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• 1988

해양에서 바람에 의해 생성된 파도를 예측하는 모델을 제시하고 이 모델에 대한 개략적인 설명과 아울러 분류에 의한 기존 모델들을 소개하고 마지막으로 이 모델을 유한폭의 해양에 대하여 적용한 결과를 기존의 다른 모델들과 비교하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.223-233
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• 2018

본 연구에서는 동해안의 너울성 고파랑 예측하기 위해 기상청 현업 예보 바람자료를 입력장으로 하여 파랑수치모델(SWAN)을 수립 및 최적화하고 동해안 동계 파랑의 예측 재현도를 평가하였다. 파랑 모델은 연안역에서의 파랑 변형을 모의하기 위해 네스팅 기법을 적용하였으며, 백파 에너지 소산항을 개선하여 너울성 파랑을 모의하였다. 수치실험을 위한 입력 바람장으로는 기상청 현업 기상예보모델인 RDAPS 및 LDAPS 자료를 사용하였다. 모의된 파랑에 대한 정확도 비교 평가를 위해 ECMWF 재분석 바람자료와 KIOST 운용해양시스템의 WRF 예측 바람자료를 이용한 파랑모델링 및 기상청 현업 파랑예보모델 결과와 연안 및 외해 4개 관측정점의 파랑 관측자료를 이용하였다. 기상청 현업 기상예보모델을 입력바람장으로 이용한 경우 연안에서는 유의파고, 첨두주기 및 평균 파향이 모두 가장 낮은 RMSE와 가장 높은 상관계수를 가졌으며, 외해에서는 모든 수치실험 결과가 관측자료와 전반적으로 잘 일치하였다. 백파항을 수정한 SWAN 모델과 기상청 현업 기상예보모델을 사용할 경우 급격하게 발생하는 고파랑 재현은 개선이 필요하지만 비교적 겨울철 폭풍파를 잘 재현하고 있다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 1991년도 정기학술강연회 발표논문 초록집
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• pp.30-35
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• 1991

해저가 완만하게 변하는 해역 위를 지나는 파랑의 반사는 무시할 수 있으며 이에 대한 파랑계산 방법으로는 굴절 모델 (서 등, 1989)과 포물형 근사식 모델(서, 1990b)을 들 수 있다. 그러나 해저의 변화가 심해 상당량의 파랑에너지가 반사되는 경우에는 파랑 운동을 지배하는 원시 방정식인 Laplace을 사용하여야 한다.(중략)

• 한국해안해양공학회지
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• 제10권3호
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• pp.125-131
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• 1998

본 논문은 경계처리 및 계산과정에 있어서 좀더 개선된 파랑 예측이 보장되도록 기존의 정방형 좌표계에서 수립된 포물선형 및 쌍곡선형 파랑 모델을 경계고정좌표계에 적용하였다. 일정 수심의 만곡 수로를 따라 진행 및 반사하는 파랑에 대한 이론해와 비교하여 수치 모델 결과는 모두 만족할만하였다. 포물선형 모델의 반사 파랑 모의는 반사물에 접근한 입사파를 다시 외해 경계 쪽으로 역계산하여 수행된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제28권6호
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• pp.350-360
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• 2016

겨울철 해운대 해역에서 발생하는 파랑 및 흐름에 대한 공간적 변화특성을 살펴보기 위하여, 평면 2차원 파랑변형 모델(SWAN)과 수심평균 2차원 해수유동 모델(Delft3D)을 사용하여 수치실험을 수행하였다. 2014년 2월 중 해운대 여러 정점에서 관측한 현장자료를 사용하여 수치모델을 검증하였다. 두 모델의 보정결과로부터 발견된 파랑 및 흐름의 특징 중 하나는, 해저면에 곳곳에 돌출되어 자리잡고 있는 암반지형의 영향으로 파고 및 파향 뿐만 아니라 유속 및 유향도 만내로 들어올수록 외해역과 다르게 크게 변형되어 나타난다는 것이다. 두 모델의 커플링을 통하여 겨울철 입사파를 고려한 연안 해수유동 모델링 결과, 해안선 인근 천해에서는 겨울철에 발생하는 동쪽(E)계열의 입사파의 영향으로 파고가 높을수록 동에서 서로 흐르는 연안류도 크게 발달하고 조석에 의한 조류의 세기는 상대적으로 약한 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.333-342
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• 2012

파랑 모델에서 시공간적인 해상도의 변경은 결과에 많은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델 입력장의 해상도 변경, 파랑 모델의 해상도 변경 그리고 물리적 옵션에 따른 모델의 민감도를 분석하였다. 모델의 분석을 위해서 전지구 부이관측자료와 위성자료를 이용하였다. 고해상도의 입력장을 사용할 경우 유의파고를 과대 산정하는 경향을 보였고, RSME는 약간 감소하였다. 고해상도의 파랑 모델을 수행할 경우 평균편향 및 RMSE가 약간 증가하였다. 또한, 유효 해상풍 계수를 기존의 값인 1.4보다 작게 설정할 경우 편향과 RMSE가 모두 감소하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.293-306
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• 1989

도시내 이동통신에 있어서는 주의의 건물에 의한 다중파간섭 페이딩으로 통신품질이 현저하게 열화되어, 신호전송에 대한 큰 장애가 된다. 시가지에서의 다중파전파전파모델은, 수신점에 같은 정도의 크기의 평면파가 무수히 도래하며 그 도래방향과 위상이 Random하다는 Random Model이 일반화 되어 있다. 본 논문에서는 전파도래방향과 거의 직각 또는 평행으로 구성되는 시가지 도로상에서의 전파전파모델은 2파모델로 근사화할 수 있음을 보였다. 특히 주파수상관법에 의한 지연다중파의 지연시간 추정방법을 제안하여, 이 방법에 의한 지연시간 측정에 있어서 다중파전파의 전파모델을 2파모델로 가정한 경우와 랜덤모델로 가정한 경우와를 비교 검토하였다. 그 결과 주파수상관법에 의한 자연다중파의 지연시간 츨정법에 있어서도 전파모델을 2파모델로 근사화 시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.67-74
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• 2023

열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권2호
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• pp.71-84
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• 2022

탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.