• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2941-2951
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• 2018

본 연구는 해양기상관측자료인 평균 풍속, 평균 기압, 평균 상대습도, 평균 기온, 평균 수온, 평균 최대파고, 평균 유의파고, 최고 유의파고, 최고 최대파고, 평균 파주기, 최고 파주기 등의 요인들이 꽃게의 출하건수에 미치는 영향을 음이항 회귀모형을 통해 확인하고 모형적합을 시도하였다. 염분과 수온이 갑각류의 성숙 및 산란에 영향을 미치며, 특히 수온은 성장에 관여하는 대사 작용에 영향을 끼친다고 알려져 있고 최근 지구온난화로 인해, 얼음이 녹으면서 바다의 유의, 최대, 평균파고와 파주기, 그리고 수온까지 영향을 미치고 있어 꽃게 출하건수를 예측하는데 있어 중요한 변수라고 생각할 수 있다. 분석결과 꽃게의 출하건수에 영향을 주는 요인은 평균 풍속, 평균 기압, 평균 상대습도, 평균 해수온도, 최대 파고, 평균 파주기, 최대 파주기로 결정되었다. 꽃게의 출하건수는 평균 풍속, 평균 기압, 평균 상대습도, 평균 해수온도, 평균 파주기가 높을수록 증가하는 경향을 보이고 있고, 최대 파고, 최대 파주기가 낮을수록 꽃게의 출하건수는 증가하는 경향을 보이고 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권1호
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• pp.1-19
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• 2014

해상물류업에 기상기후정보의 이용은 자연재난으로 인한 리스크 감소, 정시도착, 고객으로부터 클레임 수 및 금액 감소, 화물파손 감소, 연료절감 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 기상기후정보 활용의 효율성을 표준화하는 데는 어려움이 있으나 Jeppesen사의 연료절감 성과를 적용하여 한국의 해상물류업에서 기상기후정보 활용의 경제적 성과를 VVOS의 성과를 기초로 분석한 결과, 2012년 기준으로 외항항해 국적선의 경우 약 622억 원의 연료 절감할 수 있었다. 그리고 내항항해의 경우, 연안의 풍속, 파고, 파주기 등이 화물운송에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 내항운송에 악영향을 미치는 주요 기상요소는 풍속, 파고, 파주기라고 할 수 있는데, 선박 입출항실적과 기상요소와의 관계는 파고와 풍속과는 음의 관계를 파주기와는 양의 관계를 보이고 있어, 기상기후를 정확히 예측하면 입출항 실적을 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 구체적으로, 고정효과모형에서 5% 유의수준 하에서 파고 1m 이상인 일수가 1일 증가하면 선박입출항 실적이 9.605천 톤이, 평균 풍속이 1m/s 증가하면 35.391천 톤이 감소하였다. 그리고 파주기 1초 증가하면 31.204천 톤의 실적이 중가하였다.

• 물과 미래
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• 제27권2호
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• pp.73-83
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• 1994

확산현상, 표사유동 및 인간의 여러 활동이 실제 연안해역에서 일어나므로 연안해역 해수운동의 물리적 특성을 파악하고 해석하는 것은 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서는 연안해역에서의 파랑변형과 평균해수위 변동 그리고 연안유속 분포양상에 대해 여러 인자들이 미치는 영향을 2차원 유한차분 모형(ADI, Up-wind)을 이용하여 분석하였다. 계산결과로는 수치모형을 해저경사가 일정한 2차원 지형에 적용하여 해저경사, 입사파고, 파향각, 파주기, 마찰계수 및 수평확산계수가 연안해역 특히 쇄파대내에서 파랑변형, 평균해수위 변동 및 연안유속 분포에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제7권3호
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• pp.137-145
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• 2004

제주해역의 상기 파랑분포 특성을 제3세대 파랑모델인 SWAN모델에 의한 시뮬레이션을 통해 고찰하였다. 제주해역은 한국 연안에서 파랑에너지 밀토가 상대적으로 큰 해역으로 파력발전에 적합한 후보지이며, 파력발전 효율은 해역의 파랑특성 인자들에 밀접히 연관되어 있다. 파랑분포는 한국해양연구원의 광역 장기 파랑추산 자료의 월평균 파랑특성을 경계조건으로 1 km 격자의 SWAN모델 시뮬레이션을 통해 획득하였으며, 파랑분포 해석은 유의파고, 평균 파향, 평균 과주기의 계절적ㆍ공간적 변화특성 고찰을 주목적으로 하였다. 유의파고는 겨울과 여름이 우세하며, 지역적으로는 제주도의 서쪽이 동쪽에 비해 유의파고가 높다. 유의파고의 최고치는 겨울에 북서쪽 해역에서 발생하며, 여름철의 남동쪽 해역이 다음으로 우세하고, 봄가을은 전체적으로 파고가 낮으나 분포가 비교적 균일하다. 파향의 분포는 회절의 영향을 받는 배후지역을 제외하면, 여름에는 북서 방향이 지배적이고, 겨울에는 남동 방향이 지배적이다. 파주기는 여름과 겨울철에 길고, 동쪽에 비해 서쪽 해역에서 길게 나타난다. 파주기의 최대치는 겨울에 서쪽 해역에서 발생하고, 여름에는 남쪽 해역의 파주기가 다소 우세하나 비교적 균일한 분포를 갖는다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권2호
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• pp.61-67
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• 2009

이 논문에서는 freak wave가 포함된 시계열 파랑자료를 분석하였다. freak wave가 포함된 자료와 포함되지 않은 자료에 대하여 여러 가지 파랑 특성을 비교하였다. 파랑 자료는 Yura 해역에서 24시간 연속으로 측정된 자료를 분석하였고, 그 중에서 freak wave가 발생한 30분 동안 파랑과 인접한 30분간의 파랑자료를 집중적으로 분석하였다. 최대파의 파주기가 가장 긴 주기가 아닌 것을 볼 수 있다. 최대파의 파주기는 평균파주기보다 약간 길며, 유의파의 파주기보다는 짧은 것을 볼 수 있었다. 비록 해상 상태는 높지만, 레일리분포로 파고의 확률분포를 잘 표시할 수 있었다. Freak wave의 발생 전후의 파랑자료를 비교해 보면, 파랑스펙트럼의 특성은 큰 차이를 보이지 않으며, 발생한 경우에 비선형성이 증가한 것을 볼 수 있다. 그리고 freak wave 발생 직 후에 오히려 유의파고의 크기가 크게 나타났다. 따라서 유의 파고가 높은 것이 항상 freak wave의 발생확률을 높이지는 않는 것을 볼 수 있다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제8권1호
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• pp.46-52
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• 2005

대양을 운항하는 선박의 최적 항로계획 수립에 중요한 해양환경정보를 실시간으로 예보하는 시스템(MEIS)을 개발하였다. 예보정보는 위성관측 대양환경 자료를 기반으로 유럽중기기후예보센터가 처리한 실시간 자료를 바탕으로 하며, 장기 관측자료 데이터베이스에 근거한 통계적 정보와 함께 제공된다. MEIS시스템은 육상 기지국에 설치되어 해양환경정보를 취득하고 처리하는 육상자료처리시스템(MEIS-Center)과 선박에 탑재되어 가공된 해양환경정보를 화상으로 구현하고 최적항로 선정을 돕는 선박탑재화상구현시스템(MEIS-Ship)으로 구성되며, 운항중인 선박과 육상기지국간의 정보 송수신을 위한 위성통신 시스템을 활용한다. 해양환경 요소는 바람, 파랑, 기압, 폭풍을 포함하며, 바람은 풍향과 풍속 정보를 제공하고, 파랑은 너울과 풍파로 구분하여 파고, 파향, 파주기 정보를 제공할 수 있다. 실시간 정보는 0.5°해상도로 5시간 간격의 10일 예보치가 매일 제공되며, 통계적 정보는 1.5° 해상도의 15년 관측자료를 이용하여 월평균 및 재현주기별 최대값이 산정된다. MEIS-Ship은 항로 시뮬레이션 기능을 제공하며, 설정된 항로에 대해 예보 및 통계적 해양환경정보를 그림 또는 표의 형태로 제공한다. MEIS는 예정 항로상의 정확한 실시간 해양환경 예보를 제공하므로 선박운항자가 항로의 위험도와 운항경제성을 고려하여 최적 항로를 선정하는 것이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1739-1749
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• 2018

본 논문에서는 해양 위치에 따른 다양한 해양 정보를 관측하기 위하여 기존에 설치된 등부표를 활용한 해양관측 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 해양관측 시스템은 기존 표준형 등부표용 형태로써 등부표에 손쉽게 연결이 가능한 구조로 구성되어 있다. 제안한 해양관측 시스템은 기존 해양에서 관측하고 있는 유의파고, 최대파고, 평균파고, 수온을 측정하며 추가적으로 기압, 기온, 풍향/풍속까지 실시간 측정이 가능하다. 해양관측에서 중요한 파고를 측정하기 위해서는 10분 동안 2200개의 파고 데이터를 수집하며 수집한 자료는 스펙트럼 분석을 통하여 유의파고와 파주기 데이터를 추출한다. 개발된 시스템은 등부표 위에 해양관측 시스템이 부착이 되기 때문에 필터를 사용하여 노이즈를 제거한다. 본 논문에서는 검증된 기존 부이형태의 해양관측 시스템과 개발한 표준형 등부표용 해양관측 시스템의 측정 데이터를 비교 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 개발한 표준형 등부표용 해양관측 시스템이 기존 해양관측 시스템과 데이터가 유사하다는 것을 증명하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권2호
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• pp.205-218
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• 2013

Boussinesq 모형인 FUNWAVE를 사용한 수치모의 결과를 바탕으로, 파고, 주기, 파향 및 조위와 같은 파랑특성 변수에 따라 해운대 이안류의 발생가능 정도를 추정하였다. 2011년 6월 12일에 발생한 이안류를 수치모의하여 이안류 발생 가능정도를 확인함으로써 정량화 기법을 제시한다. 이 이안류 발생정도의 정량화 기법은 다음의 절차를 따른다. 첫째로, 광범위하게 파고, 주기, 파향, 조위를 변화시키며 불규칙파를 해운대 수심지형에 적용하여 해운대 연안흐름을 수치모의 하였다. 둘째로, 이 수치모의 결과로부터 연안의 직각방향(cross shore direction)의 2주기 시간평균된 유속성분을 추출하고, 연안영역에 대하여 이 유속값의 심해방향 최대값을 그 영역의 '이안류 유속'으로 정의하였다. 셋째로, 전체 수치모의 시간에 대한 '이안류 유속' 시계열이 임의의 위험유속을 초과한 시간의 비를 위험 이안류 발생 가능 정도로 정의하여 정량화하였다. 추정된 이안류 발생정도에 따른 분석으로부터, 파고가 클수록, 주기가 길수록, 조위가 낮을수록 이안류가 더 잘 발생하는 것으로 나타났으며, 파향은 남동쪽보다 남서쪽 파향에서 조금 더 이안류가 잘 발생하는 것으로 나타났다.