• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.226-235
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• 2011

포항신항의 대부분의 부두에서 빈번하게 발생하는 하역중단 문제의 원인을 규명하고 효율적인 대책안을 수립하기 위하여 항내 외의 다수 정점에서 1년동안 바람 및 파랑 조사를 수행하였다. 동시에 선석별 하역중단 기록과 기상청의 강수자료도 입수하여 상호 비교함으로써 하역중단 원인을 종합적으로 분석하였다. 우천에 의한 요인을 제외하면 하역중단은 너울, 풍파와 너울 및 풍파로 인한 항내 침입파고가 임계치를 초과하는 경우에 발생하는 것으로 나타났다. 최근까지 하역중단 원인의 하나로 지목되었던 주기 5~80분의 부진동 현상은 직접적인 연관성이 없는 것으로 나타났다. 항입구까지 단주기파에 구속되어 전파해오는 주기 0.5~3분의 외중력파의 파고는 항내에서 단주기파 파고와 거의 선형적인 관계를 나타내었다. 본 연구를 통하여 너울, 풍파 등의 단주기파 항내 침입을 효과적으로 차단할 경우 포항신항의 하역중단 문제를 크게 개선할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.180-188
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• 2017

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.873-883
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• 2014

본 연구는 선박의 크기, 계류상태, 파랑의 주기, 파향 등의 영향을 반영하여 계류선박의 동요량을 계산하고, 그 결과를 이용하여 선석 전면에서 하역한계파고를 산정하는 방법을 제시한 것이다. 여기서는 포항신항의 제 8부두에 본 방법을 적용하고 하역중단시 현지 파랑 관측자료와 비교하여 그 타당성을 검증하였다. 하역중단시 현지 선박의 크기는 800~35,000ton이었으며, 이 때 관측된 파랑은 파고 0.10~0.75m, 주기 7~13s이었다. 본 방법에 의한 하역한계파고는 5,000ton, 10,000ton, 30,000ton 선박에 대하여 파고 0.19~0.50m, 주기 8~12s로 계산되었으며, 본 방법은 파랑의 주기 변화 및 선박의 크기에 대응하여 하역중단시 현지 파랑 관측 결과를 잘 재현하였다. 한편 본 방법에 의한 하역한계파고는 선형 5,000~30,000ton, 주기 12s, 선박에 입사하는 파랑의 각도가 $75^{\circ}C$일 때, 설계기준의 하역한계파고에 비해서 장 단주기 파를 고려하면 16~62%, 단주기 파랑만 고려하면 0~46% 감소하였다. 또한 설계기준에 제시된 하역한계파고는 주기 변화 및 선형에 따라 대응하지 못하며, 10,000ton 이하의 선박에 대해서는 과대 평가되어 있음을 확인하였다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2009년도 발표 논문집 제18권
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• pp.236-239
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• 2009

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.134-135
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• 2017

항만은 국가기간시설물로서 2010년 기준으로 수 출입 화물의 90%이상이 처리되는 핵심 수 출입 관문이다. 이러한 국가 기간시설에서 발생되는 산업재해로 인한 작업 중단, 생산성저하, 비용증가 및 국가이미지 실추 등으로 인한 국가적, 개인적 손실은 직, 간접적으로 막대한 손해를 발생시킨.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.14-24
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• 2015

본 연구는 선박의 크기, 계류조건, 파랑의 주기, 파향 등에 의한 계류선박의 동요량을 해석하고 선박의 하역한계파고 산정 및 항만가동율을 평가하는 방법을 제시한 것이다. 본 방법은 포항신항 제8부두의 파랑관측자료를 이용하여 타당성을 검증하였다. 하역중단 시 파랑관측 자료는 파고 0.10~0.75 m, 주기 7~13 s 이었으며, 이때 계류된 선박은 800~35,000톤 이었다. 그리고 본 방법으로부터 산정된 제 8부두의 하역한계파고는 선박 5,000, 10,000, 30,000톤에 대하여 파고 0.19~0.50 m, 주기 8~12 s로 산정되었다. 본 방법의 결과는 연구대상 선박의 크기가 현지 선박의 크기와 정확히 일치하지는 않아서 파고는 관측치와 다소 차이를 보이지만 주기변화에 따라 하역한계파고를 잘 재현하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 파향이 75도 인 경우의 본 방법에 의한 하역한계파고는 현행 항만설계 기준에 제시된 한계파고 보다 장단주기 파를 고려하면 16~62% 감소하였고, 단주기 파랑만 고려하면 0~46%감소하였다. 특히 현행 항만설계기준의 하역한계하고는 10,000톤 이하의 선박에 대해서는 과대 평가되었음을 확인할 수 있었다. 한편, 선박의 동요량을 고려하여 산정된 포항신항 제 8부두의 가동율은 설계기준 파고에 의한 가동율 에 비하여 6.5% 감소하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제9권1호
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• pp.24-34
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• 1997

포항 신항에서 파향·파고계 및 수압식 파고계를 사용하여 단주기파 및 장주기파에 대하여 약 1.5개월동안 현장관측을 실시하고 그 기간 동안의 바람 및 downtime기록도 분석하여 포항신항의 downtime의 원인에 대해 종합적으로 분석하였다. 자료 분석 결과 과거 수치실험에 의한 정온도 평가는 포항신항의 정온도를 보다 안전측으로 예상하였을 것으로 사료된다. 포항신항내 downtime의 원인은 입사파 주기에 관계없이 항외파고가 큰 경우와 파고가 전자에 비해 작더라도 주기가 10초 이상의 너울인 경우의 두 가지로 분석되었다. 한편, 포항신항내 장주기 파고는 주기 수 분 이상의 부진동이 뚜렷한 경우 항의 구석진 부분에서 20cm전후로 상당히 크나 downtime과는 큰 관계가 없는 것으로 나타났다

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.11-17
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• 2019

최근 들어 동해안에서 너울성 파도에 의한 손실이 빈번히 발생하고 있다. 너울성 파도는 다양한 요인들이 결합되어 발생하기 때문에 예측이 어렵다. 본 연구에서는 머신러닝 기술에 기초하여 동해안에서 너울성 파도의 발생을 예측하는 모델을 제안하였다. 모델 개발을 위해 포항 신항의 하역중단 데이터 및 신항 부근의 기압, 풍속, 풍향, 수온 등의 기상자료를 수집하였다. 수집한 데이터로부터 너울발생에 중요한 영향을 미치는 변수들을 선별하였으며, 모델 개발을 위해 다양한 머신러닝 예측 알고리즘들을 테스트 하였다. 그 결과 조위, 수온, 기압이 너울 발생 예측을 위한 주요 변수로 확인이 되었고, Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며. 모델의 예측 정확도는 88.6%이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.353-354
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• 2018

스웰 등 장주기파랑은 높은 에너지를 갖고 있어서 바람이 없어도 에너지가 사라지지 않고 전파되어 항만에 이르게 되고, 차폐된 항내수역에서 파고가 증폭되어 대형선박의 접이안과 하역작업을 중단시키는 경제적 손실을 야기한다. 본 실험은 대규모 개발에 따른 장주기 파랑에 의한 반응특성과 부진동의 영향을 검토하였다. 특히, 항만확장외에 외역에 추가적 개발을 위한 매립을 고려하여 항만정온도와 장주기 반응 특성을 파악하여 가능한 대책방향을 검토하고자 하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.367-373
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• 2021

본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다.다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.