• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1032-1035
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• 2008

제주도 연악해역의 해일재해의 현황을 파악하기 위하여 제주도 연안해역의 폭풍해일과 기상조에 등에 의한 해일발생 및 피해의 자료를 분석 검토하고 제주도 연안해일의 위험도를 분석하기 위하여 제주도 연안해역을 대상으로 과거 태풍 중 각종 기록경신과 많은 피해규모를 준 태풍들을 대상으로 바람장 및 해일고를 분석 검토하여 태풍의 진로에 따른 해수면 상승을 산정하기위해 폭풍해일 수치모형(POM) 실험을 실시하여 폭풍해일고를 산정하였다. 제주항과 서귀포항 주변해역의 폭풍해일고를 산출하기 위해 16년간($1987{\sim}2003$)까지의 우리나라에 영향을 미친 태풍 중 8개를 선정(Maemi, Rusa, Prapiroon, Olga, Yanni, Janis, Gladys, Thelma)하여 폭풍해일고를 산출하였다. 수치모의 한 결과를 보면, 제주와 서귀포 연안해역에서 발생한 8개의 태풍에 대한 폭풍해일고의 발생시각은 대체적으로 관측된 해일고의 발생시각 보다 약간 늦게 해일이 발생하였지만 전체적인 해일의 시간변화나 크기는 비교적 잘 재현된 것으로 나타났다. 제주항 연안해역의 서귀포항 연안해역보다 높은 해일고를 보였으며, 해일고는 제주항, 서귀포항 모두 1m를 넘지 않았다. 제주항이 서귀포항에 비해 약간 높게 나온 이유는 태풍의 위치, 지형 및 수심, 태풍이 통과할 당시의 조석상황 등의 차이인 것으로 사료된다. 또한, 제주항과 서귀포항 연안해역이 폭풍해일고가 서해안이나 남해안에 비해 작게 나타났는데, 이는 제주도 해안선이 비교적 평탄하고 평행하게 이루어 졌으며 남해안에 비해 수심이 깊고 만의 형태나 V자형 및 긴내만이 발달한 지형이 없기 때문인 것으로 사료된다. 보다 정밀한 예측을 위해서는 정밀한 수심자료 및 격자를 이용한 계산의 결과가 필요하며, 연안개발로 인한 지형과 수심변화에 따른 지속적인 수치해도 DB구축이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2022

지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.241-252
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• 2019

폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.34-35
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• 2018

낙동강 하류역은 최근의 퇴적우세 지형변화와 더불어, 기후변화에 따른 태풍강도 강화 등으로 인한 해일고 증가가 우려된다. 따라서, 과거 태풍자료를 수집 분석한 후 연구지역에 가장 큰 영향을 미친 태풍을 모델 태풍으로 선정하여 낙동강 하류역에 위치한 주요지점별 폭풍해일고 변화를 파악하였다. 실험결과, 최대 폭풍해일고는 태풍 매미 내습시에 나타났으며, 하단 매립지 전면에서 1.1~1.5m, 명지주거단지 전면에서 1.2~1.3m, 녹산국가산업단지 전면에서 1.3~1.5m로 하단 매립지 전면이 가장 크게 나타났다. 향후, 과거 지형변화를 고려한 폭풍해일고 검토를 통하여 최근의 급격한 지형변화로 인한 영향을 파악한 대비를 해야 할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.272-272
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• 2022

지진해일에 대한 분석은 주로 물리적인 계산에 의하여 이루어지고 있으나, 다수의 매개변수가 복잡하게 얽혀있어 계산이 오래 걸리고 해당 지진해일에 대한 분석은 지진해일이 발생한 후에 단층을 조사하여 매개변수를 산정하므로 준실시간에 해당하는 예측이 어렵다. 또한, 지진해일을 예측하는 모형을 구축하기 위해서는 충분한 지진해일에 대한 자료가 필수적이나, 국내의 지진해일은 지난 100년간 4건의 지진해일이 발생하여 자료 역시 불충분하다. 그러나, 일반적으로 지진해일은 주기적이지 않고 빈도가 많지 않으나, 지진해일로 인한 피해는 주요한 사회 기반 시설 및 막대한 인명피해를 야기하므로 지진해일 피해를 저감하기 위한 방안이 필요하다. 확률론적 지진해일 재해도 평가(Probabilistic Tsunami Hazard Assessment; PTHA)시에 주로 지역적인 범위에서 수행되어 자료의 특성을 고려하여 수행해야하나, 현재 지진해일고에 대한 분포를 대수정규분포로 하여 지역적인 특성이 고려되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내의 지역적 특성을 고려하기 위하여 단층매개변수와 지진해일고와의 Vine Copula 기법을 활용하여 관계성을 파악하고 국내에서 발생가능한 지진해일에 대한 위험도 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정된 지진해일고 클러스터링 결과를 활용하여 향후 지진해일에 대한 방재대책 시에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.241-253
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• 2009

기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.93-100
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• 2008

Multi-nesting grid system을 이용한 한국해양연구원의 해일모델을 해일고 산출에 사용하기 위해 검증하였다. 다양한 수치실험은 2003년 9월 내습한 태풍 매미를 기준으로 이루어졌다. 이 태풍해일모델의 성능을 알아보기 위해 조석검증을 비롯하여 개방경계조건, 격자 크기 그리고 태풍의 진로 등에 대한 일련의 수치실험이 실시되었다. 본 연구에서 기상입격자료인 해면기압장과 바람장은 CE wind 모델로 계산하였다. 총 11개 조위관측소의 1분 간격 조위자료와 모델 결과를 비교하였으며, 해일고를 성공적으로 재현하였다. 이러한 실험들은 정밀한 해일고 산출에 있어 기상자료의 중요성과 상세정밀격자의 필요성을 강조하기 위한 것이다. 이 태풍해일 모델은 보다 세밀한 검증과정을 거친다면 해일고 예측을 위해 상시 운용될 수 있다고 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.892-903
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• 2020

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.760-769
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• 2023

태풍 매미 통과 시에 부산연안에서 폭풍해일고를 해석하기 위한 수치실험을 수행하였다. 태풍 매미는 2003년 9월 12일 21:00에 중심기압 950hPa로 우리나라 남해안에 상륙하였으며, 지난 수십년 간에 걸쳐 최악의 해안재해로 기록되었다. 태풍 매미 통과시 부산항, 여수항, 통영항, 마산항, 제주항 및 서귀포항에서 관측된 폭풍해일고와 계산된 해일고의 시계열을 비교하였으며, 계산결과와 관측결과는 잘 일치하였다. 태풍해일고는 마산항에서 약 230 cm로 가장 크게 나타났으며, 여수항과 통영항에서는 약 200 cm, 부산항에서는 약 75 cm로 나타났다. 폭풍해일 수치실험결과, 부산 동부 연안에서 해일고는 52~55 cm 범위이고, 외해로 갈수록 해일고는 감소하였다. 따라서 반폐쇄된 만에서는 해일고의 상승으로 인한 연안 침수범람 피해가 크게 발생할 것으로 사료되며, 본 수치실험결과는 태풍으로 인한 연안재해 저감을 위한 중요한 자료로 사용될 수 있다.