• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1032-1035
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.268-268
• /
• 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.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.241-252
• /
• 2019

To choose appropriate countermeasures against potential coastal disaster damages caused by a storm surge, it is necessary to estimate the frequency of storm surge heights estimation. As the coastal populations size in the past was small, the tropical cyclone risk model (TCRM) was used to generate 176,689 synthetic typhoons. In simulation, historical paths and central pressures were incorporated as a probability density function. Moreover, to consider the typhoon characteristics that resurfaced or decayed after landfall on the southeast coast of China, incorporated the shift angle of the historical typhoon as a function of the probability density function and applied it as a damping parameter. Thus, the passing rate of typhoons moving from the southeast coast of China to the south coast has improved. The characteristics of the typhoon were analyzed from the historical typhoon information using correlations between the central pressure, maximum wind speed ($V_{max}$) and the maximum wind speed radius ($R_{max}$); it was then applied to synthetic typhoons. The storm surges were calculated using the ADCIRC model, considering both tidal and synthetic typhoons using automated Perl script. The storm surges caused by the probabilistic synthetic typhoons appear similar to the recorded storm surges, therefore this proposed scheme can be applied to the storm surge simulations. Based on these results, extreme values were calculated using the Generalized Extreme Value (GEV) method, and as a result, the 100-year return period storm surge was found to be satisfactory compared with the calculated empirical simulation value. The method proposed in this study can be applied to estimate the frequency of storm surges in coastal areas.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.11a
• /
• pp.34-35
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.272-272
• /
• 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.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.241-253
• /
• 2009

This study performs the investigation of a long-term variation of annual maximum surge heights(AMSH) and main characteristics of high surge events, and the statistical evaluation of the AMSH using sea level data at Yeosu and Tongyeong tidal stations over more than 30 years. It is found that the long-term uptrends based on the linear regression in the AMSH are 34.5 cm/34 yr at Yeosu and 33.6 cm/31 yr at Tongyeong, which are relatively much higher than those at Sokcho and Mukho in the Eastern Coast. 71% and 68% of the AMSH occur during typhoon's event in Yeosu and Tongyeong tidal stations, respectively, and the highest surge records are mostly produced by the typhoon. The generalized extreme value distribution taking into account of the time variable is applied to detect time trend in annual maximum surge heights. In addition, Gumbel distribution is checked to find which one is best fitted to the data using likelihood ratio test. The return level and its 90% confidence interval are obtained for the statistical prediction of the future trend. The prevention of the growing storm surge damage by the intensified typhoon requires the steady analysis and prediction of the surge events associated with the climate change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.484-484
• /
• 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.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.93-100
• /
• 2008

A multi-nesting grid storm surge model, Korea Ocean Research and Development Institute-Storm surge model, was calibrated to simulate storm surges. To check the performance of this storm surge model, a series of numerical experiments were explored including tidal calibration, the influence of the open boundary condition, the grid resolutions, and typhoon paths on the surge heights using the typhoon Maemi, which caused a severe coastal disasters in Sep. 2003. In this study the meteorological input data such as atmospheric pressure and wind fields were calculated using CE wind model. Total 11 tidal gauge station records with 1-minute interval data were compared with the model results and the storm surge heights were successfully simulated. The numerical experiments emphasized the importance of meteorological input and fine-mesh grid systems on the precise storm surge prediction. This storm surge model could be used as an operational storm surge prediction system after more intensive verification.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.26 no.7
• /
• pp.892-903
• /
• 2020

The rapid and accurate prediction of storm-surge height during typhoon attacks is essential in responding to coastal disasters. Most methods used for predicting typhoon data are based on numerical modeling, but numerical modeling takes significant computing resources and time. Recently, various studies on the expeditious production of predictive data based on artificial intelligence have been conducted, and in this study, artificial intelligence-based storm-surge height prediction was performed. Several learning data were needed for artificial intelligence training. Because the number of previous typhoons was limited, many synthesized typhoons were created using the tropical cyclone risk model, and the storm-surge height was also generated using the storm surge model. The comparison of the storm-surge height predicted using artificial intelligence with the actual typhoon, showed that the root-mean-square error was 0.09 ~ 0.30 m, the correlation coefficient was 0.65 ~ 0.94, and the absolute relative error of the maximum height was 1.0 ~ 52.5%. Although errors appeared to be somewhat large at certain typhoons and points, future studies are expected to improve accuracy through learning-data optimization.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.29 no.7
• /
• pp.760-769
• /
• 2023

A numerical simulations were performed to investigate the storm surge during the passage of Typhoon Maemi on the coast of Busan. The typhoon landed on the southern coasts of Korean Peninsula at 21:00, September 12, 2003 with a central pressure of 950 hPa, and the typhoon resulted on the worst coastal disaster on the coast of Busan in the last decades. Observed storm surges at Busan, Yeosu, Tongyoung, Masan, Jeju and Seogwipo harbors during the passage of the typhoon were compared with the computed data. The simulated storm surge time series were in good agreement with the observations. The simulated peak storm surges were estimated to be 230 cm at Masan harbor, 200 cm at Yeosu harbor and Tongyoung harbor, and 75 cm at Busan harbor. The computed storm surges along the east coast of Busan measure 52 to 55 cm, exhibiting a gradual reduction in surge height as one moves further from the coast of Busan. Therefore, coastal inundation due to the storm surge in the semi-enclosed bay can induce great disasters, and the simulated results can be used as the important data to reduce the impact of a typhoon-induced coastal disaster in the future.