연안에 발생하는 지진해일은 많은 인명 및 재산 피해를 유발할 수 있다. 이에 따라 주요 선진국은 자국의 피해 뿐 아니라 세계 주요도시에 거주하는 자국민의 안전과 대피에 대한 경보발령을 목적으로 전지구 지진해일 시스템을 구축하여 상시 운영중에 있다. 우리나라의 지진해일 예측시스템은 지진해일의 발생과 전파, 그리고 전세계 주요 연안에 도달할 때의 해일고 모의 등에서 우수한 성과를 보이는 것으로 인정되고 있으나, 실제적인 위험경보를 발령하기 위해서 필요한 해일도달 시 조위와의 상호작용에 대한 기능은 현재 없는 상태이다. 해일에 의한 주된 피해는 연안으로의 범람에 대한 것으로 이를 파악하기 위해서는 해일 도달 당시의 조위를 예측하고 해일과 조석과의 상호작용을 반영한 예측시스템 구축이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 지진해일 예측모델에서 조석-지진해일 상호작용을 고려하기 위해 조석과 지진해일을 동시에 모의할 수 있는 예측 알고리즘을 제시한다. 지진해일의 전파 및 범람에 조석이 상당한 영향을 미칠 수 있음은 관련 연구자들에 의해 꾸준히 지적되어왔으나 과거 연구는 이상적인 지형이나 조석 조건에 대해서만 일부 이루어졌으며, 아직까지 실제 조석을 활용한 충분한 연구는 미흡한 실정이다. 향후 실제 조석에 의한 지진해일의 변화를 모의하기 위해 지진해일 예측모델에서 실제 조석과 조류 조건에서 지진해일을 동시에 모의할 수 있도록 예측 알고리즘을 개발하였다.
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.
이 논문에서는 이동하는 파를 해로 갖는 편미분 방정식의 해를 찾는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 이 해가 움직이는 근원을 가질 경우에 앞쪽으로 이동하는 해가 존재하는지의 여부를 파악하는데 어떻게 증명할 것인지를 보였다. 앞쪽으로 이동하는 해를 갖는 경우는 반응-확산 방정식에서 그 해를 찾아 볼 수 있으며, 움직이는 근원을 가진 경우에 앞쪽으로 진행되는 해를 갖는 경우는 화학 공정의 모델등에서 그 해를 찾아 볼 수 있는데 이 문제를 중심으로 어떻게 해의 존재 여부를 증명할 수 있는지를 보였다.
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.
진화연산에는 교배, 돌연변이, 경쟁, 선택이 있다. 이러한 과정 중에서 선택은 새로운 개체를 생산하지는 않지만, 모든 해중에서 최적의 해가 될만한 해는 선택하고, 그러지 않은 해는 버리는 판단의 역할을 한다. 따라서 아무리 좋은 해를 만들었다고 해도, 취사 선택을 잘못하면, 최적의 해를 찾지 못하거나, 또 많은 시간이 소요되게 된다. 따라서 본 논문에서는 stochastic한 성질을 갖고 있는 Tournament selection에 Local selection개념을 도입하여, 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는데, 개선이 될 수 있도록 하였고 Fast Evolutionary Programming의 mutation과정을 개선하고, Genetic Algorithm의 연산자인 crossover와 mutation을 도입하여 Parallel search로 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는 하이브리드 알고리즘을 제안하고자 한다.
태풍발생시기의 조석-해일 비선형 특성을 분석하였다. Chi-square test를 통한 정량적 해석결과 목포를 비롯한 서남해안 지역에서 비선형성이 가장 우세하였고 서해안과 남동해안에서는 뚜렷하게 나타나지는 않고 있다. 태풍-해일 발생패턴을 첨두형과 지속형으로 구분하여 해석하였는데 조석-해일 비선형성은 지속형에서 다소 높게 나타나는 것으로 확인되고 있다. 서해안의 경우 저조시 해일발생빈도가 높지 않게 나타나는 이유는 남해안경로 태풍에 의한 음해일 발생이 많은 것과 무관치 않은 것으로 보인다. 그러나 서해안경로 태풍에 대해서는 태풍통과 이후 저조시에 최대해일고가 발생하는 조석-해일 비선형효과가 두드러지게 나타나고 있다. 남동해안의 경우에는 첨두형 태풍이 잦아 비선형효과에 의한 저조시 해일발생빈도가 낮은 것으로 분석되고 있다. 이에 따라 남해안경로 태풍의 경우 통과인근지역에서는 고조시에도 대규모 해일발생이 가능하므로 태풍-해일에 의한 범람 위험도가 매우 높은 것으로 판단된다.
인도네시아 수마트라 지진해일(2004년)과 동일본 대지진(2011년)으로 인해 해당지역에서 막대한 인적·물적 피해가 발생하였으며, 지진해일에 대한 사람들의 경각심은 더욱 커지게 된 계기가 되었다. 반면 우리나라는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에 비해 상대적으로 지진해일에 대해 안전하다는 국민들의 인식이 강한 것이 사실이다. 하지만 최근 우리나라에서 크고 작은 지진이 발생(2016년 경주 지진, 2017년 포항 지진 등)함에 따라 국민들은 지진 및 지진해일 안전에 대한 경각심이 높아지고 있다. 또한 한반도 주변에서 지진은 끊임없이 발생하고 있으며, 과거 우리나라는 지진해일로 인한 인명 및 재산피해가 기록된 사례도 존재한다(Cho, 2018). 본 연구에서는 원자력 발전소에서 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 지진해일 수치모형 실험을 통해 계산된 지진해일고 결과값에 대해 적절한 확률분포 모형을 개발한 후 각 지진해일 시나리오의 연초과 확률을 분석함으로써, 확률론적 지진해일 재해도 분석(PTHA : Probabilistic Tsunami Hazard Analysis)을 실시하는 것이다. 최종적으로는 연구대상지역의 지진해일 안전성 평가에 기여할 수 있는 검증된 자료를 제공한다. PTHA 분석은 미국(Park and Cox, 2016), 인도네시아(Horspool et al., 2014), 남유럽(Lorito et al., 2014), 일본(Japan Society of Civil Engineers, 2016) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 먼저, 역사 지진해일 및 우리나라 근해에서 발생가능한 지진원(단층매개변수) 조사, 그리고 지진해일 수치모형실험 case 선정을 위한 파향선추적모형(wave ray-tracing) 수행, 마지막으로 지진해일고의 불확실성을 고려하기 위한 로직트리(Logic-Tree)기법 적용 시 사용하게 될 지진해일 단층매개변수 선정을 위한 지진해일 수치모형 실험 등을 수행한다.
최근 지진해일 발생으로 인한 막대한 피해로 인해 지진해일 방재에 대한 중요성이 높아지고 있다. 지진해일 방재연구는 주로 실제 발생하였던 역사지진해일과 발생가능성이 높은 가상의 지진해일에 대해 해당지역의 재해정보도를 제작하여, 지진해일 발생 시 인명 및 재산피해를 최소화 하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 재해정보도의 효율성을 높이기 위해 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 가능성이 높은 위험지역을 선정하였다. 지진해일 위험지역을 선정하기 위해 가상의 지진해일을 수치모의 하였으며, 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 수 있는 지진해일 범람 높이를 선정하여 선정한 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 지진해일 수치모의는 지진해일 전파모의와 범람모의 과정으로 이루어진다. 지진해일 전파모형은 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하며, 지진해일 범람모형은 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였다. 수치모의를 통해 주문진항에서의 가상의 지진해일에 대한 범람영역 및 범람 높이를 얻었다. 수치모의를 통해 얻어진 범람 데이터를 이용해 기준 높이 이상의 범람 발생 확률을 계산하였다. 확률 계산을 위해선 해당 데이터의 확률분포를 결정하여야 하기 때문에, 적합도 검정을 수행하였다. 이번 연구에서는 여러 가지 적합도 검정 기법 중 하나인 확률도시 상관계수 검정(Probability Plot Correlation Coefficient Test)을 사용하였으며, 범람 데이터의 확률분포로 Normal, Log-normal, Exponential, Gumbel 분포를 가정하여 검정을 수행하였다. 각 지점별로 확률도시 상관계수 검정을 수행하여, 해당 지점의 확률분포를 결정하였고, 각 지점별로 해당하는 확률분포의 누적확률분포 함수를 이용해 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 얻어진 확률을 지도상에 도시하여 기준 높이 이상의 범람 발생 확률이 높은 지점을 주문진항에서의 지진해일에 대한 인명피해 발생 가능성이 높은 위험지역으로 선정하였다.
지진해일은 많은 인명피해를 입힐 수 있는 위험한 자연재해이며, 예를 들어 각각 약 25만명과 약 2만명의 사상자가 발생하였던 2004년 수마트라 지진해일과 2011년 동일본 지진해일 등이 있다. 우리나라 동해안 또한 향후 지진 발생 가능성이 큰 지진공백역이 존재하여 안전한 지역으로 볼 수 없다. 지진해일 방재대책 수립과 관련된 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만 지진해일의 발생빈도는 적고 완벽히 대응하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 지진해일 방재대책의 가장 기본적인 자료로 이용될 수 있는 지진해일 침수예상도를 효율적인 방법으로 제작하는 것을 연구했다. 현재 우리나라의 지진해일 최대 침수예상도는 과거 및 향후 발생가능한 지진해일의 경우에 대한 모든 범람구역이 고려된 보수적인 방법으로 제작되고 있다. 지진원의 위치와 각 매개변수의 특성에 따라 범람구역이 다양하게 나타날 수 있기 때문에 보수적인 최대 침수예상도는 과도한 범람구역이 고려될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 최대 침수예상도와 비교하여 AI기술과 로직트리 기법을 통해 더 정확한 최대 침수예상도를 제작하는 것을 목표로 한다. 연구방법은 1) 고려된 모든 지진해일 시나리오에 대한 수치해석 2) 입력자료인 지진해일 초기수면 변위 이미지 증강 3) CNN모델을 활용한 초기수면 변위 이미지 분류 4) 분류된 결과의 범람 구역으로 최대 침수예상도를 제작하였다. 향후 연구결과는 지진해일 재해정보도 제작 및 지진해일 침수예측 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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