• 제목/요약/키워드: Hujeong beach

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경험고유함수를 이용한 후정해수욕장 단기 모래 이동 분석 (Short-term Sand Movement Analysis in Hujeong Beach using Empirical Orthogonal Functions)

  • 천세현;서경덕;안경모
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제26권4호
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    • pp.244-252
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    • 2014
  • 후정해수욕장의 모래 이동을 분석하기 위해 경험고유함수(Empirical Orthogonal Function; EOF) 분석법을 적용하였다. EOF 분석을 위해 2009년 6월부터 2010년 5월까지 13개 기선에 대해서 총 5회 실시된 후정해수욕장의 단면 관측값이 사용되었다. 13개 단면 분석결과 사이의 시간적, 물리적 일관성을 확보하기 위해 13개 기선 모두를 하나로 통합하고 이를 사용해 EOF 분석을 수행하였다. 분석결과 첫 번째 고유함수는 평균해빈 지형을 나타내었으며 두 번째와 세 번째 고유함수의 경우 해빈의 자연변동성과 파랑에 의해 발생된 횡방향 모래이동을 각각 나타내었다. 네 번째와 다섯 번째 고유함수의 경우 특별한 연관성을 발견할 수 없었다. 결론적으로 후정해수욕장의 모래 이동에 영향을 미치는 요인은 크기 순으로 자연변동성과 파랑에 의한 횡방향 모래이동으로 분석 되었다.

후정해변 고파랑 조건하에서 파랑유속 방향전환점에서 발생하는 난류성분의 측정 (Measurement of Turbulence Properties at the Time of Flow Reversal Under High Wave Conditions in Hujeong Beach)

  • 장연식;도종대;김선신;안경모;진재율
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제29권4호
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    • pp.206-216
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    • 2017
  • 교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.

인공신경망을 이용한 X-Band 레이다 유의파고 추정 (Estimation of Significant Wave Heights from X-Band Radar Using Artificial Neural Network)

  • 박재성;안경모;오찬영;장연식
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.561-568
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    • 2020
  • 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.