In the present study, the neural network (NN) model with cluster analysis method was developed to predict storm surge in the whole Korean coastal regions with special focuses on the regional extension. The model used in this study is NN model for each cluster (CL-NN) with the cluster analysis. In order to find the optimal clustering of the stations, agglomerative method among hierarchical clustering methods was used. Various stations were clustered each other according to the centroid-linkage criterion and the cluster analysis should stop when the distances between merged groups exceed any criterion. Finally the CL-NN can be constructed for predicting storm surge in the cluster regions. To validate model results, predicted sea level value from CL-NN model was compared with that of conventional harmonic analysis (HA) and of the NN model in each region. The forecast values from NN and CL-NN models show more accuracy with observed data than that of HA. Especially the statistics analysis such as RMSE and correlation coefficient shows little differences between CL-NN and NN model results. These results show that cluster analysis and CL-NN model can be applied in the regional storm surge prediction and developed forecast system.
We investigated the characteristics of the overflow/wave overtopping, induced by the storm surge and high waves in Masan bay and Busan Coast during Typhoon 'Maemi', which landed at the southeast coast of the Korean peninsula on September, of 2003, causing a severe inundation disaster. Characteristics of the water level, increase by the overflow / wave overtopping, were discussed in two patterns. One is the increase of water level in the region, located inside of a bay, like Masan fishing port, and the waves are relatively small. The other is in the open sea, in which the waves act directly, as on the seawall in Suyong bay. In the former region, the water level increase was affected by the storm surge, as well as the long period oscillation and waves. In Masan fishing port, about $80\%$ of the water level increase on the quay wall was caused by the storm surge. In the latter one, it was greatly affected by the wave run-up. In Suyong bay, about $90\%$ of the water level increase on the seawall was caused by the wave run-up.
본 논문에서는 부유 플랩형 고조방파제의 응답특성에 대해서 연구하였다. 효율적인 연구를 위하여 파동장은 선형 포텐셜 이론을 적용하여 모형화하였으며, 구조물의 운동은 Newton의 운동 제2법칙을 사용하여 나타내었다. 유체 영역은 통상의 2차 보간함수를 갖는 등매개변수요소로 모형화하였으며, 방사경계조건에 접하는 외부 영역은 무한요소로 처리하였다. 수리실험결과와의 비교를 통하여 수립된 수치모델의 타당성을 입증하였으며, 개발된 수치모델을 이용하여 마산만에 부유 플랩형 고조방파제 적용가능성에 대해서 살펴보았다.
Realtime tide and storm-surge computations for the Yellow Sea were conducted using the Parallel Finite Element Model. For these computations a high resolution grid system was constructed with a minimum node interval of loom in Gyeonggi Bay. In the modeling, eight main tidal constituents were analyzed and their results agreed well with the observed data. The realtime tide computation with the eight main tidal constituents and the storm-surge simulation for Typhoon Sarah(1959) were also conducted using parallel computing system of MPI-based LINUX clusters. The result showed a good performance in simulating Typhoon Sarah and reducing the computation time.
마산항, 부산항 등 남동해안의 폭풍해일을 산정하기 위해 3차원 및 2차원 폭풍해일 모델을 구축하여 2003년 태풍 "매미"에 의한 폭풍해일을 수치계산하였다. 태풍 "매미"는 2003년 9월 12일 21시에 중심기압 950 hPa인 상태로 남해안에 상륙하였다. 마산항에서 태풍 "매미"에 의한 peak 시 폭풍해일의 현장관측치는 230 cm, 3차원 모델에 의한 계산결과는 238 cm, 2차원 모델에 의한 계산치는 208 cm이다. 부산항에서 관측된 폭풍해일은 89 cm, 3차원 모델과 2차원 모델에 의한 계산치는 각각 91 cm, 79 cm이다. 본 연구에 의한 3차원 폭풍해일 모델은 현지 폭풍해일을 거의 정확하게 추산하였다. 3차원 모델이 2차원 모델보다 폭풍해일의 peak 시에 현지 폭풍해일을 보다 정확하게 해석하였다. 또한, 2003년 태풍 "매미" 통과시 폭풍류를 수치계산하였다. 마산만 내에서 태풍으로 발생한 표층 유속은 30~60 cm/sec 크기로 만내로 유입하고, 저층에서는 20~40 cm/sec로 마산만에서 외해로 유출하는 흐름패턴을 보여주고 있다.
최근 기후변화에 의한 영향으로 태풍에 의한 피해가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 폭풍해일의 특성을 결정하는 여러 요소에 대해 오랫동안 많은 연구가 수행되었으며, 대부분의 연관성들이 발견되었다. 폭풍해일은 여러 요소에 의해 복합적으로 결정되는 이유로 다른 결과를 보여주는 경우가 많아 연구마다 다른 결론을 내리는 경우가 많았다. 이런 이유로 태풍의 이동속도 변화에 의한 폭풍해일의 다양한 특성들을 이해하기 위해 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 수치해석 프로그램을 이용하여 수행되었으며, 이동속도에 의한 영향을 분석하기 위해 다른 요소들을 최대한 단순화하였다. 수치해석 결과 태풍에 의한 폭풍해일은 이동속도가 빨라질 경우 점차 증가하는 경향을 보였다. 폭풍해일은 느린 이동속도에서는 넓고 완만하게 증가하였으며, 빠른 이동속도에서는 좁고 급하게 증가하는 형상을 보여주었다. 동일한 이동속도의 경우 실제 해역의 수심 영향이 폭풍해일에 크게 작용하는 것으로 판단된다. 제주도를 지나 이동속도가 변화하는 경우 남해안의 폭풍해일에 큰 영향을 미치지 못하는 것을 확인하였다.
개방해역에서의 폭풍고조의 계산은 특히 해안역의 계획 및 건설 작업 분야에서 의미있는 것이다. 본 연구에서 태풍으로 인한 수위의 변화예측은 물리모델에서나 실제현장에서 다루기가 매우 어렵기 때문에 수치모델에 주로 근거를 두었다. 폭풍고조에 대한 단순준이차원 수치모델을 다루었다. 모델배경에서 여러 가지 가정, 유효범위, 적용성을 이해하기 위하여 태풍과 폭풍의 발생과정을 좌우하는 물리적 인자들에 대하여 논하였다. 또한 수학적 관점 뿐만아니라 물리적인 관점에서 모델의 주요특성을 나타내기 위해 모델의 수립과정에 일반적으로 취한 가정과 함께 지배방정식을 따랐다. 본 논문에서 기술한 모델과 일치하는 방정식은 지배방정식을 축약시킨 것으로 이에 따른 수치기법을 제시하였다. 최종적으로 한국 남해안의 마산항에서 폭풍고조의 문제에 위에서 기술한 모델을 적용하여 천문조, 초기수면, 대기압에 따른 수위상승의 효과를 고려하였다. 아울러 해안도시역에서의 침수원인을 분석하고, 침수방지를 위한 합리적인 제안을 제시하였다.
한반도는 지형학적 요건으로 인하여 태풍과 관련된 재난이 매년 발생하여 막대한 피해를 유발하고 있다. 태풍 내습시 폭풍해일과 집중호우가 동시에 발생한다면 해안지역의 침수피해는 더욱 증가할 것으로 사료된다. 이러한 관점에서 태풍과 폭풍해일의 상호의존성을 정량적으로 규명하는 것은 해안지역의 재해분석에 필수적이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 기반으로 절점기준을 초과하는 임계값의 초과확률을 산정하기 위하여 Poisson 분포와 Generalized-Pareto 분포를 이용한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 설계해수면의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 해안지역의 폭풍해일 관련 방재기술 향상에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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