In the past, the predictions of beach processes and harbor sedimentation were mainly relied on the hydraulic model tests and empirical methods. In recent years, however, as computers have come into wide use, more accurate models have gradually been developed and thus replaced those conventional methods. For prediction of topographical change near the coastal area, we need informations of wave and current conditions in the numerical model which should be calculated in advance. Numerical model introduced in this study combines wave refraction-diffraction, breaking, bottom friction, lateral mixing, and critical shear stress and three sub-models for simulating waves, currents, and bottom change were briefly discussed. Simulations of beach processes and harbor sedimentation were also described at the coast neighboring Bangpo Harbor, Anmyundo, Chungnam, where the area has suffered accumulation of drifting sand in a small fishing harbor with a wide tidal range. We also made model test for the new layout of the harbor and planned south breakwater for preventing intrusion of sand. Although the model study gave reasonable description of beach processes and harbor sedimentation mechanism, it is necessary to collect lots of field observation data, including waves, tides and bottom materials, etc. for better prediction.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Renewable energy resources such as wind, wave, solar, micro hydro, tidal and biomass etc. are becoming importance stage by stage because of considering effect of the environment. Solar energy is one of the most successful sources of renewable energy for the production of electrical energy following solar energy. And, the solar/photovoltaic cell generators depend on the solar radiation, which is a random variable so this poses difficulty in the system scheduling and energy dispatching, as the schedule of the photovoltaic cell generators availability is not known in advance. This paper proposes to use the two-layered artificial neural networks for predicting the actual solar radiation from the previous values of the same variable.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권4호
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pp.595-602
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2009
In this study, a two-dimensional storm surges/tide prediction model called the Storm surges/Tide Operational Model (STORM) was applied as the operational forecast model of the Korea Meteorological Administration (KMA). The operational model results were verified for two years (2006-2007) using observed results from tidal stations. Comparisons of modeled and observed storm surges show that larger differences at the western coast of Korea than at the southern and eastern coasts. The averaged root mean square error between the modeled and observed storm surges height are 0.16 m and 0.10 m in 2006 and 2007, respectively.
In order to clarify the seasonal variation of residual current and material transportation process in Hiroshima Bay, JAPAN, the real-time simulation of residual current and particle tracking by using Euler-Lagrange model were carried out. The calculated tidal current and water temperature and salinity showed good agreement with the observed ones. The residual currents showed the southward flow pattern at the upper layer, and the northward flow pattern at the lower layer. The flow structure of residual current in Hiroshima Bay is an estuarine circulation affected by density flow and wind driven current. The residual current plays an improtant role of material transportation in th bay.
The hypothesis of asymmetric resistance to explain the phenomenon of lung hyperinflation (LHI) during hlgh frequency ventilation (HFV) was quantitatively studied. LHI was predicted by modeling the ism-volume pressure-flow (IVPF) data from 5 human subjects using the empirical Rohrer's equation. Non-steadiness during HFV was compensated by em- ploying recently proposed volume-frequency diagram. Tidal volume and ventilation frequency were 100 ml and 20 Hz, respectively. Airflow pattern was a symmetric sinusoid. The predic- tion results of mean pressure drop across the airways were averaged for those 5 subjects, and compared with zero by one-sided student's t-test. A marginally significant (P<0.1) increase in mean pressure drop was observed during HFV at low lung volumes (below FRC) , which could increase mean lung volume up to one liter When the lung volume was above FRC, no significant LHI (P >0.25) was resulted. LHI seemed to be inversely related to the lung volume. These results recommend to clinically apply HFV only at lung volumes above FRC.
This study aims at predicting the behavior of saturated soft clayey foundation subjected to earth structure loads such as tidal dike, embankment etc. by using Biot's consolidation equation coupled with elasto-viscoplastic constitutive model. To validate the computer program developed b author, a case study was performed for the site of Kwang-yang steel works improved by sand drain, where since the beginning of the works, field measurements(settlement, lateral displacement and excess pore water pressure) had been accurately achieved. Comparisons between numerical results and observation values were carried out. The main results obtained are summarized as follows : 1. Settlement and lateral displacement between numerical and observation values show satisfactory accordance. 2. As for the exess pre water pressure, numerical results appear to be larger than observation values, which may be due to the existence of sand seams which were not found during soil investigation. 3. Useful data available for failure prediction of soft foundation can be secured by examining lateral displacement, settlement, exess pore water pressure and stress paths.
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
Natural disasters caused by climate change are increasing globally. There are few studies on the quantitative analysis methods for predicting damages in the island area due to sea level rise. Therefore, it is necessary to study the damage prediction analysis method using the GIS which can quantitatively analyze. In this paper, we analyze the cause and status of sea level rise, quantify the vulnerability index, establish an integrated terrestrial modeling method of the ocean and land, and establish a method of analyzing the damage area and damage scale due to sea level rise using GIS and the method of making the damage prediction figure was studied. In order to extract the other affected areas to sea level rise are apart of the terrain model is generated by one requires a terrain modeling of target areas are offshore and vertical reference system differences in land, found the need for correction by a tidal observations and geoid model there was. Grading of terrain, coastline erosion rate, coastal slope, sea level rise rate, and even average by vulnerable factors due to sea level rise indicates that quantitative damage prediction is possible due to sea level rise in the island area. In the case of vulnerable areas extracted by GIS, residential areas and living areas are concentrated on the coastal area due to the nature of the book area, and field survey shows that coastal changes and erosion are caused by sea level rise or tsunami.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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