There were two transmission tower collapses due to Typhoon 'Maemi' in 2003. The reason that a collapse was happened was excessive wind load. One was buckled in the leg part and the other was buckled in the middle bracing part. To investigate a steel transmission tower failure mechanism, 2nd order nonlinear analysis should be performed. Considering the effect of initial imperfection and theresidual stress of angle section during nonlinear analysis, this study can estimate the ultimate strength and the ultimate behavior of the transmission tower.
In this study, the simulations and analyses of flood flow due to a river inundation in a coastal urban area are carried out using a two-dimensional finite volume method with well-balanced HLLC scheme. The target area is a coastal urban area around Gohyun river which is located at Geoje city in Kyungnam province in Korea and was extremely damaged due to the heavy rainfall during the period of the typhoon "Maemi" in September 2003. For the purpose of the verification of the numerical model applied in this study, the simulated results are compared and analyzed with the inundation traces. Moreover, the flood flow in a urban area is simulated and analyzed based on the scenarios of inflow to the river with the increase and decrease of the intensity of the heavy rainfall.
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.
부산, 목포 지점의 평균해수면(MSL)과 고극조위, 저극조위 자료의 이상자료 시계열 모델링을 수행하였다. 시계열 모델은 계절성분을 포함하는 SARIMA 모형이며, 일시적인 변화에 해당하는 이상자료(Additive Outlier, AO)와 영구적인 변화를 의미하는 기준고도 변화(Level Shift, LS)를 모델에 포함하였으며, AIC 기준에 의거하여 최적 모델을 선정하였다. 이상자료 모형의 매개변수 추정은 R 프로그램 'tsoutliers' 패키지('tso' 함수)를 이용하였다. 선정 모형을 이용하여 이상자료와 기준고도 변화 진단에 적용한 결과, 부산의 월 단위 고극조위 자료에서 2003, 2012년 발생한 태풍 매미(MAEMI), 산바(SANBA)에 의한 일시적인 수위상승을 65.5, 29.5 cm 정도로 추정하였으며, 목포의 월 단위 평균해수면 자료에서는 1983년의 영산강 하굿둑 건설 사업에 의한 기준고도 변화를 21.2 cm 정도로 추정하였다. 한편 본 연구에서 구성한 모형은 모형의 편향을 유발하는 이상자료의 영향을 포함하며, 모형에 의한 RMS 오차는 연간 자료를 사용한 경우, 부산은 MSL 1.95 cm, 고극조위, 저극조위 각각 5.11 cm, 6.50 cm이며, 목포의 경우에는 큰 조차의 영향으로 MSL 2.01 cm, 고극조위, 저극조위 각각 11.80 cm, 9.14 cm로 부산보다 다소 높게 나타났다.
최근 초대형 태풍의 내습으로 한국 연안해역에 치명적인 타격을 가져왔고 이로 인해 연안구조물의 설계기준을 재고해야 한다는 논의가 되고 있다. 극한파랑을 입력으로 한 파랑변환의 계산은 특히 해안역의 계획 및 건설 작업 분야에서 의미가 있다 본 연구에서 태풍으로 인한 수위의 변화예측은 물리모델에서나 실제현장에서 다루기가 매우 어렵기 때문에 수치모델에 주로 근거를 두었다. 복잡한 해안선 및 구조물 해역에 대한 파랑변환 수치모델을 다루고 극한파랑의 입력을 위해 광역에서의 태풍매미의 도래시 관측과 수치모텔의 분석에서 도입하였다. 최종적으로 한국 남해안의 부산항에서 폭풍고조 및 극한파랑의 문제에 위에서 기술한 모델을 적용하여 수위상승의 효과와 극한파랑의 변환을 해안역 침수와 관련하여 분석하였다. 아울러 관심대상역에서 기초적인 재해위험지도를 제시해 보았다.
최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 수재해의 피해가 대규모로 확대되었다. 특히 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀지역에서 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도를 강타한 태풍 차바를 비롯하여 태풍 루사('02), 태풍 매미('03) 및 태풍 볼라벤('12)에 대하여 한반도 내습 전 후 촬영된 위성 현황에 대하여 조사 및 분석을 실시한 결과, 기존 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으로 개발 운영됨으로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시 공간적 데이터 관측 정보가 많이 부족하였다. 때문에 국외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 수집하였다. 향후 한반도에 빠르고 정확한 수재해 정보를 얻기 위하여 시 공간적 데이터 분석단위를 만족시키는 수자원 위성의 개발 및 적용이 필요하다.
2003년 9월 12일 마산시 해안지역에 상륙한 태풍 '매미'는 지금까지 우리나라에서 발생한 가장 큰 연안재해를 기록하였다. 따라서 태풍해일에 대한 종합적인 방재시스템 구축과 해일피해를 대비한 세부구역별 대책수립이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 태풍 '매미' 당시 해일로 인해 가장 큰 피해를 입었던 마산만 지역을 중심으로 최고 극조위에 따른 최대 침수구역을 산정하고 실제 침수구역과 비교분석 하여 침수모형의 정확도를 분석하고 침수해일의 방어목적으로 제안한 방재언덕등에 대한 다차원 홍수피해 산정방법을 적용하여 경제성 분석을 실시함으로써 이에 대한 타당성 평가 및 방재사업에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 또한 향후 태풍해일 위험지역의 지형적 특성을 고려한 정확한 분석 데이터를 위하여 고해상도 위성 영상 및 LiDAR등의 데이터를 활용할 필요성이 있으며, 이를 이용하여 범람위험구역의 자료를 GIS Database화하여 보다 정확한 피해함수를 도출하여 피해를 최소화 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
이 연구에서는 최근 20년간(1989-2008년)의 우리나라 기상청 자료를 사용하여 우리나라 남해안의 기상재해를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 20년 동안에 남해안에서 발생한 기상재해는 총 149건으로 연평균 7.5건이었다. 7월이 가장 많았고, 그 다음은 8월, 9월의 순이었다. 7-9월의 기상재해가 전체의 약 42%를 차지하였다. 계절로 구분해 보면, 여름에 가장 많았고(전체의 약 39%), 그 다음은 가을, 겨울, 봄의 순이었다. 여름에 기상재해가 가장 많은 것은 주로 태풍과 장마 때문이다. 태풍 중에서도 특히, 남해안에 상륙하는 경우가 대규모의 인적 물적 피해를 입히는 것으로 밝혀졌다. 그와 같은 태풍의 대표적인 예로서는 9112호 글래디스와 0215호 루사 그리고 0314호 매미를 들 수 있다.
In the forthcoming 21C, the development of cultural lives depends on that the water demand will increase or not. On the opposite site of that circumstance, many factors of the small watersheds will influence directly on how to cover the surface of watersheds with land use, no planning developing watersheds, and the rearrangement of small rivers. Especially as the extraordinary climatic Phenomena, exhaust of $CO_2$ and destruction of 03 layer, water resource and water foresting content of the small watersheds will be decreased by confusing on the malting a plan of water resources. For example, those are Typhoon Rusa in 2002, Typhoon Maemi in 2003 and heavy storms in 2004. This study area has three group and one of them having three small watersheds, total five small watersheds. That is, Sabukmyeon small watersheds in Chuncheon, Three small watersheds in Wonju(Jeoncheon, Jupocheon and Hasunamcheon), and Suipcheon in Yanggu-Gun which are located far away each other three group and different precipitation data. According to the land use such as dry field(or farm), rice field, forest land. building site and others in small watersheds, the amount of runoff will be impacted by monthly precipitation. The comparison between the runoff was getting from Kajiyama Formula and calculated runoff from multi-linear regressed equations by land use Percentage was performed with different precipitation data and different small watersheds. Its correlations which are estimated by coefficient of correlation will be accepted or not, as approached 1.0000 values. As the monthly water resources amount is estimated by multi-linear regressed equations with different precipitation data and different small watersheds having no gauging station, we make a plan in order to demand and supply the water quantity from small river watersheds during return periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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