최근, 전 세계적으로 지구 온난화가 가속화됨에 따라 해수면의 온도가 상승함과 동시에 태풍의 강도도 커지고 있는 실정이다. 우리나라의 경우에도 태풍을 연구하는 많은 학자들이 머지않은 미래에 슈퍼태풍이 내습할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍 Maemi의 시동경로에 미국을 강타한 허리케인 Katrina(미국 뉴올리언스, 2005)와 태풍 Durian(필리핀, 2006) 및 태풍 Vera(일본 이세만, 1959)의 태풍특성(중심기압, 최대풍속반경,이동속도 등)을 조합하여 수치시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과, 부산 경남 연안역 대부분의 지점에서 Maemi의 경로에 Durian과 Vera를 진행시킨 경우, Maemi내습 시보다 약 $1.5{\sim}2.0$배 높은 폭풍해일고를, Katrina의 경우, 약 4.0배 이상의 높은 폭풍해일고를 나타내었다. 이상과 같은 최대폭풍해일고의 수치로서 슈퍼태풍의 위험성을 충분히 인지하여 최적의 방재시스템을 구축하는 것이 폭풍해일의 재해예방 및 최소화를 위하여 조속히 해결하여야 할 과제이다.
Multi-nesting grid system을 이용한 한국해양연구원의 해일모델을 해일고 산출에 사용하기 위해 검증하였다. 다양한 수치실험은 2003년 9월 내습한 태풍 매미를 기준으로 이루어졌다. 이 태풍해일모델의 성능을 알아보기 위해 조석검증을 비롯하여 개방경계조건, 격자 크기 그리고 태풍의 진로 등에 대한 일련의 수치실험이 실시되었다. 본 연구에서 기상입격자료인 해면기압장과 바람장은 CE wind 모델로 계산하였다. 총 11개 조위관측소의 1분 간격 조위자료와 모델 결과를 비교하였으며, 해일고를 성공적으로 재현하였다. 이러한 실험들은 정밀한 해일고 산출에 있어 기상자료의 중요성과 상세정밀격자의 필요성을 강조하기 위한 것이다. 이 태풍해일 모델은 보다 세밀한 검증과정을 거친다면 해일고 예측을 위해 상시 운용될 수 있다고 사료된다.
본 연구에서는 과거 태풍 루사와 매미로 침수피해가 발생해 재해위험지구로 지정된 창원시 마산합포구 신포지구와 해운지구를 연구대상지로 선정하여 대피자 특성에 따른 대피소의 접근성을 분석하였다. 대피속도는 신체조건을 고려하여 어린이, 일반성인, 노약자로 구분하여 분석하였다. 해운지구의 경우 현재 지정된 대피소가 적절한 것으로 분석되었으나 신포지구에서 노약자의 경우 재해위험지구의 50%이상이 대피 취약지역으로 나타났다. 따라서 추가적으로 3개의 대피소가 지정되었고, 그 결과 기존의 대피소에서 발생되었던 대피취약지역이 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 대피 위험도와 문제점을 해결하기 위한 보완 대책을 수립하는데 이용될 것으로 판단된다.
태풍 매미 통과 시에 부산연안에서 폭풍해일고를 해석하기 위한 수치실험을 수행하였다. 태풍 매미는 2003년 9월 12일 21:00에 중심기압 950hPa로 우리나라 남해안에 상륙하였으며, 지난 수십년 간에 걸쳐 최악의 해안재해로 기록되었다. 태풍 매미 통과시 부산항, 여수항, 통영항, 마산항, 제주항 및 서귀포항에서 관측된 폭풍해일고와 계산된 해일고의 시계열을 비교하였으며, 계산결과와 관측결과는 잘 일치하였다. 태풍해일고는 마산항에서 약 230 cm로 가장 크게 나타났으며, 여수항과 통영항에서는 약 200 cm, 부산항에서는 약 75 cm로 나타났다. 폭풍해일 수치실험결과, 부산 동부 연안에서 해일고는 52~55 cm 범위이고, 외해로 갈수록 해일고는 감소하였다. 따라서 반폐쇄된 만에서는 해일고의 상승으로 인한 연안 침수범람 피해가 크게 발생할 것으로 사료되며, 본 수치실험결과는 태풍으로 인한 연안재해 저감을 위한 중요한 자료로 사용될 수 있다.
The typhoon, heavy rain, blizzard, storm and heavy snowfall had the main caused of natural disasters occurred in Korea from 1993 to 2002. Among them, typhoon has responsible for biggest disaster, recording about 47.4% of total economic damage. Typhoons concentrated mostly in the months from June to October. The average occurrence number in those months ranged from 3.9 to 5.5 based on 30 years of record(1971-2000). However, the numbers increased from 4.0 to 6.2 during the most recent 10 years(1991-2000). Jeju province, among others in Korea, was most frequently affected by typhoon which occurred 23 times during the period of 1991-2000. Typhoons which occurred from July to early August have passed mostly through the west of Jeju, whereas, those of late August to September have passed through the center and eastern sea area of Jeju. The typhoons 'Ramasun' and 'Rusa' caused severe damage in Jeju area in September 2003 and the surge heights were +39cm and +77cm, respectively. The main cause of the damage was surge height which was highly associated with the tidal phase at the time of typhoon passage. The damage caused by typhoon on the aquaculture, fishing boat and harbor cosatline wall around Jeju Island which was amounted to be 417 billion won(\) during the recent 3 years(2002-2004)
기후변화에 따른 지구온난화, 해수면 상승 등의 영향으로 연안재해가 전세계적으로 쟁점화가 되고 있는 가운데 삼면이 바다로 둘러싸인 우러나라 연안역은 고파랑이나 폭풍해일의 위험에 노출되어 있으며 특히, 하계에는 태풍의 내습경로에 위치하여 주기적인 피해를 입고 있다. 그러나 태풍의 진행경로와 내습강도는 매우 가변적이기 때문에 연안에서 발생하는 해일고와 범람정도를 신속하고 정확하게 예측하기가 쉽지 않다. 특히 태풍의 진로가 확정되는 단계에서 대상 연안으로 내습시까지의 소요시간이 수시간에 불과하여 수치모델링 수행을 통한 해일고 및 피해예측, 재해정보 전달체계가동은 현실적으로 무리가 있다. 이에 태풍내습시 연안역 피해를 사전에 신속하게 예측하기 위해 과거 태풍의 분석과 모의를 통해 수치모형의 재현성을 검증한 후, 태풍의 주요인자인 중심기압, 최대풍 반경, 진로, 진행속도 등에 대해 과거 개별 태풍 정보에 근거하여 가상 시나리오를 구성하였다. 구성된 다양한 가상 시나리오는 향후 기후변화에 따른 내습 가능성을 고려하여 폭풍해일의 주요 영향인자의 조건별로 가상 태풍 시나리오 결과 D/B 구축하였다. 이 D/B에는 태풍의 주요인자별 가상 시나리오에 대한 해일고 및 침수범위 정보가 구축되며 향후 실제 태풍 내습시 가장 유사한 태풍정보에 해당하는 시나리오 결과를 추출하여 신속하게 침수예상지역과 범위를 제공하는 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 폭풍해일에 의한 침수예측수치 모형을 이용하여 마산지역의 가상 태풍 시나리오를 구성하고 적용하였으며, 기존 태풍시 관측해일고와의 검증을 통해 시나리오 접근 방법에 대해 검토하였다.을 차지함을 보였다. 또한 AOR과 DOR에서 상관 값 추이 분석을 통해 AOR에서의 상관 값이 DOR에서의 상관 값에 비해 다중경로신호에 의해 덜 왜곡되는 특성을 보였으며, 이를 바탕으로 대역 제한된 GNSS에 적합한 새로운 부호 추적편이 완화 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL에 비해 정확한 추적이 가능함을 보였다.생겨 폐쇄에 실패하였고, 복직근을 사용한 환자에서 복부 탈장이 생긴 경우가 1예 있었으며, 수술 후 30일내 사망한 예가 1예였고 다른 1예는 전이성 암으로 사망하였다. 걸론: 근치적 방법으로 치료가 힘든 경우의 만성 농흉 환자들에게 있어 개방식 배농술과 근육이식술, 근육피판을 이용한 최종적인 개방창 폐쇄술까지의 단계적인 접근 방법이 안전하고 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다.만으로 야뇨횟수에 호전을 보이는 초기반응군 경우 2개월째 투약반응이 유의하게 좋았다. 이로써 야뇨증의 치료초기 행동요법에 대한 반응정도는 치료효과를 예측하는 지표로서 활용될 수 있다고 판단된다.지침을 제공할 수 있다. 소아의 첫 요로감염시 초음파나 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 있을 경우 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행하는 것이 좋으며, 초음파와 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 없을 경우라도 CRP 또는 백혈구 등의 임상자료들을 평가하여 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행유무를 결정하는 것이 잔존하는 방광요관역류를 찾는데 도움이 될 것으로 생각된다.O$로 고칼슘뇨군에서
대표적 연안재해인 폭풍해일을 기상예보와 연동하여 신속하게 모의하고 즉각 예보하기 위한 초기 연구가 2012년 8월과 9월 서남해안으로 상륙한 태풍 Bolaven, Tembin 그리고 Sanba에 대해 수행되었다. JTWC 태풍경보에 근거한 신속모의는 반자동화된 방법을 통해 SLOSH 및 ADCIRC 모델에서 수행되었으며, 그 결과가 동화되고 웹에 게시되었다. SLOSH는 PC에서 1시간, ADCIRC로는 57,000개의 절점으로 구성된 북서태평양해역을 64 core의 병렬컴퓨터에서 태풍경보 발효부터 웹 게시까지 전 과정에 2시간이 소요되어 준실시간적인 즉각 예보의 기틀을 마련할 수 있었다. Bolaven에 대해 사후 관측된 해수면과 비교하면 주요 검조소에서 최대해일고는 2개 모형이 RMS 오차 0.17~0.19 m에서 만족하고, 최대해일고 발생시각도 1시간 이내에서 잘 일치하고 있어 상당히 만족스러운 결과로 판단된다.
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.
최근 지구온난화로 인한 기후변화 및 해수면 상승으로 인한 태풍의 내습빈도 및 강도의 증가로 태풍 내습시 연안지역에서 침수 범람과 같은 자연재해로 인한 국민의 인명과 재산 피해가 급증하고 있다. 이에 폭풍 해일 예측을 위한 수치모델의 수립과 개선을 통하여 태풍으로 인해 발생하는 연안지역에서의 해일의 발생시간, 해일의 높이, 해일로 인한 침수 범람 지역을 보다 과학적으로 정확하게 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 예측결과를 일반 국민들에게 보다 효과적으로 전달하고, 폭풍 해일로 인한 침수 범람과 같은 연안재해로 인한 피해를 예방하기 위하여 웹 서비스를 통한 GIS기반 폭풍 해일 시각화 시스템을 개발하였다. 또한 수치모델의 정확한 예측결과 및 연안지역의 정밀 지리정보 구축을 위하여 LiDAR 자료를 이용한 GIS기반 육도-해도 접합을 통한 연안지역의 수 센티미터 해상도의 상세 지리정보를 DEM을 통하여 시각화하였다.
태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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