• 자원환경지질
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• 제56권5호
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• pp.589-601
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• 2023

독도 연안 해저지형 변동 경향을 파악하고자 인간의 활동이 많고 파도 및 해류 등의 영향을 많이 받는 동도 선착장을 포함하는 동도와 서도 사이 남부 연안 약 500 m × 500 m 범위에 대하여 2018년에서 2021년까지 멀티빔을 이용한 정밀해저지형 자료 및 해저면 후방산란 영상자료를 획득하였으며 이를 기반으로 해저면 변동 모니터링 분석을 수행하였다. 연구지역의 수심 약 5 m 부터 남서쪽 외해 방향의 최대 수심 약 70 m 범위까지 수심대가 나타난다. 동도 및 서도와 인접한 수심 약 20 m이내 연안 해역의 불규칙이고 복잡한 수중 암반 지대와 수심 약 30 m ~ 40 m 범위에 형성된 일부 돌출 지형을 제외하면, 전체적으로 동-서 방향으로 비슷한 수심대가 나타나고 비교적 평탄하게 깊어지며 외해역으로 이어지는 특징을 보인다. 2020년 해저지형자료의 등수심선은 2018년과 2019년에 비해 전체적으로 남쪽으로 이동된 경향을 보이고 있다. 이것은 수심이 이전보다 얕아졌다는 것을 의미한다. 등수심 변동이 발생한 구간은 주로 퇴적층 해역이므로 퇴적물의 유입으로 인한 것으로 생각되는데, 2020년에 발생한 대형 태풍(마이삭, 하이선)들이 독도 연안에 영향을 준 것으로 판단된다. 이러한 태풍들로 인한 바람 및 파도의 영향으로 남쪽에서 북쪽으로 퇴적물이 유입되어 이동한 것으로 여겨진다. 동도와 서도 사이 수심이 얕은 연안에 발달한 테일러스(Talus)구역에서 2020년에는 2019년과 2018년의 지형과 비교하여 구간에 따라 상이하게 침식 또는 퇴적에 의해 해저지형이 달라졌는데 이는 독도 주변 연안 해역이 태풍의 직접적인 영향을 받으면서 해저면 환경의 변동이 구역에 따라 다르게 나타나는 것으로 유추된다. 전체적으로는 남풍이 강했던 태풍들의 영향으로 퇴적물 유입이 많아서 퇴적된 경향을 보인다. 2021년은 2020년에 비해 등수심선이 주로 북쪽으로 이동된 것으로 나타나는데, 이는 해당지역이 2020년보다 침식되었음을 의미한다. 2020년에는 연이은 태풍에 의해 퇴적물들이 주로 북쪽으로 이동하여 독도 연안에 퇴적되었고, 2021년에는 이 퇴적물들이 다시 남쪽으로 이동하면서 독도 연안이 침식된 것으로 추정된다. 독도는 겨울철 북풍의 영향이 강하기 때문에 주로 퇴적물이 남쪽으로 이동하지만 강한 태풍의 영향을 받는 경우 퇴적물을 북쪽으로 이동시키는 것으로 파악된다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제18권4호
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• pp.269-282
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• 2006

본 연구에서는 강건한 지진해일모형인 비선형 천수 방정식에 기초하여 대한해협을 통과하는 지진해일의 전파특성에 관해 연구하였다. 지진해일은 쓰시마-고토 단층대에서 우리나라에 영향을 미친 지진 중 비교적 출현 빈도가 높은 리히터 규모 7.5의 지진에 의해 발생하는 것으로 가정하였다. 수치모의 결과 지진해일의 선도파랑이 대한해협을 횡단하는데 60분 정도가 소요되며 이는 지진해일 경보 시스템이 대피시간의 부족으로 인해 그 기능을 발휘하지 못할 수도 있음을 시사한다. 또한 전 쓰시마-고토 단층대에서 동일한 생기빈도를 가지는 지진사상에 대해 Kajiura(1963)의 동수역학 모형과 간단한 지진학적 모형을 활용한 지진해일 재해 모형이 제시되었다. 제시된 지진해일 재해 모형을 활용하여 우리나라 남해안 마산, 여수, 통영, 고흥 전면 해역에서의 각 수위별 지진해일고의 초과확률이 제시되었다. 이와 더불어 본고에서 제시한 지진해일 재해모형의 검증은 관측자료가 비교적 풍부한 동해 동연 오쿠시리 해령에서 1993년에 발생한 북해도 남서외해 지진해일과 Akita and Fukaura 두 곳에서 관측된 수위자료를 대상으로 수행되어 매우 고무적인 결과를 얻었다. 이 연구 결과들은 지진해일의 위험에 대한 연안방계 시스템의 설계기준의 수정을 위한 가치 있는 자료들로 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권6호
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• pp.677-683
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• 2017

본 연구에서는 2016년 8월 해역(서해, 남해, 동해)별로 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간을 연구하였다. 사용된 1시간 간격의 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 8개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 8개 지점 기상청 AWS 기온자료를 이용하였다. 내삽법을 이용하여 관측되지 못한 자료값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 조류 및 일변화 영향을 제거하여 자료의 주기성을 파악하였다. 남해 2 지점은 기온과 수온이 유사한 주기성을 가졌으며, 0.8의 높은 상관계수와 약 50시간의 지연시간을 나타냈다. 서해 4 지점은 얕은 수심과 조석차로 인해 기온변화에 따른 수온의 지연시간이 약 12시간으로 반응시간이 다른 해역에 비해 빨랐다. 동해는 해안지형에 따른 환경적 요인과 깊은 수심으로 인해 기온과 수온의 상관성을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 AT-SST 간의 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화 하는데 기여할 것이고, 수산업에서의 폭염 피해에 대한 신속한 대응 체계가 마련될 것이라 기대한다.

• 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.