• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.62-72
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• 2008

In this study, an analytical model has been developed to predict the build-up of heat field due to a point heat source in the presence of sharp cross-flow depth change. The model has been applied to investigate the effect of the depth change and flow pattern on the heat field. Model results show that, when there is a sharp depth change in cross-flow direction, the heat transport across the boundary of the depth change is enhanced or diminished according to the increasing or decreasing of the horizontal diffusion flux. Including residual components as well as tidal currents give rise to reduce the effect of the horizontal diffusion on the heat transport because of increasing the advection of heat.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2003.08a
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• pp.53-57
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• 2003

불규칙파를 사용하여 설계 자료로 이용하기 위해서는 설계해역에서 불규칙파의 파랑변형을 예측할 수 있는 수치모형의 개발이 선행되어야 한다. 비선형 불규칙파의 거동을 해석할 수 있는 Boussinesq 방정식은 상대파고인 $\alpha$/h($\alpha$는 수면의 진폭, h는 수심임)를 비선형의 매개변수로 하고 상대수심인 kh(k는 파수임)를 분산성의 매개변수로 하여 섭동법을 사용하여 유도된다. Boussinesq 식은 수심이 일정한 경우에 Boussinesq(1872)가 비선형 항을 O($\alpha$/h,(kh)$^2$)까지 포함하여 처음으로 개발하였고 수심의 변화가 완만한 경우에 Peregrine(1967)이 개발하였다. (중략)

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.845-854
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• 1998

Following the approach of Ebersole (1985), water wave transformation is predicted using the eikonal equation and transport equation for wave energy which are reduced from the extended mild-slope equation of Massel (1993), and also the irrotationality of wave number vectors. The higher-order bottom effect terms, i.e., squared bottom slope and bottom curvature, are neglected in the study of Ebersole but are included in the present study. It was expected that, if these terms are included in this study, the approach would give more accurate solution in the case of rapidly varying topography. But, the expectation was frustrated. It is probably because, in the case of rapidly varying topography, the diffraction effect which is included in the eikonal equation does not work well and thus the solution is deteriorated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1794-1799
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• 2008

Labyrinth 위어는 평면상의 단면 형상이 직선이 아닌 위어로 정의된다. 이러한 labyrinth 위어는 월류량 증대, 수질개선, 수심유지 효과가 필요한 수공구조물에 이용되고 있다. 특히, labyrinth 위어의 수심유지 효과는 운하 및 하천에 적용될 경우, 관련 수공구조물의 수심 확보 측면에서 기여할 수 있다. 또한, 향후 운하 및 주운에 관심이 증대되고 있어 연구 가치가 충분하다. 본 연구에서는 주로 실무에서 이용되고 있는 사다리꼴 형상의 labyrinth 위어의 접근 수심변화에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 복잡한 labyrinth 위어의 흐름현상을 고려하기 위해 수리모형실험을 실시하여 분석하였다. 수리모형실험 조건은 labyrinth 위어의 다양한 형상을 고려하기 위해 벽체와의 사이 각($\alpha$)을 $6^{\circ}$, $8^{\circ}$, $10^{\circ}$, $15^{\circ}$, $25^{\circ}$, $35^{\circ}$로 적용하였다. 또한, 수리모형실험에서 수심 변화는 전수두와 위어 높이비를 0.05에서 0.75범위로 수행하였다. 본 연구의 실험조건에서 연구된 결과, 사다리꼴 labyrinth 위어의 수심유지 효과는 일반 선형 위어에 비해 길게 나타났으며, 수심유지효과의 범위를 제시하였다. 이러한 결과는 수심 확보가 필요한 수공구조물의 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 연구가 더 진행된다면, 수심유지 효과를 효과적으로 예측할 수 있는 관련 식이나 기법을 개발할 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.5
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• pp.335-346
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• 2017

This study generated the radar-based forecasted rainfall using spatial-scale decomposition method (SCDM) and evaluated the hydrological applicability with forecasted rainfall by KMA (MAPLE, KONOS) in terms of urban flood forecasting. SCDM is to separate the small-scale field (convective cell) and large-scale field (straitform cell) from radar rainfield. And each separated field is forecasted by translation model and storm tracker nowcasting model for improvement of QPF accuracy. As the evaluated results of various QPF for three rainfall events in Seoul and Metropolitan area, proposed method showed better prediction accuracy than MAPLE and KONOS considering the simplicity of the methodology. In addition, this study assessed the urban hydrological applicability for Gangnam basin. As the results, KONOS simulated the peak of water depth more accurately than MAPLE and SCDM, however cannot simulated the timeseries pattern of water depth. In the case of SCDM, the quantitative error was larger than observed water depth, but the simulated pattern was similar to observation. The SCDM will be useful information for flood forecasting if quantitative accuracy is improved through the adjustment technique and blending with NWP.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.36 no.2
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• pp.37-49
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• 2024

To date, numerous empirical formulas have been proposed through hydraulic model experiments to predict the wave breaker index, including wave height and depth of wave breaking, due to the inherent complexity of generation mechanisms. Unfortunately, research on the characteristics of wave breaking and the prediction of the wave breaker index for gravel beaches has been limited. This study aims to forecast the wave breaker index for gravel beaches using representative linear-based machine learning techniques known for their high predictive performance in regression or classification problems across various research fields. Initially, the applicability of existing empirical formulas for wave breaker indices to gravel seabeds was assessed. Various linear-based machine learning algorithms were then employed to build prediction models, aiming to overcome the limitations of existing empirical formulas in predicting wave breaker indices for gravel seabeds. Among the developed machine learning models, a new calculation formula for easily computable wave breaker indices based on the model was proposed, demonstrating high predictive performance for wave height and depth of wave breaking on gravel beaches. The study validated the predictive capabilities of the proposed wave breaker indices through hydraulic model experiments and compared them with existing empirical formulas. Despite its simplicity as a polynomial, the newly proposed empirical formula for wave breaking indices in this study exhibited exceptional predictive performance for gravel beaches.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.6 no.2
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• pp.48-53
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• 1987

The depth dependent sound fields have been calculated for a single frequency source to reveal the fluctuating sound energy at both near the surface and the bottom of the water layer. Those fluctuation are mainly due to the mode function behavior along the depth where the sound-speed gradient acts like trapping lower mode sound energy in those medium.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.244-244
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• 2022

4차 산업혁명에 따라 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 분야에 다양한 스마트기술이 도입되고 있으나 건설현장 침수 피해 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 굴착공사 현장에서 발생할 수 있는 침수피해를 사전에 예측하기 위해서는 공정별로 변화하는 현장상황을 반영하여 다양한 강우 시나리오를 기반으로 침수 예측 모델링이 선행되어야한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 동수역학 모형인 HDM-2D 모형을 기반으로 굴착공사 현장 침수피해 예측 모델을 개발하여 굴착공사현장 침수 예·경보 시스템에 탑재하고자 한다. 침수피해 예측 모델은 천수방정식을 Petrov-Galerkin stabilized scheme 으로 이산화하여 해석하는 수평 2차원 동수역학 흐름해석모델로서 수로 및 지표면 등 다양한 지형 상황에서의 물 흐름을 상세하게 해석할 수 있다. 지형자료 생성 이후 경계조건 부여를 통해 수행되며 침수발생지역의 유속, 수심, 수위를 취득할 수 있다. 배수지나 굴착공사 현장에 2차원 흐름해석을 적용하는 경우 지형의 경사나 배치가 공간에 따라 변화하므로 불연속적인 흐름을 유발하여 모의결과의 계산 오차를 검토해야 한다. 2차원 침수피해 예측 모형의 정확성을 확인하기 위해 지면 돌출부가 있는 흐름 문제와 테스트베드 대상지에 침수해석 모형을 적용하였다. 돌출부 흐름 문제의 경우 돌출부를 지나며 발생하는 유속과 수심 모의 결과를 상용모형과 비교검증 하였으며 테스트베드 대상지역에 침수피해예측모형을 적용했을때 지형 경사에 따른 흐름의 변화와 침수양상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.138-138
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• 2023

본 연구에서는 유목과 연행침식을 고려한 토석류 수치모형을 개발하여 2011년 발생한 우면산 산사태의 관측데이터를 기반으로 수치모의를 수행하였다. 토석류 모형개발을 위해 천수방정식 기반의 침수모형인 Nays2DFlood 모형에 혼합유사농도의 이송확산, 토석류 지면전단응력, 연행침식모듈을 추가하였으며 유목생성과 유목거동 모의를 위해 입자법 기반의 유목동력학 모형을 결합하였다. 개발된 모형을 검증하기 위해, 민감도분석을 수행하였으며, 모의결과, 우면산 산사태 당시 래미안 APT에 피해를 끼친 충격수심과 충격유속, 최종 토석류 체적을 양호하게 재현한 것으로 판단된다. 또한 토석류를 구성하는 토사입경이 작을수록 토사점성에 의한 전단응력의 증가로 토석류 유속과 수심이 감소했지만 연행침식량이 증가하였으며, 토사입경이 증가하면 유속과 수심이 증가하고 연행침식량은 감소한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 토석류 거동모형은 토사입경, 침식 및 퇴적계수 등의 다양한 토석류 매개변수가 요구되기 때문에, 이러한 물성치 데이터가 현장 또는 실내실험에서 충분히 확보되어야 모형의 정확도가 향상될 것으로 판단된다. 따라서, 향후 연구에서는 본 연구에서 고찰된 모형의 적용성과 한계점을 고려하여 토석류 거동을 예측모의 한다면 보다 세부적으로 토석류와 유목거동을 예측분석해 볼 수 있을 것으로 사료된다. 또한 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 강우발생의 불확실성과 이로 야기되는 토석류 발생을 사전에 예측하여 토석류 저감대응방안을 구축하는 일환으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.