정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.
본 논문에서는 천문 및 기상에 의해 발생하는 조위 변동에 대한 이해를 높이고 나아가 이와 관련한 피해를 줄이고자 우리나라의 29개 조위관측소 자료를 바탕으로 크게 서해안, 남해안(제주 지역 포함), 동해안 지역으로 구분하여 지역별 조위의 특성과 태풍에 의한 영향을 분석하였다. 2000년부터 2021년까지의 조위 평균(표준편차)은 서해안은 628 cm(68 cm), 남해안은 270 cm, (35 cm), 동해안은 63 cm (15 cm)로 서해안이 가장 높고 동해안이 가장 낮은 편이다. 이러한 차이는 각 지역이 태풍의 영향권에(6월에서 10월 사이에 발생한 태풍의 진로 상 중심이 각 지역으로부터 10°반경 이내에 위치) 있을 때도 일관되게 나타난다. 서해안, 남해안, 동해안에서 특히 조위가 높게 나타나는 지역은 평택, 완도, 마산으로 태풍 영향 시에 각각 최대 1030 cm, 444 cm, 265 cm를 기록하였다. 다만, 서해안은 태풍의 영향을 받은 날과 그렇지 않은 날의 최대 조위 차이가 16 cm로 남해안의 108 cm나 동해안의 49 cm에 비해 뚜렷하게 떨어진다. 본 논문에서는 이렇듯 지역별 조위 특성의 차이 및 태풍에 의한 조위 변동을 정량적으로 분석하여 폭풍해일 특보 등 조위에 의한 피해 예방에 사용할 수 있는 참고 자료를 제시하였다.
유역의 수문학적 변동 특성을 이해하는 것은 미리 자연 재해를 예상하고, 홍수를 통제하여 인간의 삶에 필요한 수자원을 안정적으로 공급할 수 있다. 이러한 특성에 대한 면밀한 조사는 하천 생태계의 구조와 기능을 조절할 수 있기 때문에 반드시 필요하다. 따라서 한반도의 대표적인 다목적 댐 유역에 초점을 맞추고, 일 유입량 자료와 한반도 태풍 영향 도메인을 적용하여 태풍의 영향을 고려하여 정량적인 수문학적 변화 특성을 분석하였다. 또한 남한 총 면적의 약 30%를 차지하고 있으며, 남한 총 수자원의 35%를 공급하고 있는 한강 유역의 대표적인 다목적 댐 유역인 소양강 댐을 대상으로 한반도에 영향을 미치는 태풍과 태풍의 발생에 따른 유출특성변화를 분석하였다. 태풍영향 도메인을 적용하여 태풍유량을 정량화하였으며, 태풍통계 자료와 지역 수문변화 지표의 변화와 상관분석을 통하여 기후변화의 적응과 대책수립에 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 태풍과 해일에 의한 범람 피해 영역을 예보하기 위한 동적경보시스템에 대해서 서술하였다. 이 시스템은 연안 지역에 내수범람과 같은 잠재적 위기가 예상되는 태풍 발생 시기에 해안공학적 지식이 부족한 공공 재난관리자들이 직접 신속하게 운용할 수 있도록 일반 PC에서 MATLAB의 GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 개발되었다. 신속한 예보를 위한 바람장은 기상청 태풍 예보 자료를 이용하는 단순파라메터 태풍모델로 생성된다. 조위와 수심평균된 조류를 신속하고 정확하게 모의를 하기 위하여 경계 조건을 사전에 준비하였다. 또한 임의의 시점에서도 정확하고 빠르게 수행되도록 MATLAB 수치프로그램을 벡터화하였다. 예상 태풍경로와 관련 태풍 예보 자료를 마우스 등을 이용하여 윈도우 화면에 입력하고 실행하면 마우스로 선정된 특정범람 예상 지점에 대한 실시간 수위정보를 얻을 수 있다. 이 시스템은 지역 재난관리자들에게 가능한 위험 정보를 신속히 파악하고 체계적으로 운용될 수 있도록 개발되었다. 그러나 모델결과는 태풍의 경로에 민감하게 작용하고, 또 지역 재난관리자들이 정확한 정보를 생산하기 위하여 오랜 기간 숙련과 지역에 적합한 경험 계수의 결정 과정이 필요하다.
태풍이 해양을 이동할 때 해양환경은 물리 생물학적으로 한반도 주변해역에 영향을 미친다. 태풍이동의 결과로써 해양의 수직적 혼합과 용승작용은 해양 표층수 냉각을 유도하고 태풍의 경로에 따라 식물플랑크톤의 증가를 초래하며, 태풍 전과 후의 해양환경은 해양표층의 생물학적 변화에 중요한 역할을 했다. 비록 태풍 이동의 원인으로 해양 표층수의 냉각이 확대되지만, 엽록소, K490, SST와 같은 다른 물리-생물리적 반응은 서로 다른 경향을 나타낸다. 본 연구의 목적은 한반도 주변해역에 영향을 미치는 태풍 이동경로와 해색센서에 의해 관측된 해양환경변수를 비교하는데 있다. 부유물질, 흡광계수(K490), 엽록소와 같은 해양환경변수는 2002년부터 2005년 MODIS 자료가 적용되었다. 태풍이동 후 동해에서는 평균 엽록소 농도가 1-4배 증가하였고, 태풍 이동경로를 따라 태풍 이후 MODIS 엽록소의 평균 농도가 증가하였다. 그러나 제주도 해역은 동해역과 반대의 경향을 나타내었다.
최근 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화로 태풍, 폭염, 폭설등과 같은 자연재해의 피해가 대규모로 확대되고 있다. 근본적으로 지구온난화를 유발하는 가장 큰 원인은 대기 중의 온실가스를 들 수 있으며, 온실가스의 농도 증가로 인해 우리나라가 속해있는 북반구는 점점 더 지구표면온도가 증가하고 있고, 그에 따른 극한 기상 발생률이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 이산화탄소 농도 추세를 반영한 RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 시나리오를 이용하여 미래의 태풍발생의 공간분포를 추정하였다. 공간분포를 추정하기 위해 먼저 RCP 8.5 월 자료를 사용하여 1982~2100년 기간 동안의 태풍발생지수(GPI; Genesis Potential Index)를 계산하였다. 1982~2010년 동안 발생한 태풍의 발생위치정보와 월평균 GPI 값을 이용하여 태풍발생의 확률분포(PDF)를 추정하였으며, PDF의 0.05, 0.1 및 0.15에 해당하는 GPI의 범위를 설정하여 0.05GPI, 0.1GPI 및 0.15GPI로 정의하였다. 이를 바탕으로 1982~2010년, 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 태풍발생의 공간 확률 분포를 추정 하였으며, 공간 확률 분포와 함께 과거 태풍발생정보를 이용하여 공간밀도를 분석하였다. 분석 결과, 미래에 태풍이 발생할 가능성이 높은 지역이 필리핀의 동쪽에 위치한 위도 $10^{\circ}{\sim}20^{\circ}$ 영역으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 추후 미래의 태풍발생 가능지역을 추정하고, 이를 기반으로 태풍의 경로를 추정하는데 활용하여 태풍의 발생 위치에 따라 한반도에 미치는 영향을 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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