연안 쇄파역에서 파랑 측정에 적절한 축전 용량식 주상 파고계(capacitance wavestaff system)를 연구 제작하였다. 실험에 의하면 제작된 파고계는 수온이나 염분 등 해수의 물성 변화에 의한 영향을 받지 않으며, 수면의 높이와 파고계의 출력 신호는 선형 관계를 갖는다. 이 파고계의 측정 오차는 주로 현장 관측의 파고계 설치시 발생하는 오차에 기인하므로 이를 최소화 시키기 위해서는 세심한 주의를 요한다.
본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.
최대 엔트로피 방법을 이용하여 강한 비정규분포과정의 특성을 갖는 비선형 불규칙 파고의 확률밀도 함수를 유도하였다. 파랑의 파고가 쇄파고(또는 수심)에 의해 제한되고 파고의 1, 2차 모멘트만 주어졌을 경우, 유도된 확률밀도함수는 $H_{b}$ (쇄파고), $H_{m}$(평균파고), $H_{rms}$(파고의 제곱평균평방근)의 매개변수로 폐합형(closed form)으로 표시된다. 파고의 3차 이상의 모멘트가 주어진 경우에는 최대 엔트로피를 갖는 확률밀도함수의 매개변수를 구하기 위해서 비선형 적분 방정식 계를 Newton-Raphson 방법을 이용하여 수치적으로 구하였다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 유도된 파고의 확률밀도함수를 비정규분포의 특성이 강한 실측자료와 비교하였다. 실측자료는 폭풍시 중간수심과 천해에서 측정된 쇄파고에 가까운 자료로서 강한 비선형 불규칙 파랑의 특성을 지니며, 이 경우에도 유도된 확률밀도함수가 측정된 파고의 막대그래프와 잘 일치하였다. 강한 비선형 불규칙파의 특성을 갖는 파랑의 파고일 경우에도 파고의 1, 2차 모멘트만으로도 파고의 분포를 잘 나타낼 수 있었다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 구해진 파고의 확률분포함수는 해안구조물의 설계파를 결정하는 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성을 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있다.
기후상승으로 해수면의 상승으로 인해 삼면이 바다로 둘러싸인 지형적 특성을 가진 우리나라 연안에 파도로부터 시설물의 보호가 중요한 요인으로 꼽히고 있다. 파의 에너지를 저감하여 연안에 위치한 시설물 보호에 많은 연구가 진행되고 있다. 여기서 다루게 될 수중방파제와 다공성 소파장치는 반사와 수심의 변화에 따른 분산효과로 입사파의 에너지 감소를 통해 연안에 위치한 구조물과 배후시설에 대한 피해를 줄이는데 주목적이 있다. 사다리꼴 수중방파제의 전 후면의 기울기를 변화시키며 장주기파의 입사파와 투과파에 대한 연구가 Chang과 Liou(2004)에 의해 연구되었고, 수직 다공성 소파장치의 두께를 변화하며 반사계수와의 상관 관계에 대한 연구가 Madsen(1983)에 의해 진행되었다. 본 연구에서는 해석해를 통해 수중방파제와 다공성 소파장치가 있는 경우에 투과파와 소파장치 전 후면에서의 처오름 높이의 변화에 대해 알아보고, 그에 따른 관계를 알아보고자 한다. 구간은 각각 수심이 일정한 지역과 변화하는 지역, 다공성 소파제가 있는 지역으로 설정하여 각 구간마다 해석해를 적용하여 파고를 측정하였다. 측정된 파고를 이용하여 투과율은 수중방파제를 통과한 입사파와 투과파의 관계를 통해 측정할 수 있다. 수중방파제를 투과한 파는 다공성 소파장치를 통과하면서 파고가 급감하는 현상을 다공성 소파장치 전 후면에서 측정되는 파고를 통해 알 수 있다.
파고 부이에 설치된 가속도센서를 통해 가속도 값을 측정하고, 이를 통해 파고를 계산하는 알고리즘은 대부분 측정된 가속도값의 이중적분을 취하여 구하고 있다. 이와 같은 적분과정은 오차의 누적을 수반하게 되며, 오차의 누적은, 자칫 오측정 및 시스템의 불안정으로 이어질 수 있다. 한편, 해수면의 물입자 운동은 주기적이며 타원운동을 하고 있다는 사실이 잘 알려져 있다. 이러한 사실로 부터, 선형적 관계를 이용하여 타원 운동식을 직접 계산할 수 있으며, 이에 대한 최소값을 구함으로써 파고를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는, 이중 적분 과정을 통해 수반되는 오차누적의 영향을 최소화하는 방법으로서 선형적 관계의 이용가능성을 확보하고자 하는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 기존 파고 측정 센서의 한계를 극복하기 위하여 레이저 장비 중 LDV를 이용하여 동조액체기둥감쇠기 안의 액체의 파고를 측정하는 방법을 제안하고 검증하였다. 비접촉 센서의 장점과 LDV가 속도와 변위를 측정하는 원리를 기술하였고 대상 물체가 액체인 경우에 요구되는 사항들에 대하여 실험적으로 파악하였다. 투명한 액체는 레이저 광선을 대부분 투과시켜 LDV에 되돌아오는 광량이 부족해 측정이 불가능함을 확인하였고 이를 증가시키기 위해 염료를 혼합하였다. 이때, 염료의 색에 따라 광량에 차이가 발생함을 확인하여 LDV에 사용된 레이저 광선의 파장과 연관된 결과를 도출하였다. 염료를 혼합한 후 광량이 충분한 경우에도 발생하는 데이터의 오차를 제거하기 위해 염료의 농도를 변화시키며 그에 따른 데이터의 정확도를 파악하였다. 결과적으로 모든 가시광선의 빛을 반사시키는 흰색의 염료를 충분한 농도로 혼합하였을 때 LDV를 이용한 TLCD의 파고 측정의 실험적인 결과가 용량식 파고계와 일치함을 확인하였다.
본 연구에서는 쇄파대에서 정현파의 쇄파에 대해 수리모형실험과 수치모형실험을 수행하였다. 수치해석 모형에서는 Reynolds 방정식을 지배방정식으로 사용하고 난류해석을 위해 $k-\varepsilon$모델을 적용하였으며, 자유수면변위를 추적하기 위해 VOF기법을 사용하져다. 사면 및 평탄지형상에서 발생하는 쇄파양상을 서로 다르게 설정하기 위해 수심과 입사파의 주기와 파고를 변화시킨다. 발생된 정현파의 파형은 해석해와 잘 일치하였으며, 입사파와 파고계가 설치된 위치에서 측정된 파고비 $H/H_0$는 관측값과 비교해 본 길과 놀은 정확도를 나타내었다.
일반적인 파고 측정 시스템은 스펙트럼 분석을 통하여 파고를 측정한다. 하지만 스펙트럼 분석은 fast fourier transform(FFT)을 이용하기 때문에 구조가 복잡하며, 또한 FFT를 사용하기 위해서는 먼저 데이터를 저장해야 하기 때문에 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 칼만필터와 관성센서를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하고 성능을 평가하였다. 칼만필터 이론은 비교적 복잡한 알고리즘이지만 FFT를 사용하는 것에 비하여 간단하며, 가속도 데이터를 적분하여 위치를 효율적으로 추정할 수 있다. 하지만 가속도 데이터를 적분할 때 오차의 누적이 발생되는데, 파고의 특징을 이용한 알고리즘을 개발하여 누적오차 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 다양한 조건의 해파를 모델링하여 성능평가를 수행하였으며, 실험을 통하여 풍랑측정에 한해서 평균 오차율 3.5%로 우수한 측정 성능을 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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