• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.241-252
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• 2019

폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.760-769
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• 2023

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.

• 한국해안해양공학회지
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• 제2권2호
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• pp.104-111
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• 1990

부산연안에서 태풍으로 인한 수위변화특성을 파악하고 수위예측을 위하여 태중 Thelma 통과 기간증 한국남해안에 위치한 6개 검조소의 조위관측자료와 기상자료를 분석하였다. 수치모델에 있어서는 해면기압의 공간분포로 인한 수위변화를 고려하였다. 폭풍해일(storm surge)의 계산결과 부산연안의 최대수위편차의 출현시각과 수위편차곡선은 가덕도의 조위실측치로부터 구한 수위편차곡선과의 상당히 유사한 결과를 나타냈다. 그러나 부산검조소 위치에서 조위실측치로부터 구한 수위편차곡선은 검조소가 수로에 위치한 관계로 일반적인 해일 곡선을 나타내지 못한다. 본 계산결과에 의하면 낙동강 하구역에서는 지형적인 영향으로 최대 2.5m 이상의 수위편차가 나타났으며, 그 밖의 해안에서는 약 60cm 전후의 수위편차가 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.892-903
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• 2020

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.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.388-396
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• 2014

본 연구에서는 태풍 매미에 의해 큰 피해를 입은 마산지역을 대상으로 폭풍해일과 강우에 의한 범람 수치모의를 수행하였다. 이를 위해 폭풍해일-강우-우수관망 결합 수치모형을 사용하였다. 그 결과, 기존의 폭풍해일만을 이용하였을 경우보다 강우와 우수관망 수치모형을 고려하였을 때의 침수면적 및 침수고가 크게 증가한 것을 확인하였다. 또한 마산시에서 추진 중인 방재언덕을 설치하였을 때의 침수범람결과를 추가적으로 수치모의 하여 방재언덕의 실효성을 검토하였다. 그 결과 방재언덕의 영향으로 폭풍해일에 의한 최대 침수심은 저감되었으나, 우수가지상부에서 바다로 원활하게 배수되지 못해 침수지속기간이 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.601-617
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• 2011

본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 폭풍해일고에 따른 해안도시지역 내에서의 범람모의 및 분석을 수행하였으며, 적용된 대상지역은 2003년 태풍 "매미" 내습 시 가장 피해가 컸던 지역인 경남 창원시 마산 합포구 신도시 지역 일부이다. 적용된 수치모형의 검증차원에서 태풍 "매미" 발생기간 동안 관측된 폭풍해일고 자료와 대상지역 내의 주요 지점에 대한 침수흔적 자료를 이용하여 비교 분석을 수행하였다. 또한 향후 발생 가능한 수퍼 태풍에 의한 영향을 분석하기 위해 태풍 "매미"시 관측된 폭풍해일고에 비해 1.25배에서 1.5배까지 증가되었다고 가정한 조건에서 해안도시지역 내 범람에 대한 모의결과를 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2017

현재 우리나라에서 끊임없이 발생하고 있는 폭풍해일로부터 연안지역의 안전을 확보하기 위해서는 태풍 시 파랑의 거동 및 특성을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 폭풍해일 모의실험의 정확성을 향상시키고 폭풍해일의 위험성을 정량화하기 위해서는 해일파고, 파주기, 그리고 폭풍 지속시간 간의 상관성이 분석되어야한다. 이를 위해 본 연구에서는 Copulas(Archimedean) 이론을 이용하여 폭풍해일에 대한 다변량 통계분석이 이루어졌다. 동해안 연안에서 나타나는 파고, 파주기, 태풍 지속시간, 해면수위, 태풍 도착간격시간 간의 의존성을 켄달의 타우 상관계수를 이용하여 조사하였다. Copulas 다변량 통계분석의 결과, 오직 파고와 파주기, 그리고 태풍지속시간만이 명확한 상관성을 나타냈다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.37-43
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• 2018

태풍에 의해 발생하는 폭풍해일은 태풍의 경로, 강도, 발생위치 등을 예측하기가 어려운 실정이기 때문에 발생 시나리오를 기반으로 연구가 수행되어왔다. 국내는 다양한 시나리오에 대해 수치모의를 수행하였고 그 결과를 침수 예측지도로 제작하였다. 하지만, 이 같은 방법은 수행한 시나리오 외에 발생가능한 모든 경우에 대해 예측하기 어렵고, 실제로 수치모의 수행시간이 길기 때문에 실시간으로 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하여 폭풍해일의 위험도를 예측하는 방법을 개발하였다. 동해안 지역을 대상으로 폭풍해일에 의한 위험도 예측을 수행하였고 예측을 위한 방정식을 산정하기 위해 COMSOL AB사에서 개발한 COMSOL을 이용하였다. 몇 가지 가정사항과 제한조건으로 기본방정식을 유도하였으며 방정식의 계수와 상수는 시행착오법으로 도출하였다. 그 결과, 해일에 의한 침수 예측지도와 공간적 분포는 지도의 상부를 제외하면 매우 유사하게 나타났다. 오차가 큰 지도 상부의 경우 기초 데이터로 사용한 지도의 해상도로 인해 저항상수 k의 값이 제대로 반영되지 못한 것으로 판단된다. SIND 모형은 실시간 예측이 가능한 모형으로 향후 모형의 정확성을 향상시킨다면 이상기후로 인해 재난이 발생하였을 경우 빠르게 대처가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.435-440
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• 2004

Most of our GIS implementation activities have been focussed on the management of urban information in local municipalities. Management of urban facilities has been the major issue of concern and has little role in providing the decision maker with alternatives from which one can analyse and choose the optimum solution. For this reason, the spatial decision support system is in need. Business analysis software is effectively used for site analysis of new stores, customer prospecting and other issues of decision making for business purposes, The same geoprocessing module of business analysis software would be useful if put to use for the management of disaster management especially for storm surge management. Application of the business analysis model for disaster management has been reviewed. Specially in case of storm surge, where quick response is crucial, the spatial decision support system will be most effective.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.252-261
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• 2020

2018년 남해안에 내습한 태풍 콩레이에 의해 발생한 폭풍해일과 파랑을 일본 기상청의 기상자료인 JMA-MSM 기상 예보 자료를 이용하여 수치모의하고 남동 해안의 항만에서 관측된 폭풍해일 시계열 자료와 비교 검증하였다. 폭풍해일과 동시에 발생하는 파랑에 대해서는 국립해양조사원과 기상청에서 운영하는 해상 파고부이 자료 및 한국해양과학기술원에서 관측한 연안 AWAC 파고계 자료와 비교하여 검증하였다. 기상자료에 따른 폭풍해일과 파랑의 정밀도를 파악하기 위해 미국 합동태풍경보센터인 JTWC에서 제공하는 best track을 이용하여 생성된 기압장과 바람장을 이용한 수치모의를 수행하고 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 정도 높은 폭풍해일과 파랑을 추산하기 위해 신뢰도 높은 기상장이 필수적임을 알 수 있었다.