1967년부터 1986년까지의 국립수산진흥원의 관측자료를 사용하여 동해 남서해역에 서 난수성 소용돌이 (고기압성 소용돌이)의 구조 및 공간분포의 특성과 변동에 대해 연구하였다. 난수성 소용돌이는 울릉도 남서쪽 부근에서 자주 관측되며, 타원형이 많 고, 평균크기는 약 130 km이다. 난수성 소용돌이의 월별분포에 의하면 8월에 관측되는 빈도가 가장 많고, 6월에 가장 적다. 이것은 난수성 소용돌이의 발생이 동한난류 세력 의 발달과 관계가 있음을 나타낸다. 난수성 소용돌이는 서쪽이나 북쪽 또는 남쪽으로 0.80∼2.50 cm/sec의 속도로 이동하거나 한 장소에서 수개월동안 정체한다. 이러한 움 직임은 주변의 해류와 로스비파 및 지형의 영양을 받는다. 난수성 소용돌이의 분포아 해저지형과의 관계는 소용돌이의 이동과 발달이 울릉분지에 의해 영향을 받고 있음을 시사한다. 난수성 소용돌이는 크게 2개의 군으로 나눌 수 있다. 하나는 경압성의 특성 이 강한 수심이 얕은 소용돌이 군이고, 다른 하나는 순압성의 특성이 강한 수심이 깊 은 소용돌이 군이다. 부산과 일본의 모니와의 해수면 차이로 대마난류의 수송량을 추 정할 수 있는데, 수심이 얕은 소용돌이의 분포가 여름철 수송량이 클 때와 일치하였 다. 반면에 수심이 깊은 소용돌이 군은 대마난류의 수송량과 아무런 관계도 보이지 않 았다.
세계적인 환경오염 규제 및 IMO(국제해사기구)의 선박 연료 황 함유량 제한으로 LNG를 선박의 연료로 사용하는 연구 및 사업이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 개발된 부유식 LNG 벙커링 터미널(FLBT, Floating LNG bunkering terminal)을 대상으로, STS LNG 벙커링 작업을 위해 이접안 하는 과정을 벙커링 셔틀선의 환경하중을 모형시험과 수치해석으로 평가하였다. 고차경계요소법을 이용한 수치해석으로 가까운 위치에서 상호작용 하는 4척 선박들의 파랑표류력 변화를 검토하였다. 다양한 이접안 거리에 따라 파랑표류력이 크게 변함을 확인 했다. 모형시험은 선박해양플랜트연구소의 해양공학수조에서 이루어졌다. 모형시험에서는 예인선을 모사하여 대상선박을 밀고 당길 수 있는 치구를 고안하였으며 접안시 마찰력 등의 영향 없이 선박을 밀 수 있도록 하였다. 모형시험 결과 LNG벙커링 선박은 대부분의 1년 환경조건에서 안전한 이접안이 가능하였다. 파랑 방향에 따라 안정성의 차이가 존재함으로, FLBT의 Heading conrol 기능을 적용하여 횡파를 피한다면 더욱 안정적인 운용이 가능할 것이다.
본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 대구광역시 서구 비산7동 지역을 배수구역으로 선정하여 집중호우발생시 유출특성을 모의하고, 침수피해를 저감시키기 위한 방안으로 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과에 대한 분석을 실시하였다. SWMM 모형을 적용하여 2003년 태풍 '매미' 사상에 대한 유출해석을 실시하였으며, 유출해석을 통하여 계산된 월류량에 대한 2차원 침수모형을 적용한 침수해석을 통하여 2003년 당시의 침수흔적도와 침수해석 결과의 비교 및 검증을 실시하여 침수지역의 공간적 분포가 매우 유사한 양상을 보이고 있는 것을 확인하였다. 또한 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과를 분석하기 위하여 동일한 강우조건을 가지고 대상유역에 대한 유출해석을 실시하여 월류된 유량에 대한 2차원 침수해석을 실시하여 침수피해 저감효과를 분석하였다. 지하저류조의 설치 및 크기에 따른 침수피해 저감효과를 분석한 결과 지하저류조의 높이가 1.7 m($120m{\times}180m{\times}1.7m$)인 경우 월류체적은 72%, 침수면적은 40.1% 감소하였고, 높이가 2.0m($120m{\times}180m{\times}2.0m$)인 경우 월류체적은 84.8%, 침수면적은 50.6% 감소하였으며, 높이가 2.2 m($120m{\times}180m{\times}2.2m$)인 경우 월류체적은 94%, 침수면적은 91.2% 감소하였고, 높이가 2.5 m($120m{\times}180m{\times}2.5m$)인 경우는 월류가 발생하지 않는 것으로 확인되었다. 지하 저류조의 크기와 위치에 따른 침수피해 저감영향에 대한 정량적 분석을 통하여 제시된 연구결과는 침수피해 방지를 위하여 경제적이고 사회적으로도 활용가치가 높은 지하저류조의 설치를 위한 충분한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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