동해안 너울성 고파의 전파 및 월파 예측기법 개발 :Development of Methods to Predict Propagation and Overtopping of Swell-like High Waves in the East Sea

안석진

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 안석진 (세종대학교, 세종대학교 대학원)

지도교수: 이창훈

발행연도: 2020

저작권: 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수10

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

동해안 너울성 고파의 전파 및 월파 예측기법 개발

안석진 건설환경공학과 2020.01 학위논문

2016

동해안 너울성 고파의 발생역 추정법 개발

안석진 , 이창훈 , 김신웅 외 1명 한국해안·해양공학회논문집 2016.08 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서 한국의 동해안에 내습하는 고파랑에 대해 파랑 관측 자료와 미국 국립해양대기청(NOAA)에서 예측한 기상자료를 사용하여 종합적으로 분석하였다. 또한, 기상 예측자료를 입력 조건으로 하여 동해안 파랑 예측시스템을 구축하고 관측된 파랑 자료와 비교하여 계산결과의 적용성을 검증하였다. 한국의 동해안의 파랑은 연안의 기상조건에 의해 만들어지기도 하지만 먼 바다에서 생성되어 동해안 연안에 내습하기도 한다. 파랑자료를 관측한 결과 동해안에 2회 고파가 발생하기도 하였고 두 번째 고파 발생 시 연안의 바람은 양호하여 큰 피해가 우려된다. 2005년 이후 고파가 내습한 10개 시점을 대상으로 관측 자료와 기상 자료를 정밀히 검토하였다. 그 중에 고파가 2회 발생한 경우는 저기압의 중심이 북위 40도 부근에서 동진하면서 일본의 서쪽 해안 가까이에서 오랫동안 머물 때 발생하였다. 고파가 2회 발생한 2008년 2월의 관측 파랑자료를 분석하여 고파의 전파방향과 발생해역을 추정하였다. 그 결과 두 번째 고파 발생 시 파랑의 발생해역이 동해안에서 북동 방향으로 약 900km 떨어진 러시아와 일본 사이 해역에 있음을 확인하였다.
우리나라 동해안에서 너울성 고파로 인한 피해를 저감하기 위해서는 정성적인 고파랑 예보 뿐 만 아니라 구조물 전면의 처오름 높이 및 도달유속 등의 정보를 제시하는 것이 필요하다. 처오름 높이 예보를 위해 월파 해석의 정확성이 검증된 모델을 이용하여 동해안 주요 구조물을 대상으로 월파 수치해석을 수행하고 해석결과를 DB화하였다. 본 연구를 통해 외측 파랑이 주어지면 실시간으로 대상 구조물 전면의 처오름 높이를 예측하고, 구조물의 마루높이와 연계된 위험지수를 통해 고파로 인한 월파 위험 정도를 예측할 수 있게 하였다.

In this study, we analyze swell-like high waves in the East Sea of Korea using both measured wave data and meteorological data predicted by the NOAA. Also, we construct the East Sea wave prediction system using the predicted meteorological data as input conditions and verify the prediction system by comparing predicted results with measured wave data. The waves arriving at the East Sea coast can be caused by the meteorological conditions not only near the coast but also far away from the coast. Some measured wave data show that high waves arrived at the coast two times during the event and wind blew mildly during the second high waves which would cause serious damage because people would not expect such high waves. We analyze measured wave and wind data for 10 cases of swell-like high waves which occurred since year of 2005. For the cases of two times of high waves, the second high waves arrived at the coast when the center of low air pressure was located near 40 degrees north latitude and stayed long time in the East Sea near the west coast of the Japan. We analyze wave data of February 2002 which showed two times high waves in order to find both the propagation direction and the source of the high waves. The analysis shows that, for the second high waves, the high wave source was located between the Russia and the Japan which is to the north east direction at a distance of around 900 km from the coast.
In order to reduce the damage due to swell-like high waves in the East Sea, we need to give quantitative informations such as run-up height and wave speed on coastal structures as well as forecast high waves qualitatively. In order to forecast run-up heights on structures, we simulate wave run-up on several main structures in the East Sea coast using a well-verified numerical model and then collect data base with lots of numerical results. Through this study it is possible that, when wave conditions in deep water are given, real-time run-up heights on coastal structures can be predicted and further the degree of danger due to run-up can be predicted using the danger index of wave run-up which is related to the crest height.

#동해안 너울성 고파 #파랑 관측자료 #기상 예측자료 #파랑전파 수치해석 #고파랑 발생 해역 #월파 수치해석 #월파 위험도

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구 개요 2
제 2 장 관측자료 분석 5
2.1 분석 개요 5
2.2 외해 파랑 특성 6
2.3 연안 파랑 특성 10
2.4 고파 내습시점 분석 13
제 3 장 동해안 파랑 예측 29
3.1 파랑예측 개요 29
3.2 기상 예측자료 개요 31
3.3 사용 모델 32
3.4 파랑모형 수립 52
3.5 파랑모형 검증 54
제 4 장 너울성 고파 발생역 추정 69
4.1 파랑-기상 상관성 분석 69
4.2 너울성 파랑 진행방향 추정 82
4.3 너울의 발생역 추정 88
제 5 장 구조물 월파 예측 97
5.1 처오름 높이 예측 개요 97
5.2 사용 모델 98
5.3 월파모형 검증 102
5.4 구조물 처오름 높이 DB 구축 111
5.5 위험도 평가기준 제안 126
제 6 장 결론 131
참고문헌 135
Abstract 143
감사의 글 145

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)