선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 대상지역의 파랑 예측에는 유의파고, 첨두주기, 첨두파향의 경우 SWAN 모형을, 도달시간의 경우 파향선추적법을 사용하였다. 본 연구에서는 2012년 10월 25일부터 2013년 10월 18일 사이에 관측된 파랑 관측 자료 중 유의파고 3 m 이상, 첨두주기 9초 이상이 발생한 사상에 대해 왕돌초 지역의 너울성 고파를 예측하고, 동일 지점에서 관측된 파랑 시계열과 비교하여 너울성 고파 예측 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 파고의 증가와 감소, 최대파고 및 출현시점을 대체로 잘 재현하였다.
- 국립해양조사원에서는 2012년 말부터 속초 동방등표 인근에서 파향·파고계인 AWAC 관측장비를 활용하여 유의파고, 첨두주기, 첨두파향뿐만 아니라 주파수 스펙트럼과 방향스펙트럼을 실시간으로 관측하고 있다. 본 연구에서는 AWAC에서 관측되는 실시간 파랑 자료를 이용하여 동해안의 주요 지역에 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 너울성 고파 예측 방법은 다음과 같다.
가설 설정
- ② 관측된 스펙트럼을 JONSWAP 스펙트럼으로 가정한다. 첨두신장인자를 바꿔가면서 추정된 JONSWAP 스펙트럼밀도와 관측된 스펙트럼밀도의 절대오차의 제곱합이 최소가 될 때의 최적의 첨두신장인자를 찾는다.
- 파랑변형 실험을 통해 속초의 관측장비 설치 지점(A)과 외해 지점(B)간 파랑제원의 상관성 분석을 수행하였다. 임의의 파가 내습하는 것으로 가정하여 외해 경계조건을 설정하고, 관측 지점까지 계산한 뒤 관측지점의 파랑 정보로부터 외해 파랑제원을 역으로 추정하였다. 설정치 사이의 값은 선형 내삽하여 추정하고, 설정 범위를 벗어나는 경우 선형 외삽하여 추정하였다.
- 앞서 수행한 관측 지점과 외해 지점의 파랑 상관성 분석 결과를 이용하여 관측위치의 파랑제원으로부터 외해 너울성 고파 발생지점의 파랑제원을 추정하였다. 추정시 첨두주기와 첨두신장인자는 관측지점과 외해 지점에서 동일한 것으로 가정하였다. 외해 너울성 고파 제원을 추정하는 과정은 다음과 같다.
제안 방법
- , 2013). 관측자료를 이용하여 외해 너울성 고파를 추정하고, 파향선 추적법을 이용하여 동해안 주요지점에서 너울성 고파를 실시간으로 예측하는 방법을 제시하였다.
- 파랑정보를 추정하기 위하여 유의파고, 첨두주기, 첨두파향, 첨두신장인자의 다양한 조건에서 수행하여 DB화한 SWAN 파랑수치모형 결과를 사용하였으며, 이로부터 관측지점과 외해지점 간의 상관관계를 찾았다. 둘째, 추정된 외해의 파랑정보로부터 동해안 주요지역의 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 너울성 고파 예측은 예측된 파랑을 검증할 관측자료가 존재하는 왕돌초 해역을 대상으로 하였다.
- 이와 같은 외해 너울성 고파 추정 방법의 적정성을 검토하였다. 먼저 관측지점에서 임의의 파랑제원을 설정한 뒤 이를 근거로 외해 너울성 고파를 추정하였다. 그리고 이 추정값을 경계조건으로 하여 SWAN 모형을 사용하여 관측지점의 파랑제원을 계산하고, 계산값과 설정값 사이의 상대오차를 비교하였다.
- 본 연구에서 심해 너울성 고파의 제원으로 유의파고는 Hs= 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0 m로 7가지, 첨두주기는 TP = 8, 10, 12, 15초로 4가지, 첨두파향은 θp= N, NNE, NE, ENE, E, ESE, SE, SSE, S로 9가지, 첨두신장인자는 γ = 1.0, 2.0, 3.0, 4.0으로 4가지를 이용하여 총 1,008 가지 경우에 수치실험을 수행하여 Ahn et al.
- 본 연구에서 이용한 알고리즘은 SWAN 모형의 예측 결과를 DB화하여 너울성 고파의 관측과 동시에 주요지점에서 발생할 유의파고, 첨두주기, 첨두파향을 제시하고 1분 이내로 결과 도출이 가능한 파향선 추적법(Munk and Arthur, 1952)을 이용하여 도달시간을 제시하도록 하였다. Ahn et al.
- 본 연구에서는 모델 영역을 심해까지 확장하고, 파랑의 굴절, 천수, 반사, 회절, 쇄파, 비선형 현상 등을 고려한 다방향 불규칙파 전파 모형인 SWAN을 이용하여 다양한 심해 파랑 조건에서 관측 지점의 결과를 도출하였다. 이를 이용하여 유의 파고, 첨두파향의 심해와 관측지점 간의 상관관계를 찾아 DB를 구축하였다.
- 본 연구의 예측법을 검증·보완하기 위하여 예측치를 왕돌초(Fig. 1에서 VERIFYING SITE)에서 관측된 파랑 자료와 비교하였다.
- 본 장에서는 제2장에서 추정된 외해의 파랑정보를 이용하여 동해안 주요지역의 너울성 고파 예측방법을 제시하였다. 외해의 파랑정보는 유의파고, 첨두주기, 첨두파향을 사용한다.
- 임의의 파가 내습하는 것으로 가정하여 외해 경계조건을 설정하고, 관측 지점까지 계산한 뒤 관측지점의 파랑 정보로부터 외해 파랑제원을 역으로 추정하였다. 설정치 사이의 값은 선형 내삽하여 추정하고, 설정 범위를 벗어나는 경우 선형 외삽하여 추정하였다.
- 왕돌초 해양 관측소에서는 20분 간격으로 유의파고와 첨두주기를 관측하며, 파향은 관측하지 않는다. 속초 AWAC 관측자료를 통하여 선정한 5개 사상에 관측된 왕돌초 파랑 관측자료를 속초 파랑 관측자료와 사상별로 비교하여 Fig. 10에 제시하였다.
- 앞서 수행한 관측 지점과 외해 지점의 파랑 상관성 분석 결과를 이용하여 관측위치의 파랑제원으로부터 외해 너울성 고파 발생지점의 파랑제원을 추정하였다. 추정시 첨두주기와 첨두신장인자는 관측지점과 외해 지점에서 동일한 것으로 가정하였다.
- 13에 도시하였다. 왕돌초 지점의 파랑 출현 시점은 속초 관측시점을 기준으로 본 알고리즘을 적용하여 산정한 왕돌초 파랑 도달 시간을 합산하여 산정하였다. 왕돌초 관측위치에서 예측된 파랑은 파고의 증가와 감소, 최대파고 및 출현시점을 대체로 잘 재현하였다.
- 이를 이용하여 유의 파고, 첨두파향의 심해와 관측지점 간의 상관관계를 찾아 DB를 구축하였다. 이 관계를 이용하여 관측 지점에서의 파랑제원으로부터 너울성 고파 발생 지점의 파랑제원을 역으로 추정하였다.
- 본 연구에서는 모델 영역을 심해까지 확장하고, 파랑의 굴절, 천수, 반사, 회절, 쇄파, 비선형 현상 등을 고려한 다방향 불규칙파 전파 모형인 SWAN을 이용하여 다양한 심해 파랑 조건에서 관측 지점의 결과를 도출하였다. 이를 이용하여 유의 파고, 첨두파향의 심해와 관측지점 간의 상관관계를 찾아 DB를 구축하였다. 이 관계를 이용하여 관측 지점에서의 파랑제원으로부터 너울성 고파 발생 지점의 파랑제원을 역으로 추정하였다.
- 따라서, 관측 기간 동안 발생한 너울성 고파는 북쪽과 북북동쪽 사이의 해역에서 발생하여 동해안으로 전파한 것으로 판단된다. 이와 같은 방법으로 5개 사상의 유의파고, 첨두파향의 시계열 정보를 이용하여 외해 너울성 고파의 제원을 추정하였고 이를 제4.3절에서 너울성 고파 예측에 이용하였다.
- 이와 같은 외해 너울성 고파 추정 방법의 적정성을 검토하였다. 먼저 관측지점에서 임의의 파랑제원을 설정한 뒤 이를 근거로 외해 너울성 고파를 추정하였다.
- 제2.3절에서 추정한 외해너울성 파랑 정보를 이용하여 동해 주요연안에 전파될 파랑을 예측하였다. 앞서 추정된 외해파랑의 유의파고는 Hs= 3.
- 제2장에 SWAN 모형 결과를 써서 상관성 분석을 하여 연안 관측 값으로부터 외해 너울성 고파를 역으로 추정하는 방법을 제시하였다. 제3장에 SWAN 모형과 파향선 추적법을 이용하여 동해안 주요 지점에서 너울성 고파를 실시간 예측하는 방법을 제시하였다.
- 제2장에 SWAN 모형 결과를 써서 상관성 분석을 하여 연안 관측 값으로부터 외해 너울성 고파를 역으로 추정하는 방법을 제시하였다. 제3장에 SWAN 모형과 파향선 추적법을 이용하여 동해안 주요 지점에서 너울성 고파를 실시간 예측하는 방법을 제시하였다. 제4장에서 속초의 AWAC 관측 자료와 왕돌초의 관측 자료를 활용하여 본 연구의 예측 알고리즘을 적용 및 검증하였다.
- 제4.2절에서 추정한 외해 파랑정보로부터 SWAN모형을 이용하여 왕돌초에 전파되는 유의파고, 첨두파향을 예측하였고, 파향선 추적법을 사용하여 파랑이 속초에서 왕돌초까지 도달하는 시간을 예측하였다. 이는 본 연구의 개선된 방법으로서 “SWAN+파향선추적법”이라 명명하였다.
- 제3장에 SWAN 모형과 파향선 추적법을 이용하여 동해안 주요 지점에서 너울성 고파를 실시간 예측하는 방법을 제시하였다. 제4장에서 속초의 AWAC 관측 자료와 왕돌초의 관측 자료를 활용하여 본 연구의 예측 알고리즘을 적용 및 검증하였다. 제5장에 연구내용을 정리하고, 향후 연구과제를 제시하였다.
- ② 관측된 스펙트럼을 JONSWAP 스펙트럼으로 가정한다. 첨두신장인자를 바꿔가면서 추정된 JONSWAP 스펙트럼밀도와 관측된 스펙트럼밀도의 절대오차의 제곱합이 최소가 될 때의 최적의 첨두신장인자를 찾는다.
- 첫째, 속초 동방등표 근처 수심 18 m 지점에 설치된 파향·파고계에서 관측된 유의 파고, 첨두주기, 주파향, 스펙트럼 정보로부터 외해의 파랑정보를 추정하였다.
- 17 m로 관측위치에서 보다 다소 작게 나타났다. 추정된 외해파랑을 SWAN 모형의 경계조건으로 사용하여 관측지점에서의 유의파고, 첨두파향, 첨두신장인자를 산정하였고, 초기 관측 자료와 비교하여 Table 2에 제시하였다. 유의파고의 경우 관측된 자료를 기준으로 하여 4.
- 파랑 변형 실험은 외해 측 경계가 심해조건이 되도록 속초항을 중심으로 25 km × 31 km 영역에 대해 최소 격자간격 20 m의 가변격자를 구성하여 수행하였다.
- 파랑변형 실험을 통해 속초의 관측장비 설치 지점(A)과 외해 지점(B)간 파랑제원의 상관성 분석을 수행하였다. 임의의 파가 내습하는 것으로 가정하여 외해 경계조건을 설정하고, 관측 지점까지 계산한 뒤 관측지점의 파랑 정보로부터 외해 파랑제원을 역으로 추정하였다.
- 첫째, 속초 동방등표 근처 수심 18 m 지점에 설치된 파향·파고계에서 관측된 유의파고, 첨두주기, 주파향, 스펙트럼 정보로부터 외해의 파랑 정보를 추정하였다. 파랑정보를 추정하기 위하여 유의파고, 첨두주기, 첨두파향, 첨두신장인자의 다양한 조건에서 수행하여 DB화한 SWAN 파랑수치모형 결과를 사용하였으며, 이로부터 관측지점과 외해지점 간의 상관관계를 찾았다. 둘째, 추정된 외해의 파랑정보로부터 동해안 주요지역의 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다.
대상 데이터
- 검증에 이용한 파랑은 2013년 2월 18일 15시에 속초에서 관측된 것으로, 유의파고는 Hs= 3.24 m, 첨두주기는 Tp= 12.33초, 첨두파향은 θp= N52.8oE, 첨두신장인자는 γ = 1.17이다.
- 관측장비 설치위치는 속초 인근 동방등표에서 남동측으로 약 50 m 이격된 지점으로 관측수심은 약 D.L.(-)18.0 m이다. 파랑 변형 실험은 외해 측 경계가 심해조건이 되도록 속초항을 중심으로 25 km × 31 km 영역에 대해 최소 격자간격 20 m의 가변격자를 구성하여 수행하였다.
- 너울성 고파 관측과 외해 너울성 고파 추정에는 국립해양조사원의 속초 동방등표 인근 AWAC 파랑관측 자료를, 추정된 외해 너울성 고파를 이용한 너울성 고파 예측 시스템의 검증에는 국립해양조사원의 왕돌초 해양 관측소에서 관측된 파랑 자료를 사용하였다. 관측 위치를 Fig.
- 9에 도시하였다. 너울성 고파 예측 알고리즘의 적용은 관측 기간 중 유의파고 Hs= 3 m, 첨두주기 Tp= 9초 이상으로 너울성 고파의 내습으로 판단되는 11월 1일경, 2월 8일경, 3월 20일경, 4월 6일경, 10월 15일경 총 5개 사상을 대상으로 하였다. 각 사상별 최대 유의 파고가 관측된 시점은 11월 1일 12:40경, 2월 8일 15:00경, 3월 20일 15:20경, 4월 6일 21:00경, 10월 15일 10:40경이다.
- 너울성 고파 예측은 동일 기간에 검증 가능한 파랑관측 자료가 존재하는 왕돌초 해양 관측소를 대상으로 수행하였다. 왕돌초 예측 지점은 수심 15.
- 둘째, 추정된 외해의 파랑정보로부터 동해안 주요지역의 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 너울성 고파 예측은 예측된 파랑을 검증할 관측자료가 존재하는 왕돌초 해역을 대상으로 하였다. 너울성 고파 예측지점은 해안선에서 동쪽 25 km 떨어진 수심 15.
- 너울성 고파 예측은 예측된 파랑을 검증할 관측자료가 존재하는 왕돌초 해역을 대상으로 하였다. 너울성 고파 예측지점은 해안선에서 동쪽 25 km 떨어진 수심 15.5 m 지점을 선택하였다. 대상지역의 파랑 예측에는 유의파고, 첨두주기, 첨두파향의 경우 SWAN 모형을, 도달시간의 경우 파향선추적법을 사용하였다.
- 너울성 고파가 발생한 5개의 사상(즉, Event No. 1~5)에 대해서 시간 별로 모든 파랑을 대상으로 외해 파랑을 추정하였다. 먼저 스펙트럼을 JONSWAP으로 가정하고 관측 스펙트럼과의 오차의 제곱합이 최소가 되는 최소제곱법(method of least squares)을 사용하여 첨두신장인자(γ)를 추정하였다.
- 주요지역의 예측 파랑정보는 유의파고, 첨두주기, 첨두파향, 도달시간(즉, 속초 동방등표에서 관측된 파랑이 동해안 주요지역에 도달하는 시간)이 있다. 동해안 주요지역으로 과거에 너울성 고파의 피해가 있었던 강릉, 동해, 영덕, 포항, 울산을 정하였다. 주요 지역의 고파 예측지점으로 각 지역의 방파제로부터 외해 방향으로 동쪽 또는 북쪽으로 떨어진 수심 20 m지점을 선택하였다.
- 동해안의 너울성 고파는 주로 동계에 발생하므로 2012년 10월 25일부터 2013년 10월 31일 사이의 속초 AWAC 파랑 관측 자료를 분석하였다. 관측 기간 동안 유의파고는 대체로 Hs= 2 m 이내이고, 첨두주기가 Tp= 10초 이내로 관측되었다.
- 동해안 주요지역으로 과거에 너울성 고파의 피해가 있었던 강릉, 동해, 영덕, 포항, 울산을 정하였다. 주요 지역의 고파 예측지점으로 각 지역의 방파제로부터 외해 방향으로 동쪽 또는 북쪽으로 떨어진 수심 20 m지점을 선택하였다.
데이터처리
- 먼저 관측지점에서 임의의 파랑제원을 설정한 뒤 이를 근거로 외해 너울성 고파를 추정하였다. 그리고 이 추정값을 경계조건으로 하여 SWAN 모형을 사용하여 관측지점의 파랑제원을 계산하고, 계산값과 설정값 사이의 상대오차를 비교하였다.
- 먼저 스펙트럼을 JONSWAP으로 가정하고 관측 스펙트럼과의 오차의 제곱합이 최소가 되는 최소제곱법(method of least squares)을 사용하여 첨두신장인자(γ)를 추정하였다.
이론/모형
- 식(2)에서는 방향분산함수로서 다음과 같이 표현되는 Mitsuyasu et al.(1975)의 것을 사용하였다.
- 5 m 지점을 선택하였다. 대상지역의 파랑 예측에는 유의파고, 첨두주기, 첨두파향의 경우 SWAN 모형을, 도달시간의 경우 파향선추적법을 사용하였다. 본 연구에서는 2012년 10월 25일부터 2013년 10월 18일 사이에 관측된 파랑 관측 자료 중 유의파고 3 m 이상, 첨두주기 9초 이상이 발생한 사상에 대해 왕돌초 지역의 너울성 고파를 예측하고, 동일 지점에서 관측된 파랑 시계열과 비교하여 너울성 고파 예측 알고리즘을 검증하였다.
- 외해 파랑제원 추정을 위한 수치모델로는 SWAN(Booij et al., 1999)을 사용하였다. SWAN (Simulating WAve Nearshore)은 네덜란드 Delft 공대에서 개발한 3세대 파랑 변형 수치모형으로 파랑에너지의 천수, 굴절, 회절, 흐름의 영향, 바람에 의한 에너지 생성, 백파, 쇄파 등에 의한 에너지 감쇠, 파랑 간의 4차 비선형 현상, 바닥의 마찰 등을 모의할 수 있다.
- 위 식에서 S( f )는 주파수 스펙트럼으로 본 연구에서는 JONSWAP 스펙트럼을 사용하였다. JONSWAP 스펙트럼은 유의파고 Hs, 첨두주기 Tp, 첨두신장인자(peak enhancement factor) γ를 매개변수로 하여 다음과 같이 표현된다.
- 1에서 DETECTING SITE)에서 실시간으로 관측된 파랑 자료로부터 너울성 고파를 감지하면 수치 모형을 이용해 외해 파랑제원을 추정하고, 추정된 외해 파랑 정보로부터 동해안 주요지점에서 발생할 너울성 고파를 예측한다. 유의파고와 첨두파향은 SWAN(Booij et al., 1999) 수치모형을 써서 예측하고, 도달시간은 파향선 추적법(Fig. 1에서 WAVE RAY) (Munk and Arthur, 1952)을 사용하여 예측한다. 본 연구의 예측법을 검증·보완하기 위하여 예측치를 왕돌초(Fig.
- SWAN (Simulating WAve Nearshore)은 네덜란드 Delft 공대에서 개발한 3세대 파랑 변형 수치모형으로 파랑에너지의 천수, 굴절, 회절, 흐름의 영향, 바람에 의한 에너지 생성, 백파, 쇄파 등에 의한 에너지 감쇠, 파랑 간의 4차 비선형 현상, 바닥의 마찰 등을 모의할 수 있다. 지배 방정식으로 다음과 같은 파작용 평형방정식(wave action balance equation)을 사용한다(Hasselmann et al., 1973).
성능/효과
- “SWAN+파향선추적법”에 의한 유의파고의 예측치는 관측치와 0.7 m(즉, 13% 상대오차) 이내의 오차를 보이지만, “파향선추적법”에 의한 예측치는 4.9 m(즉, 91 % 상대오차)로 훨씬 더 컸다.
- 본 연구에서는 2012년 10월 25일부터 2013년 10월 18일 사이에 관측된 파랑 관측 자료 중 유의파고 3 m 이상, 첨두주기 9초 이상이 발생한 사상에 대해 왕돌초 지역의 너울성 고파를 예측하고, 동일 지점에서 관측된 파랑 시계열과 비교하여 너울성 고파 예측 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 파고의 증가와 감소, 최대파고 및 출현시점을 대체로 잘 재현하였다. 외해에 추정된 주 파향은 N~NNE에 분포하였다.
- 02이다. 또한 파랑이 외해에서부터 설치지점으로 전파하는 과정에서 굴절의 영향이 작게 나타나는 파향일수록 유의파고가 크게 나타났다. 예를 들어, 첨두 방향이 θp= N 방향인 경우 굴절이 아주 크게 발생하기 때문에 관측지점에서의 유의파고가 크지 않다.
- 본 연구에서 개발한 너울성 고파 예측법은 속초의 실시간 관측 자료를 사용하여 동해안의 북쪽과 북동쪽 사이에 위치한 곳에서 발생한 고파를 정확히 예측할 수 있다. 하지만 동해안의 동쪽에 위치한 곳에서 발생한 너울성 고파의 경우 속초를 지나는 파향선이 동해안의 전 해역을 대표하는 데 한계가 크다.
- 사상별 최대파 내습 시 추정된 첨두신장인자는 각각 γ = 0.49, 0.76, 1.05, 1.22, 0.86으로 추정되었다.
- 8% 작게 나타났다. 첨두신장인자는 11.1% 크게 나타나 오차가 커 보이지만 스펙트럼 에너지밀도의 상대오차는 2.2%로 나타나 본 연구의 외해 너울성 고파 추정 방법에 큰 문제가 없을 것으로 판단된다. 관측된 임의 파랑의 스펙트럼과 재산정한 관측위치에서의 모델 스펙트럼 결과를 비교하여 Fig.
- 0인 경우 A, B 지점 사이의 유의파고의 상관관계를 도시하였다. 첨두주기가 길수록 관측지점에서 천수의 영향으로 유의파고가 증가하는 경향이 나타났다. 수심 h =18 m의 관측지점에서 첨두주기가 각각 Tp= 8, 10, 12, 15초의 경우 천수계수는 Ks= 0.
후속연구
- 하지만 동해안의 동쪽에 위치한 곳에서 발생한 너울성 고파의 경우 속초를 지나는 파향선이 동해안의 전 해역을 대표하는 데 한계가 크다. 또한 속초와 동해안의 다른 지점에 고파가 도달하는 시간이 비슷하여 속초의 관측자료를 이용하여 다른 지점의 고파를 예측하는 면에서 활용가치가 없다. 울릉도와 같이 동해 먼 바다에 다수의 실시간 관측시설을 두면 다수의 관측시설을 이용하여 북쪽뿐만 아니라 동쪽에서 발생한 너울성 고파도 정확히 예측할 수 있을 것이다.
- 파향선추적법은 파랑의 천수와 굴절을 예측할 수 있지만 회절, 비선형성, 쇄파를 모의하지 못하여 수심이 아주 얕은 해역에 예측의 정확성이 크게 떨어진다. 반면 본 연구의 방법은 유의파고와, 첨두파향을 추정할 때 SWAN을 써서 추정하여 파랑의 천수, 굴절뿐만 아니라 회절, 비선형성, 쇄파를 비교적 정확히 모의할 수 있다.
- 울릉도에 파향·파고를 관측할 수 있는 장비가 설치된다면 속초 자료와 함께 동해안 전 해역의 파랑 정보를 알 수 있을 뿐만 아니라 동쪽에서 내습하는 파랑에도 충분한 대비시간을 확보 할 수 있을 것으로 판단된다.
- 또한 속초와 동해안의 다른 지점에 고파가 도달하는 시간이 비슷하여 속초의 관측자료를 이용하여 다른 지점의 고파를 예측하는 면에서 활용가치가 없다. 울릉도와 같이 동해 먼 바다에 다수의 실시간 관측시설을 두면 다수의 관측시설을 이용하여 북쪽뿐만 아니라 동쪽에서 발생한 너울성 고파도 정확히 예측할 수 있을 것이다. 향후 너울성 고파 관측자료를 축적하여 본 연구결과를 보완하고, 국립해양조사원의 실시간 관측 모니터링 등과 연계하면 본 연구가 우리나라 동해안의 너울성 고파의 예측 정확도를 향상하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
- 유의파고가 작은 경우 오차가 크게 발생하였다. 이 경우의 파랑은 국지적인 기상요인으로 발생한 것으로 장거리를 전파하는 너울성 고파를 예측하는 본 연구의 방법으로 예측하는 데 한계가 있다고 판단된다.
- 17 Hz 근처에서 주파수밀도가 국부적으로 최대로 나타났다. 이러한 쌍봉형의 스펙트럼이 관측되는 경우 본 연구에서 사용하는 JONSWAP 스펙트럼으로 이를 정확히 표현하는데 한계가 있다. 스펙트럼의 관측값과 추정값의 총 에너지양을 비교하기 위하여 다음 식으로 정의되는 상대 오차를 사용하였다.
- 울릉도와 같이 동해 먼 바다에 다수의 실시간 관측시설을 두면 다수의 관측시설을 이용하여 북쪽뿐만 아니라 동쪽에서 발생한 너울성 고파도 정확히 예측할 수 있을 것이다. 향후 너울성 고파 관측자료를 축적하여 본 연구결과를 보완하고, 국립해양조사원의 실시간 관측 모니터링 등과 연계하면 본 연구가 우리나라 동해안의 너울성 고파의 예측 정확도를 향상하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.