[논문]우리나라 동해안 중부 해역에서 6년간 연속 관측된 파랑의 특성

정원무; 오상호; 조홍연; 백원대

doi:10.9765/kscoe.2019.31.2.88

우리나라 동해안 중부 해역에서 6년간 연속 관측된 파랑의 특성
Characteristics of Waves Continuously Observed over Six Years at Offshore Central East Coast of Korea 원문보기

한국해안·해양공학회논문집 = Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, v.31 no.2, 2019년, pp.88 - 99

정원무 (한국해양과학기술원 해양공학연구본부) , 오상호 (한국해양과학기술원 해양공학연구본부) , 조홍연 (한국해양과학기술원 해양과학데이터운영실) , 백원대 (한국해양과학기술원 해양공학연구본부)

초록
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동해안 남항진 해변에서 1.6 km 떨어진 수심 30.5 m 해역에서 초음파식 파고 파향계를 이용하여 2013년 2월부터 2018년 11월까지 연속 관측을 실시하여 취득된 파랑자료를 분석하였다. 파별분석법과 스펙트럼법에 의해 파고와 주기를 분석하고 두 방법에 의해 산정되는 파라메터 사이의 관계식을 선형 회귀분석에 의해 도출하였다. 또한 유의파고, 유의파주기, 첨두파향의 월별 및 연별 변동성을 분석하였다. 이에 더하여 유의파고와 유의파주기의 상관관계식을 새롭게 제시하고 유의파고에 대한 유의파주기의 변동성 및 확률분포 특성을 고찰하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study presents the results of analysis for the wave data that were consecutively collected from February 2013 to November 2018 at the location of 1.6 km offshore from Namhangjin beach. The water depth at the location is 30.5 m and waves were measured by AWAC (Acoustic Wave And Current meter). By using wave-by-wave analysis and spectral analysis, wave heights and periods were evaluated and then the relationships between the quantities obtained by the two methods were proposed based on linear regression analysis. In addition, monthly and yearly variations of the significant wave height and period, and the peak wave direction were analyzed. Moreover, the relationship between the significant wave height and period was newly suggested. Variability and probability distribution of the significant wave period with respect to the significant wave height were also examined.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

Figs. 2와 3에서 고파 발생 시의 방향 스펙트럼을 제시하였지만, 본 연구에서는 어떠한 특정 기간 동안의 파랑 특성을 분석하는 것보다는 장기연속 관측된 파랑자료의 월별, 연별 특성 등 장기간에 걸친 평균적인 특성을 파악하는 데 초점을 두었다. 이러한 분석에 앞서 관측기간 중 취득된 모든 자료를 이용하여 파별분석법과 스펙트럼법에 의해 파고 및 주기 파라메터를 각각 산출하여 비교해 보았다.
본 논문에서는 정점 NHJ에서 취득된 파랑관측 자료의 장기간에 걸친 평균적인 특성을 주로 분석한 결과를 제시하였으며, 방향 스펙트럼의 형상 및 관련 파라메터에 대한 분석을 추가로 수행하여 후속 논문에서 자세히 다루고자 한다.
본 연구에서는 강원도 강릉시 안목항에서 약 1.6 km 떨어진 수심 30.5 m 위치에서 초음파식 파고 파향계(AWAC: Acoustic Wave And Current meter)를 6년간 운영하여 취득한 파랑 자료를 체계적으로 분석한 결과를 제시하였다. 위에서 언급한 것처럼 특정 해역의 파 특성을 심도 있게 규명한 선행 연구가 국내에 많지 않은 편이며, 연안에서는 비교적 깊은 수심이라고 할 수 있는 30 m 수심에서 AWAC을 이용하여 취득한 파랑자료를 분석한 연구는 지금까지 거의 없었던 것으로 파악된다.
본 연구에서는 동해안의 강릉항 외해측에 위치한 수심 30.5m의 정점 NHJ에서 약 6년간 장기 연속 관측된 파랑자료를 사용하여 이 해역에 입사하는 파랑의 통계적 특성 및 월별 · 연별 변동성을 분석하였으며, 또한 파고와 주기의 상관관계도 고찰하였다.

제안 방법

(2008)이 Korea Ocean Research and Development Institute(2005)의 파랑 후측 자료를 사용하여 파고에 따른 주기의 변동성을 검토한 바 있다. 1979~2003년의 25년간의 전국을 둘러싼 106개의 연안격자점에서의 연 최대 파고와 그에 해당하는 주기를 추출한 다음, 서해, 남해, 동해의 각 해역별로 파고에 따른 주기의 변동성을 검토하였으며, 남해에서는 변동성이 크고 서해에서는 변동성이 작다고 제시하였다. 그리고 곡선맞춤한 주기에 대하여 무차원화시킨 유의파주기의 변동을 지역별, 유의파고별로 분석하여 서해에서는 변동 폭이 거의 일정하나 남해에서는 유의파고가 작을 때는 변동 폭이 크고 파고가 커질수록 변동 폭이 줄어듬을 제시하였다.
2013년부터 2018년까지 6년 동안 연속적으로 파랑 관측이 이루어진 점을 고려하여 전체자료의 월별 및 연별 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 영점 상향교차법(zero-upcrossing)에 의한 상위 1/3파의 평균을 이용하여 유의파고(H_1/3) 및 유의파주기(T_1/3)를 월별 및 연별 파랑 분포 특성 분석에 이용하였다.
파고가 증가함에 따라 상한-하한의 크기, 즉 추정 유의파 주기의 신뢰구간이 점차 감소하는 양상을 보이고 있음을 알 수 있다. 다음에는 유의파고의 범위에 따른 무차원화된 유의파주기의 확률 분포를 계산하였다. 먼저 일정한 유의파고에 따른 무차원화된 유의파주기의 확률분포를 계산하기 위하여 유의파고를 네 범위로 구분하였다.
(2008)은 2000년에 포항 영일만, 부산 생도, 제주 마라도, 서해 홍도에서 관측된 자료를 사용하여 유의파고와 유의파주기의 상관관계식을 제시하였다. 또한 Korea Ocean Research and Development Institute(2005)에 제시된 1979~2003년의 106개 격자점에서의 파랑 후측자료를 사용, 연최대파고와 그에 해당되는 주기를 추출하여 유의파고와 유의파주기의 상관관계식을 제시하였으며, 설계파에 준하는 고파에 대해서는 Goda(2003) 및 Coastal Engineering Research Center(1977)에 제시된 공식의 평균값을 사용할 것을 제안하였다. 그리고 Choi and Kim(2009)은 기상청 부이 관측 자료를 활용하여 최대파고와 유의파고 비를 산정한 바 있으며, Jeong et al.
본 연구에서는 영점 상향교차법(zero-upcrossing)에 의한 상위 1/3파의 평균을 이용하여 유의파고(H_1/3) 및 유의파주기(T_1/3)를 월별 및 연별 파랑 분포 특성 분석에 이용하였다. 또한 첨두파향(Dir_Tp)을 분석에 이용하였다.
다음에는 유의파고의 범위에 따른 무차원화된 유의파주기의 확률 분포를 계산하였다. 먼저 일정한 유의파고에 따른 무차원화된 유의파주기의 확률분포를 계산하기 위하여 유의파고를 네 범위로 구분하였다. 파고의 높이에 따라 Table 4에 제시한 것처럼 0~1 m, 1~2m, 2~3 m, 3 m 이상의 경우로 구분하였고 각 경우별로 유의파주기를 곡선맞춤한 주기로 나누어 무차원화시켜 유의파주기의 확률밀도함수를 Fig.
6(b)에 보인 것처럼 관측된 유의 파고의 월별 분포는 계절적인 특성을 상당히 뚜렷하게 나타내고 있다. 본 논문에서는 특성이 유사한 월별로 계절을 나누어 봄철(3~4월), 여름철(5~8월), 가을철(9~10월), 겨울철(11~2월)로 구분하였다. 여름철(5~8월)에 비해서 겨울철(11~2월)에는 첨두에 해당하는 유의파고의 값이 더 크며 확률분포의 형태가 더 넓은데, 이것은 여름철보다는 겨울철에 유의파고가 큰 파의 출현빈도가 높음을 시사한다.
이렇게 수집된 관측자료로부터 각 지점별로 매 30분마다 유의파고(Hs 또는 H1/3), 첨두주기(Tp), 유의파주기(T1/3), 첨두파향(DirTp), 평균파향(Dirmn)을 비롯한 주요 파라메터들을 제작사에서 제공하는 파랑분석 전용 소프트웨어인 Storm64를 이용하여 분석하였다. 분석된 파향은 관측기기의 특성 상 자북(Magneticnorth)을 나타내며 본 연구에서는 도자각(GM angle)을 빼서 도북(Grid north)을 기준한 파향으로 보정하고 사용하였다. 한편, 이 기간 동안 기기 오작동, 기기 교체, 불량 데이터 취득 등으로 인해서 일부 시기에는 데이터 결측이 발생하였다.
2와 3에서 고파 발생 시의 방향 스펙트럼을 제시하였지만, 본 연구에서는 어떠한 특정 기간 동안의 파랑 특성을 분석하는 것보다는 장기연속 관측된 파랑자료의 월별, 연별 특성 등 장기간에 걸친 평균적인 특성을 파악하는 데 초점을 두었다. 이러한 분석에 앞서 관측기간 중 취득된 모든 자료를 이용하여 파별분석법과 스펙트럼법에 의해 파고 및 주기 파라메터를 각각 산출하여 비교해 보았다.
현장관측은 2013년 1월 30일부터 2018년 11월 20일까지 약 6년간 실시되었다. 이렇게 수집된 관측자료로부터 각 지점별로 매 30분마다 유의파고(Hs 또는 H1/3), 첨두주기(Tp), 유의파주기(T1/3), 첨두파향(DirTp), 평균파향(Dirmn)을 비롯한 주요 파라메터들을 제작사에서 제공하는 파랑분석 전용 소프트웨어인 Storm64를 이용하여 분석하였다. 분석된 파향은 관측기기의 특성 상 자북(Magneticnorth)을 나타내며 본 연구에서는 도자각(GM angle)을 빼서 도북(Grid north)을 기준한 파향으로 보정하고 사용하였다.
정점 NHJ의 관측 자료에 대해 파별분석법으로 구한 유의 파고(H_1/3)와 스펙트럼법으로 구한 유의파고(H_s)의 상관성을 비교하기 위해 Fig. 4에 산포도를 제시하였다. 선형회귀 분석 결과 H_s = 1.

대상 데이터

5 m이다. 현장관측은 2013년 1월 30일부터 2018년 11월 20일까지 약 6년간 실시되었다. 이렇게 수집된 관측자료로부터 각 지점별로 매 30분마다 유의파고(Hs 또는 H1/3), 첨두주기(Tp), 유의파주기(T1/3), 첨두파향(DirTp), 평균파향(Dirmn)을 비롯한 주요 파라메터들을 제작사에서 제공하는 파랑분석 전용 소프트웨어인 Storm64를 이용하여 분석하였다.

이론/모형

Fig. 11에는 관측 자료에 대한 CERC(1977) 및 Goda(2003) 공식을 적용하고 최소자승법으로 곡선맞춤(curve-fitting)한 결과를 비교하였다. Fig.
(2008)에 정리되어있다. 그 중에서 Shore Protection Manual(Coastal Engineering Research Center, 1977)에 제시된 식(이하 CERC(1977)로 약칭)과 Goda(2003)의 경험식을 적용하였다. CERC(1977)에서는 유의파고와 유의파주기의 경험적인 관계식으로
2013년부터 2018년까지 6년 동안 연속적으로 파랑 관측이 이루어진 점을 고려하여 전체자료의 월별 및 연별 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 영점 상향교차법(zero-upcrossing)에 의한 상위 1/3파의 평균을 이용하여 유의파고(H_1/3) 및 유의파주기(T_1/3)를 월별 및 연별 파랑 분포 특성 분석에 이용하였다. 또한 첨두파향(Dir_Tp)을 분석에 이용하였다.
유의파고 출현확률 빈도를 계산하기 위한 계급의 개수는 Sturges’ rule(Sturges, 1926)로 알려져 있는 다음 식을 사용하였다.
파 관측은 파고와 파향을 동시에 관측할 수 있는 노르웨이 Nortek社의 초음파식 파고 · 파향계인 AWAC(Acoustic Wave And Current meter, 600 KHz)를 사용하여 Fig. 1에 NHJ으로 표시한 지점에서 이루어졌다(KAIA: Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement, 2016).
한편, CERC(1977) 공식과 Goda(2003) 공식을 이용해 유의파고에 해당하는 유의파주기를 계산하였고 이들을 각각 빨간색과 파란색 실선으로 Fig. 11에 함께 나타냈다. CERC(1977) 및 Goda(2003) 공식은 유의파고의 크기와 거의 무관하게 관측 자료의 하한을 따라가는 경향을 보이고 있다.

성능/효과

6(a)에는 유의파고의 연별 분포를 제시하였으며 연별로 거의 유사한 분포 형태가 나타났다. 그리고 유의파고가 0.3~0.6 m에 속하는 구간의 출현율이 약 28~36%로 연도에 무관하게 가장 높았다. Fig.
4%의 출현율로 뒤를 잇고 있으며 나머지파향들의 출현율은 모두 5% 미만이다. 그리고 파고 1 m 미만의 구간에서는 파향 ENE의 출현율이 오히려 파향 NE의 출현율보다 높게 나타난 특성을 보였다. 한편 파고 1 m 이상에서는 파향 NE의 출현율이 가장 높으며, 또한 파향 NNE의 출현율이 파향 ENE의 출현율보다 높게 나타났다.
이러한 차이는 기본적으로 영일만과 본 관측정점이 위치한 강릉 인근 해역 자료의 유의파고와 유의파주기의 산포도 비교에서도 확연하게 나타났다. 영일만 자료에서는 유의파고 3 m 이하의 구간에서 유의파주기의 폭이 매우 넓게 제시되었으나 본 관측자료에서는 폭이 더 좁고 유의파고 4 m까지 경향성을 유지하는 차이를 보였다. 즉, 파고-주기 관계는 하나의 멱함수(power function) 곡선으로 그 추정 오차범위는 파고 증가에 따라 감소하는 경향을 나타냈다.
가로축은 유의파고이고 세로축은 유의파주기를 나타냈다. 유의파고의 발생 빈도를 분석한 결과, 약 2 m 이하가 전체의 88% 정도로 대부분을 차지하고 파고의 최빈값 mode(H_1/3) = 0.33 m이며, 최빈 주기는 4.84초로 파악되었다.
한편, Table 3에는 파고 구간을 1 m 간격으로 구분하고 각 구간에서의 H_1/3와 H_s의 평균값 및 H_s/H_1/3의 평균값을 정리하였다. 이를 살펴보면 모든 파고구간에서 H_s가 H_1/3보다 약간 크게 제시되며, H_s/H_1/3의 평균값은 파고가 커질수록 작아지는 것으로 나타났다. 즉, 스펙트럼법에 의한 유의파고는 개별파법에 의한 파고보다 6% 크게 추정되었다.
의 평균값을 나타내었다. 이를 살펴보면 모든 파고구간에서 T_p가 T_1/3보다 약간 길게 제시되며, T_p/T_1/3의 평균값은 유의파고가 커질수록 작아지는 것으로 나타났다. Goda(2000)는 풍파의 경우 T_p = 1.
981로 매우 높게 나타났다. 즉, 본 관측정점에서는 스펙트럼법에 의한 첨두 주기가 개별파법에 의한 유의파주기보다 약 14% 크게 추정되었다. Fig.
이를 살펴보면 모든 파고구간에서 H_s가 H_1/3보다 약간 크게 제시되며, H_s/H_1/3의 평균값은 파고가 커질수록 작아지는 것으로 나타났다. 즉, 스펙트럼법에 의한 유의파고는 개별파법에 의한 파고보다 6% 크게 추정되었다. 따라서 본 관측정점이 위치한 남항진 인근 해역에서는 H_s= 대신 H_s = 를 적용하는 것이 더 타당하다고 할 수 있다.
영일만 자료에서는 유의파고 3 m 이하의 구간에서 유의파주기의 폭이 매우 넓게 제시되었으나 본 관측자료에서는 폭이 더 좁고 유의파고 4 m까지 경향성을 유지하는 차이를 보였다. 즉, 파고-주기 관계는 하나의 멱함수(power function) 곡선으로 그 추정 오차범위는 파고 증가에 따라 감소하는 경향을 나타냈다.
0 수평선을 기준으로 위, 아래 파란선은 각각 유의수준 5% 신뢰구간의 상한-하한을 의미한다. 파고가 증가함에 따라 상한-하한의 크기, 즉 추정 유의파 주기의 신뢰구간이 점차 감소하는 양상을 보이고 있음을 알 수 있다. 다음에는 유의파고의 범위에 따른 무차원화된 유의파주기의 확률 분포를 계산하였다.
0 m 이상인 구간에 해당하는 자료의 분포 형태를 나타낸다. 파고의 증가에 따라 정규화된 유의파주기의 분산이 감소하는 양상을 나타냄을 확인할 수 있다.
10에는 6년간의 전체 자료에 대한 파랑 장미도를 나타내었고, Table 7에는 1 m 단위로 구분한 파고 구간별로 16 방위별 출현율을 제시하였다. 파향 NE의 출현율이 23.9%로 가장 높으며 파향 ENE의 출현율이 19.6%로 두 번째로 높게 나타났다. 그 다음으로는 파향 NNE, E, ESE, N이 각각 13.
그리고 파고 1 m 미만의 구간에서는 파향 ENE의 출현율이 오히려 파향 NE의 출현율보다 높게 나타난 특성을 보였다. 한편 파고 1 m 이상에서는 파향 NE의 출현율이 가장 높으며, 또한 파향 NNE의 출현율이 파향 ENE의 출현율보다 높게 나타났다.

후속연구

) 등이 주로 사용되고 있는데, 그 이유로는 기상청의 해양기상부이 및 천해역에 설치되는 수압식파고계의 파라메터 산출 시 사용되고 있기 때문인 것으로 보인다. 또한 H_s와 T_p가 파랑변형 수치실험의 입력조건으로 많이 사용되는 것도 하나의 이유일 것으로 사료된다. 그런데 실제로 장기연속 관측자료를 이용하여 스펙트럼법과 파별분석법의 파고 및 주기 파라메터를 비교한 연구 결과는 그다지 많지 않은 편이다.
본 논문에서는 수집된 파랑 자료를 분석하여 월별·연별 특성 및 유의파고와 유의파주기의 특성을 분석한 결과를 제시하였으며, 이는 동해안 중부 해역의 단주기파(너울 및 풍파) 특성을 이해하는데 기본적인 정보로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	해안구조물의 경제적 설계를 위해서는 연안 파랑환경의 특성을 알아야 하는데 특성을 알기 어려운 이유는?	해안구조물의 경제적 설계를 위해서는 연안 파랑환경의 특성을 정확히 파악할 필요가 있다. 그러나 대상이 되는 해역의 설계파를 결정하기 위해서는 최소 10년 이상의 장기간 파랑관측 자료가 필요하며, 특히 항만의 외곽시설물 설계에 주로 적용되는 50년 빈도의 천해설계파를 구하기 위해서는 20년 이상 장기간의 연속 관측된 파랑관측 자료를 확보하는 것이 바람직하다. 그렇지만 우리나라에서는 이러한 장기 관측자료의 부족으로 인해 파랑환경 특성에 관한 연구가 여전히 미흡한 실정이다. 다만, 최근 해양수산부 주도로 전국파랑관측자료 제공시스템 WINK를 구축하여 품질관리를 완료한 파랑자료를 일반에 제공함으로써(Jeong et al.
	주파향의 평균 및 표준편차란?	한편, 해안구조물 설계에서 파랑의 방향 특성을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요한 일이다. 특히, 주파향의 평균 및 표준편차는 입사파랑의 특성을 파악할 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 이전의 연구에서 Suh et al.
	기상청, 국립해양조사원, 해양수산부에서 수행하는 파랑관측 자료를 일반이 사용하려면 어떤 시스템을 알아봐야 하나?	그렇지만 우리나라에서는 이러한 장기 관측자료의 부족으로 인해 파랑환경 특성에 관한 연구가 여전히 미흡한 실정이다. 다만, 최근 해양수산부 주도로 전국파랑관측자료 제공시스템 WINK를 구축하여 품질관리를 완료한 파랑자료를 일반에 제공함으로써(Jeong et al., 2018) 기상청, 국립해양조사원, 해양수산부에서 수행하는 파랑관측 자료를 축적하여 제공할 수 있는 기반이 마련되었다.

참고문헌 (15)

Cho, H.-Y., Jeong, W.-M., Baek, W.-D. and Kim, S.-I. (2012). Analysis of the variation pattern of the climate in the Sokcho coastal zone. J. of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 24(2), 120-127.

원문보기 상세보기
Choi, B.H. and Kim, K.-Y. (2009). Status of wave observations at Korean coastal waters. Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference, 93-96.
Coastal Engineering Research Center (1977). Shore Protection Manual, US Army Corps of Engineers, Washington, D.C.
Goda, Y. (2000). Random Seas and Maritime Structures, Advanced Series on Ocean Engineering, 15, World Scientific Publishing Co.
Goda, Y. (2003). Revisiting Wilson's formulas for simplified wind-wave prediction. J. Waterw., Port, Coast. and Ocean Eng. 129(2), 93-95.

상세보기
Hong, S.Y., Suh, K.D. and Kweon, H.-M. (2004). Calculation of expected sliding distance of breakwater caisson considering variability in wave direction. Coastal Eng. J. 46, 119-140.

상세보기
Jeong, W.M., Oh, S.-H., Baek, W.-D. and Chae, J.-W. (2012a). Characteristics of waves around the sea near Busan New Port based on continuous long-term observations during recent 10 years. J. of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 24(2), 109-119 (in Korean).

원문보기 상세보기
Jeong, W.M., Jun, K.C., Kim, G.W., Oh, S.H. and Ryu, K.H. (2012b). Shallow-water design waves at Gangreung beach through the analysis of long-term measured wave data and numerical simulation. J. of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 24(5), 343-351 (in Korean).

원문보기 상세보기
Jeong, W.M., Oh, S.-H., Ryu, K.-H., Baek, J.-D. and Choi, I.-H. (2018). Establishment of wave information network of Korea (WINK). J. of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 30(6), 326-336 (in Korean).

원문보기 상세보기
Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement (2016). The Development of Multi-functional Artificial Reef for Installing an Offshore, 528p.
Korea Ocean Research and Development Institute (2005). Report on the Deep Sea Design Wave Estimation for Seas adjacent to Korea. BSPE95100-1735-2, 154p.
Kwon, H.-D. (2008). Analysis of statistical characteristics of deepwater wave period, direction, and spectrum shape around the Korean Peninsula. Master thesis, Seoul National Univ. (in Korean).
Sturges, H.A. (1926). The choice of a class interval. J. of the American Statistical Association, 21(153), 65-66.

상세보기
Suh, K.D., Kweon, H.-M. and Yoon, H.D. (2002). Reliability design of breakwater armor blocks considering wave direction in computation of wave transformation. Coastal Eng. J. 44, 321-341.
Suh, K.-D., Kwon, H.-D. and Lee, D.-Y. (2008). Statistical characteristics of deepwater waves along the Korean Coast. J. of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 20(4), 342-354 (in Korean).

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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