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, 여 수항, 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 나 타났다. 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 저감 을 위한 중요한 자료로 사용될 수 있다.

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분이였다. 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/지점에 서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

기후변화 등으로 인해 폭풍해일의 피해가 증대하고 있어, 재현기간에 기초한 폭풍해일고의 추정은 새로운 연안 구조물의 설 계 및 개발 관점뿐만 아니라 기존 구조물의 안정성을 평가하는데 중요하다. 현재 우리나라의 설계해면은 과거 태풍을 이용한 극치 분 석을 이용하여 추정되지만, 이 경우 자료의 부족으로 재현기간이 큰 경우 오차의 원인이 될 수 있으며, 추계학적 접근은 하나의 대안 이 될 수 있다. 본 연구에서는 폭풍해일에 취약한 경기만 지역의 폭풍 해일고 추정을 위해 결정론적 수치 모형인 SLOSH 모형과 가상 태풍을 위한 몬테카를로 시뮬레이션의 결합을 통하여 추계학적 접근 방법을 제시하였다. 모멘트법에 의해 결정된 파라메터를 이용하 여 Weibull 분포를 통해 추계학적 해일고가 추정되었으며, 제시된 폭풍 해일고는 연안 지역 구조물 설계를 위한 대안이 될 수 있다.

본 연구에서는 해일예측모델링을 통하여 연안역의 해일고를 산정하고, 취약성평가 기법을 적용하여 취약등급을 평가하였다. 해일예측모델링은 ADCIRC 모형을 적용하여 2000년~2014년까지의 27개 태풍을 모의하였으며, 상위 영향 6개 태풍에 대하여 검증하였다. 계산결과는 관측결과와 유의미한 검증결과를 보였다. 진해만, 사천만, 광양만, 천수만 및 경기만 등 주요 내만 연안역에서 해일고가 높게 나타났으며, 산출된 해일고 자료를 이용하여 표준화, 정규화 및 등급화 과정을 거쳐 해일 취약성 평가를 수행하였다. 평가결과, 진해만, 사천만, 광양만 등에서 취약지수가 4∼5등급을 보였으며, 이는 해일의 특성상 영향을 직접 받는 내만역이 취약함을 의미한다. 반면 전남 서부 내만의 취약지수(1∼3등급)는 상대적으로 양호하게 나타났으며, 이는 지난 15년간 이 지역을 통과한 태풍이 크게 영향을 미치지 않았기 때문인 것으로 사료된다. 따라서, 이러한 상대적 불확실성을 보완하기 위해서는 지형적 민감도를 고려한 보다 장기간의 영향누적을 통한 취약성 평가가 필요하다.

우리나라 해안지역은 매년 평균 3개의 태풍으로부터 직·간접적인 영향을 받아왔으며, 태풍에 의한 폭풍 해일은 해안지역에 많은 피해를 주는 자연현상 중 하나이다. 또한 기후 변화로 나타나는 해수면 및 해수 온도 상승으로 인해 태풍 강도의 증가로 폭풍해일에 의한 피해가 필연적으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 한반도 태풍 내습 시 확률적 해일고 추산을 위한 초기 연구로서, 해양·기상 연계 모형인 SLOSH(Sea, Lake, and Overland Surges from Hurricanes) 모델을 이용하여 과거 한반도를 내습한 태풍 매미(MAEMI, 0314)와 볼라벤(BOLAVEN, 1215)의 해일고 및 최대 해일고 발생 시간을 확인하였다. SLOSH 모델을 이용하여 예측된 해일고는 국립 해양 조사원에서 제공하는 실측 자료와의 비교 및 검증을 통해 유용성을 입증하였다.

This paper describes a simple prediction method of beach recession induced by storm surge. In order to evaluate the severest beach erosion, it is assumed that maximum beach recession occurs at the coming of storm surge overlapped with spring tide. Consequently, total surge lev디 becomes the sum of storm surge level and tidal range. Generally, storm surge level around Korea is small compared with tidal range. Therefore total surge can be expressed as the series of surges, which have same duration as tide. Through the case studies, the author Investigates correlation between tidal range, duration, wave condition, beach slope and beach recession.

한반도는 지형학적 요건으로 인하여 태풍과 관련된 재난이 매년 발생하여 막대한 피해를 유발하고 있다. 태풍 내습시 폭풍해일과 집중호우가 동시에 발생한다면 해안지역의 침수피해는 더욱 증가할 것으로 사료된다. 이러한 관점에서 태풍과 폭풍해일의 상호의존성을 정량적으로 규명하는 것은 해안지역의 재해분석에 필수적이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 기반으로 절점기준을 초과하는 임계값의 초과확률을 산정하기 위하여 Poisson 분포와 Generalized-Pareto 분포를 이용한 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발된 Poisson-GP 폭풍해일 빈도해석 기법은 설계해수면의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 해안지역의 폭풍해일 관련 방재기술 향상에 기여할 것으로 판단된다.