진해만은 태풍 내습 시 피항 선박이 폭주하고 강한 바람 등의 영향으로 주묘가 자주 발생하며 이에 따른 선박 간 충돌 및 좌초 등 해양사고 발생 개연성이 매우 높다. 본 연구에서는 우리나라 해역 특성에 맞는 진해만 정박지의 선박 간 안전이격거리 설정을 위한 연 구를 수행하였다. 진해만 태풍 피항지에는 태풍 내습 시 평균 100 ~ 200여척의 선박이 정박을 하고 있으며 풍속이 25m/s 이상되는 강한 외력에서 전체 선박의 약 70%에 주묘가 발생하는 상황인 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 국내외 설계기준 상 제시된 황천 시 정박 선 박간 이격거리, 실제 피항지로서 사용된 진해만 피항선박 간 이격거리, 강한 외력에 따른 선박 표류 시 적정 안전거리 등을 분석하여 제 시하였다. 그 결과 설계기준 상의 최소 기준과 비상조치 시간을 고려하여 약 400 ~ 900m의 안전이격거리가 필요하며, 공간상의 여유가 있 는 경우에는 700 ~ 900m 이격거리 설정이 필요한 것으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 진해만 피항지를 이용하는 선박에 대해 선박 간 안전 이격거리를 위한 지침 수립 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

The purpose of this study is the impact of national fishing port investment and typhoons on fisheries disaster damage. The dependent variables were the amount of damage to fishing ports, fishing boats, fisheries enhancement, external facilities, mooring facilities, functional facilities, fishing port and typhoons. The analysis period is from 2002 to 2018. Since the error term is in a simultaneous correlation, it was efficiently estimated by analyzing it with a seemingly unrelated regression (SUR) method. As a result of the analysis, external facilities have not significance to all models. Investing in mooring facilities increased the amount of damage to fishing ports for five years. Investing in functional facilities reduced the amount of damage to fishing ports and aquaculture over five years. Typhoons have significance to all models, and the amount of damage increased every time a typhoon occurred. Based on these results, as the influence of typhoons increases, it seems necessary to establish preventive measures. Timely investment and maintenance to enable the role and function of national fishing ports are considered important.

최근 들어 기후변화로 인한 태풍의 강도는 강력해졌다. 광산지역의 광미와 폐석은 수해로 인해 환경에 악영향을 미쳤을 것으로 추정된다. 강릉지역은 3,693호(1936), 루사(2002), 매미(2003), 메기(2004) 등의 국내 최대 태풍의 영향은 받았다. 이번 연구는 태풍으로 인한 수해 이후 하천을 따라 그 주변에 높은 농도의 비소가 검출된 사례를 기초로 하였 다. 환경피해 관련 법은 오염 원인자의 책임을 명확히 하고 있지만, 잠재적인 자연재해 지역에서는 세심한 적용이 필요 하다. 이러한 지역에서 자연재해의 영향을 최소화하기 위해서 관련 법들의 개선과 연계가 필요하다. 이 연구가 하류 지 역에서 혼재된 오염물질 대응에 도움이 되길 기대한다.

본 연구의 목적은 최근 발생한 태풍들의 이동속도와 관련하여 대기 중 총가강수량의 변화를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 미국기상위성연구소 및 기상청 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A)의 총가강수량 및 주야간 RGB 합성영상 자료뿐만 아니라 기상청의 기온, 강수량 및 풍속 등의 지상 관측 자료가 사용되었다. 기상청에서 제공하는 태풍 위치 및 이동속도를 활용하여, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타파, 그리고 2018년 태풍 콩레이의 이동속도를 위도별 태풍 평균속도 통계자료와 비교하였다. 그 결과, 타파와 콩레이는 태풍의 위도별 평균속도와 유사하게 나타났으나 바비와 마이삭은 위도 약 25oN-30oN 구간에서 이동속도가 크게 감소하여 나타났다. 이는 대기 중의 수증기 띠가 전선의 형태로 바비와 마이삭 두 태풍의 전방에 위치하여 이들 태풍의 이동에 방해를 주었기 때문이었다. 즉 이동하는 태풍의 전방에 하층제트로 인해 발생한 수증기 띠가 전선을 형성할 경우, 이 전선과 태풍 사이에 위치하는 고기압 역은 더욱 발달하면서 열대야와 함께 블로킹 효과로 작용하여 태풍의 이동속도가 느리게 나타났다. 결과적으로 대기 중의 수증기가 많았던 바비와 마이삭의 경우, 1차로 하층제트를 따라 수증기 띠가 전선을 형성함으로 인한 집중호우가, 2차로 전선과 태풍 사이에 고기압 역의 하강기류로 인한 열대야 현상이, 그리고 3차로 태풍 자체의 육지 상륙에 의한 강풍과 폭우가 연달아 발생하였다.

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.

본 연구에서는 해양수산부 연안침식 실태조사에서 운영 중인 해운대 해수욕장 비디오 모니터링 시스템을 이용하여 연안정비 사업 실시 이후의 백사장 면적변화를 분석하였다. 해운대 해수욕장은 연안정비사업을 통한 대규모 양빈이후 계절변동 특성과 함께 해빈 안정화 과정을 거치면서 잘 유지되었으나, 최근 2년간 복수의 태풍 내습에 의하여 해운대 해수욕장의 계절변동특성 및 해빈안정화 양상은 균형을 상실하였으며, 급격한 침식이 발생하였다. 특히, 2018년 태풍 솔릭, 콩레이에 의해 침식된 백사장은 계절변동에 의한 겨울철 해빈면적을 회복하지 못하였으며, 2019년에 내습한 다수의 태풍들로 인하여 해빈면적이 전년 대비 9.5 %(12,607 m2) 감소하였다. 해운대 해빈 전면에서 관측된 파랑자료와 해빈면적자료를 분석한 결과, 계절에 따른 입사파향에 따라 백사장의 서측, 중앙부, 동측의 침퇴적 경 향이 뚜렷이 나타났다. 향후에는 계절변동특성의 둔화와 지속적인 침식경향이 나타나는 원인을 파악하기 위해 잠제 시설물의 마루높이, 기능유지 여부 및 잠제 외부로의 모래유출추적 등 보다 정밀한 모니터링이 필요하다.

본 연구에서는 7년(2009-2015)간 한반도 주변을 통과한 태풍의 이동 경로에 따른 수온의 변동을 분석하였다. 자료는 위성관측 수온영상, 동해 연안의 양양, 강릉, 삼척, 영덕에서 실시간 계류부이에서 관측한 수온과 기상청에서 제공한 바람을 분석하였다. 위성 영상을 이용한 태풍 통과 전후의 근해 수온의 차이는 태풍의 이동 경로에 따른 바람의 방향뿐만 아니라 해면 가열과 해면 상승의 시기와도 관계가 깊게 나타났다. Muifa, Chanhom, Nakri, Tembin과 같은 태풍들의 오른쪽에 위치한 동해 연안의 수온은 남풍계열의 바람에 의한 연안 용승으로 표층뿐만 아니라 15m, 25m의 수온까지 하강하는 것을 알았다. 특히, 태풍 Chanhom과 Tembin에 의한 수온의 하강은 각각 8-11℃와 16℃ 하강하였다. 한편 그 반대편에 태풍이 위치할 때는 외해쪽에 있는 고온의 해수를 연안쪽으로 이동하여 침강시킴으로서 중층과 저층의 수온이 상승하였다. 또한, 태풍 통과 이후에 동해 연안에서 남풍(북풍)계열의 바람에 의한 하강(상승)된 수온의 혼합은 1-2일 및 4일간 지속되었다.

본 연구에서는 최근 20년간(1992-2011년)의 기상 데이터를 이용하여 태풍의 전향에 대하여 분석하였다. 연구 결과, 연별 전향하는 태풍의 수는 연별 태풍 발생 수의 감소와 함께 서서히 줄어드는 경향을 보였다. 전향하는 태풍은 특히 8-10월에 많고, 7-10월에 전향하는 태풍의 수는 전체 전향 태풍의 71 %를 차지하였다. 남중국해를 제외한 북태평양에서 전향한 태풍의 수명은 5일과 7일이 가장 많았고, 전향한 태풍의 평균 수명은 6.8일이었다. 이는 전향, 비전향의 모든 태풍의 평균 수명보다 다소 긴 값이다. 전향 태풍의 대부분은 태풍으로 발달한 후 5일 이내에 북위 20-34도, 동경 120-139도에서 북동쪽으로 전향하였다. 평균 전향 위도는 북위 25도, 평균 전향 경도는 동경 135도이었다.

We develop a model to predict typhoons in Korea. We collect data for typhoons and classify those depending on the severity level. Following a Bayesian approach, we develop a model that explains the relationship between different levels of typhoons. Through the analysis of the model, we can predict the rate of typhoons, the probability of approaching Korean peninsular, and the probability of striking Korean peninsular. We show that the uncertainty for the occurrence of various types of typhoons reduces dramatically by adaptively updating model parameters as we acquire data.

태풍의 바람장 모사를 위해서는 최대풍속반경 자료가 필수적으로서 태풍의 바람장에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 태풍의 압력 형상 분석을 통하여 최대풍속반경을 추정하였다. 추정된 최대풍속반경을 검토하기 위해서 Batts 바람장 모형에 적용하여 도출된 모의 풍속과 관측 풍속을 비교하였고, 태풍 시기에 관측된 76개소 관측 풍속의 거리 분포에 따른 풍속 분포를 통하여 검토하였다. 압력 형상 분석 을 통한 최대풍속반경이 JTWC 태풍 기록에 제시된 최대풍속반경보다 우수함을 입증하였다.

본 연구는 최근 우리나라에 영향을 미친 태풍 우사기(USAGI)와 나리(NARI) 내습시 낙동강 진우도 해안쓰레기량을 조사하여 그의 양, 종류 및 구성 성분을 평가하고, 수치모형실험을 통한 태풍 내습 파랑분포와의 상관성을 비교하였다. 그 결과에 따르면, (1) 태풍 내습시 낙동강 하구 진우도 해안쓰레기는 5,769/86kg/km2/day의 퇴적속도로 퇴적되는 것으로 산정되었다. 이는 평상시보다 약 14.42 배 많은 양이다. (2) 진우도 전면해역에서의 태풍 내습시 파고분포는 4.1-3.5m였으며, 진우도 전면해역이 도요등 전면해역보다 파고비가 약 1.0배에서 2.5배 상승하여, 파랑에너지의 집중도가 크고, 보다 많은 양의 부유물질(쓰레기)의 밀집이 예상된다.

Recently, EI nino and La nina phenomena have known as a cause of the unusual weather and meterological disasters in the world. The meteorological disasters in Korea have mainly caused by typhoons. In this paper, we studied the relationship between EI Nino and La Nina phenomena and the number of typhoons which have affected on Korea using the long-term data for the period from 1940 to 1999 (60 years) in case of normal years, EI Nino years and La Nina years, the numbers of typhoons which have affected on Korea are 3.1/year, 2.7/year and 3.9/year respectively. The number of typhoons which have affected on Korea in La Nina years is more than those in EI Nino years and normal years The occurrence rate of typhoon in La Nina years is also higher than those in EI Nino years and normal years.

This study analyzed the characteristics of strong winds accompanying typhoons for a period of 116 years, from 1904 to 2019, when modern weather observations began in Korea. Analysis shows that the average wind speed and high wind rate caused by typhoons were higher over the sea and in the coastal areas than in the inland areas. The average wind speed was higher over the West Sea than over the South Sea, but the rate of strong wind was greater over the South Sea than over the West Sea. The average wind speed decreased by 1980 and recently increased, while the rate of strong winds decreased by 1985 and has subsequently increased. By season, the strong winds in autumn (september and october) were stronger than those in summer (june, july, and august). Strong winds were also more frequent in autumn than in summer. The analysis of the changes in strong winds caused by typhoons since the 1960s shows that the speed of strong winds in august, september, and october has increased more recently than in the past four cycles. In particular, the increase in wind speed was evident in fall (september and october). Analysis of the results suggests that the stronger wind is due to the effects of autumn typhoons, and the increased possibility of strong winds.

This study aimed to classify typhoons using a more objective index based on strong winds and precipitation data from 1904 to 2019 obtained from the Automated Surface Observing System. The Typhoon Type Index (TTI) was calculated by classifying wind speed and precipitation of each typhoon, thereby revealing the rate and characteristics of the wind-type and rain-type typhoons. In addition, the top 10 typhoons for property damage were analyzed by dividing them into three types according to the typhoon course. The analysis showed that typhoons of type 1, heading north to the west coast, were most clearly affected by the wind. In addition, the impact of the wind was reduced and the impact of rain increased in the order of typhoon type 2 that landed on the southern coast and type 6 that affected the Korean Peninsula through China.

Tropical cyclones (TCs) over the western North Pacific (WNP) mainly occur during June-October, and result in significant casualties and damages to property in East Asian countries (e.g., Korea, Japan, Taiwan, and China, etc.). Although the total number of TCs that occurred over WNP was similar to normal years, the numer of TCs that affected Korea in August and September 2019 was 3 times higher than with the same number of TCs in July. Therefore, this study examined why more TCs migrated into Korea in 2019 through analyzing four environmental conditions: steering flow, geopotential height at 500 hPa, vertical wind shear (VWS), and sea surface temperature (SST). Results showed that the tracks of TCs were significantly associated with steering flows from July to September. Furthermore, weaker VWS and warmer SST were distributed near the tracks of TCs during August and September, whereas strong VWS and lower SST were dominant in July. The environmental conditions in August and September were favorable for maintaining and developing TCs, explaining why more typhoons have affected Korea during August and September in 2019.

The present study analyzes the characteristics of 43 typhoons that affected the Korean Peninsula between 2002 and 2015. The analysis was based on 3-second gust measurements, which is the maximum wind speed relevant for typhoon disaster prevention, using a typhoon disaster prevention model. And the distribution and characteristics of the 3-second gusts of four typhoons, RUSA, MAEMI, KOMPASU, and BOLAVEN that caused great damage, were also analyzed. The analysis show that between May and October during which typhoons affected the Korean Peninsula, the month with the highest frequency was August(13 times), followed by July and September with 12 occurrences each. Furthermore, the 3-second gust was strongest at 21.2 m/s in September, followed by 19.6 m/s in August. These results show that the Korean Peninsula was most frequently affected by typhoons in August and September, and the 3-second gusts were also the strongest during these two months. Typhoons MAEMI and KOMPASU showed distribution of strong 3-second gusts in the right area of the typhoon path, whereas typhoons RUSA and BOLAVEN showed strong 3-second gusts over the entire Korean Peninsula. Moreover, 3-second gusts amount of the ratio of 0.7 % in case of RUSA, 0.8 % at MAEMI, 3.3 % at KOMPASU, and 21.8 % at BOLAVEN showed as "very strong", based on the typhoon intensity classification criteria of the Korea Meteorological Administration. Based on the results of this study, a database was built with the frequencies of the monthly typhoons and 3-second gust data for all typhoons that affected the Korean Peninsula, which could be used as the basic data for developing a typhoon disaster prevention system.

As a result of broadcasters' websites, there were more reports during the typhoon Bolaven/Tembin in 2012 than in 2002 and 2003. Checking related press releases of each broadcaster on NAVER, YTN reports are 3 times more than KBS. Considering great technology progress in the Internet and smart phone user environment compared to the past, it is thought to be rather regretful in that KBS has been the supervising broadcaster over Korean disaster. As a result of daily reports, the year 2002 typhoon Rusa was reported from the date of its arrival on Korean Peninsular to 3 days, but the information required to be provided for disaster prevention before its arrival was too scarce. 2003 typhoon Maemi was reported as many times as the 2002 typhoon, but its information was provided before its arrival. This is meaningful because the information provision was intended for disaster prevention unlike the past. In 2012, the number of weather forecast broadcast on the typhoon Bolaven/Tembin increased greatly compared to 2002 and 2003. This was also determined to be due to abundant information provided by broadcasters and the Internet portal sites as a result of great progress in Korea internet industry.

In this study, the wind direction and the wind speed of the nearest temperature observations point of the National Weather Service was analyzed in order to investigate the rapid rise and drop of water temperature in the East Coast appeared after passing of the 2015 typhoon No. 9 and 11. Then the figures were simulated and analyzed using the WRF(weather research and forecast) model to investigate in more detailed path of the typhoon as well as the changes in the wind field. The results were as follows. A sudden drop of water temperature was confirmed due to upwelling on the East coast when ninth typhoon Chanhom is transformed from tropical cyclones into extra tropical cyclone, then kept moving eastwards from Pyongyang forming a strong southerly wind after 13th and this phenomenon lasted for two days. The high SST(sea surface temperature) is confirmed due to a strong northerly wind by 11th typhoon Nangka. This strong wind directly affected the east coast for three days causing the Ekman effect which transported high offshore surface waters to the coast. The downwelling occurred causing an accumulation of high temperature surface water. As a results, the SST of 15m and 25m rose to that of 5m.

본 연구에서는 태풍의 이동경로에 따른 지역별 재해규모 및 강도, 침수피해 면적 등을 비교 분석하였다. 태풍으로 인한 풍수해는 최근 10년간(2002∼2011년) 발생한 자연재해 피해액 중 60%를 차지한다(소방방재청, 2012). 태풍으로 인한 종관 기상학적 특징은 태풍의 내습 경로에 따라 그 차이를 보이며 강우 분포 및 강도 등의 특성 차이로 인해 지역별 재해 규모 및 강도가 다르게 나타난다. 그러나 대부분의 연구들은 기상청에서 관측한 60여개의 종관기상관측시스템(ASOS)자료에 기반을 둔 분석으로 세부지역 기상특성에 따른 재해분포 분석에 어려움이 따른다. 따라서 고해상도 기상특성과 태풍 재해와의 관련 정보 분석이 필요하다 이를 위해서 지난 10년간(2002∼2011년)관측한 약 350여개의 종관기상관측시스템과 자동기상관측시스템(AWS)의 일별 기상자료를 이용하여 태풍 이동경로에 따른 재해의 공간분포 특성을 분석하였다. 분석결과 태풍의 이동경로에 따라 극한강수 분포 패턴의 차이가 나타났으며 재해 범위 및 규모와 밀접한 관련을 가졌다. 또한 태풍의 이동경로 별 재해의 공간분포 패턴에 중요하게 영향을 미치는 기상인자의 차이가 나타났다. 이를 통해 태풍의 이동경로에 따라 지역별로 차별화된 태풍 피해 저감 대책을 마련할 수 있다.