해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많 지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM (Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상 청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가 하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상 풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 국내 서로 다른 지리적 특성을 갖는 지역에서 발생되는 해륙풍에 의한 항만 내 선박 대기오염물질의 항구도시 확산 범위를 규명하고자 하였다. 연구 대상 지역은 서해안(인천항 및 평택·당진항), 다도해 지역(목포항), 남해 및 동해(부산항 및 마산항), 동해 산간 지역(동해·묵호항)으로 선정하였다. 해륙풍 발생과 그로 인한 항만 내 선박에서 기인하는 대기오염물질의 확산 모사를 위하여 비선형(Non-linear) 및 비정상(Unsteady) 거동의 국지 순환풍 모사가 가능한 HOTMAC-RAPTAD 프로그램을 활용하였으며, 모사 기간은 전형적인 여름 날씨인 7월 중순으로 하였다. 그 결과, 해륙풍의 발생 특성과 항만에서 발생되는 대기오염물질의 주변 지역 확산 거동이 지역 마다 서로 다르게 나타났는데 연구 대상 항만인 인천항, 목포항, 부산항, 동해·묵호항에서 배출되는 대기오염물질은 항구로부터 각각 27~31km(서울 서쪽 일부 지역), 21~24km(무안 남부), 20~26km(김해 및 양산 인근), 22~25km(태백산맥 능선 지역)까지 영향을 끼치는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 도출된 결과는 향후 효과적인 항만 지역 대기질과 선박 대기오염물질 관리에 있어 매우 중요한 기초 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용 되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051 개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s−1와 1.28 m s−1, 편차는 0.44 m s−1와 0.65 m s−1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 –8.03 o와 –6.97 o의 음의 편차와 32.46 o와 36.06 o 의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작 용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

This study was conducted to investigate the effects of underwater noise caused by pile driving during marine construction on fish. In this study, the three gray rockfish were released about 1 km away from the construction site of wind power generation on July 18, 2018 and traced using two acoustic telemetry techniques. The behavior of the fish was analyzed by calculating the moving distance, swimming speed and direction of the gray rockfish. In the results of the acoustic tracking using the ship, the rockfish moved about 2.11 km for about two hours at a speed of 0.28 ± 0.14 m/s (0.94 TL/s). The bottom depth of the trajectory of the rockfish was 1.0 ± 0.6 m on average. There was a significant directionality in swimming direction of the gray rockfish, and there was no significant correlation between the swimming direction and tidal current direction. Moving distance during 5 minutes (5MD) during pile driving and finishing operations between rock surface and bedrock were 0.94-0.96 times (76.0-77.0 m) and 1.81-2.73 times (146.0-219.5 m), respectively, compared with no pile driving. This study is expected to be used as a basic data of fish behavior research on underwater noise.

본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관 분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속 자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 1.59 m s−1의 평균 제곱근오차와 −0.35 m s−1의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속 자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

The purpose of this study was to analyze traffic safety assessments for fishing vessels near the southwest offshore wind farm. This study applied a collision model for safety assessment. It also involved a spatiotemporal analysis of vessels engaged in fishing to identify fishing hotspots around the offshore wind farm. This study used data from fishing vessel location transmission devices gathered over 1 year in 2014. As a result, in September, when the average number of vessels engaged in fishing is high, 62 ships were operating in fishing section 184-6 and 55 ships in section 184-6. In addition, in fishing sections 184-8 and 192-2, where an offshore wind farm was located, there were 55 and 38 ships operating, respectively. As the recovery period for a seaway near wind farm turbines is 55 years, it was determined that safety measures are required in order to reduce collision frequency while allowing fishing vessels to navigate through offshore wind farms. Meanwhile, the return period of Seaway B between the groups of generators considered was 184 years. A safety zone for offshore wind farms should be installed covering a distance of at least 0.3 NM from the boundary of turbines. Then, the collision return period was derived to be close to 100 years. Through this traffic safety assessment, it has been concluded that such measures would help prevent marine accidents.

우리나라 서남해역에서 추진될 해상풍력 발전 단지에서 생산된 전기와 기존의 전력망과의 계통연계를 위해서는 해저케이블 설치가 필수적인 요소이다. 특히 해저케이블 설치에 대한 경제성, 시공성 및 안정성 확보를 위해서는 해저케이블 경과지와 해저케이블 보호공법 설계가 이루어져야한다. 본 논문에서는 1979년부터 2002년까지 한국해양과학기술원에서 구축한 장기 파랑산출자료와 제3세대 파랑모델인 SWAN(Simulating WAves Nearshore)을 이용하여 해상풍력단지가 조성될 해역에 대해 만조와 간조시 파랑시뮬레이션을 수행하여 해저케이블 경과지와 보호공법 설계를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 서남해 해상풍력단지가 조성될 해역의 연평균 Hs는 1.03 m, Tz는 4.47s이고, 주파향은 북서(NW)와 남남서(SSW) 방향이다. NW에서 입사되는 조건(Hs: 7.0 m, Tp: 11.76s)에서 만조시 천해설계파랑 Hs의 분포는 약 4.0~5.0 m, 간조시에 약 2.0~3.0 m로 계산되었다. SSW에서 입사되는 조건(Hs: 5.84 m, Tp: 11.15s)에서 만조시 천해설계파랑 Hs의 분포는 약 3.5~4.5 m이고, 간조시에는 약 1.5~2.5 m로 계산되었다. 해저케이블 경과지 중 경도 UTM 249749~251349 구간 약 1.6 km에서는 NW로 입사되는 파랑의 영향이 크며, UTM 251549~267749 구간 약 16.2 km에서는 SSW로 입사되는 파랑의 영향이 지배적이다. 파랑집중 현상이 두드러지게 나타나는 해역은 위도와 하왕등도 사이 해역으로, 이 해역에서는 주변해역 보다 상대적으로 높은 파고를 나타내고 있다.

In this study, the capability of an existing analysis method for the fluid-structure-soil interaction of an offshore wind turbine is expanded to account for the geometric nonlinearity and sea water drag force. The geometric stiffness is derived to take care of the large displacement due to the deformation of the tower structure and the rotation of the footing foundation utilizing linearized stability analysis theory. Linearizing the term in Morison’s equation concerning the drag force, its effects are considered. The developed analysis method is applied to the earthquake response analysis of a 5 MW offshore wind turbine. Parameters which can influence dynamic behaviors of the system are identified and their significance are examined.

연안 해상 바람 자원 평가에 적용되는 해상풍 위성자료 동화특성을 평가하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 사용된 위성자료는 미항공우주국의 QuikSCAT과 유럽우주국의 ASCAT이다. 해상풍 위성자료 동화과정은 연안지역 바람 자원 평가의 정확성을 향상시키는 주요한 요소의 하나이다. QuikSCAT의 관측 가능한 빔폭이 상대적으로 넓기 때문에 QuikSCAT 해상풍 자료를 동화하여 제시된 연안 바람장이 ASCAT를 사용한 바람장보다 약간 높은 정확도를 제시한다. 그러나 센서의 직하 부근의 바람장은 상대적으로 ASCAT의 예측 정확도가 높게 나타난다. 이러한 해상풍 위성자료의 동화효과는 6시간 정도 지속되기 때문에 정확한 연안지역 바람장을 평가하기 위해서는 센서의 공간해상도뿐 아니라 시간해상도가 높은 해상풍 위성자료 동화 과정이 필요하다.