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저자정보
이진학 (한국해양과학기술원) 류경호 (한국해양과학기술원) 백원대 (한국해양과학기술원) 정원무 (한국해양과학기술원)
저널정보
한국해안해양공학회 한국해안·해양공학회논문집 한국해안해양공학회논문집 제29권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
180 - 188 (9page)

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최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와 의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.
#자기회귀모델 #인공신경망 #파고예측 #하역중단 #수치실험 #관측 #auto-regressive model #artificial neural networks #wave height estimation #downtime event #numerical simulation #observation

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 항내파고 및 하역중단 예측 모델의적용 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (13)

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[보고서] - Booij, N / 1981 / Gravity waves on water with non-uniform depth and current google schola [학술지(정기간행물)] - Booij, N / 1999 / A third-generation wave model for coastal regions : 1. Model description and validation / J. of Geophysical Research 103 (C4) : 7649 ~ 7666 google schola [학술지(정기간행물)] - 엄호식 / 2016 / 수위변화와 흐름효과를 고려한 파랑모델링 / 한국해안·해양공학회논문집 28 (6) : 383 ~ 396 dbpia [단행본] - Haykin, S. / 1994 / Neural networks-a comprehensive foundation / Macmillan google schola [학술지(정기간행물)] - Jeong, W. M. / 1997 / Analysis of the wave induced downtimes in Pohang New Harbor / Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers 9 (1) : 24 ~ 34 google schola

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