J Coast Disaster Prev > Volume 11(1); 2024 > Article
소파호안에서 고립파 침수에 의한 컨테이너의 표류 거동

Abstract

This study investigates the drifting dynamics of objects caused by tsunamis and storm surges, focusing on the influence of solitary wave size, container weight, and revetment type. Utilizing DIPP-Motion video analysis, we observed that larger solitary waves imparted greater momentum flux to containers during the inundation, resulting in increased movement speed and drift distance. Furthermore, lighter containers displayed a shallower limit depth for full floating, reducing the impact of bottom friction and leading to enhanced movement speed and drift distance. Notably, wave-absorbing revetments exhibited a reduced passage area on the slope, leading to heightened flow velocity and significantly greater movement speed and drift distance for drifting containers compared to vertical revetments. This study provides insights into the complex interactions between objects and waves governing drifting behaviors, contributing to the development of more effective mitigation strategies for secondary disasters caused by tsunamis and storm surges.

1. 서 론

해저지각에 축적된 엄청난 에너지가 방출되면서 순간적으로 상승한 지진해일은 매우 빠른 속도로 해안으로 밀려온다. 이때 천수에 의해 지진해일의 진폭이 점차 증가하고, 이로 인해 연안역에서는 막대한 인명과 재산 피해가 발생한다. 우리나라의 경우, 주요 에너지 시설들이 해안에 위치해 있으며, 임해 산업단지와 해안도시의 발전으로 인해 연안재해에 대한 취약성이 높다. 따라서 지진해일 피해를 일으키는 충격파(Xie and Chu, 2019; Qu et al., 2019), 처오름(Sepúlveda and Liu, 2016; Lee et al., 2022a), 월파/월류(Lee et al., 2018; Lee et al., 2022b), 침수(Dang et al., 2022; Lee et al., 2022c; Yamanaka and Shimozono, 2022) 등과 같은 직접적인 요인들에 의한 1차 재해의 특성을 밝히는 연구들이 활발히 이루어지고 있다.
Naito et al. (2014)의 2011 동일본 대지진 현장조사 결과, 지진해일로 인해 발생한 표류물의 충돌 및 댐핑은 여러 구조물에 피해를 주었다. Palermo et al. (2013)의 2010년 칠레지진 현장조사에서 지진해일에 의한 대형 표류물의 충돌력이 대부분의 구조물에 영항을 미쳤다. 특히, 기둥처럼 중요한 하중 지지 요소에 손상을 줄 수 있다고 경고하였다. 2018년 팔루만 주변의 술라웨시 지진 피해조사에서 Stolle et al. (2020)는 저장 탱크, 차량, 선박 등에 의해 발생한 여러 충돌피해를 보고하였다. Charvet et al. (2015)의 취약성 분석에서는 표류물에 의해 발생하는 충돌력이 건물의 붕괴 확률을 결정하는 중요한 요소임을 밝히고 있다. 유체운동에 의한 비구조적 부가질량은 충돌시간을 길게 하며(Ko et al., 2015), 충돌력에 상당한 영향을 미치는 것으로 보고되었다(Shafiei et al., 2014). Shafiei et al. (2016)은 센서를 내장한 표류물 모형을 이용한 실험에서 고립파 보어가 충돌에 미치는 영향을 분석하였고, 충돌속도에 관한 추정식을 제안하였다. Yeom et al. (2017)은 지진해일에 의해 표류하는 컨테이너의 충격력과 운동량, 그리고 부가질량으로 구성된 기존의 최대 충돌력 추정식(Mizutani et al., 2005; Yeom et al., 2009)을 충돌 시간변화를 고려할 수 있게 수정하였다. 이 수정한 추정식은 실험값을 더 높은 정확도로 재현하는 것을 보여주었다. 그 밖에도 표류물의 충돌력을 추정하기 위한 다수의 경험식이 제안되었다. 이 연구들은 표류물의 충돌력에 운동량과 부가질량이 지배적 영향을 미침을 보여주었고, 표류물의 중량, 월파/월류 유속, 침수높이 등과의 관계에 대해 논의하였다. 이러한 경험식들은 특정 표류물 또는 운동조건을 구속한 실험결과를 토대로 제안되었다. 따라서 다양한 충돌조건에 적용이 제한적일 수밖에 없고, 추정값 간의 차이도 상당해 예측 신뢰성을 확보하기 어렵다. 국내에서도 최근 해일에 의한 2차 재해에 관한 연구가 일부에서 수행되었다. Hwang et al. (2022)는 충돌해석에 특화된 LS-DYNA를 이용하여 붕괴파에 의해 표류하는 컨테이너의 충돌력을 산정하는 연구를 진행하였다. 그러나 공학적인 관점에서 해일에 의해 발생한 표류물이 구조물에 미치는 영향에 관한 연구는 미진한 실정이다(Park et al., 2021).
유체운동에 의한 수인성 잔해물의 충돌과 같은 2차 재해 특성을 이해하기 위해서는 표류 거동을 조사할 필요가 있다. Yao et al. (2014)은 영상분석을 통해 다양한 실험조건에서 고립파의 최대 침수거리, 물체의 표류거리, 최종 위치를 비교하였다. 그 결과, 되돌아가는 흐름에 의해 일부 표류물이 바다 쪽으로 상당한 거리를 이동하였지만, 평균적으로 최대 표류거리와 최종 위치는 유사하였다. 모션 해석프로그램을 이용한 Rueben et al. (2015)은 표류물의 개수가 증가함에 따라 최대 표류속도가 감소하고, 유출 시점이 지연되었다고 보고하였다. 또한, 동시에 표류하는 물체의 경우에는 유사한 거동을 보이지만, 고정된 장애물에 의해 회전이 발생하면 이러한 경향이 사라진다고 보고하였다. Park et al. (2021)은 실험영상에서 비중이 다른 두 가지 유형의 물체를 다양한 패턴으로 배치하고, 표류거리, 퍼짐 각도, 충돌 확률 등을 평가하였다. 물체의 밀도가 클수록 표류거리 및 충돌 확률이 감소하고, 퍼짐 각도가 증가하는 결과를 보여주었다. Kim et al. (2023a)은 호안을 월파하는 고립파에 의해 표류하는 컨테이너의 위치를 추적하기 위해 OpenCV library 기반의 RGB (Red, Green, Blue) 분석법을 적용한 DOT (Debris mOtion Tracking) 모델을 개발하였다. 그 결과, 고립파의 규모, 컨테이너의 중량, 호안 형식에 따른 표류특성을 나타낼 수 있었지만, 색상에 기반의 표류물 인식기법은 회전과 같은 표류거동을 추적할 수 없었다. 국내에서 Hwang et al. (2023)은 모션 해석프로그램 DIPP-Motion (DITECT, 2023)의 적용성을 검토하기 위해 Kim et al. (2023a)의 영상을 분석하여 직립호안에서 고립파에 의한 컨테이너의 표류 거동을 조사하였다. Kim et al. (2023b)는 해상 조난사고로 인한 피해를 줄이기 위한 목적으로 OpenDrift의 표류 궤적 예측기법의 적용성을 검증하였다.
본 연구에서는 표류물의 위치추적에 대해 적용성이 확인된 DIPP-Motion을 이용하여 Kim et al. (2023a)의 수리모형실험에서 촬영한 영상을 분석한다. 그리고 Hwang et al. (2023)이 DIPP-Motion 분석에서 검토하지 못했던 소파호안에서 컨테이너의 표류 거동을 조사하여 직립호안의 경우과 비교⋅분석한다. 입사 고립파의 규모, 컨테이너 적재하중에 따른 중량이 표류 컨테이너의 운동궤적과 이동속도에 미치는 영향을 조사한다. 나아가 Kim et al. (2023a)에서 검토하지 못한 물체의 회전, 퍼짐과 같은 표류 거동을 명확하게 파악한다.

2. 수리모형실험

2.1 조파수조

Kim et al. (2023a)은 Fig. 1과 같은 길이 37 m, 폭 0.6 m, 높이 1 m의 2차원 조파수조에서 실험을 수행하였다. 고립파가 소파호안을 월파, 침수하는 과정에서 육상에 놓인 컨테이너의 유출-표류-정지 과정을 촬영하였다. 수심(h) 47 cm의 실험수조에서 호안의 높이가 52 cm임으로 정수면을 기준으로 한 마루높이(Fb)는 5 cm가 된다. 수조의 한쪽 끝에는 ±55 cm 스트로크를 가진 피스톤식 조파기가 있다. 조파기에서 27.05 m 떨어진 지점에 방수 합판으로 제작한 직립벽을 설치하였고, 전면에는 1:2 경사의 소파제, 배후에는 길이 6.3 m의 육상영역을 구성하였다. 소파제는 평균중량 2.2 g/ea, 공극률 0.46의 기초 사석마운드 위에 평균중량 368 g/ea, 공극률 0.5의 TTP를 2층으로 거치한 형태이다. 그리고 도료를 칠한 육상 바닥의 평균조도는 0.56 mm이다. 호안으로부터 육지 쪽으로 10 cm 떨어진 지점에 아크릴로 제작된 컨테이너 모형이 배치되었다.
Fig. 1
Schematic diagram of a two-dimensional wave flume used by Kim et al. (2023a)
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실험수조의 상부에는 2대의 고정 카메라가 설치되었다. 각 카메라의 촬영구간은 160 cm이고, 겹쳐지는 구간이 10 cm로 호안에서 310 cm 구간을 촬영하였다. 사용된 카메라는 캐논 사의 XA45 모델이며, 60 fps로 촬영하였다. 카메라는 1/2.3 인치의 4K UHD CMOS센서, 29.3-601 mm 광학 줌 렌즈로 구성되었다. 육상영역에는 이동거리 측정 및 카메라 보정을 위해 10 cm 간격의 격자를 구성하였다.

2.2 컨테이너 모형

20ft 컨테이너 모형은 ISO (International Organization for Standardization) 국제표준을 참고하여 제작하였다. 컨테이너의 자제 중량(W0)과 최대 적재중량(Wmax)은 2,080 kg, 28,230 kg이고, 만재 시의 총중량(W)은 30,480 kg이다. 1/40 스케일로 축소한 컨테이너 모형과 ISO 표준 원형의 상세제원은 Table 1과 같다. 컨테이너 모형은 중량 조건에 따라 2가지를 고려하였으며, 화물이 반 채워진 Model-A, 화물이 가득 채워진 Model-B로 구분된다. 여기서 Model-A의 중량은Whalf(= W0 + Wmax/2), Model-B의 중량은Wfull(= W0 + Wmax),이다. 한편, 모형제작에 사용된 아크릴의 재료적인 특성상 컨테이너 자체 중량만 고려한 모형은 제작할 수 없었다.
Table 1
Specifications of the container model
20 ft container Width W (mm) Length L (mm) Height H (mm) Weight W0(kg) Maximum cargo Wmax (kg) Maximum weight W (kg)
Prototype 2,438 6,058 2,591 2,250 28,230 30,480
Model-A 61 151 65 0.035 0.221 (=Wmax) 0.256
Model-B 0.441 (=Wmax) 0.476

2.3 입사파 조건

수리모형실험의 입사파랑은 조파기에서 9.98 m 떨어진 위치에 설치된 용량식 파고계(WG1)를 기준으로 한다. 고립파의 입사진폭(A)은 WG1에서 계측한 최대수위(ηmax)로 정의되며, 11가지의 입사파랑 조건은 Table 2와 같다. 그리고 고립파의 이론적 파장은 무한대인 관계로 Dean and Dalrymple (1991)이 제안한 공간파형의 95% 체적에 해당하는 유효파장(Le)을 이용한다. 수리모형실험에 적용한 고립파의 Le은 0.007-0.073 범위를 가진다.
(1)
Le=4.24hA/h
Table 2
Experimental conditions
Run Amplitude Wavelength Relative wave height Relative freeboard Wave steepness
A (cm) Le(cm) ε (A/h) Fb/A A/Le
1 4.4 654.31 0.09 1.14 0.007
2 5.4 587.92 0.12 0.93 0.009
3 6.3 544.31 0.13 0.79 0.012
4 7.2 509.15 0.15 0.69 0.014
5 8.2 477.1 0.17 0.61 0.017
6 10 427.77 0.21 0.5 0.023
7 12.3 389.55 0.26 0.41 0.032
8 14.5 358.78 0.31 0.34 0.04
9 16.5 336.33 0.35 0.3 0.049
10 18.7 315.93 0.4 0.27 0.059
11 21.5 294.64 0.46 0.23 0.073

2.4 고립파 조파

고립파를 생성하기 위해 피스톤식 조파기에 입력되는 조파판의 위치신호(X(t))는 Katell and Eric (2002)이 제안한 식(2)를 이용하였다.
(2)
X(t)=2Ahtanh(t23gA(A+h)h2(A+h))h3Ah2(A+h){h+A[1tanh2(t23gA(A+h)h2(A+h))]}
여기서 g는 중력가속도이다.

2.5 해석방법

본 연구에서는 고립파의 침수과정에서 발생하는 컨테이너의 유출-표류 과정을 분석하기 위해 DIPP-Motion V을 이용한다. DIPP-Motion는 오프라인 모션 해석프로그램으로 2차원 및 3차원 모션 해석을 지원하고, 점, 거리, 각도, 속도, 가속도 등의 운동특성을 분석할 수 있다. 다음과 같은 특징을 가진 DIPP-Motion는 고립파에 의한 표류 컨테이너의 위치추적에 적합한 도구이다.
  • • 자동 추적: 정규화된 교차 상관, 그레이 스케일의 이진화, HLS (Hue, Saturation, Lightness) 색상 추적, 체커 마커 추적과 같은 4가지 기술을 사용하여 좌표를 얻는다.

  • • 그레이 스케일 이진화: 무게 중심, 원 적합, 휘도 경도(luminance gradient), 사각형 중심과 같은 옵션을 사용하여 정확한 결과를 도출한다.

  • • 체커 마커: 자동차의 충돌실험에 적극적으로 사용되는 체커 마커 추적법은 밝기 경도(brightness gradient) 및 대칭 기반 감지(symmetry-based detection) 작업을 보다 쉽고, 효율적으로 수행하게 한다.

  • • 전처리: 변환 기능(flip, rotation, trimming, canvas size, resize, keystone correction, affine transformation)은 좁은 카메라 위치 이미지를 수직 이미지로 보정하는 데 도움이 된다.

  • • 렌즈 왜곡 보정: DIPP-Motion는 강력한 렌즈 왜곡 보정 기능을 통해 각 렌즈와 카메라의 왜곡을 제거한다.

  • • 데이터 분석: 점, 시작점에서 거리, 평균 점, 마커 간 거리, 회전 각도, 3점 각도, 2선 각도, 3축 운동(roll, pitch, yaw) 등 다양한 차트를 시각적으로 나타내며, 텍스트와 동영상을 CSV와 AVI/WMV 파일로 출력한다.

  • • 3차원 보정 및 강체 모델: DLT (Direct Linear Trasnfrom) 알고리즘으로부터 카메라 파라미터를 추정하여 3차원 좌표를 추출한다. 3개 이상의 3차원 점을 이용하여 6 자유도(degrees of freedom)도 계산할 수 있다.

Fig. 2처럼 DIPP-Motion에서 선택한 영역의 그레이 스케일을 이진화시켜 마커 5개를 지정하면, 인식한 마커의 패턴을 자동 추적한다. 육상영역의 바닥에 표시된 10 cm × 10 cm 크기의 직각 격자를 이용한 캘리브레이션을 통해 픽셀 당 거리를 산정한다. Fig. 3과 같이 영상에서 인식한 마커의 중심점을 추적한 좌표로부터 이동거리, 이동속도, 가속도를 추정한다.
Fig. 2
Marker arrangement for tracking object motion
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Fig. 3
Tracking of markers on a moving object
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3. 실험 결과

3.1 고립파 규모에 따른 표류 거동

고립파의 규모는 진폭(A) 또는 상대파고(ε)로 나타낼 수 있다. Fig. 4에서 ε=0.13 (Run-3)와 ε=0.17 (Run-5)의 고립파 입사조건에 따른 표류거동을 비교한다. 그리고 Fig. 5에는 각각의 고립파 침수과정에서 육상에 놓인 컨테이너의 이동궤적 및 이동속도에 관한 공간분포를 각각 제시한다. Fig. 4의 무차원 시간(t*=(t-t0)√g/h)은 컨테이너 모형이 표류하기 시작하는 시점(t0)을 기준으로 한다. Fig. 5에서 수평거리(xy)와 컨테이너의 이동속도(V)는 실험수조의 수심(h)과 천해파의 파속(√gh)으로 각각 나누어 무차원화 한다.
Fig. 4
Spatiotemporal behavior of drifting container Model-A for ε=0.13 (left) and ε=0.17 (right)
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Fig. 5
Spatial distributions of (a) trajectories and (b) moving velocities of a drifting container for ε=0.13 and ε=0.17
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고립파 규모에 따른 컨테이너의 최대 이동속도(Vmax)와 최대 표류거리(dmax)를 √ghh로 무차원하여 Fig. 6에 각각 나타낸다. 여기서 육상영역 6.3 m를 벗어나는 ε>0.09실험조건에 대해서는 dmax를 나타낼 수 없다. 고립파 침수의 영향으로 육상에서 표류하는 컨테이너의Vmax/√ghdmax/h분포는 ε가 클수록 증가하는 경향을 나타낸다. Kim et al. (2023a)에 따르면, 고립파의 진폭이 클수록 운동량 플럭스가 증가하기 때문에 컨테이너에 작용하는 파랑 하중 역시 크다. 이 영향으로 인해 고립파의 침수과정에서 발생하는 컨테이너의 이동속도 및 표류거리가 증가하게 된다. 게다가 ε가 클수록 컨테이너 전면의 침수높이와 처오름이 높아지고, 파압의 작용면적과 부력도 함께 커진다. 이 같은 수리현상이 컨테이너의 이동속도와 표류거리를 가중시킨다.
Fig. 6
Maximum (a) drifting velocities and (b) drifting distances of Model-A as a function of relative wave height (ε)
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고립파의 규모(ε)가 큰 ε=0.17의 경우, ε=0.13보다 초기 이동거리가 큰 것을 Fig. 4에서 확인할 수 있다. Kim et al. (2023a)에서 논의하였던, 컨테이너의 유출-가속-등속-감속-정지 거동이 Fig. 5(b)에 잘 나타난다. Fig. 5에서도 ε=0.17의 시간별 표류거리(d) 및 이동속도(V)가 ε=0.13보다 크다. 이것은 Lee et al. (2022c)의 고립파 침수실험에서 분석한 결과로 설명될 수 있다. 고립파의 규모가 클수록 호안 배후의 육상영역의 침수높이가 증가하기 때문이다. 그로 인해 컨테이너에 작용하는 부력이 증가함과 더불어 바닥마찰이 감소하여 결과적으로 표류거리가 증가하게 된다.

3.2 컨테이너 중량에 따른 표류 거동

ε=0.21 (Run-6) 조건에서 컨테이너 중량에 따른 표류 거동을 Fig. 7에서 비교한다. 고립파 침수과정에서 컨테이너의 이동궤적과 이동속도에 관한 공간분포는 Fig. 8에 각각 나타낸다. 여기서 Model-A는 최대 적재하중의 1/2, Model-B는 만재 상태의 컨테이너를 각각 의미한다.
Fig. 7
Spatiotemporal behavior of Model-A (left) and Model-B (right) under solitary wave inundation for ε=0.21
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Fig. 8
Spatial distributions of (a) trajectories and (b) moving velocities for Model-A and Model-B
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Fig. 7Fig. 8(a)에서 시간별 Model-A와 Model-B의 위치를 살펴보면, 표류가 진행될수록 표류거리의 차이가 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 바닥마찰의 영향을 많이 받는 Model-B의 퍼짐 현상이 두드러지게 나타난다. 이것은 육상영역의 바닥마찰이 일정하지 않기 때문에 컨테이너가 회전하면 나타나는 현상으로 이해된다. Fig. 8(b)에서 알 수 있듯이 Model-A와 Model-B의 초기 가속도는 유사하고, 이동속도의 차이가 크지 않다. 그러나 중량이 큰 Model-B의 경우, 등속구간이 매우 짧고, 바로 감속구간으로 접어든다. 이것은 Yao et al. (2014)가 제시한 식 (3)처럼 표류물이 완전히 부유하는 데 필요한 임계 평균 침수높이(hcr)가 다르기 때문이다. Model-A와 Model-B에 식 (3)을 적용하면, hcr는 2.73 cm과 5.1 cm가 되고, Model-B가 Model-A보다 가 1.87배 크다. 즉, Model-B가 완전 부유 거동을 하기 위해 더 큰 침수높이와 운동량 플럭스가 요구된다.
(3)
hcr=ρcHρw
여기서 ρc는 표류물의 밀도, ρw는 물의 밀도, H는 표류물의 높이이다.
물체에 유체력이 작용할 때, 항력이 마찰력보다 크면, 움직임이 발생하게 된다. 이때, 불완전 부유상태의 표류물은 마찰력의 영향을 받아 이동속도가 고립파의 전파속도보다 느리지만, 완전 부유상태에서는 두 속도의 차이가 크지 않다. 이와 같은 영향으로 ε에 따른 Vmax/√ghdmax/h의 분포를 각각 나타낸 Fig. 9에서 중량이 가벼운 Model-A의 이동속도 및 표류거리가 무거운 Model-B 보다 크게 발생한다.
Fig. 9
Maximum (a) drifting velocities and (b) drifting distances for Model-A and Model-B
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직립호안에서 Model-A와 Model-B의Vmax/√ghdmax/h 분포를 비교한 기존 연구(Kim et al., 2023a; Hwang et al., 2023)와 소파호안에서 컨테이너 중량에 따른 특성을 나타낸 Fig. 9와는 다소 차이가 있다. Lee et al. (2022c)의 수치해석에 따르면, 고립파 월파시에 직립호안에서는 급격한 단면변화로 유동박리가 발생한다. 그리고 소파호안의 경우, 경사면에서 통수단면적이 서서히 감소함에 따라 유속이 발달하여 침수유속 및 침수거리가 증가한다고 보고하였다. 그러한 까닭에 직립호안에서 ε가 클수록 Model-A와 Model-B의Vmax/√gh차이가 줄어들지만, Fig. 9(a)처럼 소파호안에서는 일정한 차이가 유지되는 것으로 판단된다. 그리고 Model-A와 Model-B의 dmax/h차이도 고립파의 침수유속이 큰 소파호안의 경우(Fig. 9(b))가 Hwang et al. (2023)의 직립호안 보다 큰 것을 확인할 수 있다.

3.3 호안 형식에 따른 표류 거동

호안 형식에 따른 컨테이너의 표류 거동을 분석하기 위해 소파호안(WAR; Wave Absorbing Revetment)과 Hwang et al. (2023)의 직립호안(VR; Vertical Revetment)의 실험결과를 Figs. 10-12에서 각각 비교한다. 여기서 고립파의 입사조건은 ε=0.4 (Run-10)이고, 컨테이너는 최대 적재하중의 1/2인 Model-A를 이용한다. 컨테이너 Model-A가 표류하는 과정을 Fig. 10에 각각 나타낸다. Fig. 11은 표류 컨테이너의 (a) 이동궤적과 (b) 이동속도의 공간분포는 각각 도시한 것이다. Fig. 12ε에 따른 (a) Vmax/√gh와 (b) dmax/h의 분포도이다.
Fig. 10
Spatiotemporal behavior of drifting container Model-A on vertical (left) and wave absorbing (right) revetments for ε=0.4
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Fig. 11
Spatial distributions of (a) trajectories and (b) moving velocities on wave absorbing and vertical revetments
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Fig. 12
Maximum (a) drifting velocities and (b) drifting distances on wave absorbing and vertical revetments
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소파호안에서 표류 컨테이너의 V/√gh가 직립호안에서 보다 크고, 가속도 역시 큰 것을 Fig. 10과 11로부터 확인할 수 있다. 이것은 소파호안의 경사면에서 통수단면적 감소에 따른 수평흐름의 유속이 크게 발달하기 때문이다. 반면, 직립호안에서는 급격한 단면변화에 따른 수직유속의 생성과 유동박리로 운동량이 상대적으로 작아진다. 이러한 수리현상의 차이로 인해 소파호안에서 월파한 고립파의 에너지가 직립호안의 경우보다 크기 때문에 컨테이너를 더 빠르게 멀리 표류시킨다. 한편, 직립호안에서 형성되는 복잡한 흐름으로 인해 표류 컨테이너의 전도가 일어나 DIPP-Motion에서 마커를 추적할 수 없는 구간이 발생한다.
Lee et al. (2022c)의 수리모형실험 및 수치해석에 따르면, 소파호안에서의 침수높이, 침수거리, 수평유속이 직립호안의 경우보다 크다고 보고하였다. 그리고 ε가 클수록 침수높이, 침수거리, 수평유속의 차이가 증가하는 경향을 나타낸다. 이 같은 수리특성이 컨테이너의 표류 거동까지 영향을 미치는 것을 Fig. 12로부터 알 수 있다. 소파호안에서의 Vmax/√ghdmax/h가 직립호안의 경우보다 높게 분포하고, ε가 클수록 격차가 증가한다.

4. 결 론

본 연구에서는 해일에 의한 표류물의 충돌과 같은 2차 재해 특성을 이해할 목적으로 표류 거동을 모션해석 프로그램 DIPP-Motion를 이용하여 분석하였다. 영상분석을 통해 얻어진 고립파의 규모, 컨테이너의 중량, 호안의 형식에 따른 거동 특성은 다음과 같다.
고립파의 규모가 클수록 침수과정에서 표류하는 컨테이너의 최대 이동속도 및 최대 표류거리가 증가하였다. 이것은 고립파 규모가 클수록 침수높이가 높아짐에 따른 부력 증가와 바닥마찰 감소에 의한 것이다. 컨테이너의 중량이 작을수록 완전부유 한계수심이 작아지기 때문에 중량이 큰 경우보다 바닥마찰의 영향이 감소하여 이동속도 및 표류거리가 증가하는 뚜렷한 경향을 나타내었다. 호안형식에 따른 컨테이너의 표류 거동은 고립파의 수리현상 차이로 발생하는 것을 확인하였다. 소파호안의 경사면에서 통수단면적의 감소로 인해 발달한 흐름유속이 컨테이너에 작용함에 따라 이동속도와 표류거리가 직립호안의 경우보다 증가하였다. 반면, 직립호안에서 고립파의 월파과정에 생성된 수직유속과 유동박리는 컨테이너에 전달되는 운동량을 상대적으로 감소시키는 역할을 하였다.
색상을 기반으로 한 표류물의 위치추적 기술(DOT)을 도입한 Kim et al. (2023a)에서 검토하지 못한 물체의 회전, 퍼짐과 같은 표류 거동을 확인할 수 있었다. 그러나 표류물이 전도되는 경우, 마커를 추적하지 못하는 DIPP-Motion의 단점도 확인할 수 있었다. 종합하면, 표류 거동을 정밀하게 분석하거나, 다수의 물체를 추적할 때에는 DOT보다는 DIPP-Motion가 유리한 것으로 판단된다.
한편, 지금까지 해일 규모, 호안 형식에 따른 월파, 침수, 표류물의 거동을 분석하였다. 이 연구결과에 기초하여 해일에 의한 2차 재해를 분석하기 위한 표류물 충돌실험과 유체-구조 상호작용 해석(Hwang et al., 2021; Seo et al., 2022)을 함께 수행할 예정이다.

감사의 글

이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이다(No. 2021 R1A2C4002665).

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