1. 서 론

해운대 해수욕장에서 이안류에 의한 안전사고로 2007년 한 명의 해수욕객이 사망한 이 후, 매년 수십에서 수백 명의 해수욕객이 해양경찰 및 119 구조대에 의해 구조 및 안전 조치되고 있다. 특히, 2012년에만 418명이 구조되었으며 총 5일의 해수욕 통제 상황이 발생하였다. 우리나라에 비해 해수욕객 인구 및 해변의 규모가 큰 미국 및 호주에서는 이안류에 의한 피해가 매우 심각한 수준으로, 이안류 사고로 매년 수십 명의 사망자가 발생하고 있다(Gensini and Ashley, 2010; NOAA, 2012). 그럼에도 불구하고, 미국 해양기상청

NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 조차도 완전한 방어 대책을 강구하고 있지 못하는 것으로 보인다(Dalrymple et al., 2011). 참고로, 미국 NOAA에서 제공하는 이안류 예보는 각 지역 해변에 대하여 이안류 발생정도를 3단계로 나누어 작일 오후에 본 예보를 하고 당일 새벽에 수정예보를 제공하는데 그치고 있다. 이러한 예보는 하루 전체에 대해 동일한 예측치로 대응하게 되므로 비효율적일 뿐만 아니라 시시각각 변화할 수 있는 해상상태와 이에 따라 돌발적으로 발생할 수 있는 이안류 대응을 위해서는 충분히 정교해 보이지 않는다. 이안류 예측을 위해, 지역적 특성에 따른 기상 및 해상상태와 지형 등을 고려하여 이안류 발생정도를 점수화하는 위험점수 산정법은 많은 연구자들에 의하여 발전되어 왔다(Lushine, 1991; Lascody, 1998; Engle, 2003; Schrader, 2004; Nelko and Dalrymple, 2008).

국내외에서 발생하는 이안류에 의한 피해사례와 현재 이안류 예측 기술수준으로 미루어 아직 이안류를 정확하게 실시간 예보하는 것은 어려워 보인다. 그러나 실제로 매년 이안류에 의한 안전사고가 발생되고 있으므로 이안류에 대한 예측시스템 구축은 매우 시급한 실정이었다. 이에 국립해양조사원에서는 2011년부터 실시간 관측정보를 바탕으로 이안류의 발생정도를 예측하여 지수화한 결과를 해양경찰과 119구조대에 관측정보와 함께 제공하는 실시간 이안류 경보시스템을 구축하고 운영하기 시작하였다. 더욱이 가까운 미래에 기후변화 때문에 우리나라도 아열대로 변화할 것이고, 삶의 질적 향상으로 레저를 즐기는 해수욕객 수가 계속 증가할 것이므로 이러한 이안류 예측시스템을 지속적으로 개선해 나가야 할 필요가 있다고 판단된다.

본 연구에서는 국립해양조사원의 실시간 이안류 경보시스템에 장착된 Choi et al. (2013b)을 기반으로 만들어진 이안류 경보지수 함수를 개선하기 위하여, 입사파의 파향과 스펙트럼의 광협도가 이안류 발생정도에 미치는 영향을 고려할 수 있도록 하였다. 실시간 관측자료를 이용하는 이안류 경보지수 함수는 다음과 같은 절차를 통하여 개발되었다. 첫째, 이안류관련 관측물리량(파고, 주기, 연안류유속, 조위 등)을 변수로 하여 해상상태 시나리오를 수립하고, Boussinesq 모형을 이용한 광범위한 시뮬레이션을 수행하였다(Choi et al., 2011; Yoon et al., 2012; Choi et al., 2012a). 둘째, 그 결과를 기반으로 이안류 발생 가능 정도를 각각의 시나리오에 따라 산정하여 그 분포를 추정하였다(Choi et al., 2013a). 셋째, 이 추정된 분포를 이용하여 각 해상조건에 대하여 함수를 도출하고, 그 함수를 실제 이안류 발생시점의 관측자료들과 비교분석하므로 현실적으로 지수화된 함수를 도출하였다. 이안류 경보지수 함수(warning index function)를 2011년 6월부터 9월까지 해운대에서 관측된 국립해양조사원의 관측자료에 적용하여 활용 가능성을 확인하였다(Choi et al., 2013b). 그러나 2011년 관측자료에 파향과 주파수 및 파향 스펙트럼 정보가 없었으므로, Choi et al. (2013b)에서는 파향과 스펙트럼 광협도의 이안류 발생정도에 미치는 영향을 고려하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 파향과 스펙트럼 광협도에 따른 이안류 발생정도를 고려한 이안류 경보지수 함수를 제시한다. 그리고 본 연구의 이안류 경보지수 함수를 2012년에 관측된 파고, 주기, 파향과 스펙트럼 광협도와 조위에 적용하였고, CCTV를 통해 확인된 몇 차례의 이안류 발생사건에 대하여 적용한 결과를 제시하고 분석한다.

2. 해상조건에 따른 이안류 발생정도 분포

파향 및 주파수-파향 스펙트럼의 광협도가 추가된 해상조건으로 구성된 가상 시나리오에 따라 Boussinesq modelling을 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구에서 사용한 Boussinesq 모형은 위상을 포함한 파랑과 흐름을 동시에 계산하며 난류모형을 포함하는 회전유체를 해석할 수 있도록 수정된 방정식을 사용하는 FUNWAVE 모형으로, 다양한 이안류 발생을 메커니즘에 충실하게 해석할 수 있는 모형이다. 추가된 조건인 파향은 남해의 여름철 주된 파향인 S 파향을 중심으로 -36°≤≤36°의 범위에서, 그리고 주파수 스펙트럼의 광협도는 1<<10, 파향 스펙트럼의 광협도는 0°<≤30°의 범위에서 시뮬레이션이 수행되었다(Choi et al., 2012b). 여기서 는 JONSWAP 스펙트럼의 스펙트럼 집중계수로 값이 커지면 협대역 스펙트럼이며, 는 Mitsuyasu et al. (1975)의 방향분산함수에서 스펙트럼의 분산정도를 나타내는 계수로 값이 커지면 광대역 스펙트럼이 된다. 이렇게 각 시나리오 별로 수치모의 된 연안 흐름분포를 이용하여 Choi et al. (2012a)가 제시하는 방법으로 이안류 발생 가능정도를 정량화 하였다. 자세한 해운대 이안류의 시뮬레이션과 이안류 발생정도 정량화 기법에 관해서는 Choi et al. (2011, 2012a, 2013a)에 충분히 기술되어 있음을 밝힌다.

정량화된 이안류 발생정도를 나타내는 분포의 일부를 Fig. 1에 도시하였다. Fig. 1(a)에는 입사파의 유의파고와 유의주기에 대한 이안류 발생정도의 분포를, 그리고 Fig. 1(b)에는 조위 변화에 따른 이안류 발생정도의 분포를 도시하였다. Choi et al. (2012b)에 기술되어 있는 것처럼 일반적으로 입사파의 파고가 크고 주기가 길면 이안류의 발생정도가 상승하며, 이러한 경향이 Fig. 1(a)에 잘 나타나 있다. 이는 파고와 주기 값이 크면 파랑 에너지 및 에너지 플럭스가 증가되고, 따라서 쇄파대내에 그 변화량의 정도도 증가되므로 이안류의 강도를 증가시키기 때문이다. 그리고 일반적인 경우에, 조위가 낮아질수록 쇄파대의 폭이 증가하므로 해안선 횡방향으로 비균등한 에너지 분포가 조성되기 쉬우므로 조위가 낮을수록 이안류의 발생정도는 상승하게 된다. Fig. 1(c)는 파향에 대한 이안류 발생정도의 분포를 제시하고 있으며, 경사 입사하는 파랑의 경우보다 해안선에 직각방향에 가까운 입사파에 대해 더 이안류의 발생정도가 높은 것으로 나타난다. 해안선에 직각입사하는 파랑이 해운대 수중지형에 따른 굴절로 형성되는 파봉 벌집구조 형성에 더 유리하므로 이안류의 발생정도가 더 높은 것으로 추정된다. Fig. 1(d)에는 주파수-파향 스펙트럼의 광협도 변화에 대한 이안류 발생정도의 분포를 도시하였다. Choi et al. (2012a)에 기술되어 있는 것처럼 대체로 주파수 스펙트럼 및 파향 스펙트럼이 협대역일 경우에 이안류가 더 잘 발생하는 것으로 나타난다. 이는 너울성 파랑, 즉 상대적으로 단주기 일방향 장파가 해운대 앞의 수중산맥 및 천퇴에 의해 굴절하여 벌집구조 파형을 형성하므로, 뚜렷하게 형성되는 노드를 따라 이안류가 잘 발달하기 때문으로 보인다. 해운대 연안흐름을 수치모의 하여 산정된 이안류 발생정도의 분포는 기초적인 이안류 메커니즘에 부합하면서 해운대에서 발생하는 이안류에 특화되어 정량화 되어있다.

3. 이안류 발생정도 및 경보지수 함수

Choi et al. (2012b)은 상기 기술된 이안류 발생정도 분포들로부터 각 해상 파라미터를 변수로 하는 함수를 찾아 조합하므로 지수화 하면 이안류 예측기법으로 활용할 수 있다고 판단하였다. 기존에 발표되었던 파고, 주기, 조위에 대하여 추정된 함수를 제시하고, 본 연구에서 추가되는 파향 및 주파수-파향 스펙트럼 광협도를 변수로 하는 함수를 제시한다. 파고와 주기가 작아질수록 이안류 발생정도는 줄어들므로 함수는 파고와 주기 값이 0에 가까워질수록 0에 수렴하게 되고, 파고와 주기가 상승할수록 이안류 발생정도가 1에 수렴하게 되는 Eq. (1)을 선택하고 각각의 계수를 산정하였다.

 (1)

여기서, 는 파고를 나타내고, 는 파고에 따른 이안류의 발생정도를 0과 1의 사이 값으로 나타내는 함수이다. 함수의 계수 값은 각각 =0.24, =2.2, =0.55, =2.0을 사용하였다. 선택한 함수에 대해 반복하여 계수들을 조정하며 데이터의 경향성에 충실한 함수의 계수를 찾아 선택하였다. 입사파의 유의주기에 따른 이안류 발생정도를 나타내는 분포에 적절하게 따르는 함수도 Eq. (2)로 나타내었다.

 (2)

여기서, 는 주기를 나타내고, 는 주기에 따른 이안류의 발생정도를 0과 1의 사이 값으로 나타내는 함수로, 그 계수의 값은 각각 =0.90, =0.57, =5.3, =0.6을 사용하였다. 조위에 따른 이안류 발생정도 분포에 적절히 부합하는 함수는 약최저저조위에서 1에 수렴하고 조위가 상승할수록 0에 수렴하도록 다음과 같은 함수를 추정하였다.

 (3)

여기서, 는 조위를 나타내고, 는 조위에 따른 이안류의 발생정도를 0과 1의 사이 값으로 나타내는 함수로, 그 계수의 값은 각각 =0.82, =2.16, =0.3을 사용하였다.

본 연구에서 이안류 위험 지수함수에 파향에 따른 영향을 포함시키기 위해, 해안에 직각으로 들어오는 경우에 이안류가 잘 발생하는 것으로 나타난 이안류 발생정도 분포, Fig. 1(c)에 적절히 부합하도록 함수를 선택하였다. 즉, 파향이 해안선에 직각방향일 때 1이고 파향이 둔각으로 경사입사 할수록 0에 수렴하도록 다음과 같이 선택하였다.

 (4)

여기서, 는 파향을 나타내고, 는 파향에 따른 이안류의 발생정도를 분율로 나타내는 함수가 되며, 각각의 계수는 =0.8, =0.08, =18.8, =0.25를 선택하여 사용하였다.

스펙트럼 광협도의 경우에 주파수 스펙트럼이나 파향 스펙트럼이 협대역일수록 이안류 발생정도는 상승한다. 따라서 Fig. 1(d)에 나타난 것처럼 각각 가 증가할수록 가 감소할수록 협대역을 의미하므로 와 의 함수를 추정할 수 있다. 그러나 사실상 모형 스펙트럼의 광협도 계수인 와 을 관측 스펙트럼으로부터 직접 산출할 수는 없기 때문에 다음과 같은 관측 스펙트럼 광협도 계수를 사용하였다. 관측된 주파수 스펙트럼의 넓고 좁음을 나타내는 광협도(spectrum spreading)는 Goda (1970)가 제안한 다음 식으로부터 산출할 수 있다.

(5)

여기서, 는 주파수 스펙트럼 광협도를 나타내고 그 크기가 클수록 협대역이며, 는 주파수, 는 에너지 스펙트럼, 그리고 주파수 스펙트럼에 대한 차 모멘트는 다음과 같다.

 (6)

파향 스펙트럼 광협도는 Longuet-Higgins et al. (1963)가 제안한 다음 식으로부터 산출하였다.

(7)

여기서, 는 파향 스펙트럼 광협도를 나타내고 그 크기가 작을수록 협대역이며, 는 파향 그리고 파향 스펙트럼에 대한 차 모멘트는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(8)

Eqs. (5) and (7)을 이용하여 와 에 따른 모형 스펙트럼의 광협도를 산정할 수 있으므로, 주파수 스펙트럼 광협도 계수 는 로 변환할 수 있고, 파향 스펙트럼 광협도 계수 도 로 변환할 수 있다. 따라서 스펙트럼 광협도에 따른 이안류 발생정도 함수를 각각 와 의 함수로 산출하면, 관측된 자료를 직접 활용할 수 있다. 각각 가 증가할수록 가 감소할수록 발생정도가 증가하도록 다음과 같이 스펙트럼 광협도에 따른 이안류 발생정도 함수를 선택하였다.

 (9)

 (10)

여기서, 는 주파수 스펙트럼 광협도 계수인 이고, 는 관측된 파향 스펙트럼의 광협도를 나타내는 계수 와 같다. 앞에서와 마찬가지로 와 는 스펙트럼 광협도에 따른 이안류의 발생정도를 0과 1의 사이 값으로 나타내는 함수로, 그 계수의 값은 수치모의로부터 도출된 분포와 유사하도록 데이터 피팅하여 =0.25, =0.8, =1.2, =2.0을 그리고 =0.85, =9.5, =0.13, =0.25를 선택하여 사용하였다.

현재 국립해양조사원(KHOA)에서 이안류 감시시스템을 구동하기 위해서 운영 중인 해운대 파랑부이는 한 위치에서 3개의 변위를 계측하여 분석하는 체계를 가지고 있다. 또한, 파향 스펙트럼 분석기법으로 Longuet-Higgins et al. (1963)을 채용하고 있어, 산정된 파향 스펙트럼의 분포형상은 신뢰도가 높지 않으나 첨두파향에 대해서는 일반적인 해상상태인 경우 그 값이 타당하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 외해로 향하는 파랑의 에너지밀도를 제거하여 해안으로 들어오는 180도의 파향 스펙트럼으로 부터 첨두파향을 산정하여 사용하였다.

이안류라는 물리적 현상에 대하여 파고, 주기, 조위, 스펙트럼 광협도, 파향 등이 상호 독립적으로 작용하지는 않는다. 그러나 일부 해상요소의 관측치가 소실되는 비상상황에서 나머지 관측 자료만으로도 이안류 예측이 필요할 때는 지수 함수의 독립적인 조합이 유리하다. 따라서 Eq. (11)과 같이 조위, 스펙트럼 광협도, 파향을 파고와 주기를 중심으로 상호 종속적이면서도 독립적인 함수로 조합시키므로 이안류 위험 지수를 산정할 수 있도록 하였다.

 (11)

여기서, 은 이안류 경보지수 함수이며, 앞에서 언급한 것처럼 , , , , , 는 지수의 현실화를 위한 계수이다. 상기 경험계수들은 이안류 발생시점의 관측 자료들과 함수의 결과를 상호 비교하여 =50, =10, =15, =20, =25, =10을 선택하여 사용하였다. 파에 대한 영향인자가 가장 지배적이므로 파고와 주기의 함수에 대한 가중치가 가장 높으며, 파고 또는 주기의 관측치가 상대적으로 매우 낮은 경우에 지수 값이 과소평가되는 경우를 방지하기 위해 기존 연구의 지수함수에서는 없었던 독립적인 항도 추가되었다. 주기는 길지만 파고가 상대적으로 매우 낮은 너울이 이안류를 발생시키기도 하는데, 이러한 경우에 낮은 관측파고 때문에 지수 값이 과소평가되는 문제를 해결하기 위한 방편이다. 그리고 파고가 낮아 쇄파의 정도가 미약한 상황에서는 조위, 파향, 스펙트럼 조건 변화가 쇄파유도류인 이안류 발생에 미치는 영향이 무의미 하므로, 조위, 파향 및 스펙트럼에 따른 이안류 발생정도 함수는 각각 파고와 주기에 따른 이안류 발생영향에 종속되도록 곱하여 구성하였다. 추가로, Choi et al. (2013b)에서는 포함되어 있던 연안류에 따른 이안류 발생정도 함수를 제외시킨 것은 쇄파대 내에서 연안류의 측정을 위해 해안과 가까이 설치된 관측부이의 파손 및 유실이 계속 발생함에 따라 부이가 철수되었기 때문임을 밝힌다. 현재는 지수함수 구성과 계수결정을 위해 이안류 발생시점에서의 지수 값들을 비교하여 경험적으로 선택하는 한계가 있으나 이안류의 정량적 관측기법의 개발로 통계적으로 활용할 수 있는 충분한 자료가 축척된다면 보다 수학적으로 완전한 이안류 지수함수가 개발될 수 있을 것으로 생각된다.

상기 이안류 경보지수 함수는 더 이상 백분율로 나타낼 수 있는 함수는 아니며, 각 물리량에 따른 이안류 발생정도 함수와 그 함수들의 곱이 0부터 1까지의 값을 가지므로 위와 같이 조합된 함수 의 최대값은 위 계수들의 합인 130과 같다. 서비스 사용자들에게 이안류 경보의 이해도를 높이기 위해 기존 시스템에서 채택한 이안류 단계구분에 따라 최대값은 120으로 하고, 지수 값은 30, 55, 80점을 기준으로 관심, 주의, 경계, 위험으로 나누어 경보 서비스를 실시하였다. 경보단계를 구분하기 위해 설정된 각 지수 값들은 실제 발생된 이안류 사례들을 이용하여 적절하게 선택된 것임을 밝힌다.

4. 이안류 경보지수의 관측자료 적용 및 사례 분석

해운대 해수욕장에서 이안류 사고의 위험을 저감하기 위해 구축된 국립해양조사원의 2012년 이안류 감시시스템은 6월 10일부터 9월 10일에 걸쳐 운용되었다. 파향 및 주파수-파향 스펙트럼의 광협도가 이안류 발생정도에 미치는 영향을 실시간 경보시스템에 반영하기 위해서 해운대 앞바다 관측부이로 부터 매 5 분마다 산정되는 대표파고 및 주기는 동일하게 서버로 전송하고, 동시에 2Hz로 샘플링 되는 변위 데이터를 2048개에 해당하는 이동 프레임으로 분석하므로 스펙트럼 광협도 및 파향을 산정하도록 하였다. CCTV 영상을 분석하여 대표적으로 이안류가 발생한 6월 17일, 8월 8일, 9일 및 10일의 이안류 발생영상, 이안류 경보지수 그리고 관측자료를 제시하고 분석한다. 참고로, CCTV 영상을 이용하여 이안류의 발생여부나 시점을 파악할 때, 시스템 운영시간인 8시 30분부터 18시까지를 중점 조사하였으며 시야가 확보될 수 없었던 야간 및 우천 시 그리고 CCTV 화면이 지나치게 역광이 되는 시간은 배제되었음을 밝힌다.

4.1 6월 17일

2012년 6월 17일에는 십여 차례의 이안류 발생이 있었던 것으로 파악되었으며, 해경에 따르면 32명의 해수욕객이 구조 조치되었다. Fig. 2에 당시 12시 10분경에 발생한 이안류와 구조작업이 촬영된 영상자료를 제시하였다. Fig. 3에는 6월 17일의 이안류 경보지수를 비롯하여 관측된 파고, 주기, 조위를 도시하였고, Fig. 4에는 관측된 파향과 주파수 및 파향 스펙트럼 광협도가 도시되어 있다. 특히, Fig. 3의 첫 번째 패널에는 파향과 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 지수와 이를 고려하지 않은 이안류 지수를 비교하여 나타내었다. 국립해양조사원 이안류 감시시스템에서 당시에 표출한 이안류 지수도 참고로 함께 도시하였다. 당시에 표출된 이안류 지수도 파향과 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 지수이나, 시스템 특성상 매 5분마다 이안류 지수가 갱신되도록 산출된 자료이다. 기본적으로 이안류 발생시점(0이하와 120이상에 나타낸 회색기둥)에서 이안류 지수는 상승하여 30이상(“주의”단계), 부분적으로는 55이상(“경계”단계)을 나타내고 있으므로 적절한 경보역할을 하였다고 판단된다. 또한, 파향과 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 지수와 고려하지 않은 이안류 지수를 살펴보면, 이안류가 발생하기 전에는 두 이안류 지수에 차이가 없지만 이안류 발생시점 근처에서는 파향과 스펙트럼을 고려한 이안류 지수가 더 높아 본 연구의 이안류 지수를 적용할 경우에 조금 더 안전한 경보를 내릴 수 있다고 판단된다.

Fig. 3의 두 번째부터 네 번째 패널에 나타낸 각 관측 값들을 살펴보면, 상대적으로 주기와 파고 값은 클 때, 조위는 낙조 또는 저조위일 때 이안류가 발생된 것을 알 수 있다. 앞에서 언급한 것처럼 주기와 파고 값이 클수록, 조위는 낮을수록 이안류 지수가 상승하게 되어있다. Fig. 4의 첫 번째 패널에 나타낸 파향 0도는 남쪽으로부터 들어오는 S파향을 의미하고 +90도는 E파향을 그리고 -90도는 W파향을 의미한다. Fig. 4의 두 번째 패널에 나타낸 주파수 스펙트럼 광협도 계수는 그 값이 클수록, 파향 스펙트럼 광협도 계수는 그 값이 작을수록 협대역 스펙트럼을 의미한다. 이안류가 발생했을 때의 파향과 스펙트럼 광협도를 보면, 파향은 해안선에 직각방향인 S파향에 가깝고, 주파수 스펙트럼 광협도는 급하게 상승했던 부분들이 관찰되며, 파향 스펙트럼 광협도는 상대적으로 감소한 것을 알 수 있다. 참고로, Goda (2010)는 첨두증폭계수 가 3.0이상(즉, >3.0)인 스펙트럼을 너울성 스펙트럼(swell spectrum)으로 분류하고 있으므로, 주파수 스펙트럼은 협대역이라고 말할 수 있다. 즉, S파향의 협대역 스펙트럼이 나타날 때 이안류가 발생한 것을 알 수 있다. 따라서 Fig. 3의 첫 번째 패널에 나타낸 파향과 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 지수가 이들을 고려하지 않은 이안류 지수에 비해 이안류 발생했을 때 더 높은 수치를 보이는 이유가 설명된다.

앞에서 언급한 것처럼 이안류 발생시점에 이안류 지수가 “주의” 및 “경계” 단계를 나타내므로 경보의 역할을 하였다고 판단되나, Fig. 3의 15시경에 나타난 것처럼 이안류 지수가 상승하여 “주의”이상의 경보가 생산되었음에도 이안류 발생이 확인되지 않은 경우들에 대한 설명이 필요해 보인다. 우선 이안류가 발생하였으나 그 정도가 약해서 또는 집중 감시위치 이외에서 발생하여 CCTV로 감지하지 못했을 가능성이 있다. 즉, CCTV만으로 이안류의 발생여부를 완전히 판단하는 것에는 한계가 있음을 밝힌다. 그러나 실제로 이안류가 발생하지 않은 경우라면, 이안류 지수함수의 한계를 나타내는 것으로 지적될 수 있다. 본 기법은 이안류 발생의 필요조건이 되는 입사파의 특성으로부터 이안류 발생가능성을 추정하는 것이므로, 현재 고려하고 있는 인자들만으로는 이안류 발생의 필요충분조건에 부족함을 의미한다. 두 가지 가능성이 모두 있으므로 이안류를 직접 관측할 수 있는 기법 연구와 이안류 예측 알고리즘의 개선 연구가 지속적으로 필요하다. 그러나 피해예방이라는 목적을 갖는 경보의 안전우선 관점에서 이안류가 발생할 수 있는 환경적 조건에서 우선 경보를 통해 안전요원들에게 사고의 가능성에 대비하도록 하는 것은 타당한 것으로 판단된다.

4.2 8월 8일

2012년 8월 8일(수요일)에도 이안류가 수십 차례 발생되었고, 해수욕 개장시간 전체 입욕통제가 이루어졌다. 따라서 해수욕객의 구조 조치는 없었다. 하루 종일 이안류 발생이 단속적으로 반복되었고 그중에 쇄파난류의 거품이 뚜렷하게 이안류에 의해 쇄파대 밖으로 떠밀려 나가는 모습의 영상자료를 Fig. 5에 제시하였다.

Fig. 6의 첫 번째 패널에 나타낸 이안류 지수에 따르면 지수가 지속적으로 80이상(“위험”단계)을 나타내고 있고 14시경 이후에는 연속적으로 지수의 최대값인 120이 나타나 있다. 이는 지수 함수에 가장 큰 가중치가 있는 파고와 주기 값이 크기 때문이며, 이렇게 파고와 주기 값이 큰 경우에는 고조위 및 창조때에도 이안류 발생이 관찰됨을 알 수 있다. Fig. 7에 나타낸 것처럼 첨두파향도 S파향에 가깝고, 스펙트럼 광협도 계수들도 협대역에 가까워 보인다. 따라서 이안류 발생시 파향의 영향을 고려한 이안류 경보지수가 이를 고려하지 않은 지수에 비해 전반적으로 높은 수치를 나타내고 있다. 참고로 Fig. 6에서 대체로 이안류 지수가 높아 “위험”단계를 제시함하고 있음에도 불구하고 이안류 발생이 표시되지 않은 부분들은 대체로 야간 시간임을 밝힌다. 앞에서도 언급한 것처럼 이안류 발생여부를 판단하기 위해 주로 해수욕장 개장시간동안의 CCTV 영상을 사용하였으므로 이안류 발생을 확인할 수 없는 시간의 이안류 발생은 표시되지 못했음을 밝힌다.

4.3 8월 9일

2012년 8월 9일(목요일)에도 이안류가 수십 차례 발생되었고, 해수욕 개장시간 전체 입욕통제가 이루어졌다. 따라서 해수욕객의 구조 조치는 없었다. Fig. 8에 뚜렷한 이안류의 발생이 나타나 당시의 영상자료를 제시하였다. 이안류 경보지수와 이안류 발생시점들을 나타낸 Fig. 9의 첫 번째 패널을 보면, 오전 9시부터 11시까지 그리고 오후 15시부터 19시까지 이안류의 발생이 단속적으로 반복되었다. 이안류 발생시점에 대체로 55이상, “경계”단계이상의 지수 값을 보이고 있으며, 당시의 파향 및 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 경보지수가 이를 고려하지 않은 지수에 비해 전반적으로 높은 수치를 나타내고 있다.

Figs. 9 and 10에 나타낸 관측자료들을 살펴보면 이안류 지수가 “주의”단계이하의 값으로 내려갔던 11시경부터 14시경 사이, 즉 이안류 발생이 중단되었던 기간에는 주기가 상대적으로 짧았고, 조위는 높았으며, 전반적으로 S파향이던 첨두파향이 SE파향을 보였고, 주파수 및 파향 스펙트럼도 상대적으로 광대역인 계수 값을 보이고 있다. 이러한 이유로 이안류 지수 값은 상대적으로 하강했으나 여전히 주기와 파고 값이 일정 수준이상이므로 대체로 “주의”단계의 지수 값을 유지했음을 알 수 있다. 이 기간이외에는 이안류가 발생한 시점들에서는 이안류 지수가 “경계”단계 이상 및 “위험”단계의 지수가 나타나고 있어 적절한 경보 역할을 했다고 판단된다.

4.4 8월 10일

2012년 8월 10일(금요일)에는 이안류가 십여 차례 발생되었고, 부분 입욕통제가 이루어졌다. 이안류의 강도는 크지 않았지만 해수욕객들의 안전사고로 59명이 구조조치 되었다. Fig. 11에 이안류에 의해 물놀이객들이 수심이 깊은 바다로 떠밀려 나가는 영상자료를 제시하였다.

Fig. 12의 첫 번째 패널에 나타낸 것처럼 이안류가 발생한 것으로 관찰된 약 15-18시에 이안류 경보지수는 상대적으로 상승하여 30이상(“주의”단계)을 보이고 있으며 몇 차례 55이상을 나타내기도 했다. 같은 기간의 해상상태를 나타내는 관측자료들을 살펴보면, 파고와 주기 값들이 상대적으로 조금씩 상승해 있는 것으로 보이며, 조위가 낮아지고 있는 낙조기간이다. 또한, Fig. 13에 나타낸 것처럼 첨두파향은 S파향을 나타내고 있으며, 주파수 및 파향 스펙트럼도 상대적으로 협대역을 나타내고 있다. 이러한 이유로 이안류가 발생했던 시점에서, 파향 및 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 경보지수가 이를 고려하지 않은 지수에 비해 높은 수치를 나타내고 있음을 알 수 있다.

5. 요약 및 결론

파랑의 위상을 포함하고 파랑-흐름 상호작용이 고려되는 FUNWAVE 모형을 이용하여 광범위한 해운대 파랑-흐름 시뮬레이션을 수행하므로 다양한 해상 시나리오에 따른 이안류 발생가능 정도의 분포를 추출하였고, 그 분포로부터 이안류 지수 함수를 도출한 기존의 연구를 기반으로 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 입사파의 파향과 스펙트럼의 광협도를 시나리오에 추가하여 이안류 경보지수 함수를 도출하였다. 2012년에 운영된 해운대 파랑부위로부터 관측된 파고, 주기, 파향, 스펙트럼 광협도와 부산 조위 값을 새로 도출된 이안류 지수 함수에 적용하였다. 국립해양조사원은 이 기법에 따라 실시간 이안류 감시시스템을 운영하고, 실제 이안류 상황에 적용하므로 그 활용 가능성을 확인하였다. 그 가운데 대표적인 이안류 발생시점의 관측자료와 이안류 지수 결과를 제시하였다. 이안류 발생당시의 관측자료들로부터 파고가 크고, 주기가 길고, 저조위이며, S파향(해안선에 직각방향)에 가깝고, 협대역 스펙트럼을 보일 때 더 이안류가 잘 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 시뮬레이션으로부터 도출된 이안류 가능정도 분포로부터 알 수 있었던 경향과 일치한다. 결론적으로 이안류 발생시점에서 파향 및 스펙트럼 광협도의 영향을 고려한 이안류 경보지수가 이를 고려하지 않은 지수에 비해 높은 수치를 나타냄으로부터 알고리즘 개선 가능성을 확인할 수 있었다. 그러나 파고가 낮을 때, 관측된 주기, 첨두파향, 스펙트럼 광협도의 정확도가 낮아지는 경향이 있으므로 관측기법 개선연구 및 향상된 관측기기의 도입이 필요해 보인다. 관측 자료의 정확도가 향상되어 상기한 문제점들이 해결되면, 본 연구의 이안류 지수함수에 따른 경보가 조금 더 현실성 있게 향상되어 피해저감을 위한 경보 제공이 가능할 것으로 판단된다.

또한, 이안류 지수가 상승되어 경보가 발령됨에도 이안류 발생이 확인되지 않는 경우에 대한 문제도 추가적인 연구가 필요해 보이며, 관측시스템의 기계적 문제로 경보서비스가 중단되는 경우가 발생하지 않도록 안정된 시스템으로의 개선이 필요하다. 참고로, 본 연구의 정량화된 이안류 발생정도의 분포 및 함수들은 해운대 시뮬레이션을 기반으로 수립된 것으로 국지적으로 해운대에만 적용될 수 있는 것이다. 그러나 이안류 발생가능 정도의 정량화 기법이나 경보지수 함수 도출기법은 다른 특성의 이안류가 발생하는 해수욕장에 대해서도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.