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HYU_COEL

한양대학교 국방정보공학과

신성원 교수

Sediment Transport

Tsunami Impact

Wave Breaking Turbulence

HYU_COEL

국방정보공학과 신성원

한양대학교 해양융합공학과 COEL(Coastal and Ocean Engineering Laboratory) 연구실은 해안재해 예측, 연안침식 분석, 해양 데이터 기반 시스템 개발 등 해양공학 전반에 걸친 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 현장 관측, 대형 수리모형실험, 첨단 수치모델링을 유기적으로 결합하여, 해안재해의 발생 메커니즘을 정밀하게 규명하고, 실질적인 방재 대책을 제시하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 해안사구 침식, 해일 및 폭풍해일, 연안 침수 등 다양한 해안재해 현상을 실험적·수치적으로 분석하며, 방파제, 인공사구, 맹그로브 숲 등 다양한 구조물과 자연기반 해법의 효과를 비교·평가하고 있습니다. 실험실 내 대형 수리실험과 현장 관측을 통해 얻은 데이터를 바탕으로, OpenFOAM, XBeach 등 최신 수치모델을 활용하여 재해 예측의 정확도를 높이고, 실제 연안 환경에 적용 가능한 맞춤형 방재 전략을 개발하고 있습니다. 또한, COEL 연구실은 자연기반 해법(Green Infrastructure)과 인공구조물(Gray Infrastructure)의 하이브리드 적용에 관한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 맹그로브 숲, 인공 사구 등 자연생태계의 파랑 감쇠 및 침수 저감 효과를 실험적으로 검증하고, 인공구조물과의 조합을 통한 최적의 재해 저감 방안을 제시합니다. 이러한 연구는 기후변화로 인한 극한 해양재해에 대응하는 지속가능한 해안방재 정책 수립에 중요한 기초 자료를 제공합니다. 지진해일, 연안침식 등 해안재해의 실시간 관측 및 예측 기술 개발도 연구실의 핵심 분야입니다. RTK-GPS, GNSS-Reflectometry, 드론 기반 영상 분석 등 첨단 계측기술을 도입하여, 해안선 변화, 침식, 파랑 변동 등을 실시간으로 모니터링하고, 관측 데이터를 바탕으로 수치모델의 신뢰성을 높이고 있습니다. 또한, 관측자료 품질 검증, 노이즈 제거, 최적 관측장비 배치 등 데이터 신뢰성 향상을 위한 연구도 병행하고 있습니다. COEL 연구실은 국내외 연구기관과의 협력을 통해, 자연기반 해법의 국제적 적용 가능성과 공동연구를 확대하고 있습니다. 실험-수치-현장 데이터의 통합 분석을 통해, 해안도시 및 연안 커뮤니티의 재해 대응력 향상과 안전한 해안 개발에 기여하고 있으며, 미래 세대를 위한 지속가능하고 건강한 해안 환경 조성에 앞장서고 있습니다.

Sediment Transport
Tsunami Impact
Wave Breaking Turbulence
해안재해 예측 및 대응을 위한 실험적·수치적 연구
COEL 연구실은 해안재해 예측 및 대응을 위해 실험적, 수치적, 현장 관측을 융합한 다각적 연구를 수행하고 있습니다. 대형 수리모형실험과 현장 관측을 통해 해안에서 발생하는 파랑, 해일, 폭풍해일, 침식 등 다양한 재해 현상을 정밀하게 분석합니다. 특히, 인공 사구, 방파제, 해안구조물 등 다양한 구조물의 파랑 저감 효과와 구조적 안정성을 실험적으로 검증하며, 실험 결과를 바탕으로 수치모델의 신뢰성을 높이고 있습니다. 수치모델링 분야에서는 OpenFOAM, XBeach 등 최신 해양공학 시뮬레이션 도구를 활용하여 해안재해의 발생 메커니즘과 구조물의 효과를 정량적으로 평가합니다. 실험 데이터와 수치모델 결과를 상호 검증함으로써, 실제 해안 환경에서의 적용 가능성을 높이고, 다양한 재해 시나리오에 대한 예측력을 강화하고 있습니다. 또한, GNSS-Reflectometry, 드론 기반 영상 분석 등 첨단 계측기술을 도입하여 현장 관측의 정확도와 효율성을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 해안도시 및 연안 커뮤니티의 재해 대응력 향상과 안전한 해안 개발에 기여하고 있습니다. 실험-수치-현장 데이터의 통합 분석을 통해, 재해 위험지역의 특성을 파악하고, 맞춤형 대응 전략을 제시함으로써, 기후변화와 해수면 상승 등 미래 환경 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.
녹색 및 회색 기반 해안방재 대책과 자연기반 해법
COEL 연구실은 해안재해 저감을 위한 녹색(자연기반) 및 회색(인공구조물) 방재 대책의 효과를 실험적·수치적으로 비교·분석하고 있습니다. 맹그로브 숲, 인공 사구 등 자연기반 해법의 파랑 감쇠 및 침수 저감 효과를 대형 수리실험과 수치모델을 통해 정량적으로 평가하며, 해안방재에 있어 자연생태계의 역할을 강조하고 있습니다. 또한, 해안구조물(방파제, 해안벽 등)과 자연기반 대책의 조합(하이브리드 공법)이 재해 저감에 미치는 영향을 다각적으로 연구하고 있습니다. 최근에는 기후변화로 인한 극한 파랑, 해일, 연안침수 등에 대응하기 위해, 자연기반 해법과 인공구조물의 최적 조합을 모색하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 실험 및 수치모델 결과를 바탕으로, 맹그로브 숲의 폭과 배열, 방파제의 위치와 높이 등 다양한 설계 변수에 따른 재해 저감 효과를 분석하고, 실제 연안 지역에 적용 가능한 맞춤형 방재 전략을 제시합니다. 또한, 일본 교토대 등 국내외 연구기관과의 협력을 통해, 자연기반 해법의 국제적 적용 가능성과 공동연구를 확대하고 있습니다. 이러한 연구는 지속가능한 해안방재 정책 수립과 친환경적 해안개발에 중요한 기초 자료를 제공합니다. 자연생태계 보전과 재해 저감의 균형을 추구하며, 미래 세대를 위한 안전하고 건강한 해안 환경 조성에 기여하고 있습니다.
지진해일 및 연안침식 관측·예측 기술 개발
COEL 연구실은 지진해일 및 연안침식의 실시간 관측과 예측을 위한 첨단 기술 개발에 주력하고 있습니다. RTK-GPS, GNSS-Reflectometry, 드론 기반 영상 분석 등 다양한 최신 계측기술을 활용하여, 해안에서 발생하는 지진해일, 침식, 파랑 변동 등을 실시간으로 모니터링하고, 관측 데이터를 기반으로 수치모델의 정확도를 높이고 있습니다. 또한, 관측자료의 품질 검증 및 노이즈 제거 알고리즘, 최적 관측장비 배치 연구 등 데이터 신뢰성 향상을 위한 연구도 병행하고 있습니다. 지진해일 조기탐지 및 경보 시스템 개발을 위해, 국내외 다양한 해역에서의 관측 데이터를 분석하고, 수치모델과 연계하여 해일의 전파, 증폭, 도달 시간 등을 예측합니다. 특히, 한국 동해안 등 주요 위험 지역을 대상으로, 최적의 관측장비 배치와 경보 시스템 설계에 관한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 연안침식 예측을 위해, 드론 기반 3차원 지형 분석, CCTV 영상 분석 등 다양한 공간정보 기술을 도입하여, 단기 및 장기 해안선 변화와 침식 패턴을 정밀하게 파악하고 있습니다. 이러한 기술 개발은 해안재해에 대한 신속한 대응과 피해 최소화에 핵심적인 역할을 하며, 국가 및 지역 사회의 재난관리 역량 강화에 기여하고 있습니다. 실시간 관측-예측-경보 시스템의 고도화를 통해, 미래 해안재해에 대한 선제적 대응체계를 구축하고 있습니다.
1
Wave hydrodynamics and attenuation in idealized mangrove forest: Large-scale physical and numerical modeling
신성원
COASTAL ENGINEERING, 202510
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Investigation on flow hydrodynamics and structural impacts in the built environment protected by idealized mangrove Forest: Experimental and numerical approaches
신성원
OCEAN ENGINEERING, 202508
3
Numerical modeling and assessment of flood mitigation structures in idealized coastal communities: OpenFOAM simulations for hydrodynamics and pressures on the buildings
신성원
OCEAN ENGINEERING, 202409
1
해양물질순환프로세스 글로벌 선도 연구센터(SRC, Science Research Center)
2
순환 적응형 연안침식 관리기술 개발
3
연안 강성 식생의 파랑 감쇠 및 지형 변화 특성에 대한 실험적 및 수치적 연