1.1 모델링과 모사

해양시스템을 해석하거나 설계하는 데 있어서의 문제점은 해양이라는 시스템의 복잡성이라 할 수 있다. 복잡한 시스템을 내포하는 문제를 해결하는 데 직접적 해결방법의 시도는 많은 시간과 경비를 초래할 것이다. 그러므로 해양현상 해석의 결정적인 측면은 관심있는 본질적인 요소만을 나타내는 시스템의 단순모델을 개발함으로써 해양현상의 해석 문제의 복잡성을 제거하는 것을 포함한다.
일반적으로 “모델”은 해석이나 설계에 도움을 주기 위해 사용될 수 있는 시스템이나 과정의 임의 단순화된 표현으로 정의할 수 있다. 모델은 풍동시험에서 사용되는 비행기의 축척모델과 같이 실제 시스템의 물리적 실체일 수도 있으며, 시스템의 거동을 나타내는 일련의 방정식으로 구성되는 추상적인 수학모델일 수도 있다. 또한, 시스템의 본질적인 특성을 모사할 수 있는 복잡한 컴퓨터 프로그램이나 코드일 수도 있고 모델은 설계나 해석에서 사용되는 도표나 그래프와 같이 더 친숙한 형태를 가질 수도 있으며, 모델의 형태를 그것의 “표현”이라 부른다.
모델의 사용은 연구자로 하여금 실제적인 시스템을 전체적으로 연구하는 복잡성을 피하고 대신에 본질적인 요소만을 다루게 한다. 모델은 또한 여러 상황하에서 시스템의 거동을 예측할 수 있게 해준다. 시스템의 거동에 대한 인위적인 경험을 습득하기 위한 모델의 적용은 “모사”라고 한다. 모델은 연구자로 하여금 최종설계나 해결책을 최적화하려는 노력에서 가능한 다른 설계들을 평가할 수 있게 해 준다. 한편 모델링의 사용은 완전한 규모의 시스템으로 작업해야 하는 경우에 필요로 하는 비용과 노력의 단지 약간만으로도 이러한 모든 임무를 성취할 수 있다는 장점이 있다.

1.1.1 모델의 유형
“모델”이라는 단어는 사람에게 플라스틱 비행기 키트나 수조속에 있는 항해하는 배의 이미지나 패션모델을 떠오르게 할 것이다. 그렇지만 연구자는 당면한 문제의 이해와 필수적인 요소만을 사용하여 이 시스템을 표현함에 있어 복잡한 시스템을 개념화하고 단순화하는 일반적인 과정을 언급하는 것으로 “모델링”이라는 용어를 사용한다.
모델은 여러 가지 형태나 표현을 가지며 흥미있는 시스템과 실제적인 유사성을 가질 수 도 있다. 수조속에서 밧줄로 끄는 배나 풍동시험에서의 비행기 축척모델은 주어진 설계의 유동특성을 연구하기 위하여 지속적으로 사용되어 왔다. 연구하는 시스템과 외형적으로 유사한 모델을 상(象)모델이라 하며 이 용어는 종종 스케치, 사진 또는 청사진과 같은 2차원 모델을 묘사하기 위하여 사용되며 그것은 또한 컴퓨터 그래프의 사용에 적용될 수 있다.
해양현상의 해석에 사용되는 가장 일반적인 모델의 형태 중에서 흥미있는 시스템은 일련의 수학방정식으로 표현된다. 수학모델은 모델링에서 가장 고도의 개념화를 나타낸다. 그것은 또한 수학해석이라는 강력한 방법이 적용될 수 있기 때문에 아마도 가장 유용한 모델 형태일 수 있다.
모델링 또는 모사의 가장 최근의 형태는 컴퓨터의 사용을 포함한다. 그것의 가장 원시적인 형태로 우리는 컴퓨터모델을 수학모델을 풀고 해석하는 방법으로 단순히 생각할 수 있다. 실무에서 컴퓨터 모델은 휠씬 더 세련되었다. 이들 모델은 시스템을 묘사하기 위한 수학방정식에 기초한다. 그러나 그것은 또한 시스템의 거동에 대한 통계적인 모사와 같이 또 다른 접근방식에 기초할 수 있다. 가장 일반적인 이러한 모델은 큰 컴퓨터 프로그램의 형태로 디지털컴퓨터에서 실행된다.

1.1.2 모델의 개발
복잡한 해양시스템을 나타내는 모델을 어떻게 개발하는가?
모델개발의 주요단계는 개념화, 종합 그리고 검증이다. 연구자는 우선 흥미있는 시스템의 본질적인 구성성분을 분리한다. 이 이상화된 요소의 특정한 실현은 모델로서 종합된다. 마지막으로 이 모델은 실제 시스템의 알려진 거동과 이것의 예측을 비교함에 의해 검증된다. 종종 모델은 모델이 알려진 결과를 예측하는 그러한 방식으로 조정될 수 있는 알려지지 않은 또는 임의의 변수를 담고 있을 것이다. 즉, 모델은 알려진 거동을 예측하기 위하여 보정될 수 있다. 그것은 이전의 경험과 가능한 한 최상으로 일치시키기 위한 “세밀한 조율”일 수 있다.

1.2 시뮬레이션

1.2.1 시뮬레이션의 의의
시스템의 개발계획, 설계, 운영을 하기 위해 시스템의 기능 및 성능을 정량적으로 분석할 필요가 있다. 특히 시스템은 그 대상이 단순한 자연현상뿐만 아니라 인간, 사회라는 극히 정량화하기 어려운 경우도 많다. 더욱이 이들 요소들이 대규모이고 서로 복잡하게 연결되어 있으며 시간적으로도 그 단면뿐만 아니라 그 경과의 변화를 알 필요가 있을 때도 많다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 시스템의 구조 또는 거동을 모델화하여 사전에 시스템에 관한 새로운 지식을 얻는 것이 중요하다. 또한 경제, 사회, 환경피해 등의 미래예측을 필요로 하는 경우에도 이와 같은 필요성은 더욱 요구된다.
이와 같이 컴퓨터 또는 모형을 이용하여 실제의 것과 같은 성질의 모의 시스템을 구성하여(모델링 작업), 이것을 이용하여 실제의 거동을 알기 위한 작업을 시뮬레이션이라고 한다. 특히 환경분야에서는 해석하고자 하는 대상 시스템의 규모가 방대하고, 관련요소가 다양하며, 오염피해와 같은 현상은 인체에 대한 피해라는 점 때문에 실제로 실험이 불가능하며, 사업 시행 후의 미래에 대한 영향을 파악할 필요가 많기 때문에 시뮬레이션의 의의는 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 이유로 시뮬레이션과 모델링도 시스템 설계기법의 하나이나 시뮬레이션과 모델링을 보다 구체적으로 다루고자 한다.
우선 시뮬레이션의 의의를 다음과 같이 정리할 수 있다.

가. 경제적으로 고가의 비용이 드는 현상의 대용으로 이용한다.
나. 실제로 행할 때 인명이나 재산의 손상의 우려가 있는 현상의 해석에 적합하다.
다. 대규모이거나 복잡한 현상의 단계별 해석이 가능하다.
라. 실제로 행하면 장시간이 걸리는 현상을 단시간에 행하거나 급격히 일어나는 현상을 서서히 재현하고자 할 때 유용하다.
마. 요소나 조건의 선택 및 변경이 자유롭다.

1.2.2 시뮬레이션의 절차
시뮬레이션의 수순은 대상 시스템의 목적 또는 수단에 따라 다소 다르지만 대략적으로 다음과 같은 절차에 의해 진행되며 이는 일반적인 시스템의 구성절차와 비슷하다고 할 수 있다.

가) 대상의 명확화
시뮬레이션은 어디까지나 목적달성을 위한 수단이기 때문에 시뮬레이션을 행하기 이전에 시뮬레이션을 행하기 위한 목적을 명확히 할 필요가 있으며, 목적을 달성하기 위해 대상의 어떤 부분을, 어떤 거동을, 어느 정도의 정확성으로 시뮬레이션 할 것인지에 대해 명확히 규정할 필요가 있다. 또한, 반응의 부분을 어느 정도 고려할 것인가가 필요한 데, 자연현상의 명확한 규명을 위해서는 반응부분에 대한 충분한 고려가 있어야 하겠지만 모델의 규모나 방법 등에 따라 반응의 영향을 동시에 포함시키지 못할 경우도 있기 때문에 시뮬레이션 구성단계에서 결정하여야 할 사항이다.

나) 자료의 수집 및 정리
검토해야 할 사항에 대한 자료를 수집하고 이를 정리하여 시뮬레이션 구성을 위한 정보로 구성한다. 이 작업을 통하여 모델 작성시의 범위 설정이나 변수의 수를 결정하게 된다. 특히 컴퓨터를 이용한 수치시뮬레이션 작업에는 대부분의 경우 변수의 개수보다 필요한 조건의 개수가 부족한 경우가 많으므로 이를 보충하기 위한 초기조건이나 경계조건이 필요하다. 또한, 수집된 자료는 모델의 정확성을 판단하기 위한 검증자료로서의 역할도 하게 된다.

다) 모델의 작성
모델의 구성은 수식이나 논리식, 알고리즘의 형태로 자연현상에 대한 추상화 작업이라고 할 수 있다. 모델을 작성할 때에는 앞에서 수집된 자료들을 토대로 대상목적이 명확하게 해석되도록 하여야 하며, 또한 가능한 변수들이 다양하게 입력되도록 작성한다.

라) 시뮬레이션에 의한 실험
완성된 모델을 이용하여 컴퓨터 또는 실물로 현상을 재현할 필요가 있다. 이 과정에서 모델이 대상을 잘 표현하고 있는가(정합성)의 문제를 분석하고 변수들을 다양하게 변화시켜 모델의 결과치가 어떻게 변화하는 가를 분석(민감도 or 감응도 분석)하여 모델의 특징을 살펴보고 필요한 정보를 입력하여 우리가 알고자 하는 사실을 추론해 간다. 이러한 결과를 토대로 환경에 악영향을 주는 사업이나 환경에 긍정적인 대안 수립시의 시행 전후의 환경영향 등을 평가해 낼 수 있으며, 새로운 모델을 개발하는 자료의 역할도 하게 된다.
한편, 시뮬레이션과 모델링은 일반적으로 위의 절차에 따라 진행된다고 할 수 있으나 환경문제에서의 시뮬레이션의 대상은 주로 오염물질의 환경중에서의 이동현상에 중점을 두고 진행되어 왔다「그림 1-2-1」.

1.3 해양모델링

해양관련 공학자들은 연안역 및 해양개발 등에 따른 자연환경의 변화를 예측하여 안전하고 경제적인 구조물 개발ㆍ건설 및 환경에 미치는 악영향을 최소화하는 방안을 수립하여야 함은 주지의 사실이다. 해양의 자연환경 예측은 해양관측자료에 대한 통계적, 이론적 분석을 통하여 현상을 파악하고 모형화하여 이를 기초로 시뮬레이션(simulation)을 수행함으로써 이루어진다.
한편, 시뮬레이션의 방법에는 물리적 모형(pysical model)을 만들어서 수리현상을 재현하는 수리모형실험(hydraulic modelling)과 수학적 모형(mathematical model)을 컴퓨터를 이용하여 수리현상을 재현하는 수치모형실험(numerical modelling)이 있다.
수리모형실험이란 원형(prototype)과 임의의 형태로 상사(相似)되어 있는 모형(model)에 작업유체를 흘려서 원형과 똑같은 수리현상므 재현하고, 그것에 의해서 목적에 부합하는 가의 여부를 검토하는 연구의 한 방법이다. 따라서 원형과 모형에서의 수리학적 거동, 기하학적, 운동학적 및 물리적인 양들 사이의 관계에는 상사성(相似性)이 만족되도록 유도되어야 한다. 시뮬레이션은 이를 기초로 하여 실시되고 분석되어야만 의미를 가질수 있으며, 이를 수리학적 상사법칙(law of similitude)이라 한다. 상사법칙에는 기하학적인 상사법칙, 운동학적인 상사법칙 및 역학적인 상사법칙이 있으며, 또 복잡한 흐름현상에서 각종 물리량 사이의 관계가 이론적으로 분명하지 못할 경우는 차원해석(次元解析)으로 무차원 변량 사이의 관계를 수립하여 실험관계식을 구하여야 한다.
수치모형실험은 컴퓨터 기반의 시뮬레이션으로 최근 해양유체분야에서는 컴퓨터 발달 및 현상 재현의 정확성 문제로 전산유체역학(CFD, Computational Fluid Dynamics)의 필요성이 증대되고 있다. CFD는 전산 모의를 기반으로 한 기법으로 유체 유동, 열전달 그리고 화학작용 등과 관련된 현상을 포함하는 시스템의 해석이다(박한영 외, 2010). 현재 CFD 기법은 매우 강력하고 산업 및 비산업 영역까지 광범위하게 적용되고 있으며, 그 예로는 항공기 및 자동차의 공기역학, 선박의 유체역학, 발전소의 IC엔진과 가스터빈에서의 연소 해석, 빌딩 내ㆍ외부 환경에서 바람부하 및 냉난방 효율해석, 환경공학에서 오염물질의 분산과 유출 해석, 수문학 및 해양학에서 강, 하구, 해양의 유동해석, 기상학에서 일기예보, 생물의학에서 동맥 및 정맥을 통한 혈액 유동 등을 해석하는데 사용된다. 일반적으로 CFD에 대한 투자비용은 적지 않지만 통상적으로 실제 고품질 실험 설비의 비용보다 높지는 않다. 더욱이 유체시스템 설계에서는 실험기반 방법에 대해 CFD의 독특한 여러 장점들이 있다. 그 장점은 새로운 설계의 비용 및 시간의 상당한 감소, 제어된 실험들이 어렵거나 또는 수행하기 불가능한 시스템의 연구에 대한 능력, 위험한 조건과 정상적인 성능한계를 초과한 시스템 연구에 대한 능력, 실제적으로 제한되지 않은 수준의 상세한 결과 등이 있다. 실험시 시설비용과 인건비는 자료 점들의 수량과 실험하고자 하는 형상의 수량에 비례한다. 이와 대조적으로 CFD 코드는 비용을 추가하지 않고 결과들을 가상적으로 극도로 크게 생산할 수 있어 장비 성능의 최적화와 같은 매개변수 연구를 매우 저렴하게 수행할 수 있다.