Analysis of the Long-term Wave Characteristics off the Coast of Daejin

http://dx.doi.org/10.9765/KSCOE.2015.27.2.142

142

대진 연안의 장기 파랑 특성 분석

Analysis of the Long-term Wave Characteristics off the Coast of Daejin

정원무*·조홍연*·백원대*

Weon Mu Jeong*, Hongyeon Cho* and Wondae Baek*

요 지 :

동해 중북부에 위치한 대진항 북측 연안에서 7년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하

여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하 계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 6.59 m였으며 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발생되 었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다 는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자 료를 월별 및 파고구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.

핵심용어 :

파랑 특성, 대진항, 유의파고, 확률밀도함수, 누적출현율

Abstract : Wave data acquired over seven years near Daejin Harbor located in the north central area of the east coast was analyzed using spectral method and wave-by-wave analysis method and its major wave characteristics were examined. Significant wave heights were found to be high in winter and low in summer, and peak periods were also found to be long in winter and short in summer. The maximum significant wave height observed was 6.59 m and was caused by Typhoon No. 1216, SANBA. The distributional pattern of the significant wave heights and peak periods were both reproduced better by Kernel distribution function than by Generalized Gamma distribution function and Generalized Extreme Value distribution function. Meanwhile, the wave data was subdivided by month and wave height level and the cumulative appearance rate was proposed to aid designing and constructing works in nearby coastal areas.

Keywords : wave characteristics, Daejin Harbor, significant wave height, probability density function, cumulative appearance ratio

1. 서 론

우리나라의 파랑관측은 해운항만청에 의해 1971년에 시작 되었으며 최근까지 크게 3단계로 구분할 수 있다. 먼저, 1971년부터 1985년까지 해운항만청에 의해 전국의 최대 15 개소(1981년부터 9개소로 축소 조정됨)에서 초음파식 파고 계에 의해 수행된 기간을 제1세대로 분류할 수 있으며, 한 국해양연구소 주관으로 1986년부터 2003년까지 부이식 파 고계(또는 부이식 파고·파향계)에 의해 전국의 8개소(1개 소는 수압식 파고계)에서 수행된 제2세대, 그리고 2004년부 터 최근까지 해양수산부, 한국해양연구원, 국토해양부, 국립 해양조사원 등의 각 기관별로 연구 목적에 따라 부이식 파 고·파향계, 수압식 파고계, 초음파식 파고·파향계 등을 사 용하여 운용기간에 따라 전국의 12~20개소에서 파랑관측이 수행되어온 제3세대로 크게 구분할 수 있다.

제1 및 제2세대의 파랑자료들은 수행기관에 의해 어느 정 도 체계적으로 자료가 분석, 정리되어 매년 보고서 형태로 사용자들에게 제공되었다. 그러나 제3세대에 해당되는 기간 에는 관계된 연구사업의 연구내용이 태풍 내습시나 저기압 통과시 이상 고파 및 이상조위의 관측이나 수치모델링에 의 한 후측(hindcasting) 자료 생성 등에 집중되어 실사용자들 에게 관측자료가 제대로 제공되지 못한 아쉬움을 준 바 있 다. 한국해양과학기술원에서는 여러 연구사업을 통하여 전 국 연안의 수심 12~20 m에 해당되는 지점들에 수압식파고 계(WTG; Wave and Tide Gauge)를 설치하고 2003년부터 연속적으로 파랑관측을 실시하고 있다. 동해안의 북부에서 부터 대진, 속초, 강릉, 묵호, 죽변, 후포, 월포, 영일만, 양 포, 진하, 거제 홍도, 소리도, 중뢰, 안마도, 만리포, 백령도 등에서 파랑관측소가 운영되었으며 현재는 대진, 속초, 묵 호, 죽변, 후포, 진하, 소리도, 안마도 등에서만 계속 운영 중

*한국해양과학기술원 연안공학연구본부(Corresponding author: Weon Mu Jeong, Coastal & Environmental Engineering Division, Korea Institute of Ocean Science & Technology, 787 Haean-ro, Sangnok-gu, Ansan, Gyeonggi-do, 426-744, Korea, Tel: +82-31-400-6326, Fax: +82-31-408- 5823, [email protected])

연구는 해안구조물 설계를 위한 후측 자료 생성 및 연안 파 랑에너지 평가 목적(Song et al., 2004; Jeong et al., 2007;

Jeong et al., 2013)으로 수행된 바 있으나, 파랑 환경 특성 파악을 위한 연구는 Jeong et al. (2012), Cho et al.(2012, 2013)을 제외하면 거의 찾아보기 힘든 실정이다. 장기간의 자 료를 보유하고 있는 국가의 경우 단기 파랑정보와 설계 파랑 정보 추출이라는 중간영역에 해당되는 분야뿐만 아니라 기후 변화 영향분석의 관점에서도 매우 다양한 통계적인 분석을 통 하여 수행하고 있다(Marthiesen, 1994; Sobey and Orloff, 1999; Holthuijsen, 2007: Dodet et al., 2010).

본 연구에서는 장기 파랑자료의 통계적인 특성분석에 중점 을 두고 동해안의 최북단에 위치한 대진항 북측 연안에서 약 7년 동안 관측한 파랑자료를 이용하여 주요한 파랑 특성 분 석을 수행하였다. 이 자료들은 그동안 관측자료가 전혀 없던 동해 최북단 해역의 파랑 환경 특성 파악 및 관련 설계자료 로 소중하게 활용될 것으로 기대한다.

2. 대진항 북측 연안의 파랑관측 및 분석

2.1 현장조사

본 연구에서 사용한 대진항 북측의 파랑 관측 자료는 한국 해양과학기술원에서 2007년 11월 9일부터 2015년 1월 10일 까지 약 7년 2개월 동안 수압식 파고계(WTG; Wave and Tide Gauge)를 사용하여 0.5초 간격으로 연속 측정한 자료이

관측기기의 점검 및 교체 시기에 해당하는 2~3시간 정도의 결측 기간과 2009년 5월 21일부터 6월 8일(약 18일), 2010 년 4월 20~24일(약 5일), 7월 17일~10월 6일(약 82일)까지 의 배터리 불량과 관계된 결측 기간이 있었으며, 전체 자료 의 결측 비율은 3.3% 정도이다.

2.2 자료분석방법

관측된 자료에 대해서는 스펙트럼법(spectral method)의 사 용을 기본으로 하되 참고적으로 파별분석법(wave by wave analysis method)도 사용하였다. 수압식 파고계로 취득된 자 료의 경우에는 수심과 주기별로 미리 구해진 수압-해수면 변 위간의 전달함수를 수압 스펙트럼에 곱하여 해수면 변위에 대 한 스펙트럼을 구하게 된다. 본 연구에서는 전체 자료에서 30 분마다 0.5초 간격의 연속된 2,048개의 자료를 분석하여 파 랑특성계수들을 제시하였다.

(1)

(2)

여기서, ( )는 유의파고, Tz는 평균주기를 나타내며, m0 와 m2는 수면변위 스펙트럼의 0차 및 2차 모멘트를 의미 한다. 일반적으로 n차 모멘트 mn에 대한 정의는 다음과 같다.

(3)

여기서, f는 주파수(Hertz), S(f )는 주파수 f에 대한 수면변 동에 대한 스펙트럼 밀도함수, f1과 f2는 각각 하한 및 상한 절단주파수이며, 본 연구에서는 f1을 5/128 Hz, f2를 64/

128 Hz로 설정하였다.

3. 통계적 파랑 특성 검토

3.1 연별 및 월별 파랑정보 특성

Fig. 2에는 대진항에서 2007년 11월부터 2015년 1월까지 관측된 파랑 정보 중에서 유의파고와 첨두주기를 전체 기간 에 대해 제시하였다. 이를 살펴보면 파고의 경우 동계에 크 고 하계에 작으며, 주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내고 있다. Table 1에는 유의파고와 첨두주기의 월별 통 계치를 평균값, 중앙값 및 표준편차로 제시하였는데 여기서 는 Fig. 2에 제시되었던 파고와 주기의 계절별 특성들이 보 다 분명하게 나타나고 있다.

유의파고와 첨두주기의 표준편차 역시 평균값이나 중앙값 과 상당한 연관성을 보여주고 있다. 유의파고의 경우 평균과 중앙값의 관계는 결정계수(coefficient of determination)가

Hs=4 m0

Tz m0

m2

---

=

H_s(= H_m0)

mn _f fⁿ

1 f₂

∫ ^{⋅S f ( )df}

=

Fig. 1. Location map of the wave monitoring station W near Daejin

Harbor.

0.96(지수함수 형태)으로 크게 나타났으며, 평균과 표준편차 도 0.81(로그함수 형태)로 상당히 큰 값을 나타났다. 첨두주 기의 경우에는 전자는 결정계수가 0.97(선형함수)로 파고와 유 사하게 크게 나타났으나, 후자는 결정계수가 0.59 정도로 다 소 작게 나타났다.

Table 1에 제시된 것처럼 월평균 유의파고는 1월에 0.97 m 로 최대치를 나타내었으며 6월에 0.42 m로 최소치를 나타내 었다. 그리고 월최대 유의파고는 10월(6.59 m), 1월(5.52 m), 12월(5.40 m)의 순서로 나타났으며, 연최대 유의파고의 경우 4.39 m(2008), 4.34 m(2009), 3.86 m(2010), 5.52 m(2011), 6.59 m(2012), 5.40 m(2013), 4.56 m(2014)로 나타났다. 한편, 관측된 최대 유의파고는 남해군에 상륙하여 동해 상에 진출 한 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발생하였으며 2012 년 9월 17일 18시 30분에 유의파고 6.59 m, 첨두주기 11.64

초, 유의파주기 11.27초를 기록하였다. 참고로 동일한 시기에 속초항 외측의 수심 약 28.5 m에서 초음파식 파고·파향계 인 AWAC(Acoustic WAve and Current meter)로 관측된 파 향은 N30^oE~N40^oE에 분포하였다.

3.2 파고 및 주기의 확률밀도함수

파고 및 주기의 확률밀도함수는 대수정규분포 및 극치분포 함수형태가 제시되고 있으며, 대략적인 형태도 매우 유사함 을 알 수 있다(Kotz and Nadarayah, 2000; Kamphuis, 2000; Holthuijsen, 2007). Ahn et al.(2013)은 후포항 부근 에서 AWAC로 관측한 파랑 자료를 이용하여 대수정규분포 와 Kernel 및 GEV(Generalized Extreme Value) 분포함수에 대하여 검토하였다. 본 연구에서는 대진항 관측자료에 대해 이들의 방법을 적용하여 유의파고 및 첨두주기의 확률밀도함 수를 산정하였다. 확률밀도함수(pdf), f(x)는 각각 다음과 같 이 표현된다. 여기서, x는 확률변수로 본 연구의 경우 유의파 고 및 첨두주기에 해당한다.

- Kernel pdf

(4)

여기서, h는 분포함수의 분산으로 간주될 수 있는 매개변수 이고, n은 자료의 개수, K(

•

-The pdf of the generalized gamma distribution (Ochi, 1998)

(5)

여기서, 는 분포함수의 매개변수이며, Γ(•)는 Gamma 함수이다.

f x( ) 1 nh---K x x– _i

---h

⎝ ⎠

⎛ ⎞

i 1=

∑n

=

K t() 1 ---exp 2π

=

f x( ) c Γ m( )

---λ^cmx^{cm 1–} exp^{–( )λxc}

=

c m λ, ,

Fig. 2. Time-series plots of the short period wave data (upper = significant wave height, lower = peak wave period).

Table 1. Basic monthly statistics of the wave data measured off the coast of Daejin Harbor

Month Significant wave height (m) Peak wave period (s) Mean Median S.D. Max. Mean Median S.D.

Jan. 0.97 0.86 0.61 5.52 7.70 7.60 1.67

Feb. 0.90 0.74 0.63 4.20 7.28 7.01 1.66

Mar. 0.70 0.58 0.51 4.20 6.88 6.54 1.60

Apr. 0.65 0.43 0.59 4.78 6.77 6.13 1.95

May 0.56 0.38 0.47 3.86 6.61 6.23 1.63

Jun. 0.42 0.31 0.35 3.47 5.94 5.59 1.17

Jul. 0.47 0.34 0.38 3.00 6.12 5.80 1.20

Aug. 0.50 0.31 0.49 4.09 6.03 5.62 1.21

Sep. 0.61 0.46 0.56 6.59 6.34 6.03 1.40

Oct. 0.67 0.49 0.56 4.56 6.79 6.45 1.58

Nov. 0.79 0.57 0.61 4.34 7.24 6.98 1.76

Dec. 0.89 0.73 0.61 5.40 7.64 7.55 1.71

, (6)

여기서, 는 분포함수의 매개변수이다.

Fig. 3에는 유의파고 및 첨두주기의 히스토그램을 각각의 Kernel 분포함수, Generalized Gamma 분포함수 및 GEV 분 포함수와 함께 나타내었다. 히스토그램 막대개수(k)는 Sturges rule ( , n = 자료의 개수)을 이용하여 선정하였 다(Martinez and Martinez, 2005). 또한 연속적인 분포를 추 정하는 대표적인 비모수적 방법에 해당하는 Kernel 분포함수 의 매개변수(window width, h)는 통상적인 기준(normal reference rule, , 여기서 σ = 자료의 표준편차, n = 자료의 개수)을 이용하여 산정하였다(Silverman, 1998).

한편, Generalized Gamma 분포함수 및 그 매개변수는 최소 자승법, 최우도법으로 각각 산정하였다. Fig. 3을 살펴보면 일 반적으로 특정 함수로 분포를 한정하는 모수적인 방법에 해 당하는 Generalized Gamma 및 GEV 분포함수보다 특정한 분포함수 형태를 가정하지 않는 비모수적 방법에 해당하는

히스토그램 형태는 막대의 개수에 따라 불연속적인 형태를 보 이기 때문에 개략적인 형태 분석에는 유용하나, 연속적인 함 수 형태 표현에는 한계가 있다. 특히 자료가 밀집된 영역에서 는 막대그래프를 이용한 분포 형태는 첨두가 평활화 (smoothing)되는 양상을 뚜렷하게 보이고 있다. Kernel 함수를 이용한 분포함수 추정은 분포 형태 추정이 매우 유연하며, 자 료에 최적화된 분포 추정이 이론적으로 가능하기 때문에 특 정 분포함수의 매개변수 추정을 위한 기준 분포 형태 함수로 사용할 수 있다. 특히, 자료가 밀집되어 있는 영역에서의 최 빈(mode) 파고 추정은 막대그래프를 이용하는 방법보다 Kernel 분포함수를 이용하여 추정하는 방법이 효율적이고 효 과적인 것으로 판단된다.

Fig. 4에는 joint log-normal 및 2차원 Kernel 방법을 이용 하여 주기와 파고의 결합확률 분포도를 구한 결과를 제시하 였다. 이 경우에도 전술한 바와 같이 특정한 함수 형태(대수 정규분포 함수(Ochi, 1978))로 표시하는 경우(Fig. 4(a))보다 f x( ) 1

σ--- 1 ξ x µ– ---σ

⎝ ⎠

⎛ ⎞

+ exp 1 ξ x µ– ---σ

⎝ ⎠

⎛ ⎞ +

⎩– ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫

⋅

=

1+ξ x µ( – ) σ⁄ >0 σ ξ µ, ,

k =1+log₂( )n

h=1.06σn^{– 51⁄}

Fig. 3. Histofram, Kernel and Generalized Gamma probability den- sity distribution of significant wave height (upper) and peak wave period (lower).

Fig. 4. Joint probability density function of the significant wave

height and peak wave periods (The values in the contour

plot mean the probabilities of the peak wave period and sig-

nificant wave height).

2차원 Kernel 분포함수를 이용한 추정이 보다 자료의 분포형 태(Fig. 4(b))에 근접하는 모습을 보이고 있다. 이러한 분포함 수 형태는 모수적 방법에 해당하는 특정 함수의 매개변수 추 정을 위한 기준 분포형태로 이용할 수 있다.

3.3 파고계급별 누적출현율 분석

동해 중북부해역에서의 공사계획 수립에 도움을 줄 수 있 도록 대진항 인근에서 7년간 관측된 파고 자료를 월별로 구분 한 다음 0.25 m 간격으로 파고구간을 세분하고 각 구간에서의 누적출현율을 구하여 Table 2에 제시하였다. 예를 들면, 유의 파고가 1 m 이하인 파고의 출현확률은 6월이 90.4%로 가장 높았으며, 그 다음에는 7월(90.0%), 8월(88.4%)의 순서였으 며 1월이 57.8%로 가장 낮게 나타났고 2월과 12월은 65.8%

와 66.0%로 거의 동일하게 나타났다. 이러한 결과들은 Table 1에 제시된 월평균 유의파고의 동계 기간에 해당되는 특성과 매우 유사한 경향을 나타내고 있다.

4. 결 론

2007년 11월부터 2015년 1월까지 대진항 북부 연안에서 관 측된 파랑 자료를 분석한 결과로부터 도출된 결론은 다음과 같다.

- 대진항 북측에서의 7년 2개월 간의 파랑관측기간동안 자 료회수율은 약 96.7%로 매우 양호하였다.

- 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 자료를 분석하였으 며 유의파고와 첨두주기의 연별 및 월별 특성을 검토한 결과 유의파고의 경우 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동 계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다.

- 월평균 유의파고는 1월에 0.97 m로 최대치를, 6월에 0.42 m로 최소치를 각각 나타내었으며, 관측된 최대 유의파 고는 6.59 m였으며 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발 생되었다.

- 유의파고 및 첨두주기의 히스토그램을 각각의 Kernel 분 포함수, Generalized Gamma 분포함수 및 GEV 분포함수와 함께 나타내었으며, 모수적인 방법에 해당하는 Generalized Gamma 및 GEV 분포함수보다 특정한 분포함수 형태를 가 정하지 않는 Kernel 분포함수가 자료의 분포형태를 보다 잘 재현하였다.

- 동해 중북부해역에서의 공사계획 수립에 도움을 줄 수 있 도록 파고 자료를 월별 및 파고구간별로 세분하고 누적출현 율을 구하였으며 유의파고가 1 m 이하의 경우 6월이 90.4%

로 가장 높게, 1월이 57.8%로 가장 낮게 나타났다.

마지막으로, 본 논문에 제시된 주요 파랑특성계수들이나 원 시 스펙트럼 자료들은 주저자에게 연락하여 제공받을 수 있다.

감사의 글

본 논문은 국토교통부가 주관하고 국토교통과학기술진흥원 이 시행하는 2012년도 지역기술혁신사업(12 지역기술혁신 B01)과 해양수산부가 주관하고 한국해양과학기술진흥원이 시 행하는 “10 MW급 부유식 파력-해상풍력 연계형 발전시스템 설계기술 개발 및 인프라 구축” 연구사업의 지원을 받아 수 행되었습니다.

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Cho, H., Jeong, W.-M. and Jun, K. C. (2013). Relationship analysis Table 2. Monthly comparison of cumulative appearance ratio of significant wave heights per wave height level

Wave

height (m) Jan. Feb. Mar. Apr. May Jun. Jul. Aug. Sep. Oct. Nov. Dec.

< 0.25 6.2 9.0 15.6 27.1 34.2 48.9 42.4 42.7 32.8 22.7 22.8 8.6

< 0.50 23.5 31.4 44.3 57.0 60.4 72.6 68.3 71.8 59.5 55.5 50.0 32.8

< 0.75 41.9 51.6 65.8 71.1 73.9 83.7 83.0 83.1 72.7 71.3 65.6 53.0

< 1.00 57.8 65.8 79.7 79.8 83.7 90.4 90.0 88.4 82.8 80.0 74.1 66.0

< 1.25 72.2 76.0 87.2 85.5 90.2 93.9 93.9 91.2 89.2 87.0 80.7 77.4

< 1.50 81.8 83.7 91.9 89.4 96.3 96.5 95.6 93.4 93.0 91.8 87.2 86.4

< 1.75 87.4 89.7 94.8 91.8 98.6 98.0 97.1 95.0 94.5 94.4 91.6 91.3

< 2.00 91.7 93.0 96.5 94.3 99.3 98.9 98.4 96.4 95.6 95.7 94.4 94.0

< 2.25 94.3 95.5 97.4 95.8 99.7 99.4 99.3 97.1 96.5 96.8 95.9 95.8

< 2.50 95.9 97.0 98.2 97.0 99.9 99.5 99.7 97.7 97.4 97.7 96.9 97.3

< 2.75 97.7 98.5 99.0 97.9 100.0 99.7 99.9 98.4 97.9 98.5 97.6 98.1

< 3.00 98.8 99.2 99.5 98.4 100.0 99.9 100.0 98.9 98.6 98.9 98.5 98.5

3.00 > 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

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Received 9 February, 2015 Revised 23 April, 2015 Accepted 27 April, 2015