• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.22 no.3
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• pp.171-180
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• 2010

Analysis on the temporal variation of the stratification is carried out by using the continuous water temperature and salinity data observed in the coastal monitoring buoy in Mikawa Bay, Japan. The main analysis results are as follows. The stratification pattern have an obvious and dominant 1-year period variation and the occurrence frequency (days) are exponentially decreased as the stratification intensity (SI) defined as the density difference between surface and bottom layers linearly increases. The frequency distribution function of the SI is presumably close to the log-normal function type or exponential function type. From the water temperature and salinity scatter diagram analysis, the line and loop type patterns are shown in the bottom and surface layers, respectively. In addition, the analysis of the SI estimation show that the error bound in case of using the weekly-monitoring data is about 4.45 times greater than that in case of using the continuous (daily) monitoring data.

• Journal of Environmental Science International
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• v.32 no.11
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• pp.841-852
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• 2023

In this study, the significant wave height and wave period of a specially designed observation system that connected two drifting buoys to an ocean data buoy was observed for 23 days from February 7 to 29, 2020, and the results were compared and analyzed. The results indicated that, in comparison to the ocean data buoy, the drifting buoy exhibited greater variability in significant wave height over shorter time intervals. The wave period of the ocean data buoy also appeared longer than that of the drifting buoy. The greater the observed significant wave height and wave period from both the ocean data and drifting buoys, the more pronounced the differences between the two observation instruments become. Moreover, the study revealed that the disparity in observation methods between the ocean data and drifting buoys did not significantly affect the significant wave height characteristics, as long as the period remained unchanged for up to half of the observation time.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.71-74
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• 2006

파랑은 선박의 안전운항에 있어서 중요한 요소이다. 지금까지의 파랑관측은 부이와 같은 현장관측에 주로 의존하고 있으나, 근년 위성에 의한 리모트센싱의 기술이 발달함에 따라, 파랑계측에 분야에도 시도되고 있다. 하지만 국내에서는 SAR(합성개구레이더)의 처리 경험 자체가 부족하여 본격적인 연구개발이 시작되지 않고 있다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 파랑계측을 하기 위한 초기단계로, 1) SAR화상에서 파랑의 영상화 메커니즘, 2) 파랑 스펙트럼 추정 기법의 소개를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.304-307
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• 2014

인천지역 해양기상신호표지 시스템 운영사항 등을 분석하고 개선사항을 제시함으로서 향후 타 지방청의 해양기상신호표지시스템 문제 발생시 신속하게 대응할 수 있도록 하고자 합니다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.137-137
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• 2010

해양 혼합층은 해양-대기 간의 상호작용을 통해서 기후 변화 뿐만 아니라, 식물성 플랑크톤 분포와 같은 생물학적 측면에도 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 장단기 기후변동에 많은 영향을 주는 북동아시아 근해 내에서의 혼합층 깊이의 시공간 변동을 분석하였다. 기존에 해양 관측 자료가 절대적으로 부족했던 점을 극복하기 위해 2000년부터 전구 해양에서 실시간으로 수집되기 시작한 해양중층부이(ARGO) 자료를 활용하였다. 지금까지 제시되어 온 다양한 해양 혼합층 결정 기준 중 가장 널리 사용되고 있는 Levitus et al.(1997)의 기준을 적용하여 북동아시아 근해의 혼합층 깊이를 산출하였으며, 그 변화를 위도, 경도, 해안으로부터의 거리, 계절 등에 따라 분석하였다. 또한 계절적 변화에서 겨울철 해양 혼합층 변화의 역전이 나타나는 지역을 분석하였다. 이와 같은 분석결과는 추후 해양 혼합층 깊이 결정 방법에 대한 연구의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1261-1272
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• 2018

It is important to measure the Arctic surface air temperature because it plays a key-role in the exchange of energy between the ocean, sea ice, and the atmosphere. Although in-situ observations provide accurate measurements of air temperature, they are spatially limited to show the distribution of Arctic surface air temperature. In this study, we proposed machine learning-based models to estimate the Arctic surface air temperature in summer based on buoy data and Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2)satellite data. Two machine learning approaches-random forest (RF) and support vector machine (SVM)-were used to estimate the air temperature twice a day according to AMSR2 observation time. Both RF and SVM showed $R^2$ of 0.84-0.88 and RMSE of $1.31-1.53^{\circ}C$. The results were compared to the surface air temperature and spatial distribution of the ERA-Interim reanalysis data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). They tended to underestimate the Barents Sea, the Kara Sea, and the Baffin Bay region where no IABP buoy observations exist. This study showed both possibility and limitations of the empirical estimation of Arctic surface temperature using AMSR2 data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.84-84
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• 2011

저수지에서 수체의 거동정보는 저수지관리를 위해 매우 중요하며, 이를 수리 및 수질모형에 적용하여 다양한 예측에 활용할 수 있는 기본적인 정보이다. 그러나 저수지 수체의 흐름은 매우 느리고 조사시기에 따라 혹은 수심에 따라 영향을 받으며, 바람 등 외부요인에도 영향을 받게 됨으로 정확한 측정에 많은 어려운 문제가 있다. 따라서 보다 정확한 측정을 위해서는 최신의 기술이 적용되어야 한다. 현장조사에 적용한 저수지 수체거동조사장비(drifter)는 수체의 유동을 관측하는 장치로 GPS 및 Drogue를 장착한 장치가 저수지 수체의 흐름에 따라 이동하면서 위치정보를 무선통신으로 실시간 전송할 수 있도록 만들어진 장치이다. 수체흐름 측정장치는 크게 수체거동정보 생산부이 시스템과 수집서버 및 데이터베이스 서버로 구성되어 있다. 현장 조사시에는 부이에 장착되어 있는 GPS를 통해 현재의 위치가 매번 정해진 시간 간격마다 본체 내부의 메모리에 저장되며, 측정자가 설정한 시간간격으로 위치정보를 수신국으로 전송하도록 구성되어 있다. 수체이동부이의 데이터 수신은 CDMA를 통해 송신된 메일 데이터를 자체적으로 수집하여 데이터형태로 변환한 뒤 실시간으로 표출하고 저장되며, 최대 10개의 부이를 동시에 추적 및 모니터링할 수 있게 구성되어 있다. 본 연구는 용담댐저수지에서 평갈수기 및 풍수기로 구분하여 수체거동을 조사하였다. 평갈수기 조사는 2010년 4월부터 6월까지 총 3차례에 걸쳐 실시하였으며, 풍수기 조사는 8월에 3차례에 걸쳐 실시하였다. 수집된 자료에 의하면 평갈수기 drifter의 평균 속도는 2.25 cm/sec, 최고 속도는 3.46 cm/sec, 최저 속도는 1.15 cm/sec로 나타났으며, 풍수기 조사에서는 평균 속도 2.0 cm/sec, 최고 속도는 2.5 cm/sec, 최저 속도는 1.29 cm/sec로 조사되어 평갈수기와 풍수기간 저수지 수체의 이동속도는 유사한 것으로 평가되었다. 그러나 수기별 조사는 보다 더 많은 정보가 필요하며, 수심에 따른 차이도 있을 것으로 판단되어 좀더 다양한 조사가 수행되어야 보다 정확한 결과를 도출할수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.25 no.7
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• pp.629-636
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• 2004

In order to study developments of the marine atmosphere boundary layer in cloud incoming, important parameters like heat advection, surface layer heat flux, and radiation energy were estimated using the rawinsonde, AWS data, satellite images, and buoy data which was installed at the East Sea. We explained the variation and the development of mixed layer in terms of surface layer heat flux and long wave radiation under the cloudy sky. The heat flux was obtained by means of the bulk method. Conservation of heat was analysed by heat budget equation, which was consist of buoy data in the East sea, and sounding data at Ulleungdo and at Pohang. During the inflow of cloud, radiative cooling at the surface after was suppressed and long wave radiation from cloud played a role of warming. The surface layer temperature was also remained warm by influence of warm advection from south-easterly direction. The air temperature in night was increased, as a result, mixed layer was not destroyed and The nocturnal boundary layer was composed of the mixed layer and the residual layer.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.29 no.3
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• pp.129-138
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• 2017

The coastal wave environment is a very important factor that directly affects the change of coastal topography, the habitat of marine life, and the design of offshore structures. In recent years, changes in the wave environment due to climate change are expected, and a trend analysis of the wave environment using available data sets is required. In this paper, significant wave heights which are measured at six ocean buoys (Deokjeokdo, Oeyeondo, Chibaldo, Marado, Pohang, Ullengdo) have been used to analyze long-term trend of normal waves. In advance, the outlier of measured data by Korea Meteorological Administration have been removed using Rosner test. And Pearson correlation analysis between the measured data and ECMWF reanalysis data has been conducted. As a results, correlation coefficient between two data were 0.849~0.938. Meanwhile, Mann-Kendall test has been used to analyze the long-term trend of normal waves. As a results, it was found that there were no trend at Deokjeokdo, Oeyeondo and Chibaldo. However, Marado, Pohang and Ullengdo showed an increasing tendency.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.33 no.6
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• pp.333-344
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• 2021

Technique for the long-gap filling that occur frequently in ocean monitoring data is developed. The method estimates the unknown values of the long-gap by the summation of the estimated trend and selected residual components of the given missing intervals. The method was used to impute the data of the long-term missing interval of about 1 month, such as temperature and water temperature of the Ulleungdo ocean buoy data. The imputed data showed differences depending on the monitoring parameters, but it was found that the variation pattern was appropriately reproduced. Although this method causes bias and variance errors due to trend and residual components estimation, it was found that the bias error of statistical measure estimation due to long-term missing is greatly reduced. The mean, and the 90% confidence intervals of the gap-filling model's RMS errors are 0.93 and 0.35~1.95, respectively.