• 한국해양학회지:바다
• /
• 제27권2호
• /
• pp.49-70
• /
• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.120-120
• /
• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.892-903
• /
• 2020

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권6호
• /
• pp.517-524
• /
• 2022

본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소 현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.186-194
• /
• 2020

본 연구에서는 한국의 동해, 서해 및 남해안에서 하계 수온의 단기적인 변화에 영향을 주는 환경 요인을 파악하기 위해 국립해양조사원에서 제공하는 2016년 하계 조위관측소의 수온, 기온, 조위 및 바람자료를 이용하여 스펙트럼 분석을 실시하였다. Power spectrum 분석 결과, 평균조차가 100 cm 이상인 서해안(인천, 평택, 군산 및 목포)과 남해안(완도, 고흥, 여수, 통영 및 마산)에서는 수온, 조위가 동일한 주기에서 peak가 나타났다. 반면에 서해안과 남해안에 비해 평균조차가 상대적으로 작은 동해안(묵호, 포항 및 울산)과 부산에서는 수온의 주기성이 나타나지 않았다. Coherence 분석에서 서해안과 남해안의 3개 정점(완도, 고흥, 통영)은 수온과 조위의 상관성이 높게 나타났다. 특히 완도와 통영에서 수온과 조위의 상관성은 반일주기에서 0.96으로 높았다. 여수는 조석과 담수의 유입이 수온에 영향을 주는 것으로 보인다. 한편 마산의 수온은 남풍의 바람 영향이 가장 크지만 조석과 담수의 영향도 받는 것으로 판단된다. 그리고 동해안은 조차가 작고 해류의 영향이 크기 때문에 수온에 대한 조석의 영향이 작은 것으로 사료된다. 환경 요인의 시계열그래프를 비교한 결과, 수온과 조위가 상관성이 높게 나타난 정점은 창조 시 비교적 저수온의 외해수가 유입되고 낙조 시 빠져나가는 것으로 판단된다. 일주기의 수온 변화는 조석의 영향이 크지만 전체적인 수온의 상승과 하강은 기온의 영향이 큰 것으로 보인다.

• 한국해안해양공학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.112-123
• /
• 2006

우리나라 연안 비조석 성분자료의 확률밀도함수 형태로 쌍봉형 정규분포 함수 형태를 제안하였다. 비조석 성분 자료는 국립해양조사원에서 제공하는 인천, 군산, 목포, 제주, 여수, 마산, 가덕도, 부산, 포항, 속초 검조소의 1시간 간격 조위자료에서 64개 분조성분을 이용하여 합성된 성분을 제외한 잔차성분이다. 제안된 분포함수와 비조석 성분자료 분포함수의 RMS 오차 및 결정계수(R2) 값을 비교·분석한 결과, 비조석 성분자료의 확률밀 도함수로 본 연구에서 제안한 쌍봉형 함수가 기존에 사용하던 정규분포형 함수보다 더 적합한 함수로 파악되었다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수의 매개변수는 Newton 방법을 수정한 Levenberg-Marquardt 방법으로 추정 하였으며, 비조석 성분 자료의 표준편차 및 왜곡도 계수는 목포, 제주, 속초 지점을 제외하고는 분석지점 검조소 자료의 비조화 상수와 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.187-193
• /
• 2017

본 연구는 전남 서남해안 우이도 주변해역의 조류흐름 특성에 따른 조류에너지 자원을 평가하였다. 먼저 대상해역의 조류 특성에 관한 정보 수집을 통한 타당성 조사와 유한요소법을 적용한 수심평균 2차원 ADCIRC(Advanced Circulation) 수치모델로 조석과 조류속의 변화에 대한 모의실험을 수행하였다. 조석분조는 우리나라 해역에 가장 큰 영향을 미치는 4대 분조(M2, S2, K1, O1)를 기본으로 설정하였다. 실제 평균 수심이 반영된 수치모형의 4곳을 관측점으로 설정하여 분석한 결과, 대조기 때 고고조 2.2m, 최강조류속 1.33 m/s를 나타냈다. ADCIRC Model의 결과값은 국립해양조사원(KHOA) 실제 관측 자료와 비교 및 분석하여 검증하였다. 또한 대상해역의 수치모델 조류속값에 지형적 특성을 반영한 조류속기법(Tidal Flux Method)을 이용하여 조류에너지 밀도 분포에 대해 평가하였다. 우이도 해역의 5개 평가 영역 중 최대 $1.75kW/m^2$의 조류에너지 분포를 보였으며, 조위 및 조류속뿐만 아니라 해역의 지형적 특성을 고려한 조류에너지 밀도 분포도를 작성하여 최적의 조류발전단지 후보지를 선정하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.863-868
• /
• 2016

본 연구는 다중빔 음향측심 자료를 바탕으로 침몰선박의 정확한 형상 및 해저지형에 대한 정보를 분석하였다. 다양한 영상 자료처리를 통해 현재 침몰선박의 상태를 분석하였다. 해당 자료와 과거 조사 자료의 비교를 통하여 침몰선박 상태 변화 및 주변지형의 변화를 해석하였다. 분석대상 선박 중 퍼시픽프랜드호의 경우 조류에 의한 침 퇴적으로 인해 선수-선미의 지형변화가 뚜렷하게 나타나는 특징을 알 수 있었다. 그리고 제7해성호의 경우 2011년 국립해양조사원 영상자료에서는 선수 일부가 유지된 상태였으나, 2015년 조사 영상에서는 선수 일부가 붕괴된 것을 확인할 수 있었다. 이는 오랜 기간 선박이 해저에 방치되면서 조류 및 화물의 하중 등과 지속적인 부식으로 선체가 붕괴된 것으로 추정된다. 따라서 잔존연료 유출 및 주변 해양오염이 발생할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 침몰선박의 영상분석을 통해 침몰선박이 수심과 조류에 의한 영향을 많이 받은 지역일 경우 지질학적 특성과 퇴적물의 침 퇴적 양상에 따라 침몰선박의 구조 안전성에 상당한 영향을 줄 것으로 판단되며, 부식으로 인한 선체의 변화는 계속적으로 변화될 것으로 추정된다. 따라서 지질학적 특성을 고려한 잔존연료 유출 및 주변 환경 변화에 대하여 침몰선박의 변화에 따라 예측 대응하는 기술의 개발이 필요하다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
• /
• 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
• /
• pp.85-92
• /
• 2008

국립해양조사원에서는 우리나라 관할 해역에 대한 국가해양기본도 조사계획을 수립하여 1996년부터 동해를 시작으로 연차적으로 한반도 주변의 해역 전체에 대한 해양조사를 실시 중에 있고, 본 논문은 1999년도에 '해양2000호'를 이용하여 서해 남부지역에서 측정한 해양 지자기 자료를 이용하였으며, 지자기 자료를 처리하고 이를 해석하는 과정에서 지자기 이상대의 원인을 밝히는데 목적이 있다. 자력자료 처리는 불량자료의 검색 및 제거, Sensor 위치보정, 선체자기장 영향 보정, 일변화 보정, 정규보정, 교차점 오차 보정 등의 과정을 거쳐 조사 해역에서의 전자력치와 지자기 이상치를 구하였다. 조사해역의 전자력 분포는 $49000\;{\sim}\;51600\;nT$로 황해 해역에서의 정상적인 전자력세기 분포 범위에 속하는 것으로 판단된다. 등자력선의 분포는 북동-남서 방향으로 분포하고 있으며 북서쪽으로 갈수록 전자력치가 증가한다. $124^{\circ}$ 49' 48" E, $35^{\circ}$ 10' 48" N $\sim$ $125^{\circ}$ 7' 48" E, $35^{\circ}$ 33' 00" N 사이 구간 해역에 대한 자기 이상과 탄성파 단면도를 비교한 결과와 모델링 결과가 기존 탄성파 탐사단면에서 밝혀진 지하지질구조와 잘 일치하고 있다. 따라서 자력이상의 분포는 대체적으로 해저면 하부에 발달되어 있는 제3기 퇴적분지와 백악기 기반암의 분포에 따른 영향을 나타내고 있는 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.1-9
• /
• 2019

최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.