This study reviews on the classification of the scientific visualization and the tools in ocean-atmospheric sciences. We have classified scientific visualization according to the purpose and data size; the visualization tools used commonly in the field are also enlisted. The examples of visualization using scalar and vector data are presented, and their distinctions are noted. Lastly, it is contemplated on the near future trend in the field and provided future directions.
물동량의 증가로 인해 컨테이너 터미널의 혼잡도가 높아지고 있고 이에 따른 장치장 및 게이트에서의 반출입 차량의 대기시간이 큰 폭으로 길어지고 있어 차량 운용 및 항만 운영 비효율이 극심한 상태이다. 이러한 문제 해결을 위해 부산항의 경우, 항만 공사 및 터미널 측에서 반출입 차량 예약시스템(VBS), 터미널 차량 혼잡도 정보, 예상 작업 처리 시간 정보 등을 서비스하고 있지만 실제 대기시간과 상이한 경우가 있어 가시적인 효과는 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 기초자료로써 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너반출입 정보를 활용하여 딥러닝 기반의 반출입 차량 평균 대기시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 평균 대기시간과의 비교를 통해 예측률을 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측률을 보이는 것을 확인하였다.
해양은 대기로 배출된 이산화탄소의 30% 가량을 흡수하여 대기 중 이산화탄소 농도를 감소시키는 역할을 하였으나, 이 때문에 해양의 pH와 탄산염 이온(CO32-)이 감소하는 해양산성화 현상을 겪고 있다. 본 논문에서는 황해 연안역의 신규 관측자료를 타 해역에서 획득된 기존 연구자료와 합쳐서 우리나라 주변 해역의 해양산성화 현황을 파악하고자 하였다. 우리나라 주변의 황해, 동해, 동중국해(남해 포함)는 대기 중 이산화탄소를 흡수하고 있으나, 외해 대부분의 해역에서 해양산성화의 지표인 아라고나이트 포화도가 1 이상인 것으로 나타났다. 남해 동부 연안역에서는 담수 공급으로 인한 희석과 성층 형성, 생물에 의한 유기물 생성과 분해가 표층과 저층의 계절적 해양산성화 변동에 큰 영향을 끼쳤다. 진해만은 빈산소화 현상, 광양만은 담수로 인한 희석으로 여름철 광범위한 해역에서 아라고나이트 포화도가 1 미만으로 감소하여, 탄산칼슘 패각(CaCO3 shell)을 가진 생물들에게 잠재적 위협이 될 것으로 보고되었다. 하지만 담수 유입이 많은 황해 연안역에서는 진해만과 광양만과 같이 뚜렷하고 광범위한 산성화는 발견되지 않았기 때문에, 연안역에서는 각 해역별 특성에 따라 해양산성화의 양상을 진단해야 할 필요가 있었다. 우리나라 동해 남서부 해역의 계절적 용승 현상 역시 해양산성화에 영향을 미칠 수 있다. 이런 계절적 요인과 더불어, 대기 중의 이산화탄소 및 산성물질이 해양으로 계속 유입되면서, 우리나라 바다의 아라고나이트 포화도가 지속적으로 감소할 것으로 예상된다. 따라서 해양산성화로부터 수산자원과 해양생태계를 보호하기 위해 향후 체계적인 해양산성화 모니터링을 강화해야 할 것이다.
세계 최초로 정지 상태로 해색을 관측하는 정지궤도해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager) 값의 보정을 위해서는 기존의 방법이 아닌 새로운 방법이 요구된다. 본 연구에서는 GOCI의 특별한 특성에 맞는 새로운 대기보정 방법과 양방향성 광반사 분포함수(BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 방법을 소개하고자 한다. GOCI의 대기보정을 위해서 스펙트럼 형태 조화기법(SSMM, Spectral Shape Matching Method)과 Sun Glint Correction Algorithm(SGCA)을 개발하였고, BRDF 보정을 위하여 해수의 고유광특성(IOP, Inherent Optical Property) 값을 이용하는 새로운 방법을 개발하였다. 각 방법은 한반도 주변 해역을 관측한 Sea Viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 위성영상을 이용하여 적용하였다. 클로로필 농도 분포 영상을 만들어 본 결과 기존의 방법으로 얻기 어려웠던 탁도높은 해역과 에어로졸의 영향을 많이 받는 지역에서 보다 정확한 자료를 얻을 수 있었다.
본 연구는 호우(heavy rain) 발생 시 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 저감효과를 규명하고 강우 지속에 따른 빗물 수질(pH, 전기전도도(electrical conductivity, EC), 수용성 이온) 분석을 통해 대기 중 PM이 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 2020년 3월부터 2021년 2월까지강우 강도(7.5 mm/h)를 기준으로 총 6회의 강우를 대상으로 하였으며 빗물 샘플은 집수장치를 통해 50 mL를 연속적으로 수집하여 수질을 분석하였다. 대기 중 PM2.5 (≤ 2.5 ㎛ in diameter) 및 PM10 (≤ 10 ㎛ in diameter) 농도는 기상청 내 부산 남구 대연동 관측소의 automatic weather system (AWS)에서 측정된 일평균 자료를 이용하였다. 강우에 따른 대기 중 PM의 저감효율은 상대적으로 PM10에서 뚜렷하게 나타났으며, 특히 강우 강도 7.5 mm/h 이상(유형 1)의 호우 발생 시60% 이상의 저감효율을 보였다. 반면, 강우 강도 7.5 mm/h 이하(유형 2)일 때는 10% 이하의 저감효율을 보였으며, 강우 지속에 따라 대기 중 PM10 농도가 증가하는 경향을 보이기도 하였다. 총108개의 빗물 샘플 수질을 분석한 결과, 유형 1의 경우 초기 빗물의 평균 EC는 58.5 µS/cm으로 상대적으로 높았으며 대기 중 PM10과 양의 상관관계(r = 0.99)를 보였고 평균 pH는 4.3으로 산성도가 높게 나타났으며 대기 중 PM10과 음의 상관관계(r = -0.99)를 보였다. 반면, 유형 2의 경우 대기 중 PM10과 EC (r = -0.56) 및 pH (r = -0.41) 간 뚜렷한 상관관계가 나타나지 않았다. 또한 강우가 지속됨에 따라 EC와 수용성 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-)의 농도는 지속적으로 감소하는 경향을 보였으나 pH의 경우 강우 강도에 따라 증감의 경향이 다르게 나타났다. 유형 1의 경우 강우 지속에 따라 pH가 증가하여 산성도가 낮아졌으나 유형 2는 pH의 증감 형태를 뚜렷하게 확인하기 어려웠다. 연구 결과를 통해 강우 초기 높은 강도로 강우가 지속될 경우 대기 중 PM10이 빗물 수질에 영향을 미칠 수 있는 것으로 판단되며, 이에 따라 호우 발생 시 강우가 대기 중 오염물질을 지표면으로 유입시킬 수 있는 매개체로 작용할 수 있음을 지시한다.
본 논문은 분산 시스템에서의 표준합성환경 기반 수중 교전 시뮬레이션을 위한 방법론이다. 수중 교전 시뮬레이션의 경우 염분과 수온 등의 수중 환경 데이터를 시뮬레이션에 반영하는 것이 중요하다. 분산 시뮬레이션 시스템에서 이러한 환경 데이터의 재사용성과 상호운용성 향상을 위해 합성 환경 표현 및 교환 표준(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification, SEDRIS(ISO standard for environmental data))이 개발되었고, 본 논문에서는 SEDRIS를 활용하여 수중 합성환경을 구축한다. 본 논문을 통해 SEDRIS가 합성환경 데이터의 국제 표준이지만 그 방대함과 복잡함으로 인하여 사용이 저해된 문제점을 대기/해양 환경에 대해 효율적인 SEDRIS 기술 활용 방법을 제시하여 해결한다. 본 논문의 최종 목적은 대기/해양 환경 표현을 위한 다차원 격자 기반의 SEDRIS 구조를 구축하고, High Level Architecture (HLA)/Run-Time Infrastructure (RTI) 기반의 분산 시스템에서 대기/해양 합성전장환경 구축에 SEDRIS 적용 방법을 제시한다.
본 연구에서는 중규모 해양모형을 이용하여 주어진 한반도 주변 대기경계조건에 대한 해양모형의 반응을 연구하였다. 연구는 크게 스핀업(spin-up) 실험과 재현(reproduction) 실험으로 나뉘는데, 스핀업 실험은 해양모형을 스핀업시켜 기후학적 월평균 해양상태로 유도하는 실험으로 월평균 대기상태를 경계조건으로 하여 해양모형을 장기적분하였다. 재현 실험은 1980년${\sim}$1998년 동안(19년)의 한반도 주변 해역의 해양변동을 재현하고자 한 실험으로 이를 위하여 스핀업 마지막 해의 해양상태를 모형의 초기상태로 하고 그 기간 동안의 월평균 기상 자료를 경계조건으로 해양모형에 적용하여 19년간 적분하였다. 스핀업 실험에서 모형은 동해지역에서의 동한 해류의 이안, 극전선대(polar front)형성 그리고 소규모 에디들에 의한 냉수대의 형성과 황해지역에서의 연안역과 중앙부 사이에 남북으로 형성되는 수온전선 대 그리고 역풍류(Upwind Current)의 변화에 기인한 순환 구조의 계절적인 변동 등 한반도 주변해역에서 나타나는 특징적인 순환들을 잘 모사하였다. 또한 1982${\sim}$98년까지에 대한 재현 실험에서는 주어진 대기 경계조건에 따른 해면온도의 변동성과 기간동안 약 0.5$^{\circ}$C의 해면온도 아노말리의 상승을 관측과 유사하게 모사하였다. 따라서 실험은 모형이 주어진 경계조건에 대하여 해양의 평균적인 상태 뿐만 아니라 변동성도 잘 모사하고 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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