동해의 평균 표층 순환과 표층 해류의 변동성을 이해하기 위하여 1991년부터 2017년까지 동해를 지나간 표층 뜰개들의 궤적을 분석하였다. 표층 뜰개 자료를 분석하여 동해 표층 해류들을 그 주경로 별로 분류하고, 이들 해류의 변동을 조사하였다. 동한난류는 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르며 $36{\sim}38^{\circ}N$에서 이안한 후 동해 중앙($131{\sim}137^{\circ}E$)에서 동쪽으로 흐른다. 이때 해류 경로의 평균 위도는 $36{\sim}40^{\circ}N$의 범위를 가지며, 남북으로 큰 진폭을 갖고 사행한다. 표층 뜰개 경로의 평균 위도가 $37.5^{\circ}N$ 이남(이북)일 때 사행진폭이 상대적으로 크며(작으며) 진폭은 약 100 (50) km이다. 동해 중앙에서 표층 뜰개들은 $37.5{\sim}38.5^{\circ}N$를 따라 동쪽으로 흐르는 경로를 가장 빈번하게 지나간다. 동해 북부 블라디보스토크 연안에 투하된 표층 뜰개들은 연안을 따라 남서쪽으로 이동하다가 일본분지 서쪽에서 반시계방향 순환을 따라 남동쪽으로 이동한 후 $39{\sim}40^{\circ}N$에서 동쪽으로 사행하여 이동한다. 다음으로 동해를 $0.25^{\circ}$ 간격으로 격자를 나누어 각 격자를 통과하는 표층 뜰개들의 이동 속도 벡터 자료로 동해 평균 표층 해류 벡터장과 속력장을 구하였다. 그리고 $0.5^{\circ}$ 격자 간격으로 해류장의 분산타원을 계산하였다. 울릉분지 서쪽에서는 동한난류의 경로가 매년 변화하고, 야마토분지에서는 해류의 사행과 소용돌이가 많아 해류의 변동성(분산)이 크다. 표층 뜰개의 주 이동 경로, 평균 해류 벡터장, 분산을 모두 반영하여 표층 뜰개 자료에 근거한 동해 표층 해류 모식도를 제시하였다. 이 연구는 그동안 인공위성 고도계 자료를 이용하여 구한 표층 지형류와 해양수치모델로 모의한 해류를 중심으로 연구해 왔던 동해 표층 순환을 라그랑지 관측 자료를 통해 정리했다는 데 의의가 있다.
본 연구는 대한해협 인근 입자추적 예측 기법의 정확도 개선을 위해서 해수유동 수치모델 결과를 이용하여 만든 입자추적 모델과 현장 관측 자료를 이용한 기계학습 기반 입자 추적 모델을 비교 및 분석하였다. 세부 연구 방법으로는 대한해협에서 관측된 표층 뜰개 이동 궤적 자료, 3개 관측소(가거도, 거제도, 교본초 관측소)의 조위 및 바람자료를 학습시켜 만든 기계 학습(선형 회귀, 의사결정나무) 기반 예측자료, 수치모델 예측자료(ROMS, MOHID)를 3가지 오차평가방법(CC, RMSE, NCLS)을 통해 비교하였다. 최종 결과로서 CC와 RMSE에서는 의사결정나무 모델의 예측 정확도가 가장 우수하였고 NCLS에서는 MOHID 모델의 예측 결과가 가장 우수하였다.
본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.
1994년부터 2003년까지 임의로 선택한 달들에 대하여 NOAA/AVHRR 인공위성 자료와 해양 현장수온 관측 자료사이에서 획득된 845개의 일치점 자료를 활용하여 북동아시아 해역에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이의 특성을 분석하였다. 해양상층 수 m내에서의 해수면온도의 일간 변화를 이해하기 위하여 일치점 데이터베이스는 낮과 밤, 표층 뜰개-선박 관측에 따라서 모두 네 가지 부류로 분류하였다. 주간표층 뜰개에 의한 수온 자료는 인공위성 해수면온도와 $0.56^{\circ}C$의 가장 작은 제곱평균오차를 보여서 위성관측 수온과 가장 잘 일치하였다. 주간 선박관측에 의한 CTD 수온 자료는 $1.12^{\circ}C$의 큰 제곱평균오차를 보여서 네 부류 중에서 가장 좋지 않은 정확도를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 그 외에도 대기의 수증기 함량 효과, 연안으로부터 거리의 영향 등 다양한 요인에 의해 발생하였다. 그 중에서 가장 주목할 만한 오차는 수 m 이내 수온의 수직적 구조의 일간 변화에서 발생하였으며, 이는 표층 부이는 20 cm 정도, 선박 관측기기는 수 m현장에서 서로 다른 깊이의 수온을 관측하기 때문에 발생한 것으로 판단된다. 본 연구는 그동안 광범위하게 사용되어온 위성 SST는 어떤 경우에는 ${\pm}3^{\circ}C$의 큰 오차를 만들 수 있으므로 국지적 해양에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이와 수온의 수직적 구조에 대한 보다 깊은 이해가 뒷받침되어야 하며, 이를 바탕으로 위성 SST를 사용자의 목적에 맞추어 주의 깊게 사용되어야 함을 제시한다.
Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) 열적외 채널 자료에 Maximum Cross Correlation (MCC), Zero-mean Sum of Absolute Distances (ZSAD), Zero-mean Sum of Squared Distances (ZSSD) 알고리즘을 적용하여 표층 해류를 산출하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 각 알고리즘으로 쿠로시오해류 해역의 표층 해류장을 산출한 결과 서로 유사한 양상을 보였다. 오차 발생 비율은 알고리즘에 따른 차이가 거의 나타나지 않았으며, 표층 해류 산출 연산에 소요되는 시간은 ZSAD와 ZSSD 알고리즘이 MCC 알고리즘에 비해 각각 24%, 18% 감소하였다. 산출된 표층 해류는 인공위성 추적 표층 뜰개 자료와 인공위성 고도계 자료로 계산한 표층 해류를 통해 검증하였고, 세 가지 알고리즘의 정확도는 모두 유사한 범위의 값으로 나타났다. 또한 산출된 표층 해류의 정확도는 휘도 온도 수평 구배의 크기와 두 영상 사이의 시간 간격에 의해 영향을 받았다.
본 연구는 2003년 10월부터 2005년 8월까지의 ARGO 뜰개에 의해 수집된 CTD 자료를 이용하여 울릉도 주변 해역의 수온-염분의 시공간 변동 양상을 분석하였다. 울릉도 주변 해역 상층 700m에서의 수괴는 5종류로 세분할 수 있으며, 가을 표층에는 여름의 고온저염수에 비해 더 저온저염화 된 수괴가 존재한다. 염분최소층을 갖는 동해중층수는 평균적으로 수심 265 m에 존재하며, 수온은 $1\~5^{\circ}C$염분 34.06 psu이하이고 평균 두께는 175m이다. 동해중층수의 두께는 시공간적으로 크게 변하지 않지만, 울릉난수성 소용돌이가 존재하는 경우 동해중층수의 위치 수심은 더 깊어지고, 이 영향으로 상부동해고유수의 수심 또한 저층으로 침강하게 된다. 본 자료에 의하면, 울릉난수성 소용돌이가 갖는 볼록렌즈 모양의 수온 구조는 700m수심까지 존재한다. ARGO 뜰개들이 수집한 약 2년의 측정 기간과 짧은 시간 간격의 수직 수온-염분 프로파일 자료는 연구 해역의 상세 수직 구조 및 단기 시간-공간 변동성을 이해하는데 대단히 유용하였다.
인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.
급격히 증가하고 있는 무인해양관측 체계들의 현황을 글로벌 관점에서 조명하고, 이를 범국가적 차원에서 통합, 조정, 관리하기 위한 네트워크에 대해 고찰하였다. 3차원 시공간적으로 변동이 심한 해양환경을 관측/감시하기 위해서 무인해양관측 플랫폼들은 점차 다양화되고 있는데, 여기서는 이동형(표층 뜰개, 중층 플로트, 수중 글라이더)과 고정형(표층 및 수중 계류선, 바닥장착형 관측)으로 구분하여 각각의 목적, 역사, 현황을 조사하고, 향후 변화를 전망했다. 이들을 활용하여 글로벌 해양관측체계에 기여하고 있는 대표적인 고정형과 이동형 무인해양관측 네트워크(ARGO와 OceanSITES) 프로그램들의 현황에 대해서 알아보고, 글로벌 해양관측/모니터링 체계를 위한 시너지 효과를 창출하기 위한 운용 및 활용 증가를 전망했다. 마지막으로 더욱 효과적인 해양관측/모니터링 체계를 설계하기 위해 다종의 플랫폼을 동시에 사용하는 것을 제안하였고, 그 대표적인 예로 미 국립과학재단의 OOI(Ocean Observatories Initiative) 프로그램을 소개하였다. 아울러 심해 및 남반구와 같이 글로벌 관점에서 존재하는 자료의 틈을 줄여나가기 위한 노력과 글로벌 경계류 관측 네트워크와 같은 새로운 해양관측 네트워크를 위한 노력, 그리고 생지화학/음향/광학 센서들을 포함한 센서 기술들의 개발 노력과, 자료의 표준화 및 센서 검/교정을 위한 노력에 대한 제언을 추가하였다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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