• 한국지구과학회지
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• 제40권5호
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• pp.447-463
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• 2019

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.46-56
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• 2000

본 논문은 손상선박의 안전대책에 관한 연구의 일환으로, 황천항행중인 선박이 충돌, 좌초 등 원인에 의해 손상을 받았을 때를 가상하고, 손상선박을 다른 안전한 장소로 예항하고자 할 때의 침로안정성 문제를 다루고 있다. 외력으로는 바람의 영향만을 고려할 때, 예선 피예선계의 침로안정성 평가를 위한 특성방정식을 도출하고, 피예선의 각 손상상태에 따른 침로안정성을 수치계산하였다. 그 결과 손상상태, 풍속, 풍향 및 예항삭의 길이 등이 침로안정성에 미치는 영향을 평가할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.706-711
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• 2006

본 연구에서는 SAR영상을 통해 해상풍 산출한 다음 해양연구원의 실시간 해양 해양기상 관측 자료와 비교 분석하여 그 정확도를 한반도 주변해역을 대상으로 파악하였다. SAR를 통해 추출된 해상풍 자료와 실측값의 RMS는 풍속은 0.8m/s, 풍향은 8도로 나타났다. 전체 적으로 실측값과 많은 차이를 보이지는 않지만 FFT 방법에 의한 SAR 영상의 바람 띠를 분석하기 위해서는 최소 10km 이상의 영상을 사용하여야만 하였다. 또한 본 연구에서는 우리나라 연안의 Radarsat SAR 영상을 이용하여 바람산출모델 CMOD5를 통해 해상풍 값을 산출하였다. CMOD5는 현재까지 산란계(Scatterometer)와 ERS SAR 위성을 이용해 해상풍을 산출할 때 가장 많이 사용되어오던 CMOD4 모델을 개선한 모델로써 특히 고풍속일 때의 결과에서 많은 개선을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권5호
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• pp.477-487
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• 2012

L밴드 ALOS SAR 자료를 활용하여 우리나라 동해 연안해역의 해상풍을 산출하고 오차의 특성을 분석하였다. 그 동안 인공위성 산란계를 이용한 해상풍 산출이 본질적으로 불가능하였던 연안 해역에 대하여 SAR 자료로부터 고해상도 해상풍을 산출할 수 있었다. 산출된 SAR 바람을 해양 부이 자료와 비교한 결과 0.67 m/s의 작은 오차로 잘 일치함을 보여주었다. 서로 다른 L밴드 ALOS PALSAR GMF 2007 모델과 2009 모델로 산출된 해상풍을 인공위성 산란계 해상풍과 비교한 결과, 풍속과 풍향 각각 2.16 m/s와 $19.24^{\circ}$, 3.62 m/s와 $28.02^{\circ}$의 제곱평균근오차를 보이며, 인공위성 산란계의 기대 오차보다 다소 큰 경향을 나타냈다. 또한 산출된 L밴드 SAR 바람장은 풍향과 입사각에 대하여 특징적인 의존성을 보였다. L밴드 GMF 2007 모델은 $21^{\circ}$ 보다 작은 입사각에 대하여 큰 오차를 보인 반면, L밴드 GMF 2009 모델은 입사각에 대한 효과를 선형함수가 아니라 이차함수로 고려하여 주었기 때문에 작은 입사각 범위에서 풍속 오차가 6.8 m/s에서 1.14 m/s로 크게 감소하는 결과를 보였다. 본 연구는 L밴드 SAR 바람장의 다양한 활용을 위해서는 풍향과 입사각 효과, 그리고 다른 잠재적인 오차의 요인을 집중적으로 연구하여야 함을 강조하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.579-587
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• 2012

서울 지하철 지하역사의 평상시 및 비상시(화재시)의 급배기 효율을 조사하기 위하여 대표적인 대심도역사인 신금호 역사를 선정하여 설계 용량 대비 실제 용량을 계측하여 비교분석 하였다. 신금호 역사는 심도가 43.6m(서울에서 3번째 깊이) 이며, 지하8층의 섬식 승강장과 지하 1,2층의 대합실로 이루어져 있다. 승강장과 대합실을 연결하는 통로는 1개의 비상계단을 사용하도록 되어있다. 실험을 위하여 열선유속계, capture hood, 풍향풍속계 및 데이터 수집장치 등을 이용하여 자동 계측하였다. 실험 결과 평상시 대합실에서는 급기량 및 배기량이 설계치에 비하여 실측치가 각각 34% 및 46% 감소된 환기량을 보였으며, 승강장에서는 급기량 및 배기량이 각각 66% 및 38% 감소된 환기량을 보였다. 비상시에서는 대합실에서 급기량이 42% 감소, 승강장에서는 배기량이 28% 감소된 것으로 조사되었다. 따라서 평상시에는 역사에서의 공기질 악화 및 비상시에는 제연능력 약화가 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.831-840
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• 2019

최근 장대교량의 경간장이 길어지면서 주탑간 거리(span)가 기존의 한계를 넘는 교량에 대해 초장대교량이라는 개념이 새롭게 제시되었다. 또한 장대교량의 구조가 복잡해지고, 안전성이 중요해지면서 시공 중 계측의 필요성이 더욱 커졌다. 하지만 장대교량에 기존 계측센서를 지속적으로 적용하는 데는 한계가 있다. 이에 기존 계측센서들의 한계를 보완하고자 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)을 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 최종적으로 2축경사계, 변형률계, 풍향풍속계와 GNSS를 혼용하여 초장대현수교의 거동 특성을 파악하고, 세부 모니터링 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 GNSS를 이용하여 주탑의 절대좌표와 교축진행방향을 산출하였고, 장기거동을 분석하여 시공 직후 주탑의 영구 변위와 안정화 여부를 평가하였다. 또한 풍향이 대상교량의 거동에 미치는 영향을 수치적으로 나타냈으며, 이를 통해 대상교량의 거동특성을 분석하였다. 본 연구 결과, GNSS를 활용한 교량 계측은 분석 목적에 따라 데이터 처리가 용이한 것으로 나타났다. 또한, 초장대교량의 유지관리에 있어 기존의 계측센서와 GNSS을 활용한다면 각 계측 데이터의 오차 파악 및 보정을 통한 모니터링 시스템의 개선과 정확한 변위관측, 그리고 거동특성을 함께 파악하는 효과적인 모니터링 시스템을 구축 할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제24권6호
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• pp.533-548
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• 2003

지표 및 연직기상자료를 이용하여 포항지역 주변의 겨울철 탁월풍 현상을 살펴보고 이 현상을 분석하기 위해 RAMS를 이용한 수치모의를 수행하였다. 조사결과, 상층대기에서는 서풍을 보였으나 지표부근에서는 남서풍이 탁월하였다. RAMS를 이용하여 겨울철 풍계를 살펴본 결과, 이러한 겨울철 탁월풍 현상은 해안선의 형태와 낮은 구릉지, 그리고 바다와 육지의 분포 등의 지형적 특징에 의해 크게 영향을 받는 것으로 분석되었다. 이상의 모형결과의 정확성을 살펴보기 위해 일 중 지속적인 남서풍이 관측되었던 날들의 풍속, 기온, 풍향을 대상으로 관측값과 모형결과값을 비교하였다. 일반적으로 기상관측망은 공간적으로 조밀하지 못하기 때문에 국지순환계의 특징을 자세히 살펴보기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 공간적 고분해능을 만족하는 수치모형을 이용한다면 더욱 정확한 결과를 제공받을 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권7호
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• pp.698-705
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• 2005

한반도 집중호우를 유발시키는 중규모대류복합체는 매우 복잡한 특성을 띠고 있다. 2004년 7월 14일 발생한 중 규모 대류복합체의 발달메커니즘을 분석한 결과, a) 대류복합체 생성 전에 강한 남서기류의 유입이 있었으며, b) 600hPa고도에서 강한 역전층이 나타났다. 역전층은 상층과 하층간의 상당온위의 차이를 유발하여 대기불안정을 더욱 강화시켰다. 그리고 c) 일반적인 중규모대류복합체 특징인 풍향의 쉬어보다는 풍속의 쉬어에 의해 대류계의 열역학 불안정이 강화되었다. 그리고 d) 흑산도 등 해안지방에 의해 유발되는 난류 및 대기불안정으로 인하여 중규모 대류복합체가 해안지방에서 발달한 것으로 보인다. 그러므로 지형에 의한 중규모 대류 복합체의 발달메커니즘 규명이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권2호
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• pp.113-120
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• 2005

이어도 종합해양과학기지 및 주변에서 관측된 해수면고도, 해상풍향 및 풍속 자료와 인공 위성으로부터 관측된 자료를 비교하여 상호 신뢰도를 검증하고 보완하였다. 인공위성자료는 Topex/Poseidon 레이더고도계 및 ERS-1/2 고도계 및 산란계 자료를 이용하였고 이어도 기지 건설 당시 기지 부근 선상에서 관측된 자료 및 기지에서 최근 관측된 자료를 비교 분석하였다. 위성자료와 1995년 6월 해상탐사자료를 비교한 결과 대체적으로 잘 일치하며 이는 더 많은 위성 자료를 이용함으로써 보완 가능하다. 한편 거의 실시간으로 제공되는 이어도 기지의 2004년 12월부터 2005년 2월까지 최근 3개월 간 자료를 분석한 결과 자료의 공백 및 비정상 값을 보이는 경우가 많았고 이들을 위성자료와 비교 한 후 통계적으로 상호 보정하였다. 이어도는 육지와 멀리 떨어져 있어 위성해양관측자료를 검증하기에 매우 적합한 반면 이어도 관측 자료를 검증 및 보완하는 가장 효율적인 방법은 위성자료를 이용하는 것이다.