금강 하구역의 해수면 변화에 미치는 하구언 수문 작동의 영향을 알아보기 위하여 군산 내항과 외항의 조석자료를 분석하여 비조석 해수면, 평균해수면 및 주요분조의 조화상수를 구하였다. 비조석 및 평균해수면은 하구언 수문 작동이후 내항과 외항에서 낮아졌고 특히 내항에서 급격한 비조석 해수면의 하강을 보였다. 이러한 비조석 해수면의 감소로 내항과 외항사이의 평균해수면 구배가 변화되었으며 이는 주로 하구언으로부터 담수유출량이 감소하여 발생한 것으로 해석되었다. $M_2$와 $S_2$ 분조의 진폭은 내항에서 수분작용 후 급격히 증가하였고, 위상은 다소 감소하였다. $O_1$과 $K_1$ 분조의 위상과 진폭은 변화가 미약하였다 이러한 반일주조 진폭의 큰 변화는 입사파와 하구언에서 반사된 파의 중첩에 의한 것으로 해석된다.
수중음파전달 모델은 benchmark 시험을 통해 정확도, 적용범위, 계산시간 등의 성능을 평가받는다. 본 논문에서는 analytic 모델, 정상 모드 모델(normal mode model), 포물선 방정식 모델(parabolic equation model), 가우시안 빔 모델(Gaussian beam model), 스펙트럼 모델(spectral model) 등 거리의존 모델에 대해 benchmark 시험을 수행하였으며, benchmark 시험은 다음과 같은 세 가지 거리의존 해양환경으로 나누어 실시했다 : 1) 해수면과 해저면이 Dirichlet 경계조건인 이상 쐐기 문제(ideal wedge problem), 2) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이나 해저면은 전달 손실이 있는 손실 통과 해저면 쐐기 문제(penetrable lossy bottom wedge problem), 3) 해수면은 앞서 말한 Dirichlet 경계조건이고 해저면은 Neumann 경계조건으로 서로 평행이면 음파전달 속도가 거리방향 의존인 경우, 경우 1은 anaytic 모델을 사용하고 경우 2는 정상 모드 모델, 포물선 방정식 모델, 스펙트럼 모델을 사용하였으며, 경우 3에 대해서는 가우시안 빔 모델과 포물선 방정식 모델을 사용하였다.
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.
TOPEX/POSEIDON(T/P) 위성의 7년 간 고도계자료를 사용하여 동북아시아지역에서의 해수면 순환과 해수면 변화에 대하여 연구하였다. 헌장 조위자료와 고도계자료간의 비교에서, 고도계에 포함되어 있는 60일의 tidal aliasing(M$_2$ 및 S$_2$의 해양조석 성분)의 영향을 제거한 후 순수 해수면 성분을 구하였다. 해수면 변동을 보면 쿠로시오 해류가 사행을 하면서 강하게 흘러가는 일본 동남부해역에서 뚜렷한 와류의 형성과 함께 높은 해수면 변화 값을 보였다. 이것은 쿠로시오의 확장과 해저지형의 영향과 기인하다. 평균해수면은 황해 및 동해에 비해서 북태평양해역에서 높게 나타났다.
본 연구는 RCP 4종 시나리오(RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, RCP 8.5)를 적용하여 얻어진 2100년까지의 대기온도 상승값을 해수면 상승 계산방법 중에 하나인 반경험식법(Semi-empirical method)에 적용하여 해수면 상승치를 예측하였다. RCP 4종 시나리오에서 얻어진 결과에 따르면 모든 시나리오에서 해수면이 꾸준히 상승하고 있음을 알 수 있었다. 2050년도까지 RCP 4종 시나리오에 대한 해수면 상승의 차이가 최대 0.08 m 이내였으나 2100년도에는 최대 0.5 m까지 해수면 상승의 격차를 보이고 있었다. RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, RCP 8.5 시나리오의 2100년도 해수면 예상 상승치는 각각 0.87 m, 1.21 m, 1.02 m, 1.36 m였다. RCP 8.5시나리오는 2060년 이후로 대기온도 상승치가 다른 시나리오에 비해 급상승하는데, 2100년 이후 다른 시나리오와의 해수면 상승 격차는 더 커질 것으로 예상된다. 단순한 비례식으로 추정하면, 2080년도에 RCP 4종 시나리오의 최대 격차가 0.21 m였으나 20년 후인 2100년에는 그 두 배가 넘는 최대 0.5 m였다. 따라서 2120년에는 그 격차가 1.2 m 이상 될 수도 있다.
IPCC에서 발표한 제6차 기후변화 보고서에 따르면 지구온난화에 따른 해수면 상승이 가속화되고 있으며, 2100년 예상 해수면 상승은 저탄소 시나리오(SSP 1~2.6)에서는 47cm, 고탄소 시나리오(SSP 5~8.5)에서는 82cm로 분석되었다. 해수면 상승은 항만 인프라에 심각한 피해를 입히고, 항만 내에 정박 중인 선박의 계류안전성을 저하시킬 수 있다. 본 연구에서는 해수면 상승시 부두에 계류한 선박의 계류안전성 향상 방안을 도출하기 위해 만조시 침수 피해가 잦은 목포항을 선정하여 해수면 상승 시나리오에 따른 실제 접안 선박에 대한 계류 평가 요소의 민감도를 분석하였다. 분석 결과, 해수면이 상승함에 따라 동일한 환경조건에서 계류라인 장력, 계선주 하중, 계류라인 수직각도, 선체 6자유도 운동값이 대체로 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 마루높이가 상향되면 모든 계류 평가 요소의 값이 대체로 감소하여 선박 및 부두의 안전성 향상에 유리한 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 목포항 해수면 상승에 따른 항만 및 선박의 안전성 향상 방안을 확보하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
2012년 7월부터 2016년 8월까지 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 센서 자료와 해양 현장수온 관측 자료 사이에서 획득된 총 162,264개의 일치점 자료를 활용하여 북서태평양 해역에서의 마이크로파 해수면온도 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. AMSR2 해수면온도는 실측 자료에 대해 $0.63^{\circ}C$의 평균제곱근오차와 $0.05^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 풍속, 해수면 온도, 연안으로부터의 거리, 열전선 등 다양한 요인에 의해 발생되었다. AMSR2 해수면온도는 낮시간 동안 낮은 풍속(< 6 m/s)에서 실측 해수면온도보다 높게 산출되는 일변동(diurnal effect)에 의한 오차를 보였다. 또한 겨울철에 평균제곱근오차가 커지는 경향이 나타났는데, 이는 해상풍의 풍속이 커질수록 해수면의 방사율이 높아져 해수면온도 산출 시 양의 편차가 발생할 수 있으므로 겨울철의 강한 바람이 해수면온도 오차를 증가시킨 것으로 추정되었다. 이 외에도 저온에서 저하되는 민감도와 육지에 의한 자료오염 또한 AMSR2 해수면온도의 오차를 증가시키는 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 열전선에 따른 해수면온도 오차 특성을 분석한 결과 해수면온도의 공간 구배 크기가 커질수록, 열전선에 근접할수록 해수면온도 오차가 증가하였다. 본 연구는 북서태평양 해역 마이크로파 해수면온도의 정확도 검증 및 오차 특성 분석을 통해 향후 마이크로파 해수면온도를 활용하는 연구의 바탕을 마련하고자 하였으며, 연구 지역의 환경적 요인에 따라 발생할 수 있는 오차에 대한 분석이 선행되어야 보다 정확한 위성 관측 해수면온도를 얻을 수 있음을 제시하였다.
천해에서 얻은 잔향음신호를 역추정 알고리즘으로 분석하여 자료수집 당시의 환경 변수인 해상풍의 세기와 해저면의 상태를 추정하는 방법에 대하여 기술하였다. 소오나 시스템과 잔향음신호 수집 당시의 환경 자료를 알고 있다면 음원에서 방사된 음파가 해수면에 처음 도달하는 시간과 수평입사각을 multipath eigenray model에 의해서 계산할 수 있고 이 정보를 이용하여 수신된 잔향음 신호를 분석하여 해수면에 의한 산란잔향음 준위와 시간을 계산할 수 있다. 해수면 후방산란강도는 수평입사각, 음원의 주파수, 해상풍의 세기 등에 의해 특징지어지며 계산된 잔향음 준위로부터 소오나 방정식을 이용하여 후방산란강도를 알아낼 수 있다. 이 후방산란강도를 입력자료로 하여 Method of Small Perturbation이론과 Chapman과 Harris가 유도한 실험식을 사용하여 입력된 값과 일치할 때까지 후방산란강도를 계산하여 이때의 환경변수를 찾아내었다. 한편 해저면 잔향음신호는 표준화된 후방산란강도값들의 PDF를 만들어 그 분포양상을 분석하였다. 본 논문에서 사용된 알고리즘의 검증을 위해서는 보다 다양한 환경하에서 실시된 많은 음향괸측자료를 필요로 한다.
강수량의 특성 및 계절적인 양상은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도(sea surface temperature)와 같은 기상 현상에 주로 영향을 받는다. 이러한 관점에서 강수량과 같은 수문변량의 장기적인 거동을 기상인자로부터 유추하고자 하는 연구는 무엇보다 중요하며 이러한 추론을 바탕으로 강수량의 장기예측 및 모의를 위한 기본적인 도구로 활용을 가능케 한다. 따라서 본 연구의 주요 목적은 해수면 온도를 기본으로 강수량과 기온의 변동성 및 상관성을 분석하고자 하며, 무엇보다 한반도 근해의 해수면 온도와의 직 간접적인 개연성을 살펴봄으로서 보다 효과적인 강수량 예측을 위한 하나의 변수로서의 가능성을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 분석 방법 즉, 연주기를 제거하지 않은 자료의 선형적인 지체 상관 분석, 연주기를 제거하기 위해 표준화 된 자료의 지체 상관 분석 및 비모수적 상관분석을 수행하였다. 연주기를 제거하지 않은 자료의 경우 매우 강한 상관관계를 나타내었지만 이는 주로 계절 특성으로 인한 것으로 사료된다. 그러나 연주기를 제거한 Anomaly는 상대적으로 매우 작은 상관성을 보이고 있으나 유의성 검토를 통해 통계적으로 유의한 관계가 존재함을 확인 할 수 있었다. 따라서 강수량의 예측을 하나의 변수로서 이용이 가능할 것으로 사료되나 근해뿐만 아니라 한반도 기상의 연관성을 갖는 타 지역기상인자와의 보다 통합적인 검토가 필요하다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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