제주도 동부지역 구좌읍 한동리-송당리를 연결하는 직선상의 4개 지점에서 착정한 심부관측정에 대한 시추코어 지질검층과 심도별 수온ㆍ전기전도도 검층 결과, 제주도를 형성시킨 화산활동과 관련된 화산분출물(용암류 및 쇄설물)은 해수면하 136~170m 범위까지만 분포하고 있고, 그 하부에는 미교결의 U층(U Formation)이 분포하고 있는 것으로 밝혀졌다. 구좌읍 한동리에 소재한 둔지봉(해발 280m)을 경계로 해안지역의 U층 상부에는 용암이 바다속으로 흘러갈 때 생겨나는 베개용암(Pillow Lava)이 분포하고 있음이 최초로 확인되었으며, 이 베개용암층을 통해 고염분지하수가 내륙쪽으로 확산되는 것으로 밝혀졌다. 담수지하수체 하부에 존재하는 고염분 지하수체는 해안에서 내륙쪽으로 오면서 점진적으로 감소하고 기저지하수체(담ㆍ염수 혼합대를 형성하는 지하수체)는 해안으로부터 약 6~6km(해발 120~130m)지역까지 분포하고 있으며, 담수지하수 렌즈체의 두께는 이론적인 G-H비 보다 훨씬 얇은 것으로 나타났다.
본고에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 수중 음향통신을 위한 물리계층 기술에 대하여 알아 본다. 수중음향통신은 지상의 전파를 이용한 무선 통신 기술과 달리 음파를 이용한다. 음파는 수중에서 약1500m/s로 매우 저속이고 시간에 따른 다중 경로와 해수면과 해저면에서의 반사가 발생한다. 또한 수온, 염분, 수압, 해류와 해저지형 등에 의해 신호의 왜곡 및 손실이 일어나기 때문에 수중음향통신은 지상에서 전파를 이용한 통신에 비하여 매우 어려운 일이다. 본고에서는 이러한 수중음향채널의 특성을 살펴보고 링크버짓 계산을 한다. 그리고 수중음향통신을 위한 물리계층 변조기법을 살펴본다. 특히 OFDM 변조기법에 대하여 자세히 설명하고 실해역 측정을 통한 수중채널 특성을 기반으로 채널을 모델링하고 OFDM 변조기법을 위한 파라미터 선정 및 성능비교를 하였다.
중국 대륙연안수(CCW;China Coastal Waters)는 해에 따라 다소 다르지만 보통 하계인 6월${\sim}$10월 사이에 제주도 주변해역에서 두드러지게 나타난다. 즉, 6월에 나타나기 시작하여 8월에 가장 큰 영향을 미치며 10월로 접어들면서 그 세력이 점차 소멸해간다. 1995년${\sim}$1999년 조사기간 중 중국대륙연안수는 1996년과 1999년에 매우 뚜렷하게 나타났다. 주성분분석을 하기 전의 해수면 편차와 해수면 온도의 위성 데이터 원 자료에 대한 파워스펙트럼 분석에서는 station b에서 연 주기(약 365일), 반년 주기(약180일)가 뚜렷하게 나타났지만, 주성분분석을 한 후에는 주기 특성이 다르게 나타났다. 해수면 편차에 대한 주성분분석에서의 파워스펙트럼 분석은 43일 주기가 가장 강하게 나타났고, 해수면 온도에 대한 주성분분석에서의 파워스펙트럼 분석은 250일 주기가 나타남을 알 수 있었다. 해수면 온도의 계절에 따른 온도분포는 다소 다르지만 황해 해역과 동지나 해역을 구분 짓는 뚜렷한 수온 경계를 이룬다. 이온도의 경계해역을 따라서 중국대륙연안수가 흐르는 것으로 사료된다.
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.
중국 대륙연안수(CCW;China Coastal Waters)는 해에 따라 다소 다르지만 보통 하계인 6월~10월 사이에 제주도 주변해역에서 두드러지게 나타난다. 즉 6월에 나타나기 시작하여 8월에 가장 큰 영향을 미치며 10월로 접어들면서 그 세력이 점차 소멸해간다. 해수면편차에 대한 조화분해를 통해서 보면, 제주도 동부해역의 진폭 값(8~9.5cm)이 서부해역의 진폭 값(l3cm 이상)보다 약 5cm 정도 낮았다. 연 위상은 동부해역($267^{\circ}$ : 8월 말)이 서부해역($275^{\circ}$ : 9윌 초)보다 약 $8^{\circ}$정도 빠르게 나타났다. 해수면온도에 대한 조화분해는 제주도 동부해역의 진폭 값($7{\sim}8.5^{\circ}C$)이 서부해역의 진폭 값($5.5{\sim}6^{\circ}C$)보다 약 $2^{\circ}C$ 정도 높은 값을 보였고, 연 위상은 동부해역($242^{\circ}$ : 8월 초)이 서부해역 ($236^{\circ}$ : 7월 말)보다 약 $6^{\circ}$정도 늦게 나타났다. 파워스펙트럼 분석에서 해수면편차와 해수면온도는 모두 연 주기, 반 년 주기, 계절주기가 나타났다. 해수면편차는 1996년, 1998년, 1999년의 여름과 가을이 다른 해보다 높게 나타났는데, 이것은 예년과 다른 강한 집중호우와 밀접한 관계가 있는 것으로 사료된다. 해수면 온도의 계절에 따른 온도분포는 해에 따라 다소 다르지만 황해 해역과 동지나 해역을 구분 짓는 뚜렷한 수온 경계를 이룬다. 이 온도의 경계해역을 따라서 중국대륙연안 수가 흐르는 것으로 사료된다.
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.
본 연구에서는 인공위성 해수면온도 편차(Sea Surface Temperature Anomaly, SSTA)를 이용하여 한반도 연안해역의 고수온 해역을 추출하고, 국립수산과학원의 고수온속보 발령 문서와 비교하였다. 일일 SSTA 이미지를 이용하여 임계값을 적용하는 고수온 탐지 알고리즘을 제안하였으며, 고수온 주의보는 2℃ 이상, 경보는 3℃ 이상인 것으로 가정하였다. 2017~2018년 7~9월의 일평균 SST를 기반으로 한 편차자료를 사용하였으며, 고수온속보에 사용되는 지역을 대상으로 위성기반 탐지 결과를 9개 영역으로 구분하고 비교하였다. 해역별 고수온 발생 횟수 비교 결과, 수온 관측 부이가 고르게 분포한 남해 연안은 고수온속보와 위성 탐지 횟수가 유사하게 나타났다. 반면에 다른 해역은 위성 탐지 횟수가 약 2배 이상 많았으며, 이는 고수온속보 발령이 해역의 일부 위치 수온만을 고려하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 위성기반 연안해역 고·저수온 모니터링 체계 개발에 활용하고자 한다.
우리나라 동해안 지역에서 바다로 유출되는 지하수에 대한 예비적인 기초 자료 및 이들 지하수에 대한 활용 가능성을 검토하였다. 해안 유출 가능 지점의 선정은, 일차적으로 해수면 온도 분포 특성을 활용하였으며, 부차적으로 지형 및 지질 조건 등을 활용하였다. 온도 특성 분석을 위해서는 동해안 지역의 기후, 국가 지하수 관측망의 지하수 온도 변화, 실측된 해수 온도 및 원격 탐사 자료를 통해 유추된 해수 온도 분포 등이 활용되었다. 해안 유출 지하수 개발 가능성의 검토는 인구, 산업 분포 및 개발 입지 등을 고려하였으며, 해안 유출 지하수의 개발 방안은 지하수댐 및 지표수-지하수 연계 방식이 적합할 것으로 검토되었다. 해수면 온도 특성만을 활용하여 예비적으로 선정된 지하수 유출 가능 지점은 약 60 여 개소이며, 인구, 산업 분포 및 지형, 지질 조건 등을 감안한 개발 유망 지점은 6개소로 결정되었다. 그러나 이들 개발 유망 지점에 대한 구체적인 지하수 개발 가능성 및 취수 방안 설정을 위해서는 추가적인 현장 수문 지질 조사가 필수적이다.
전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
본 연구에서는 한국 남동해역에 발생하는 냉수대의 공간적인 분포를 구분하기 위해 2016 ~ 2018년의 고리, 양포의 해양 관측 부이 수온자료와 GHTSST Level 4 재분석 해수면 온도자료를 K-means clustering 기법을 활용하여 분석하였다. 부이자료는 남동해역에서 고리와 양포 지점의 수온변화 및 냉수대 발생을 파악하기 위해 활용하였다. 그 결과 냉수대 발생 시점에 고리와 양포의 수온이 동일하게 감소하였다. 이에 냉수대 발생시 SST의 변화를 보기 위해 수온의 역수와 SST의 분산을 비교하였다. 수온이 변화하는 시점에 SST의 분산도 증가하는 것을 나타내었는데 이를 통해 냉수대 발생시 해역의 SST의 수온분포에 변화가 있다는 것을 알 수 있었다. 냉수대 발생해역을 분류하기 위해 K-means clustering을 활용하였다. Elbow 기법을 활용하여 분류를 위한 최적의 K값을 찾아낸 후 분류를 진행한 결과 연안의 차가운 해수가 존재하는 지역을 찾아낼 수 있었다. 이를 통해 냉수대 발생해역의 공간적인 분포 및 확산범위를 추정하여 향후 냉수대로 인한 피해 파악 및 공간적인 확산 예측연구에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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