원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
본 논문은 Landsat-7 ETM+ 영상의 열적외 밴드를 이용하여 제주도 주변 해역의 해수면 온도 분포 영상을 제작하여 해저 용출수를 탐지하고자 하였다. 해수면 온도 분포 영상을 제작하기 위해 온도변환 알고리즘을 이용하여 위성영상의 DN 값을 온도 값으로 변환하여 해수면 온도 분포를 분석하였다. 해저 용출수 예상 지역 추정은 해수면 온도 분포 영상에서 해저 용출수의 온도로 판단되는 $15{\sim}17^{\circ}C$ 범위를 추출하는 것인데, 계절적으로 해수면 평균 온도와 해저 용출수 온도의 차가 많이 발생하는 여름철 영상(2006년 7월 28일과 2006년 8월 29일, 2008년 9월 19일)을 이용하였다. 그 결과 제주도의 동북부 연안에서 해저 용출수로 추정되는 지역이 일부 나타났다.
해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.
본 논문은 원격탐사 기법을 활용하여 제주도 주변 해역에서 발생하는 해저 용천수 분포 지역을 탐지하는 것이다. 연구지역인 김녕항을 대상으로 열화상카메라를 탑재한 무인비행선을 이용하여 해수면 온도 분포를 파악한 후, 해저 용천수 발생 온도 분포 범위와 비교하여 용천수 발생 위치를 탐지하였다. 일반적으로 해저 용천수의 온도 범위는 지하수 온도와 비슷하여 약 $15{\sim}17^{\circ}C$ 사이에 분포하고 있다. 열화상카메라로 감지된 김녕항의 해수면 온도 분포를 파악한 결과 연구 대상지역의 남서쪽 지역이 해저 용천수 발생 지역으로 탐지하였다.
해양생태계에 밀접한 영향을 미치는 대규모 광양제철소가 위치한 광양만 주변 해역을 연구지역으로 2000년부터 2010년까지 총 25장의 Landsat-7 ETM+ 열적외선 자료를 활용하여 해수면온도 변화를 분석하였다. Landsat-7 ETM+ 열적외선 영상으로부터 측정된 해수표면 온도의 정확도를 분석하기 위해 Landsat 열적외선 영상으로부터 측정된 해수면온도는 여수조위관측소에서 측정된 실측데이터와 비교 검증하였고, 분석한 결과Landsat-7 ETM+ 영상으로부터 산정된 해수표변 온도가 여수조위관측소에서 실측된 온도보다 $1.22^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, 상관도를 분석한 결과 $R^2=0.991$로서 위성영상으로부터 추정된 온도와 실측 해수온도는 상관도가 높다고 할 수 있다. 광양제철소 인근의 해수표면온도와 외해의 해수표면온도를 비교분석 하기 위해 총 5지역을 선택하였으며, 해수면온도의 시계열 자료를 계절별, 지역별로 분석하였다. 또한 광양만과 순천만에서 각각 공간적으로 잘 분포된 5개의 지점들을 선택하여 1년에 걸친 온도변화의 추이와 두만의 평균해수온도차를 분석하였다.
거제도는 남쪽에서 두 번째로 큰 섬으로써 총면적은 399.96$\textrm{km}^2$이며 총면적의 71.85%가 임야로 이루어져 있고 하천이 짧으며 유역면적이 좁은 관계로 지하수의 함양이 어려우며 해안으로 유출되는 지하수가 상당량이 될 것으로 사료되었다. 따라서 유출지하수의 특성을 연구하여 지하수의 유출가능성이 높은 지역을 찾을 수 있도록 여러 가지 분석을 통하여 알아보았다. 이를 위하여 기본적으로 기온, 강수량 등의 기상자료와 지하수온도, 지하수위등의 수문자료 및 해수표면온도 등의 해양관측자료를 이용하였으며, 해수와 지하수의 온도차가 많은 달의 Lanset 7 ETM+ 인공위성 영상자료와 NOAA 인공영상자료를 이용하여 온도자료를 비교하고, 각개 영사의 열분포도를 분석함으로써 유출지하수의 가능성이 높은 지역을 추출하였다. 추출한 지역에서 인구밀집지역, 공단지역, 기 공급지역을 제외하였으며, 수문지질학 적으로 유리한 지역을 선정하고, 평균해수분포차가 큰 지역을 추출함으로써 이후에 이루어질 현장조사시에 접근이 용이하도록 하였다. 연구결과 거제도 일대의 해안유출지하수 가능지점은 10개소 이상이며 자연적, 사회학석인 여건을 고려한다면 지하수개발가능 지역은 6개 정도로 예상된다. 또한 해수면의 온도와 지하수의 온도가 차이가 클 때는11~13$^{\circ}C$의 분포를 보이고 있어, 이후 이와 같은 연구에 충분히 활용할 수 있을 것이며, 해상도가 높은 자료와 연계하면 보다 정확한 자료의 추출이 가능해 앞으로의 국내에 활용되지 못한 수자원 개발에도 많은 도움이 될 것으로 판단된다.하게도 유기물과의 친화력이 높은 것으로 알려진 Cu 역시 F1과 F2에 대하여 높은 함량을 나타내어 오염원으로부터의 Cu의 확산을 지시하였다. 외국에 비하여, 그동안 국내에서는 사격장 주변의 자연환경변화에 관하여 연구된 결과가 거의 전무하였다. 본 연구 결과는, 이와 유사한 사격장 주변 환경에서의 중금속 분포와 거동 특성에 대하여 종합적인 모니터링(즉, 체계적인 환경지구화학적 조사ㆍ연구)이 시급함을 시사해 주고 있다.할 수 있었다.연구지역을 대상으로 추정한 함양율은 지하수이용에 따른 지하수위하강에 대한 보정을 할 필요가 있으며 지하수이용실태조사를 추가로 하여 그 이용량만큼을 지하수함양량에 더하여야 할것이다.의 특성 등을 고려하여 거기에 맞는 기술들을 복합적으로 또는 단독으로 사용하되 처리방법 채택 시 신중을 기할 것이 요망된다.정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보
동해안에 위치한 화진포 석호는 담수와 염수가 혼합되는 환경으로 생물 다양성이 풍부하여 높은 보존 가치를 지니고 있어 체계적인 관리가 필요하다. 석호의 현재 환경에 대한 분석을 위해 호소수에 영향이 큰 주변 대수층의 지하수 수위 분포와 지하수 흐름의 특성을 파악하였다. 또한 호소수의 염분도가 유지되는 기작으로 추정되는 대수층으로의 해수침투의 영향을 파악하기 위해 수리지구 화학적 변동을 분석하였다. 연구 결과 사주지역의 대수층에 쐐기형태의 담수-염수 경계면이 분포하며, 강우가 적은 기간이 지속되고 온도가 높아 석호의 증발이 일어날 경우 담수-염수 경계면이 상승하여 지하수를 통한 해수의 유입 가능성이 높은 것으로 판단된다. 수리지구 화학적 특성으로는 이온델타(혼합된 지하수의 이론적인 화학조성과 실제 시료가 가지는 값과의 차이) 값을 산출하여 해수 침투에 따른 대수층 내에서 양이온 교환반응 및 침전 반응이 일어난 것으로 추정하였다. 각 지점별로 해수가 혼합된 비율을 계산하기 위해서 산소동위원소와 염소이온을 추적자로 사용하였으며 혼합비의 평균값은 0.3, 최대값은 0.87을 나타내었다. 전체적인 혼합비 결과는 해안에서의 거리에 따라 분포하는 것으로 판단되나, 이론적인 예상과는 상이한 결과가 일부 존재하는데 그 부근의 대수층 특성이 반영된 것으로 판단된다. 더욱 구체적인 분석을 위해서는 계절적인 변화와 해수침투 기작을 모사하는 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.
현재 우리나라에서 지상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)와 ASOS(Automated Synoptic Observing System)기구가 한반도내 668개 지점에서 운영되고 있다. 이러한 장비는 지상관측장비로 하나의 지점에서 측정된 기상변량들이 특정 영역의 대푯값으로 사용되어지고 있다. 기존의 다양한 지점 단위의 수문 모형에서는 지상관측소를 통한 관측값을 적용하기에 어려움 없이 적절한 결과를 도출할 수 있었다. 컴퓨터의 발달로 인하여 복잡한 물리적 현상을 공간적으로 분석할 수 있는 모형의 구동이 가능해짐에 따라서 수문 분야에서도 다양한 분포형 해석 모형이 활발하게 개발 및 적용되고 있다. 지점 관측 자료는 공간적인 연속성을 반영하지 못하는 한계로 인하여 지점 관측자료를 이용한 공간자료의 생성 기법들이 사용되어지고 있지만 자연계에서 나타나는 정확한 공간적 현상을 재현해주지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 지점 관측의 한계를 해결하기 위하여 공간적인 관측이 가능한 레이더와 위성관측과 같은 원격 관측 장비들이 개발되어 공간적으로 연속성을 갖는 기상변량의 취득이 가능하여졌다. TRMM 강우자료는 지구 전체를 0.25도 약 25km 공간해상도를 갖으며 3시간 간격으로 제공되고 있다. 유역단위의 수문모형에 적용하기에 TRMM 강수자료의 공간해상도는 너무 커서 직접적인 적용에 어려움이 있다. 이러한 점에서 TRMM 자료의 상세화 기법을 통하여 수문모형에 적용이 가능한 1km 이하의 고해상도 자료를 생산하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 상세화 방법은 최종적으로 도출하고자 하는 공간해상도를 갖는 대체 변량(지표면 온도, 고도, 식생, 해수면 기압, 상대 습도, 대기온도, 풍향 등)을 이용하여 회귀분석의 형태로 분석이 이루어지고 있다. 그러나 대체 변량을 통해 도출된 상세화된 TRMM 강우는 간접적인 추정으로 인하여 정확한 결과의 도출에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 한반도내 지상 관측값을 공간적 자료로 변환하여 주는데 효과적으로 평가받는 PRISM 모형에 적용하여 기존 SVM 모형을 통한 TRMM 상세화 결과가 갖는 정확성을 평가해 보고 지점 관측자료의 보간 기법의 평가에 TRMM 자료를 활용하는 방안에 대해 평가해 보고자 한다.
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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