This paper introduces basic research of optimum routing assessment system as voyage support purpose which can obtain safe and efficient route. In view point of safety, the prediction of ship motion should be evaluated in the condition of rough weather This part includes general seakeeping estimation based on 3 dimensional panel method and parametric roil prediction. For increasing voyage efficiency, ETA(Estimated Time of Arrival) and fuel consumption should be calculated considering speed reduction and power increase due to wave effects based on added resistance calculation and ship performance characteristics. Basically, the weather forecast is assumed to be prepared previously to operate this system. The idea of these factors in this system will be helpful to escape from dangerous voyage situation by wave conditions and to make optimum route planning based on ETA and fuel consumption.
본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
연안안전사고는 인적과실이 차지하는 비율이 매우 높고 같은 요인에 의한 사고가 반복적으로 발생하는 특징이 나타나고 있다. 이들 장소를 중심으로 관리기관에서는 사고 예방을 위한 각종 대비책을 마련하여 시행하고 있으나 제한된 예산에 따른 안전시설물 및 안전관리 인력의 부족과 기상청 기상특보에 의존하고 있는 연안안전사고 위험예보제 운용체계의 한계 등으로 선제적·능동적 대응력이 많이 떨어지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 연안안전사고 발생 이후의 수습 중심 안전관리체계에서 안전사고 발생 이전에 사고 유발요소의 관리와 위험도 예측·평가, 사고발생 이후의 대응 및 경감대책을 시행할 수 있는 선제적, 능동적 연안안전 관리체계 구축기반 마련의 일환으로 연안활동장소의 위험도 평가체계를 수립·제안하였다. 2017년 이후의 연안안전사고 현황 분석을 통해 연안활동장소별 안전사고를 유발하는 주요 위험요인을 식별하였으며, 이를 기반으로 위험도 평가를 위한 주요 평가인자 및 지표를 설정하였다. 제안된 위험도 평가 방법론은 해양경찰청에서 지정·관리되고 있는 주요 40개 위험구역을 대상으로 적용하였다.
지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.
해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.
위성 해수면온도 합성장은 수치예보모델의 입력 자료 및 지구온난화와 기후 변화 연구에 활용되는 중요한 자료이다. 본 연구에서는 2007년부터 2018년까지 6종류의 위성 해수면온도 합성장 자료를 수집하여 한반도 주변 해역에서 각 해수면온도 합성장 자료의 공간 분포 특성을 분석하였다. 기상청 해양기상부이 실측 수온 자료와 해수면온도 합성장 자료의 시계열을 비교하고 오차의 최대값 및 최대값이 나타나는 시기를 분석하였다. 황해 연안에 위치한 덕적도와 칠발도 부이에서 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 차는 1년주기 또는 반년주기의 높은 변동성을 보였다. 포항 부이에서는 강한 용승에 의해 냉수대가 발생한 2013년 여름철에 높은 수온 차가 나타났다. 해수면온도 자료의 시계열을 활용하여 스펙트럼 분석을 수행한 결과, 일별 위성 해수면온도 합성장은 약 1개월 이상의 주기에서는 실측 자료와 유사한 스펙트럼 에너지를 보였다. 반면 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 스펙트럼 에너지의 차는 시간 주파수가 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 이는 위성 해수면온도 합성장 자료가 연안 부근 수온의 시간적 변동성을 적절하게 표현하지 못하였을 가능성을 시사한다. 위성 해수면온도 영상의 해양 전선은 공간 구조와 강도의 측면에서 위성 해수면 온도 합성장 자료 간 차이점을 보였다. 해수면온도 합성장에서 표현되는 공간 규모 또한 공간 스펙트럼 분석을 통해 조사하였다. 그 결과 고해상도 해수면온도 합성 영상이 저해상도 해수면온도 영상보다 상대적으로 중규모 해양 현상의 공간 구조를 더 잘 표현하였다. 따라서 실제 중규모 해양 현상을 보다 구체적으로 표현할 수 있는 위성 해수면온도 합성장 생산을 위한 고도의 기술 개발이 필요하다.
한반도 주변해역에서 의 해면 열속과 응력의 분포를 김과 강(1994)의 지표층 flux 모델을 사용하여 구하였고 이들의 계절변화를 조사하였다. 모델의 입력자료는 유럽중 기기상예보소 (ECMWF)의 1000mb 온도, 비습, 지오포텐샬고도와 미국기상청(NMC)의 해 수면온도 자료를 사용하였다. 자료의 공간해상도는 위도, 경도 2도이며 기간은 1984년 부터 87년까지의 3년이다. 한편, 해면의 단파복사량은 미국항공우주국 (NASA)의 인공 위성 자료를 사용하였고 잔파복사량은 경험식을 사용하여 구하였다. 모든 열속을 합한 순열속을 한반도 주변해역에서 보면, 1월과 10월에 각각 200∼400 Wm/SUP -2/와 100 Wm/SUP -2/로 해양이 냉각되고 4월과 7월에는 약 100 Wm/SUP -2/로 가열되고 있음을 알 수 있다. 한편, 연평균 순열속은 황해 북부를 제외한 전해역에서 음의 값이 나타나 고 있다. 가장 큰 냉각이 일어나는 해역은 쿠로시오 해역으로 이 지역의 연평균 값은 약 120 Wm/SUP -2/이다. 동해에서는 북부와 남부해역에서 60∼80 Wm/SUP -2/의 냉각이 일어나며 중부해역에서는 비교적 적은 30 Wm/SUP -2/ 정도의 냉각이 일어나고 있다. 한편, 1월의 응력 크기는 다른 달에 대하여 3∼5배 정도 크게 나타나고 이에 따라 연 평균응력의 분포는 1월의 형태와 유사하다. 연평균 응력컬은 동지나해와 남해에서 음 의 값이 나타나지만 황해 북부에서는 양의 값을 보인다. 동해의 응력컬은 북부와 남동 해역에서 양의 값이 그리고 북서해역에서는 음의 값이 나타나고 있다.
지구온난화에 따른 해수면 상승과 태풍 강도의 증가는 연안역에 밀집한 주거 및 산업공간을 위협하는 요소로 최근 그 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 본 연구에서는 안전한 해상교통 및 폭풍해일과 파랑예측을 위해서 반드시 필요한 해상풍에 대한 연구이다. 해상풍은 연안역에서의 자연재해를 유발하는 여러 요소 중에서 중요한 연구과제이나, 현재 가상수치모델에 의한 해상풍 및 해면기압은 시 공간적으로 불충분하다. 따라서, 중규모 기상 모형인 Weather Research and Forecasting(WRF)을 사용하여 우리나라 주변해역을 모두 포함하며, 약 9km 격자로 매일 두 번씩 72시간을 예보하는 해상풍을 산출하는 시스템을 구축하였다. 이어도 해양과학기지와 황해중부부이에서 실측한 해상풍과 검증한 결과 상당히 유의할 만한 결과를 얻었으며, 자료동화을 이용하여 향후에는 보다 정확한 해상풍을 산출할 계획이다.
진해·마산만에 대한 연구는 그동안 해수순환, 조석, 조류, 적조, 수질, 빈산소 환경을 주제로 많이 연구되었으나 주로 단기간 동안 일어나는 해양현상에 대해 연구가 수행되었으며, 만 전체적인 해수순환을 일으키는 물리적 기작을 자세히 살펴본 연구는 부족했다. 오염 물질의 이동과 확산 같은 현상은 주로 계절별로 변동성이 크기 때문에, 이 연구에서는 진해·마산만 해역의 해수순환이 계절적으로 어떻게 변동하는지를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 3차원 해양 순환 모델을 이용하여 2016년부터 2018년까지 진해·마산만의 해수순환을 수치모의하고, 여름철과 겨울철 해수순환을 표층, 중층, 저층에 대하여 살펴보았다. 또한 조석, 바람, 담수 유입에 대한 민감도 실험을 수행하여 각 요인들이 해수 유동에 미치는 영향을 분석하였다. 진해·마산만의 해수순환은 가덕수도 저층에서 대한해협의 해수가 유입되고, 표층에서 진해·마산만의 해수가 유출되는 대류성 염하구 순환이 일어난다. 가덕수도를 통해 교환되는 해수의 순환은 크게 진해만 동부해역과 진해만 서부해역으로 나누어져 일어난다. 각 해역의 수로 방향을 기준으로 해수 수송량을 계산하였을 때, 진해만 동부해역의 남북방향 해수 교환 수송량은 진해만 서부해역에서 일어나는 동서방향 해수 교환량보다 겨울철에는 2.3배, 여름철에는 1.4배 크다. 진해만 서부해역은 계절별로 작용하는 힘들의 균형이 변화하여 해수순환 특성이 계절에 따라 크게 다르다. 겨울철에는 북서풍이 만드는 전단응력과 해수면 기울기의 영향으로 표층 해류가 남쪽으로, 저층 해류는 북쪽으로 흐르는 남북방향 대류성 순환이 강화된다. 반면, 남서풍이 부는 여름철에는 바람 응력에 의해 표층 해수가 동쪽으로 유출되고, 또한 남동쪽 해수면이 높아 북쪽 방향 순압성 압력경도력이 커져 동쪽 방향 유속이 강화된다. 저층에서는 밀도 구배가 커져 경압성 압력경도력이 남쪽으로 크게 작용하여 지형류 균형에 의해 가덕수도의 해수가 서쪽으로 강하게 유입하는 동서방향 대류성 순환이 겨울철보다 26% 강화된다. 진해만 서부의 대류성 순환은 겨울과 여름 모두 조류와 바람의 영향을 크게 받는다. 진해만 동부해역과 마산만에서는 모든 계절에 표층에서는 해수가 외해로 유출되고, 저층에서는 해수가 만 안쪽으로 유입되는 전형적인 염하구 순환을 보였다. 겨울철에는 바람과 담수유입이, 여름철에는 조류의 영향이 남북방향 염하구 순환 규모에 크게 기여하였다. 진해만 동부해역에는 지형의 영향을 받아 형성된 조석 잔차류도 뚜렷하다. 이 연구에서 제시한 진해·마산만의 계절별 해수순환 특성은 이 해역의 오염물질 확산, 여름철 빈산소수괴의 형성 기작 파악, 적조 생물의 유입과 유출을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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