최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.475-482
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2011
In this research, we have attempted to estimate the water quality of fish farms in terms of parameters such as water temperature, dissolved oxygen, pH, and salinity by employing observational data obtained from a coastal ocean observatory of a national institution located close to the fish farm. We requested and received marine data comprising nine factors including water temperature from Korea Hydrographic and Oceanographic Administration. For verifying our results, we also established an experimental fish farm in which we directly placed the sensor module of an optical mode, YSI-6920V2, used for self-cleaning inside fish tanks and used the data measured and recorded by a environment monitoring system that was communicating serially with the sensor module. We investigated the differences in water temperature and salinity among three areas - Goheung Balpo, Yeosu Odongdo, and the experimental fish farm, Keumho. Water temperature did not exhibit significant differences but there was a difference in salinity (significance <5%). Further, multiple regression analysis was performed to estimate the water quality of the fish farm at Keumho based on the data of Goheung Balpo. The water temperature and dissolved-oxygen estimations had multiple regression linear relationships with coefficients of determination of 98% and 89%, respectively. However, in the case of the pH and salinity estimated using the oceanic environment with nine factors, the adjusted coefficient of determination was very low at less than 10%, and it was therefore difficult to predict the values. We plotted the predicted and measured values by employing the estimated regression equation and found them to fit very well; the values were close to the regression line. We have demonstrated that if statistical model equations that fit well are used, the expense of fish-farm sensor and system installations, maintenances, and repairs, which is a major issue with existing environmental information monitoring systems of marine farming areas, can be reduced, thereby making it easier for fish farmers to monitor aquaculture and mariculture environments.
Shin, Gun-Yoon;Hong, Sung-Sam;Kim, Dong-Wook;Hwang, Cheol-Hun;Han, Myung-Mook;Kim, Hwayoung;Kim, Young jae
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3039-3056
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2020
Beaches have many risk factors that cause various accidents, such as drifting and drowning, these accidents have many risk factors. To analyze them, in this paper, we identify beach risk factors, and define the criteria and correlation for each risk factor. Then, we generate new risk factors based on Fuzzy theory, and define Situation Awareness for each time. Finally, we propose a beach risk assessment and prediction model based on linear regression using the calculated risk result and pre-defined risk factors. We use national public data of the Korea Meteorological Administration (KMA), and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). The results of the experiment showed the prediction accuracy of beach risk to be 0.90%, and the prediction accuracy of drifting and drowning accidents to be 0.89% and 0.86%, respectively. Also, through factor correlation analysis and risk factor assessment, the influence of each of the factors on beach risk can be confirmed. In conclusion, we confirmed that our proposed model can assess and predict beach risks.
최근 지속적인 연안개발로 여가활동 장소 확대 및 접근성 증가를 가져왔으나, 그에 따른 안전사고도 증가 하였다. 이러한 사고 요인은 인위적인 유형과 자연적인 유형으로 분류되며, 후자는 파도, 조석, 해무 및 바람 등 동적 요소로 구성된다. 기상청, 국립해양조사원 등 기관들은 이미 동적 요소 정보를 제공하고 있지만, 그 해상도가 낮아 국지적 위험도를 정밀하게 평가하기 어려운 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기존 오픈시스템의 동적 정보를 활용하여 높은 해상도의 수치 시뮬레이션을 구축하였고, 이를 통해 국지적인 연안활동 장소의 동적요소를 예측하는 자동화 모듈을 개발하였으며, 특히 모듈 구축 중 핵심인 수치예측 파랑 결과값과 파고 관측값을 비교검토 하였다.
해운대 해수욕장 이안류 안전사고의 예방을 목적으로, 다양한 해상조건에 따른 시뮬레이션을 기반으로 정량화된 이안류 발생가능성으로부터 추정된, 따라서 실시간 관측자료에 따라 경보할 수 있도록 하는 이안류 경보지수 함수를 연구하였다. 이안류 발생정도를 정량화하기 위해 Choi et al. (2011, 2012b)의 Boussinesq 모델링과 이안류 발생 가능계수의 정의를 사용하였고, 이안류관련 파랑특성과 같은 관측물리량에 대하여 발생가능 시나리오를 수립하여 광범위하고 정도높은 시뮬레이션을 수행하므로 그에 따른 이안류 발생가능 정도의 분포를 추정하였다. 이 추정된 분포에 부합하는 적절한 경험함수를 도출하고, 그 함수를 현실적으로 관측가능 해상조건에 따라 지수화 하였다. 본 연구에서 2011년 6월부터 9월까지 운영된 해운대 파랑부이 관측자료를 제시한 이안류 위험지수 함수에 적용하고, 몇 차례 CCTV를 통해 확인된 이안류 발생시점에 대하여 적용한 결과를 제시하고 고찰한다. 더불어 문제점과 향후 개선방향에 대하여 논의한다.
본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.
해수 표층 수온은 원자력발전소의 온배수 영향을 조사하기 위해서 위성원격탐사에 의해 관측되는 가장 중요한 정보들 중 하나이다. 하지만 Landsat 7 위성과 Landsat 8 위성의 열적외선 센서로부터 추출한 표층수온과 실측치를 비교한 연구는 부족하다. Landsat 8 위성은 표층수온을 추출하기 위해 열적외선 센서에 두 개의 분리된 밴드를 가지고 있지만, Landsat 7은 한 개의 밴드를 사용하고 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 Landsat 7 ETM+센서가 Landsat 8 TIRS 보다 표층수온의 보정에 유용하다는 것을 제시하였다. 본 연구에서는 Landsat 114-36 지역의 15개 위성자료를 가지고 ENVI와 IDL을 이용한 표층수온 알고리즘을 처리하였다. 국립해양조사원으로부터 수집한 표층수온 실측자료와 위성에서 추출한 표층수온을 비교하였고, 위성관측 시계열 자료와 측정지점의 실측자료를 통해 정확도를 비교하였다.
본 연구에서는 SWASH 모형을 이용하여 계절별 이상파랑에 의한 해운대 해수욕장에서 불규칙파의 파랑 변형 및 해빈류 특성을 분석하였다. 개경계에서 불규칙파는 JONSWAP 스펙트럼을 적용하였다. 입사파 조건은 국립해양조사원에서 제공하는 2014년 파랑관측자료를 바탕으로 계절별 대표파를 선정하였다. SWASH에 의한 계절별 해빈류 계산결과는 현장조사 결과와 비교 검토하였다. 하계의 경우 S 계열의 파랑이 지배적이며 동백섬측에서 미포측으로 연안류가 지배적으로 발생하였고 해운대 해수욕장 중앙부근에서는 이안류가 발생하였다. 동계의 경우 ESE 계열의 파랑이 지배적이며 해운대 해수욕장 중앙부근에서 각각 동백섬측과 미포측으로 향하는 연안류가 발생하였다.
본 연구는 조위 관측자료를 이용하여 부산항에서의 장기 조위 자료를 생성하는 Long Short-Term Memory (LSTM)으로 구현된 순환신경망 모델을 개발하였다. 국립해양조사원의 부산 신항과 통영에서 관측된 조위 자료를 모델 입력 자료로 사용하여 부산항의 조위를 예측하였다. 모델에 대하여 2019년 1월 한 달의 학습을 수행하였으며, 이후 2019년 2월에서 2020년 1월까지 1년에 대하여 정확도를 계산하였다. 구축된 모델은 부산 신항과 통영의 조위 시계열을 함께 입력한 경우에 상관계수 0.997 및 평균 제곱근 오차 2.69 m로 가장 성능이 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 딥러닝 순환신경망 모델을 이용하여 임의 항만의 장기 조위 자료 예측이 가능함을 알 수 있었다.
전통적 조화분해 방법을 이용한 명량해전(1597년 음력 9월 16일)과 같은 19세기 이전 역사적 해전 당시의 고조석(고조류) 추산과 관련하여 조석 (조류) 조화분해와 예측에 많이 사용되고 있는 IOS tidal package(IOS)와 Task-2000 tidal package(Task2K)의 5가지 천문변수 계산식을 살펴보았다. 이로부터 IOS와 달리 Task2K가 1801년 이전 시기에 대한 조석(조류) 추산이 불가능한 원인을 파악하였다. 즉, 임의의 19세기 이전 시점(1801년, 1800년, 1597년 1월 1일 자정)에 대하여 구한 천문변수 값을 비교한 결과, 1801년은 거의 일치하였으나, 나머지 해의 천문변수 값은 차이가 컸다. 이는 1900년을 기준으로 그레고리력(양력)을 직접 사용하여 천문변수 값을 구하는 Task2K의 계산식이 1801~2099년 범위를 벗어난 해에 대해서 윤년을 정확히 계산하지 못함으로써 발생하는 문제이다. 따라서 그레고리력을 바탕으로 0000년 1월 l일 자정을 기준으로 누적된 일자로 환산한 시간을 사용한 IOS의 천문변수 계산식을 사용함으로써 Task2K에서도 고조석(고조류)을 추산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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