테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.
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.
최근 들어 풍력 발전은 신재생 에너지 중에서 높은 효율을 가진 에너지원으로 주목받고 있으며, 이에 따라 전 세계적으로 다양한 기술 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 풍력 발전은 풍력 자원이 풍부한 지역에 많은 풍력터빈을 설치하여 운영하는 대형 풍력 농장(Big Wind Farm) 형태로 운영되고 있으나 개발 도상국이나 전력망에서 고립된 지역에서는 오프-그리드(Off-Grid) 형태의 소형 풍력 발전 시스템이 효율적인 솔루션으로 부상하고 있다. 오프-그리드(Off-Grid) 형태의 소규모 발전 시스템을 효율적으로 운영하고 확산시키기 위해서는 실시간 모니터링 시스템의 개발이 요구된다. 소규모 풍력 발전 시스템 구성을 위해 과다한 풍속으로 인한 손상 방지 체계 및 다양한 환경적 요소에 능동적으로 대처하기 위한 실시간 발전소 운영 모니터링 체계 그리고 생산된 전력을 안정적으로 소규모 지역이나 시설에 공급하기 위한 ESS(Energy Storage System) 시스템에 대해 연구하였다. 구현된 시스템은 터빈의 RPM, 발전량, 브레이크 동작, 발전량 등을 모니터링하여 최적 운영환경이 조성되도록 하였다. 구현된 소형 풍력발전 체계는 격오지 도로 조명, 해양 레저 시설, 모바일 통신 기지국 등에 활용될 수 잇으며 RE100 산업 생태계 발전에 기여할 수 있을 것이다.
강 상류에 설치된 대형 댐에 의해 연속성을 차단함으로써 유수역에서 정수역으로 변화된 금강 상류에 위치한 용담호를 선정하여 서식하는 어류상 및 어류의 군집 특성을 알아보기 위하여 2009년 4월부터 11월까지 조사를 실시하였다. 채집된 어류는 강 상류의 자연성을 잘 유지하고 있는 원서식지(St. 1)에서 8과 15종이며 고유어종은 11종이었고, 댐호로 인해 수환경 변화에 영향을 받을 것으로 생각되는 용담댐 직하류 수역(St. 3)에서 10과 24종이며 한국 고유종은 11종이 출현하였다. 반면 댐호로 인해 유수역에서 정수역으로 수환경이 변화된 용담호 내(St. 2)에서 7과 20종이며 한국고유종은 6종이 출현하였다. 금강 상류수역에 건설된 용담댐으로 인해 댐호에는 기존에 금강 상류수역의 대표적인 서식어류인 칼납자루, 감돌고기, 쉬리, 꾸구리 등과 같은 유수역에 서식하는 어류는 사라졌으며, 붕어, 끄리, 치리, 피라미, 블루길과 같이 정수역에 서식하는 어류들이 급격히 증가하는 경향이었다. 충식성 어류의 상대적 풍부도는 St. 1에서 66.7%인데 반하여 St. 2에서는 40.0%로 차이를 보였고, St. 3에서 중간 형태로 54.2%이었다. 우리나라의 생물자원인 고유어종의 보존뿐만 아니라 수생태계의 건강성 유지를 위해서는 강 상류에 대형댐과 같이 대규모의 상류 서식지를 변화시킬 수 있는 인공 시설물의 축조는 최소화하는 것이 바람직 할 것이며, 불가피한 경우는 건설시 보전대책 수립이 필요하다.
남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.
강우시 유출되는 비점원오염물질의 유출특성을 조사하고, 수영만에 있어서 하천오염물질이 만내로 유입되어 미치는 영향을 4가지 경우인 점원오염부하가 미치는 영향(Case 1), 연간 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 2), 우기시 오염부하가 미치는 영향(Case 3)과 실측강우 조사기간동안 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 4)으로 나누어 예측 및 평가하였다. 이상의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 비점원오염물질의 특성을 보면 강우시 하천의 수질변동은 강우강도와 유량의 증감과 매우 밀접한 관계를 가지고 증감한다 COD, TSS와 VSS의 경우는 2차 강우 후 유량이 최대인 $65.736m^3/s$가 될 때 오염물질의 최대치가 나타났는데 최대치는 각각 121.4mg/l, 1148.0mg/l와 262.0mg/l를 보여주었다. 그리고 영양염류인 경우는 1차 강우가 시작되어 유량이 1차 최대치인 $4.686m^3/s$로 증가할 패 최대치를 보여주는데 $TIN,\;NH_4\;^+-\;N,\;NO_2\;^--N$과 $PO_4\;^{3-}-P)$는 각각 20.306mg/l, 14.154mg/l, 9.571mg/l와 1.785mg/l를 나타내며 2차 강우가 시작된 후 약간 증가하다가 감소하였다. 해수유동모델에 의한 결과를 보면 만내 유향은 낙조시에 시계방향으로 창조시에 반시계방향으로 북동-남서방향이다. 만내 조류속은 최대 0.3m/s이고 만외 유속은 0.4m/s 정도이며 계산치는 관측치와 매우 유사하게 재현되고 있다. 확산모델의 보정은 점원오염부하량이 만내에 미치는 영향을 수영만내 관측치를 이용해 반복 시뮬레이션하여 보정하였고 보정결과 COD, SS의 계산 결과는 관측치와 잘 일치하였다. 확산모델의 적용결과 수영강의 오염부하는 낙조시에는 해운대 해수욕장으로 창조시는 광안리 해수욕장으로 수질을 악화시켰다. 비점원오염부하가 만내에 미치는 영향을 재현시킨 결과 연간 강우로 인한 비점원오염부하(Case 2)와 우기시 강우로 인한 오염부하(Case 3)가 미치는 영향은 점원오염부하(Case 1)가 만내 수질이 미치는 영향과 비교해 광안리 해수욕장의 오염부하를 약간 증가시키며 큰 차이는 보이지 않았다. 강우 조사시 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 4)은 수영만내에 매우 심각한 오염현상을 보여준다. 낙조시에는 COD와 SS의 만내의 농도 분포는 각각 2.0-30.0mg/l와 7.0-200.0mg/l를 보여준다. 낙조시에는 창조시보다 낮은 오염정도를 나타내나 해운대 해수욕장으로는 높은 오염을 가중시키는 것을 볼 수 있다. 그러나 강우가 멈춘 후 24시간이 경과하여 실측한 수영만의 오염분포를 보면 건기시 해역농도에 비해 약간 높은 농도분포를 보여 주는 것으로 보아 입자가 큰 침강성 고형물질의 빠른 침강과 수영만내 해수유동으로 인해 빠르게 확산되어 농도가 감소되는 것으로 보인다. 그러나 강우가 시작한 후 매우 높은 오염물질을 함유하는 강우유출수가 만내로 유입될 때의 충격부하는 수영만의 해양생태계에 심각한 영향을 미치리라 예상되며 만약 이들 강우유출수를 처리하여 만내로 유출시키면 만내 수질은 개선되리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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