• 한국식품영양과학회지
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• 제46권3호
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• pp.374-380
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• 2017

본 연구에서는 건해삼의 수화도에 따른 등급 분류를 확립하고자 하였다. 건해삼은 영상분석을 통하여 건해삼의 길이, 너비, 부피, 겉넓이의 형태학적 특징을 추출하였다. 측정된 data를 이용하여 k-mean clustering을 실시, 95개의 건해삼을 3개의 등급으로 분류하여 $30^{\circ}C$에서 40시간 수화실험을 실시하였다. 건해삼의 k-mean clustering을 실시한 결과 건해삼의 부피와 겉넓이는 건해삼의 등급을 가장 잘 나타낼 수 있는 인자였다. 등급별 수분 함량은 grade1은 71.23%, grade2는 75.60%, grade3는 85.62%를 확인하였다. 본 수화속도의 차이는 등급별 해삼이 동일한 수화 flux를 갖는 것을 고려하였을 때, 해삼의 수화는 겉넓이에 지배적임을 확인할 수 있다. 해삼의 수화는 물의 물질전달을 통해 이루어지며 Fick의 확산법칙에 따라 겉넓이가 커질수록 물질전달 속도가 증가함을 본 연구의 수화실험 결과에서도 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 건해삼의 등급을 분류하여 최적의 수분 함량(75%)을 충족하기 위한 등급별 수화시간을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 건해삼의 등급판별은 "수화도에 따른 건해삼의 품질 변화"에 대한 추가적인 연구를 통해 등급별 최적의 수화시간의 도출이 가능하다.

• 한국수산과학회지
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• 제21권6호
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• pp.341-350
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• 1988

The wind stress distribution over the East Sea of Korea was obtained from the shipboard observations of the Fisheries Research and Development Agency along the serial observation lines. These monthly and annual mean wind stress distributions were put into the simplified interface model which describes the latitudinal variations of the upper-layer thickness as function of the curl of the wind stress. The observed variations of the surface, zonally averaged winds indeed caused the upper-layer flow convergent and divergent at the latitudes that produced a tone of thick upper-layer or a deep permanent thermocline and the shallower depth with divergence. Thus, the wind field contributes positively to maintain the almost time-independent distribution of the interface of 'saddle like' feature in north-south direction over the study area.

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.533-540
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• 2014

Statistical forecast models for the prediction of the summertime Changma precipitation have been developed in this study. As effective predictors for the Changma precipitation, the springtime sea surface temperature (SST) anomalies over the North Atlantic (NA1), the North Pacific (NPC) and the tropical Pacific Ocean (CNINO) has been suggested in Lee and Seo (2013). To further improve the performance of the statistical prediction scheme, we select other potential predictors and construct 2 additional statistical models. The selected predictors are the Northern Indian Ocean (NIO) and the Bering Sea (BS) SST anomalies, and the spring Eurasian snow cover anomaly (EUSC). Then, using the total three statistical prediction models, a simple ensemble-mean prediction is performed. The resulting correlation skill score reaches as high as ~0.90 for the last 21 years, which is ~16% increase in the skill compared to the prediction model by Lee and Seo (2013). The EUSC and BS predictors are related to a strengthening of the Okhotsk high, leading to an enhancement of the Changma front. The NIO predictor induces the cyclonic anomalies to the southwest of the Korean peninsula and southeasterly flows toward the peninsula, giving rise to an increase in the Changma precipitation.

• 한국해양학회지
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• 제27권1호
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• pp.35-45
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• 1992

본 논문의 목적은 엘니뇨현상의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 이를 위해, 먼저 태평양 적도지역의 월평균 해면수온의 편차시계열을 기초로 하여 엘 니뇨 현상의 지속기간, 강도의 결정방법과 이 현상의 출현에 대한 판별방법을 제안하 였다. 다음으로 과거 40년(1951-1990) 자료의 편차시계열에 나타난 엘니뇨의 연변동 성, 주기성, 종속성 등 확률구조 및 통계적 특성을 파악하였고, 이 결과를 엘니뇨현상 의 예측을 위한 시계열 비선형확률모델을 유도하였는데 이용하였다. 마지막으로 유도 된 확률모델의 실제적용을 위한 통계절차를 제안하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권6호
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• pp.653-658
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• 2006

대기 대순환 모형인 GCPS를 이용하여 북서태평양에서의 태풍 활동의 계절 예측 가능성을 조사하였다. 1979년부터 2003년까지 각 해에 대해 해수면 온도 관측 자료를 사용하여 5개월간 초기 조건을 달리한 10개의 앙상블 멤버를 적분하였다. 모형은 발생 빈도의 평균적인 월변화 경향과 발생 분포를 관측과 유사하게 모의하였으나, 발생 빈도의 경년 변화는 신빙성 있게 예측하지 못하였다. 이는 관측과 모형간 태풍 발생 빈도와 ENSO의 상관성 차이에 인한 것으로 실제 태풍 발생 빈도와 ENSO가 뚜렷한 상관 관계를 갖지 않는 것과 달리, 모형에서는 엘니뇨 시기에 평년에 비해 많은 태풍이 발생하고 라니냐 시기에 평년에 비해 적은 태풍이 발생하는 경향을 보였기 때문이다. 반면에, 관측과 모형 모두 ENSO와의 상관 관계가 높게 나타난 태풍 발생 경도의 경우에는 모형이 발생 경도의 경년 변화를 관측과 유사하게 모의하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.536-555
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• 2021

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s^-1와 1.28 m s^-1, 편차는 0.44 m s^-1와 0.65 m s^-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제35권4호
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• pp.348-355
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• 2002

To know characteristics of water quality in Saemankeum area, we were investigated the water quality of surface layer from July of 1999 to June of 2000. The concentrations of COD and chlorophyll a were in the range of $0.64\~6.40$ (mean 1.96)mg/L, $1.95\~51.55$ (mean 11,07)$mg/m^3$, respectively. The annual mean concentrations of DIN, DIP were found to be 21.182 $\mu$g-at/L and 0,655 $\mu$g-at/L respectively, which were exceeding second grade of seawater quality standard. The nitrogen ratio to the phosphorus was lower than 1. Therefore, nitrogen was playing an important role in phytoplankton growth as limiting factor in study area. Mean values of eutrophication index were exceeding 1, which was the eutrophication criteria. Especially Mankyung and Dongjin estuary were shown over 10 as eutrophication index. Therefore, Saemankeum area could be evaluated to possibility area for eutrophication. Released rate for ammonia nitrogen and phosphate phosphorus from sediments were 62.92 ${\mu}g-at/m^3/hr$ and 6.71 ${\mu}g-at/m^3/hr$, respectively.

• 대기
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• 제21권1호
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• pp.17-33
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• 2011

A dynamical downscaling system for seasonal forecast has been constructed based on a regional climate model, and its predictability was investigated for 10 years' wintertime (December-January-February; DJF) climatology in East Asia. Initial and lateral boundary conditions were obtained from the operational seasonal forecasting data, which are realtime output of the Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) at Korea Meteorological Administration (KMA). Sea surface temperature was also obtained from the operational forecasts, i.e., KMA El-Nino and Global Sea Surface Temperature Forecast System. In order to determine the better configuration of the regional climate model for East Asian regions, two sensitivity experiments were carried out for one winter season (97/98 DJF): One is for the topography blending and the other is for the cumulus parameterization scheme. After determining the proper configuration, the predictability of the regional forecasting system was validated with respect to 850 hPa temperature and precipitation. The results showed that mean fields error and other verification statistics were generally decreased compared to GDAPS, most evident in 500 hPa geopotential heights. These improved simulation affected season prediction, and then HSS was better 36% and 11% about 850 hPa temperature and precipitation, respectively.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.271-281
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• 2015

The objectives of this study are to develop a hydrological drought outlook system using GloSea5 (Global Seasonal forecasting system 5) which has recently been used by KMA (Korea Meteorological Association) and to evaluate the forecasting capability. For drought analysis, the bilinear interpolation method was applied to spatially downscale the low-resolution outputs of GloSea5 and PR (Predicted Runoff) was produced for different lead times (i.e., 1-, 2-, 3-month) running LSM (Land Surface Model). The behavior of PR anomaly was similar to that of HR (Historical Runoff) and the estimated values were negative up to lead times of 1- and 2-month. For the evaluation of drought outlook, SRI (Standardized Runoff Index) was selected and PR_SRI estimated using PR. ROC score was 0.83, 0.71, 0.60 for 1-, 2- and 3-month lead times, respectively. It also showed the hit rate is high and false alarm rate is low as shorter lead time. The temporal Correlation Coefficient (CC) was 0.82, 0.60, 0.31 and Root Mean Square Error (RMSE) was 0.52, 0.86, 1.20 for 1-, 2-, 3-month lead time, respectively. The accuracy of PR_SRI was high up to 1- and 2-month lead time on local regions except the Gyeonggi and Gangwon province. It can be concluded that GloSea5 has high applicability for hydrological drought outlook.