• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.236-236
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• 2017

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제42권2호
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• pp.73-81
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• 2009

Objectives : This study presents a scientific basis for the establishment of an environmental health contingency plan for dealing with accidental coastal oil spills and suggests some strategies for use in an environmental health emergency. Methods : We reviewed the existing literature, and analyzed the various fundamental factors involved in response strategies for oil spill. Our analysis included data derived from Hebei Spirit oil spill and used air dispersion modeling. Results : Spill amounts of more than 1,000 kl can affect the health of residents along the coast, especially those who belong to vulnerable groups. Almost 30% of South Korean population lives in the vicinity of the coast. The area that is at the highest risk for a spill and that has the greatest number of people at risk is the stretch of coastline from Busan to Tongyeong. The most prevalent types of oil spilt in Korean waters have been crude oil and bunker-C oil, both of which have relatively high specific gravity and contain volatile organic compounds, polycyclic aromatic hydrocarbons, and metals. In the case of a spill of more than 1,000 kl, it may be necessary to evacuate vulnerable and sensitive groups. Conclusions : The government should establish environmental health planning that considers the spill amount, the types of oil, and the distance between the spot of the accident and the coast, and should assemble a response team that includes environmental health specialists to prepare for the future oil spill.

• 한국해양공학회지
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• 제38권2호
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• pp.64-73
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• 2024

Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권6호
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• pp.645-655
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• 2013

As one of segmentation techniques for Synthetic Aperture Radar (SAR) image with oil spill, we applied a bimodal histogram method to discriminate oil pixels from non-oil pixels. The threshold of each moving window was objectively determined using the two peaks in the histogram distribution of backscattering coefficients from ENVISAT ASAR image. To reduce the effect of wind speed on oil spill detection, we selected ASAR image which satisfied a limit of wind speeds for successful detection. Overall, a commonly used adaptive threshold method has been applied with a subjectively-determined single threshold. In contrast, the bimodal histogram method utilized herein produces a variety of thresholds objectively for each moving window by considering the characteristics of statistical distribution of backscattering coefficients. Comparison between the two methods revealed that the bimodal histogram method exhibited no significant difference in terms of performance when compared to the adaptive threshold method, except for around the edges of dark oil spots. Thus, we anticipate that the objective method based on the bimodality of oil slicks may also be applicable to the detection of oil spills from other SAR imagery.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1475-1490
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• 2021

SAR 이미지의 통계적 특징을 이용하여 유류오염영역을 특정하는 방법은 분류규칙이 복잡하고 이상값에 의한 영향을 많이 받는다는 한계가 있어, 최근 인공신경망을 기반으로 유류오염영역을 특정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 다양한 유류오염 사례에 대해 모델의 탐지 성능 및 특성을 평가한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 기본적인 구조의 CNN인 Simple CNN과 픽셀 단위의 영상 분할이 가능한 U-net을 이용하여, CNN의 구조와, 유류오염의 분포특성에 따른 모델의 탐지성능차이가 존재하는지 분석하였다. 연구결과, 축소경로만 존재하는Simple CNN과 축소경로와 확장경로가 모두 존재하는U-net의 F1 score는 86.24%와 91.44%로 나타나, 두 모델 모두 비교적 높은 탐지 정확도를 보여주었지만, U-net의 탐지성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 다양한 유류오염 사례에 따른 모델의 성능 비교를 위해, 유류오염의 공간적 분포특성(유류오염 주변의 육지의 분포)과 선명도(유출된 기름과 해수의 경계면이 뚜렷한 정도)를 기준으로, 유류오염 발생사례를 4가지 유형으로 구분하여 탐지 정확도를 평가하였다. Simple CNN은 각각의 유형에 대해 F1 score가 85.71%, 87.43%, 86.50%, 85.86% 로 유형별 최대 편차가 1.71%인 것으로 나타났으며, U-net은 동일한 지표에 대해 89.77%, 92.27%, 92.59%, 92.66%의 F1 score를 보여 최대 편차가 2.90% 로 두 CNN모델 모두 유류오염 분포특성에 따른 수치상 탐지성능의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 하지만 모든 유류오염 유형에서 Simple CNN은 오염영역을 과대탐지 하는 경향을, U-net은 과소탐지 하는 경향을 보여, 모델의 구조와 유류오염의 유형에 따라 서로 다른 탐지 특성을 가진다는 것을 확인하였고, 이러한 특성은 유류오염과 해수의 경계면이 뚜렷하지 않은 경우 더 두드러지게 나타났다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제2권2호
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• pp.38-48
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• 1999

1997년 4월 3일 거제도 남쪽에서 발생한 유류 오염 사고에 대하여 두개의 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 분석하였다. 첫 번째 영상은 사고 발생 3일후 획득된 영상으로 extended low beam mode이고 두 번째 영상은 첫 번째 영상으로부터 12시간 후에 획득된 영상으로 standard beam mode이다. 두개의 영상에서는 유류 오염에 의한 활면(slikcs) 외에 섬이나 산의 바람 장애에 의하거나, 부분적으로 풍속이 낮은 해역, 그리고 자연막(natural film) 등에 의하여 유류오염과 유사한 활면(oil spill look-alikes)이 나타났는데 이를 검토하고 분석하였으며, 실제 거제도 주변의 양식장을 중심으로 자연막 형태의 활면이 SAR 영상에서 나타날 수 있는 가능성을 제시하였다. 두 개의 SAR 영상 분석 결과 사고 해역에서 유출된 기름이 남서 방향으로 이동 후 방향을 전환하여 동쪽으로 이동하는 양상이 관측되었으며 이는 현장 관측과도 일치하였다.

• Ocean and Polar Research
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• 제41권1호
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• pp.1-10
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• 2019

Right after the 2007 Hebei Spirit Oil Spill phytoplankton ecosystems were investigated for 11 years based on the seasonal monitoring of the composition and abundance of phytoplankton species. Comparable time-series data from the 1989 Exxon Valdez or the 2010 Deepwater Horizon Oil Spill sites were not available. It was suggested that the ecological healthiness of phytoplankton ecosystems at EVOS sites had recovered after 10 years following the oil spill based on chlorophyll concentrations even though these concentrations only represented phytoplankton communities in most cases. Chlorophyll concentrations can only reflect limited aspects of highly complex phytoplankton ecosystems. During the last 11 years following the 2017 HSOS, extreme variabilities were met in the seasonally averaged ratios of diatoms to phototrophic flagellates including dinoflagellates based on the microscopic cell countings. Summer phytoplankton communities exhibited some cyclic interannual changes in dominant groups every 2-4 years. During the early years (2008-2010) cryptophytes or raphidophytes (Chattonella spp.) dominated alternately each year, which was repeated again in 2014, 2015 and 2017. Two thecate dinoflagellates, Tripos fusus and Tripos furca, together accounted for 52.5% and 50.0% of all organisms in the summers of 2011 and 2012, respectively, which was repeated again in 2018. Summer occurrence and dominance by the phototrophic flagellates including HABs (Harmful Algal Blooms) species as well as their interannual variabilities in the oil spill sites could be utilized as markers for the stable and long-term management of healthy ecosystems. For this type of scientific ecosystem management monitoring of chlorophyll concentrations may sometimes be insufficient to gain a proper and comprehensive understanding of phytoplankton communities located in areas where oil spills have occurred and harmed the ecosystem.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1773-1784
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• 2021

해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1-8
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• 2017

정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.