한반도의 근해는 다양한 해양변화가 있으며, 작전을 수행하는 해군함정, 함재기, 해상운용 비행기, 공군의 전투기, 해안에 위치한 공항 및 비행장 등이 영향을 받는다. 특히 해양환경의 직접적인 영향인 염분은 가스터빈엔진과 같이 고온/고속으로 운용되는 장비에 연료의 황성분과 화학적 변화로 고온부식(Hot Corrosion)이 발생시킨다. 한계값으로 정의 할 수 없지만 염분에 의한 부식은 디미스터(공기흡입구) 높이가 7m 이하일 경우 해상에서 유입되는 염분이 증가하여 부식이 급격하게 증가하였다. 또한 서해보다 동해에서 작전임무를 수행하는 무기체계는 염분도, 풍량, 파고에 의해 비산되는 염분이 상대적으로 많아 부식율이 17% 증가함을 확인하였다. 해상에서 가스터빈엔진을 운용하는 해상무기체계는 염분유입을 최소화하기 위해 해상으로부터 13m이상에서 운용되어야 급격한 고온부식을 최소화 될 것으로 본다.
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.
한반도 주변을 연구해역으로 하는 지역 해양순환예측시스템을 이용하여 관측기반의 분석 자료인 Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) 해수면 온도 자료의 동화를 통한 초기장 개선효과가 황해, 동중국해 그리고 동해의 해수면온도 예측결과에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해서, 본 연구에서는 3차원 최적내삽법을 적용한 실험(Exp. DA)과 적용하지 않은 실험(Exp. NoDA)을 수행하여 각각의 실험결과를 관측자료와 비교 분석하였다. 2011년 9월 OSTIA 해수면 온도 자료와의 비교결과, Exp. NoDA는 24, 48, 72 예측시간에서 약 $1.5^{\circ}C$의 비교적 높은 Root Mean Square Error(RMSE)를 보였으나, Exp. DA에서는 모든 예측시간에서 $0.8^{\circ}C$ 이하의 상대적으로 낮은 RMSE가 나타났다. 특히, 초기 24시간 예측결과에서 RMSE는 $0.57^{\circ}C$를 보여 Exp. NoDA에 비해 예측성능이 크게 향상된 결과를 보였다. 해역별로는 황해와 동해에서 자료동화 적용 시, 60% 이상의 높은 RMSE 감소율이 나타났다. 기상청 8개 지점 연안 계류부이의 표층수온 자료를 이용하여 자료동화 효과를 계절적으로 살펴본 결과, 전반적으로 여름철을 제외한 모든 계절에서 자료동화 적용 후 70% 이상의 높은 RMSE 감소율을 보여 한반도 연안 표층수온의 단기 예측성이 향상됨을 확인하였다. 또한, 해수면 온도 자료의 동화로 인한 해양상층부의 수온구조 변화를 살펴보기 위해 동해를 대표해역으로 하여 Argo 수온 프로파일 자료와 실험결과를 비교하였다. 특히 연직 혼합이 강한 겨울철 해양 상층부(<100 m) 경우 Exp. DA의 RMSE가 Exp. NoDA에 비해 약 $1.5^{\circ}C$ 감소한 결과를 보여 해수면 온도의 자료동화 효과가 해양상층부의 수온 예측성 향상에 기여함을 확인하였다. 하지만, 겨울철 혼합층 아래에서는 Argo 관측 대비 수온 오차가 오히려 증가한 해역도 존재하여 해수면 온도 자료동화의 한계성도 나타났다.
지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.
불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.
교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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