적조 현상에 대한 판별, 예측 분석을 위한 시스템은 현재 개발이 아주 미흡한 상태이고 현재의 적조원인에 대한 연구는 화학 및 생물학적 원인의 규명에 대해 그 초점이 맞추어져 있어 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 적조 현상에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 적조 사례 베이스를 구축하기 위하여 375 건의 데이터를 입력 받아 실험하였다. 학습 데이터로부터의 영향을 최소화하고 신뢰성을 확보하기 위해 10-Fold 교차검증을 수행한 결과 적조 사례에 대한 평균 정확도는 약 84.2%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 5인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 적조 모니터링 시스템을 구현하였다.
한국 연안 전 해역에 걸쳐서 매년 적조생물이 발생 한다. (1995년부터). 남해 중부 및 동부해역은 상습발생 지역이다 (7, 8월). 기상인자(기온, 수온, 강수량, 일사량, 일조시수, 바람)는 적조형성에 기여하며, 특히 수온 (기온)은 적조발생의 제한 인자로 작용한다. 수온 15$^{\circ}$C가 되는 일을 기점으로 적조발생에 소요되는 시간은 78${\sim}$104일 정도 걸리며, 누적일조시수, 누적수온, 누적강우량의 비교로부터 적조발생 해역을 구분할 수 있다. 즉, 남해중부 및 남해동부 해역은 고밀도 적조발생 해역이며 남해서부 해역, 동해남부 해역은 저밀도 적조발생 해역이다. 동해남부 해역을 제외한 나머지 해역은 수온 24.5${\sim}$25.5$^{\circ}$C의 범위에서 1000mg/l 이상의 밀도를 보이는데, 적조생물이 발생하면 대체로 수산피해를 가져다주는 적조경보의 범주에 든다. 위성원격탐사 기술로부터 우리나라 연근해 적조발생 해역 해황특성과 적조분포 상호간의 관계성으로부터 적조의 머무름과 이동은 냉수대의 발달 및 소멸 그리고 북상난류의 흐름과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 식물성플랑크톤의 농도의 변화를 이용하여 적조분포 해역의 감지가 위성위격탐사 기술로 가능하였다. GIS 기술을 통한 적조정보관리시스템의 구축으로 적조정보를 통한 공간분석이 가능하게 되었다.
남해 중부해역에서 적조발생과 관련해서 기상인자와의 상관성을 요약하면 다음과 같다. 적조 다발원 비교에서 강수량이 적조 발생과 밀접한 상관을 보였다. 즉, 강수량은 육지 및 연안지역의 영양염류를 해역으로 유입시킴으로서 적조발생의 영양 공급원으로 중요한 역할을 한다. 이때의 기온은 대체로 적조 다발철인 여름과 초가을에 높은 값을 유지했다. 그러나 일조시수나 바람은 적조발생에 직접적인 연관성을 가지지는 않은 것으로 사료된다.
본 연구에서는 심층 신경망을 이용하여 Cochlodinium polykrikoides 적조 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 적조 발생 예측을 위해 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 구축하였다. 위성 재분석 자료와 기상수치모델 자료를 이용하여 과거 적조 발생해역의 해양 및 기상인자 총 59개를 추출하여 신경망 모델 학습에 활용하였다. 전체 데이터셋 중 적조 발생 사례는 적조 미발생 사례에 비해 매우 적어 불균형 데이터 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과표집화(Over sampling) 기반 데이터 증식(Data augmentation) 기법을 적용하였다. 과거자료를 활용하여 모형의 정확도를 평가한 결과 약 97%의 정확도를 보였다.
한국 남해 중부해역에서의 적조발생과 기상 및 해양 인자와의 관계, 적조발생 적지선정 그리고 위성을 이용한 적조모니터링의 가능성에 대하여 연구하였다. 적조는 전조사기간(1990∼2001)에 걸쳐서 매년 발생하고 횟수가 증가하는 경향을 보였다. 이때 주로 7월, 8월, 9월에 집중해서 발생을 했다. 적조발생 횟수를 증가시키는 메카니즘을 지배하는 가장 중요한 기상인자는 강수량이 였다. 적조형성과 관련된 해양환경학적인 조건은 따뜻한 수온, 저염분, 고농도의 부유물질, 낮은 인산염 및 질산염이 였다. 적조가 발생하는데 필요한 기본적인 기상조건은 최소한 2∼4일 전에 23.4∼54.5 nm(일누적값) 정도의 많은 강수량이 나타났다. 또한 적조발생 당일 적조가 잘 형성될 수 있는 우호적인 기상조건은 $24.6∼24.9^{\circ}C$(일평균값)의 따뜻한 기온, 2∼10.3 h(일 누적값)의 적절한 일조시수, 2.4∼4.6 m/s(일평균값)의 풍속 및 남서풍계열의 바람이 등이 요구되어 진다. 위성자료를 이용하여 적조발생 시의 농도와 공간분포를 파악할 수 있었다. 적조가 잘 발생할 수 있는 최적지로서는 여수∼돌산해역, 가막만 북부지역, 남해 일부해역, 나로도해역, 고흥 남부의 일부 연안, 득량만과 인접한 고흥 서부 해역이 였다.
한국 남해 중부해역에서의 적조발생과 기상 및 해양 인자와의 관계, 적조발생 적지선정 그리고 위성을 이용한 적조모니터링의 가능성에 대하여 연구하였다. 적조는 전조사기간(1990~2001)에 걸쳐서 매년 발생하고 횟수가 증가하는 경향을 보였다. 이때 주로 7월, 8월, 9월에 집중해서 발생을 했다. 적조발생 횟수를 증가시키는 메카니즘을 지배하는 가장 중요한 기상인자는 강수량이였다. 적조형성과 관련된 해양환경학적인 조건은 따뜻한 수온, 저염분, 고농도의 부유물질, 낮은 인산염 및 질산염이였다. 적조가 발생하는데 필요한 기본적인 기상조건은 최소한 2~4일 전에 23.4~54.5mm(일누적값) 정도의 많은 강수량이 내려야한다. 또한 적조발생 당일 적조가 잘 형성될 수 있는 우호적인 기상조건은 24.64~26.48$^{\circ}C$(일평균값)의 따뜻한 기온, 2~10.3h(일 누적값)의 적절한 일조시수, 2.4~4.6m/s(일평균값)의 풍속 및 남서풍계열의 바람이 등이 요구되어진다. 위성자료를 이용하여 적조발생 시의 농도와 공간분포를 파악할 수 있었다. 적조가 잘 발생할 수 있는 최적지로서는 여수~돌산해역, 가막만 북부지역, 남해 일부해역, 나로도해역, 고흥 남부의 일부 연안, 득량만과 인접한 고흥 서부 해역이였다.
남해 중부해역에서 적조발생과 관련해서 적조 다발월인 여름과 초가을에 기온과 마찬가지로 높은 수온을 유지한다. 또한 많은 강수량에 의하여 부유물질 및 영양염류가 증가하고 염분이 대체로 떨어지는 것을 알 수 있었다. 이때 적조의 bloom으로 인하여 대표적인 영양염류인 질소와 인의 값이 떨어진다. 그리고 적조생물의 사후 미생물 분해 작용이 활발하여 산소의 소모가 증가하여 용존산소가 급격히 떨어지고 화학적산소요구량이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이때 식물성플랑크톤의 성장 제한인자로 작용하는 부유물질, 인산염, 질산염의 공간분포도를 이용해서 적조발생의 잠재력을 지닌 최적지를 결정하였는데, 최적지로서는 여수∼돌산해역, 가막만 북부지역, 남해 일부해역, 나로도해역, 고흥 남부의 일부 연안, 득량만과 인접한 고흥 서부 해역이었다.
적조에 관한 관심이 고조되면서 적조모형 개발에 관한 연구가 활발하게 지속적으로 추진되어 다양한 적조모형이 개발 적용되고 있는 실정이다. 적조는 연안생태환경 및 양식어업에 직접적인 피해를 주며, 모형을 이용한 적조 발생 및 이동양상의 정확한 예측결과는 사전 피해저감 대책수립 및 관리에 활용할 수 있기 때문에 모형의 예측 성능평가도 중요하다. 그러나 적조모형은 적조생물을 포함하는 생태모형 또는 환경생태모형이라는 유사한 용어가 명확한 구분 없이 사용되고 있어 혼동을 유발하고 있다. 각각의 모형은 유사한 용어를 사용한다 할지라도 모형의 개발 목표, 구조와 예측성능에서 차이가 나기 때문에 적절한 기준에 근거한 분류와 오차분석에 근거한 모형의 성능평가가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 다양한 적조 모형의 구조 및 요소모형을 고려한 분류기준을 제시하고, 분류된 적조모형의 구조를 고려한 장 단점 및 한계를 제시하고, 모형 활용과정에서 실질적으로 가장 중요한 정량적인 성능평가(오차평가) 기법을 제안한다. 모형의 성능평가는 모형의 보정 및 검정과정으로 분류하여 제시하였다. 제시된 기준이나 기법은 모형의 불확실성을 고려한 정책결정 및 대책수립, 환경관리에 기여할 것으로 판단된다.
해조류의 증식에 가장 큰 영향을 주는 것은 증식에 필요한 영양소와 적절한 수온 등 성장환경을 적절하게 유지시킬 필요가 있으나 해조류의 종류가 매우 다양하여 이들 각각에 개별적으로 대처하는 것이 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 실제의 미생물이 서식하고 있는 원수를 이용하여 적절한 온도를 유지시켜 미생물의 증식을 촉진시키고 이러한 미생물의 개체수를 측정하는 센서를 개발하였다. 이 센서를 이용하면 해조류의 양이 갑자기 증가하는 초기상황을 찾아낼 수 있으므로 해조류의 급격한 증식을 미리 예측할 수 있다.
Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) is the first ocean color instrument that will be operating in a geostationary orbit from 2010. GOCI will provide the crucial information of ocean environment around the Korean peninsula in high spatial and temporal resolutions at eight visible bands. We report an on-going development of imaging and radiometric performance prediction model for GOCI with realistic data for reflectance, transmittance, absorption, wave-front error and scattering properties for its optical elements. For performance simulation, Monte Carlo based ray tracing technique was used along the optical path starting from the Sun to the final detector plane for a fixed solar zenith angle. This was then followed by simulation of red-tide evolution detection and their radiance estimation, following the in-orbit operational sequence. The simulation results proves the GOCI flight model is capable of detecting both image and radiance originated from the key ocean phenomena including red tide. The model details and computational process are discussed with implications to other earth observation instruments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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