• 한국항해항만학회지
• /
• 제35권9호
• /
• pp.735-740
• /
• 2011

It is necessary to develop the one stop system in order to protect our marine environment rapidly from oil spill accident. The purpose of this study is to develop real time database for oil spill prediction modeling and implement real time prediction modelling with ESI and server-client GIS based user interface. The existing oil spill prediction model cannot provide one stop information system for public and government who should protect sea from oil spill accident. The development of multi user based information system permits integrated handling of real time meteorological data from external ftp. A server-client GIS based model is integrated on the basis of real time database and ESI map to provide the result of the oil spill prediction model. End users can access through the client interface and request analysis such as oil spill prediction and GIS functions on the network as their own purpose.

• Journal of Ship and Ocean Technology
• /
• 제1권2호
• /
• pp.41-49
• /
• 1997

We reviewed various oil-spill models and condensed the integrated information into a prediction model, “Green Sea Ranger”which is applicable to Korean coastal area. The developed software consists of pre- and post-modules for environment setup and display of results and main module for the prediction of oil\`s fate. In the pre-module target areas can be selected from the included geographic information system and various environmental and optional numerical data for the prediction can be input through easy GUI or imported from the database we established. For the fate of the spilt oil we included effects of spreading, advection, evaporation, and emulsification. Preliminary numerical experiment has proved that the developed oil-spill prediction system can be easily utilized in on-site oil recovery operations which usually require a quick and reasonable prediction.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.375-382
• /
• 2011

기초자료의 획득 체계 및 가공 체계의 부재와 복잡한 사용자 입력 체계로 인해서 유출유 확산 예측 모델의 활용에 제약이 따른다. 이러한 상황에서 유류오염사고에 신속하게 대응하기 위한 과학적 방제 전략 수립은 어렵다. 본 연구에서는 현재 실정을 고려하여 유출유 확산 예측 모델 구동을 위한 최선의 상시 활용 체계를 수립하였다. 모든 기초자료를 직접 구축하고 관리하는 것이 불가능하기 때문에 외부 기관의 실시간 동적 자료를 연계하고 최소한의 데이터베이스만을 직접 구축하여 실시간 유출유 확산 예측의 상시 활용이 가능함을 확인하였다. 또한 사용자와 모델간 인터페이스부분에서 발생하는 오류를 최소화하는 사용자 입력 인터페이스와 모델 연산 결과를 시공간 측면에서 다차원적으로 분석할 수 있는 결과 표출 인터페이스를 제안하였다. 본 연구 결과로 구축된 유출유 확산 예측 모델의 상시 운용 체계는 외부 자료에 의존하기 때문에 모델 결과의 불확실성이 존재하지만, 유류오염사고 발생시 신속하게 모델을 구동하여 유출유 확산 예측을 수행할 수 있다는 측면에서 실제 방제 현장에서 의미있게 활용될 수 있다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 1999

To predict the oil spill dispersion phenomena in the ocean, the oil spill response model, which can be used for strategic purpose on the oil spill site, based on Lagrangian particle-tracking method was formulated and applied to the neighboring area with Pusan port where the oil spill incident occurred when the tanker ship No.1 Youil struck on a small rock near the Namhyungjeto on September 21, 1995. The real-time tidal currents to be required as input data of the oil spill model were obtained by the two-dimensional hydrodynamic model and the tide prediction model. Evaluation of tidal currents using observation data was successful. For wind data, other input data of oil spill model, observed data on the spot were used. To verify the oil spill model, the oil spill modelling results were compared with the field data obtained from the spill site. Compared the modelling results with the observation data, there exist some discrepancies but the general pattern of modelling results was similar to that of field observation. The modelling results on 7 days after spill occurred showed that the 40% of spilled oil is in floating, 36% in evaporated, 23% at shore, and 1% in out of boundary, respectively. According to the evaluation of weighting curves of effective components to the dispersion of oil, the winds make a 37% of contribution to the dispersion of oil, turbulent diffusion 39.5%, and tidal currents 23.5%, respectively. Provided the more accurate wind data are supported, more favorable results might be obtained.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.435-444
• /
• 2009

해상 기름유출사고 시, 효율적인 방제 전략을 위해서는 유출유의 위치 및 이동 특성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 유출유의 모니터링은 항공기와 인공위성을 이용하고 있으며, 유출된 기름의 이동 경로를 예측하기 위해 수치모델이 적용되고 있다. 하지만, 원격탐사에 의한 모니터링 정보를 이용한 수치모델의 초기조건 적용은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 인공위성 자료를 통해 추출된 유출유 정보를 이용한 예측 모델의 활용가능성을 제시하고자 한다. EFDC 3차원 수치모델을 이용하여 2007년 12월 7일 태안 해안에서 발생한 Hebei Spirit호 기름유출사고의 유출유 이동을 예측하였다. 모델 초기조건과 모델결과 비교를 위하여, 12월 8일 KOMPSAT-2 MSC와 12월 11일 EVNISAT ASAR위성자료로부터 추출된 유출유 정보를 사용하였다. 모델초기 조건으로 인공위성 자료를 이용한 경우가 사고지점에서 유출을 가정하여 방류한 초기조건보다 유출된 기름의 분포측면에서 더 개선된 결과를 보였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.56-65
• /
• 1998

해상 누유의 이동경로 및 풍화와 관련된 여러 물리현상들의 모델링 기법들이 검토되었으며, 이에 기초한 해상누유 확산 예측모델 "푸른바다"가 소개된다. 실시간 누유확산을 시뮬레이션하기 위해서는 조류에 관한 데이터베이스가 필수적이며, 본 연구에서는 누유 사고가 빈번한 남해안 일대의 조류 데이터베이스가 구축되었다 남해 조석류의 실시간 예측을 위해 4개의 주요분조(M₂, S₂, K₁, O₁ 조석류)를 채택하였으며, 각 분조들의 각속도와 위상 값들은 천문상수들로부터 얻어진다. 주요분조들의 조화상수는 천해 조류 방정식을 풀어 구한다. 푸른바다는 사용자 편의성의 극대화와 해양환경 데이터베이스의 확장이 용이한 유연한 구조를 그 특징으로 한다. 매몰도 인근해역에서 좌초되어 누유를 발생시켰던 오성호 사고를 시뮬레이션함으로서 푸른바다의 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 관측된 누유확산 경로와 비교하였으며, 이를 통해 푸른바다가 누유의 거동 예측에 있어 타당한 추정치를 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.249-261
• /
• 2003

A three-dimensional mesoscale atmospheric dispersion modeling system consisting of the Lagrangian particle dispersion model (LPDM) and the meteorological mesoscale model (MM5) was employed to simulate the transport and dispersion of non-reactive pollutant during the nuclear spill event occurred from Sep. 31 to Oct. 3, 1999 in Tokaimura city, Japan. For the comparative analysis of numerical experiment, two more sets of foreign mesoscale modeling system; NCEP (National Centers for Environmental Prediction) and DWD (Deutscher Wetter Dienst) were also applied to address the applicability of air pollution dispersion predictions. We noticed that the simulated results of horizontal wind direction and wind velocity from three meteorological modeling showed remarkably different spatial variations, mainly due to the different horizontal resolutions. How-ever, the dispersion process by LPDM was well characterized by meteorological wind fields, and the time-dependent dilution factors ($\chi$/Q) were found to be qualitatively simulated in accordance with each mesocale meteorogical wind field, suggesting that LPDM has the potential for the use of the real time control at optimization of the urban air pollution provided detailed meteorological wind fields. This paper mainly pertains to the mesoscale modeling approaches, but the results imply that the resolution of meteorological model and the implementation of the relevant scale of air quality model lead to better prediction capabilities in local or urban scale air pollution modeling.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.52-59
• /
• 1998

연안해역의 유류오염물질의 거동을 신속히 이해하기 위해 구축된 긴급방제 현장용 유출유 확산모델을 실해역인 한국 동남해역(부산-울산주변 해역)을 대상으로 기존의 유류오염사고 자료와 계산에 의한 유류확산예측 결과의 비교를 통하여 그 적용성을 검증하였다. 특히 유적의 제적을 추적함으로서 조류, 취송류 그리고 해류에 의한 유출유 확산특성을 파악하였다. 유출유 확산예측결과는 실제 유출유의 확산경로와 비슷한 결과로 나타났으며, 본 연구의 대상해역과 같이 조류의 영향이 미약한 해역에서는 바람에 의한 취송류성분이나 해류성분이 유출유 확산에 매우 중요한 메카니즘임을 알 수 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.182-192
• /
• 2008

효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반의 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계하여 인천-대산해역을 대상으로 해양오염 방제지원시스템의 프로토타입을 개발하였다. 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산하였다. 유출유 확산예측의 실시간 바람은 국립환경과학원의 실시간 기상모델 결과를 ftp를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY(Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측하였다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링하였다. 본 시스템은 GIS 기술을 이용하여 해양 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하고 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.1-8
• /
• 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.