• Ocean Systems Engineering
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• 제14권1호
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• pp.85-99
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• 2024

Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권9호
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• pp.801-811
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• 2010

급경사에서의 고립파의 처오름을 예측하기 위해 3차원 수치모형에 내부조파기법을 도입하여 수치모형실험을 수행하였다. 수치모형은 Navier-Stokes 방정식을 유한차분법을 이용하여 계산하는 동수압 모형으로서, 난류의 해석을 위해서 상대적으로 큰 에디(eddy)만을 고려하는 SANS(spatially averaged Navier-Stokes) 방정식을 푸는 LES(large-eddy-simulation) 기반의 수치모형을 사용한다. 엇갈림 격자체계에서 유한차분법을 사용하여 지배방정식을 해석하는 모형으로서 수치기법으로 Two-step projection 기법을 사용하여 SANS 방정식을 풀었으며, Poisson 방정식을Bi-CGSTAB 기법을 이용하여 풀고 압력장을 계산하였다. 또한, 자유수면의 추적을 위하여 2차 정확도의 VOF(volume-of-fluid) 기법을 사용하였다. 먼저 고립파를 3차원 공간의 일정 수심상에서 내부조파하여 해석해와 비교한 후 분산오차에 대해 분석하였다. 그리고 고립파를 내부조파하여 급경사에서의 고립파의 처오름 및 처내림 현상을 예측하고 수리모형 실험결과와 비교 및 분석하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권4호
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• pp.343-351
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• 2016

초임계 환경에서 작동하는 와류형 분사기의 극저온 질소 분무특성을 3차원 LES 수치기법을 적용하여 연구하였다. 초임계 상태에서 질소의 상태량을 예측하기 위해 초임계 상태에서 적용되는 상태방정식들을 비교하여 가장 정확한 SRK 상태방정식을 적용하였다. 또한 점성계수와 열 전도도는 Chung이 제안한 고압상태 혼합물에 대한 방정식을 적용하였으며 확산계수는 Fuller의 이론에 Takahashi가 제안한 방정식을 적용하였다. 질소로 채워진 50bar의 챔버에 5bar의 차압으로 질소를 분무하여 수치해석을 수행하였다. FFT를 이용한 주파수 분석을 통해 대수적 Smagorinsky와 동적 Smagorinsky를 실험결과와 비교하여 동적모델이 더 적합함을 판단하였다. 분사기 내부의 액막, 가스층에서 나타나는 불안정성과 분사기 외부에서 나타나는 불안정성의 원인에 대해 분석하고, 불안정성이 분사기 내부로 전파되는 현상에 대해 조사하였다. 또한 분무각에 대하여 실험 결과와 비교 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.393-404
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• 2022

위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.307-321
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• 2016

대기경계층고도 (Planetary Boundary Layer Height, PBLH)는 기상예측모델과 대기확산모델에 중요한 예측 인자이다. PBLH는 지역의 특성에 따라 시공간 빠르게 변화하기 때문에 이를 분석하기 위하여 시공간 고해상도로 관측된 자료가 필요하다. 본 연구에서 국립기상과학원 재해기상연구센터에서 운영중인 차량에 탑재된 라이다 시스템(Lidar observation Vehicle, LIVE)을 소개하고 이것으로 관측된 PBLH의 분석결과를 제시하였다. 분석기간 (2014년 6월 26일~30일) LIVE에서 산출된 PBLH는 WRF와 라디오존데에서 산출된 값과 비교하여 결정계수가 각각 0.68, 0.72로 높은 상관도를 나타내었다. 하지만, 라이다로 산출된 PBLH는 WRF, 라디오존데와 비교하여 값을 과대모의 하는 경향을 보였다. 이는 라이다가 중첩고도 이하 (< 300m)에서 나타나는 PBLH를 찾아내지 못하고 중첩고도 이상에서 나타나는 잔류층 (Residual Layer, RL)을 PBLH로 산출한 결과라 생각된다. 라이다를 활용하여 10분 시간 해상도로 산출된 PBLH는 일출 뒤 성장하다 태양의 남중이 최고가 되는 시점의 2시간 이후 서서히 감소하는 전형적인 일변화 경향을 보여주었다. 분석기간 평균 PBLH의 성장률은 1.79 (-2.9 ~ 5.7) m $min^{-1}$ 였다. 또한, 이동 중 관측된 라이다 신호를 고정관측 기반자료와 비교한 결과 잡음이 적은 것으로 나타났다. 이동 중 관측된 PBLH의 평균은 1065 m 였으며 인근 속초에서 비양된 라디오존데 (1150 m)와 유사한 값을 보였다. 본 연구에서 LIVE가 고해상도의 시공간 자료를 안정적으로 산출 할 수 있음을 제시하였다. 이 같은 LIVE의 장점은 에어로졸 및 대기구조에 대한 새로운 관측 패러다임 제시와 관측기술선진화에 기여도가 클 것으로 기대된다.