등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
부표는 항구나 해양의 위험물을 표시하기 위하여 체인에 의해 묶여진 부양물체이며, 크게 이동형과 고정형 부표로 나눌 수 있다. 해양 생태환경의 관찰과 연안지역 주변을 관찰 요구를 충족하기 위하여 스마트 부표들이 개발되었다. 스마트 부표들은 GPS, CDMA, ZigBee과 같은 무선 네트워크 시스템을 가진다. GPS 기술을 사용하면 부표의 위치나 주변 환경에 대한 추적이나 관찰을 할 수 있다. 그러나 고정 부표에 사용되는 GPS 시스템은 비싼 비용과 많은 양의 전력을 소모한다. 많은 부표들은 ZigBee를 사용하여 전력소비를 급격하게 줄인다. 본 논문에서는 적은 데이터 전송과 적은 전력소모를 가진 추적가능 부표 시스템을 소개한다. 제안하는 프로토콜은 시스템의 변경없이 비정상적인 움직임을 찾고 추적 가능한 정보 모을 수 있는 장점을 가진다. 2개의 추가적인 비트와 가입요청 메시지들이 추적 가능한 부표시스템에 사용된다. 제안하는 프로토콜은 페트리넷으로 모델링하였고 도달 가능성을 증명한다.
Yellow Sea Buoy (YSB) was moored in the center of the Yellow Sea at 35$^{\circ}$51'36"N, 124$^{\circ}$34'42"E, on 12 September 2007. YSB is a large buoy of 10 m diameter, and as such is more durable against collision by ships and less likely to be lost or removed by fishing nets compared to small ordinary buoys of 2.3 m diameter. YSB is equipped with 12 kinds of oceanic and meteorologic instruments, and transfers its realtime observation data to KORDI through ORBCOMM system every 1 hour. Data on ocean winds, air temperature, air pressure, and sea temperature appear to be accurate, while water property sensors (AAQ1183), which are sensitive to fouling, are producing errors. YSB (2007), Ieodo ocean research station (2003), and Gageocho ocean research station, which was completed in October 2009, will establish the 2 degrees interval by latitude in the Yellow Sea, and they will contribute though the 'Operational Oceanography System' as the important realtime observation network.
본 논문은 서남해안 4개의 해양관측부이에서 계측된 해상 기상 및 파랑 자료를 수집하여 태풍 무이파 내습전후의 해상상태를 분석하였다. 태풍이 목포 서쪽 약 230 km 부근 해상에 위치할 때(2010년 8월 7일 21시) 기압 저하에 의한 해수면 상승량은 칠발도 25.64 cm, 거문도 16.43 cm, 거제도 9.60 cm로 산정되었다. 또한 최대파고 발생 시점 비교 결과, 특징적으로 거문도가 칠발도에 비해 약 7시간 앞서 발생하였다. 태풍 내습시 칠발도 해역에서 저수온 현상이 발생하였는데 이는 파랑에너지의 감소 요인으로 작용하였을 것으로 생각된다. 태풍 내습시 풍향과 파향은 S 및 W계열이 발달함으로써 바람이 해수를 해상에서 연안(해안) 방향으로 수송하는 외력으로 작용한 것으로 판단된다. 태풍 내습시 각 부이별 기상 및 해양 요소를 상호 비교한 결과, 마라도 부이는 칠발도 부이 결과와는 음의 상관성을, 거문도와 거제도 부이와는 양의 상관성을 보이고 있음을 알 수 있다.
GPS 측위 방법과 무선 주파수를 응용하여는 연안에서의 해류구조 및 변화에 대한 지속적이고 동시성의 자료를 실시간으로 관측할 수 있는 해류 관측 연구 분야에 적합 한 새로운 장비를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 GPS 위성으로부터 수신한 위치 자료를 재 전송하는 송신 장치(이동 물체: Buoy)와 육상 또는 선박에서 수신하는 수신 기(Receiving system) 및 이를 분석하고 추적하며 처리하는 소프트웨어의 3가지 중요 개발이 이루어 졌다. 특히 시스템 중에서 송신용 및 수신용의 RF Modem은 기존의 유선 방식의 Modem과 달리 무선에서 의 응용으로 해양 자료전송 기술 발전을 가져왔고, 부 표(이동물체)의 위치 추적 소프트웨어는 국내에서 실제로 처음으로 성공한 경우라 할 수 있다. 본 시스템을 기존의 상품화된 표층해류 관측부표(예: 아고스 부표)에 비하여 운용비 및 제작 단가가 저렴하며 실시간 자료 획득이 가능하며 해류관측 뿐만 아니라 각종 해양과 육상에서도 응용이 가능하다.
해상 브이는 해상 기상상태에 따라 운동 특성이 변한다. 브이의 운동특성은 브이에 설치된 안테나, 전력공급용 태양광 발전시스템 등의 성능에도 영향을 미친다. 그러므로 브이의 운동특성을 파악하여 브이 관리 및 상태 확인에 활용하는 것은 중요하다. 브이 움직임 감시 시스템은 자이로 센서를 이용하여 등부표의 운동 상태를 측정하며 측정된 값은 신호처리 알고리즘에 따라 육상의 PC에 전송한다. 본 연구에서는 움직임 감시 시스템을 적용하여 해상용 브이의 상태를 체계적으로 감시 및 관리 메카니즘을 구축하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 본 논문에서 설계한 브이용 움직임 감시시스템은 향후 브이의 상태를 실시간으로 파악하거나 해상구조물의 움직임을 예측하는 연구 분야 등에 적용 유용하게 사용될 것이다.
등부표의 등명기에 안정적으로 전력을 공급하는 것은 매우 중요하며 전력공급이 안정적이지 못하면 해난 사고를 발생시킨다. 태양광 발전 환경은 해상에서 큰 차이가 있음에도 불구하고, 등부표의 태양광 발전 시스템은 육상의 독립 발전 시스템의 설계 기준에 따라 설계되고 있다. 또한 등부표가 갖는 구조적인 특성을 반영하지 않고 태양광 발전 설비의 용량을 설계하고 있다. 그러므로 해상 환경에 맞지 않는 잘못되 설계로 인하여 발전량이 부족하게 되어 축전지가 과방전하게 된다. 축전지가 과방전하면 등명기에 안정적인 전력을 공급하지 못한다. 본 논문은 태양광 기반의 등부표의 설계 기준을 나타내었다. 3개월 동안 등부표 전력 시스템의 태양광 발전 전력, 소비 전려, 축전지 전압을 측정하였다. 또한 수집한 자료를 바탕으로 해상 등부표 전력운용을 분석하였다. 분석 결과 육상 설계 기준의 태양광 발전 전력과 등부표의 실제태양과 발전 전력이 다르다는 것을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 등부표의 전력 시스템 설계 기준을 제안한다.
한반도 남서해안에서 연안지대의 기후학적 특성을 조사하기 위해 AWS(automatic weather system)와 4개 지점의 부이자료를 사용하였다. 연안지대를 기후학적으로 정의하였는데 해안선을 가로지르는 풍속과 온도의 기울기에 있어서 뚜렷이 대비가 나타나는 지대로 정의하였고, 연안지대가 고정적인 것이 아니라 종관풍에 따라 변동될 수 있다는 것을 보였다. 한반도의 남해와 서해에서 부이와 나란한 AWS지점으로 구성된 4개의 단면도선을 거제도부이라인, 거문도부이라인, 칠발도부이라인, 덕적도부이라인으로 선택하였다. 일주기와 월변동의 분석에서 월별평균과 극값, 부이와 각 지점간의 온도경도와 풍속의 누적빈도수가 연안의 범위와 특징을 조사하는데 응용되었다. 그 결과 연안지대의 최대범위는 거제도부이라인은 offshore에서 생림(해안선에서 약 34 km), 거문도부이라인은 순천(약 52 km), 칠발도부이라인은 자은도(약 27 km), 덕적도부이라인은 용인(약 65 km)으로 분석되었다. 종관풍에 따른 연안지대의 변동을 onshore, offshore, calm에 대해 조사하였다. 그 결과 onshore 일 때 연안지대의 범위는 65∼90 km로 변화한다. 더욱 우리는 태풍(MAEMI)에 의해 영향을 받은 2003년 9월 12일∼13일 동안에 거제도부이라인에 대한 풍속과 온도의 변화와 해상과 육상의 풍속비를 알기 위해 조사하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.638-643
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2002
MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the first Earth Observing System (EOS) satellite, Terra, was launched successfully at the end of 1999. The direct broadcast MODIS data has been received and utilized in Korea Meteorological Administration (KMA) since february 2001. This study introduces utilizations of this data, especially for the derivation of sea surface temperature (SST). To produce the MODIS SST operationally, we used a simple cloud mask algorithm and MCSST algorithm. By using a simple cloud mask algorithm and by assumption of NOAA daily SST as a true SST, a new set of MCSST coefficients was derived. And we tried to analyze the current NASA's PFSST and new MCSST algorithms by using the collocated buoy observation data. Although the number of collocated data was limited, both algorithms are highly correlated with the buoy SST, but somewhat bigger bias and RMS difference than we expected. And PFSST uniformly underestimated the SST. Through more analyzing the archived and future-received data, we plan to derive better MCSST coefficients and apply to MODIS data of Aqua that is the second EOS satellite. To use the MODIS standard cloud mask algorithm to get better SST coefficients is going to be prepared.
해상에 설치된 항로표지 부표의 발달로 다양한 자료가 수집된다. 그러나 원시 관측자료는 기계 결함 및 기상환경에 따라 결측과 이상치를 포함한 오류로 인하여 곧바로 사용되기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 항로표지에서 수집된 미흡한 기상 관측 자료를 기계학습이 가능하도록 누락된 시각의 자료를 추가하여 선형 보간을 실시했다. 이후 XGBoost기법과 KNN-regressor을 이용하여, 오류가 발생한 시점의 자료를 보간하는 기법을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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