In this study, the significant wave height and wave period of a specially designed observation system that connected two drifting buoys to an ocean data buoy was observed for 23 days from February 7 to 29, 2020, and the results were compared and analyzed. The results indicated that, in comparison to the ocean data buoy, the drifting buoy exhibited greater variability in significant wave height over shorter time intervals. The wave period of the ocean data buoy also appeared longer than that of the drifting buoy. The greater the observed significant wave height and wave period from both the ocean data and drifting buoys, the more pronounced the differences between the two observation instruments become. Moreover, the study revealed that the disparity in observation methods between the ocean data and drifting buoys did not significantly affect the significant wave height characteristics, as long as the period remained unchanged for up to half of the observation time.
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.
대한해협의 유황, 표류 예측모형을 수립하기 위한 초기노력을 수행하였는데 첫 대상해역은 대한해협주변해역으로 하였다. 해류의 요인별 Data Table에 의거한 시공적 유황예측에 의한 표류예측 시뮬레이션을 수행하여 이 해역에서 관측된 위성추적부표의 결과와의 비교로서 모형의 검증을 수행하였는데 비교적 좋은 일치를 보였다.
2001년 12월 27일, 마라도 부근 해역에 설치된 파랑계측용 부이가 사고로 이탈하였고, 이 부이는 표층 해류를 따라 제주 및 일본 남부를 거쳐 태평양으로 표류하였다. 이 유실된 부이를 위성통신을 이용한 위치확인 방식으로 추적함으로써 2002년 6월 29일까지의 표층해류정보를 파악할 수 있었다 부이의 이동 경로에 해당하는 해역에서의 취득 가능 바람자료를 부이의 위치와 함께 정리하여 각종 해류에 관련된 연구에 실용적인 정보를 제공하고자 하였다.
본 논문은 태평양 원양어업의 효율을 제고하기 위해 필수적으로 요구되는 정보인 해양의 표층수온분포, 수심별 수온분포, 흐리고 플랑크톤의 분포를 원양어선에 실시간으로 제공하는 시스템 구축을 목적으로 하는 기초연구의 보고이다. 위성 및 해양부이에 의해 취득되고 있는 다양한 공개된 자료를 분석하였고, 이들의 어업관점에서의 효과적인 조합과 현장에서의 활용도 제고를 위한 방안을 제시하였다. NOAA의 고해상도 적외선 위성자료의 표면수온분포 자료, 태평양 해역 적노부분을 중심으로 배열된 TAO/TRITON 부이와 광범위한 지역에 분포한 ARGOS 표류부이의 수심별 수온자료, 그리고 MODIS 위성에 의한 해색자료를 활용한 정보가공의 기본형태를 제안하고 예를 보였다.
등부표는 해상에 부유하는 구조물로, 해양 기상 등 외력에 의해 표류하여 위치가 고정되어 있지 않고 이동하므로 등부표의 유실 또는 위치 이탈을 감시하는 것이 필요하다. 이에 해양수산부는 등부표의 과거 위치 데이터를 기반으로 등부표별 위치패턴을 분석하여 등부표의 위치 이탈에 대한 경보를 제공하고자 한다. 하지만, 매 2년 주기로 실시되는 인양점검에 의해 등부표의 위치패턴이 변화하므로, 인양점검 후 새로운 위치패턴을 분석하여 위치를 감시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 볼록 껍질 알고리즘과 거리 기반 군집 알고리즘을 사용하여 다양한 기간 동안의 등부표 위치 데이터를 분석하였다. 또한, 등부표의 정확한 위치패턴 인식을 위한 최적의 데이터 수집 기간을 식별하였다. 연구 결과, 안정적인 위치패턴을 확립하는 최적의 데이터 수집기간은 9주이며, 위치 데이터의 약 89.8%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 위치패턴 기반 등부표 관리 기능을 향상하는 데 활용될 수 있으며, 효과적인 모니터링과 등부표 위치 이탈 여부의 조기 감지에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.
과학기술과 항해기기의 발달에 맞추어 항로표지의 지원기능도 변해야 하므로 이에 대한 역할 재정립이 필요하다. 항계내에서도 늘어가는 배경광에 대한 대책 및 항계내의 항로를 가로지르는 교량과 선박과의 충돌방지를 위하여 교량의 시인성 개선방안이 필요하다. 항로표지의 설치원칙과 설치기법 부두와 교량 시설물의 접현 등화를 이용하여 이들의 시인성을 개선하는 방안 및 교량부근에서 선박이 바람과 조류 등 외력에 의하여 표류하는 정도를 인식하여 교각과의 충돌방지에 도움이 되는 중시등화의 시설 등에 대하여 이용자의 시각으로 기술한다.
Competitive power of pelagic fishery in Korea has been weakened by the domestic and international problems such as wage increase and exclusive economic zone. To make it worse, fishing fleet spends more than 80% of fishing time on searching fishing grounds. Real-time information on oceanographic data, temperature in particular, are likely to contribute to raise efficiency of fishing. However, available data obtained by satellite remote sensing, fixed buoy and drifting buoy, limited to sea surface or fixed positions. ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography), an international program, has delivered vertical profiles of temperature and salinity in the upper 2000m of the world ocean every 10 days using freely moving floats. We have developed real-time oceanographic information system for pelagic fishery based on the Argo data which has the contents of vertical profile, horizontal distribution and vertical section of temperature around fishing grounds and searched data can be download unrestrictedly. Comparison of skipjack catch with sea surface temperature and depth of $20^{\circ}C$ derived from Argo data in the West Equatorial Pacific revealed that Argo data are able to help fishing fleet to find fishing grounds and to increase catch.
본 연구는 대한해협 인근 입자추적 예측 기법의 정확도 개선을 위해서 해수유동 수치모델 결과를 이용하여 만든 입자추적 모델과 현장 관측 자료를 이용한 기계학습 기반 입자 추적 모델을 비교 및 분석하였다. 세부 연구 방법으로는 대한해협에서 관측된 표층 뜰개 이동 궤적 자료, 3개 관측소(가거도, 거제도, 교본초 관측소)의 조위 및 바람자료를 학습시켜 만든 기계 학습(선형 회귀, 의사결정나무) 기반 예측자료, 수치모델 예측자료(ROMS, MOHID)를 3가지 오차평가방법(CC, RMSE, NCLS)을 통해 비교하였다. 최종 결과로서 CC와 RMSE에서는 의사결정나무 모델의 예측 정확도가 가장 우수하였고 NCLS에서는 MOHID 모델의 예측 결과가 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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