• Ocean and Polar Research
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• 제29권4호
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• pp.391-400
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• 2007

To identify the spatial distribution pattern of water quality in Masan Bay, Pearson's correlation as a common statistic method and Moran's I as a spatial autocorrelation statistics were applied to the hydrological data seasonally collected from Masan Bay for two years ($2004{\sim}2005$). Spatial distribution of salinity, DO and silicate among the hydrological parameters clustered strongly while chlorophyll a distribution displayed a weak clustering. When the similarity matrix of Moran's I was compared with correlation matrix of Pearson's r, only the relationships of temperature vs. salinity, temperature vs. silicate and silicate vs. total inorganic nitrogen showed significant correlation and similarity of spatial clustered pattern. Considering Pearson's correlation and the spatial autocorrelation results, water quality distribution patterns of Masan Bay were conceptually simplified into four types. Based on the simplified types, Moran's I and Pearson's r were compared respectively with spatial distribution maps on salinity and silicate with a strong clustered pattern, and with chlorophyll a having no clustered pattern. According to these test results, spatial distribution of the water quality in Masan Bay could be summed up in four patterns. This summation should be developed as spatial index to be linked with pollutant and ecological indicators for coastal health assessment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.696-700
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• 2004

In the Korean seas, Sea Surface Temperature (SST) and Thermal Fronts (TF) were analyzed temporally and spatially during 8 years from 1993 to 2000 using NOAA/AVHRR MCSST. As the result of harmonic analysis, distributions of the mean SST were $10~25^{\circ}C,$ and generally SST decreased as latitude increased. SST increased in the order as following; the South Sea $(20\~23^{\circ}C),$ the East Sea $(17\~19^{\circ}C)$, and the West $Sea(13\~16^{\circ}C).$ Annual amplitudes and phases were $4\~11^{\circ}C,\;210\~240^{\circ}$ and high values were shown as following; the West Sea $(A1,\;9\~11^{\circ}C),$ the Northern East Sea $(A5,\;8\~9^{\circ}C),$ the Southern East Sea $(A4,\;6\~8^{\circ}C),$ the South Sea $(A3,\;6\~7^{\circ}C),$ the East China Sea $(A2,\;4\~7^{\circ}C)$ and phases; $A3\;(238\~242^{\circ}),\;A4\;(235\~240^{\circ}),\;A5\;(225\~235^{\circ}),\;Al\;(220\~230^{\circ}),\;A2\;(210\~235^{\circ}),$ respectively, Both of them were related inversely except the area A2, therefore the rest areas were affected by seasonal variations. TF were detected by Soble Edge Detection Method using gradient of SST. Consequently, TF were divided into 4 fronts; the Subpolar Front (SPF) based on the Cold Water Mass (low SST and salinity Subartic Water), resulting from the North Korea Cold Current (NKCC) and the East Sea Proper Cold Water in the middle and low layer, and the Warm Water Mass (high SST and salinity Subtropical Water), resulting from the Tsushima Warm Current (TWC) in area A4 and 5, the Kuroshio Front (KF) based on the Kuroshio Current (KC) and shelf waters in the East China Sea (ESC) in A2, and the South Sea Coastal Front (SSCF) based on the South Sea Coastal Water (SSCW) and TWC in A3. Also, the Tidal Front was weakly appeared in AI. TF located in steep slope of submarine topography. Annual amplitudes and phases were bounded in the same place, and these results should be considered to influence of seasonal variations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.419-429
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• 2018

해양을 관측하는 작업 중에서 무인자율수상체계를 활용한 관측은 장거리 원거리 이동하여 해양재난, 재해 발생 해역 관측 및 악천우에서도 관측이 가능해졌다. 그리고 제한된 관측 영역 외 광역의 해역에서 발생한 현상을 연계하여 종합적으로 분석하는 융합기술들이 개발되고 있다. Wave Glider는 대표적인 무인자율수상체계 중 하나로, 파도에 의한 상하 움직임으로 전진하며 장거리 기동이 가능하고 위성통신을 통하여 자율적으로 이동하는 이동형 부이체계로 기존 관측의 한계를 극복하는 차세대 관측체계로 부각되고 있다. 본 연구에서는 2016년과 2017년 두 차례 중국 기원 저염분수 영향이 발생하는 하계에 제주를 포함하는 동중국해에서 관측을 수행하였다. 하계 동중국해 해역에서 발생한 고수온 현상과 저염분수와의 관계를 파악하기 위해서 광역(위성) 감시망과 국지적(Wave Glider) 감시망을 이용하여 관측을 수행했다. 그리고 동중국해에 영향을 준 태풍 또한 두 감시망에서 실시간 영향을 관측했다. 이것은 최근 개발되는 무인수상체계가 높은 내구성과 자율무인 체계로 인하여 다양한 해양환경에서 장기간 관측이 가능해지면서 다른 감시망과 연동하여 종합적이고 효율적인 관측체계를 구축하게 되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.13-18
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• 2000

We observed sea level variation of the long time at Kerguelen island in the South Indian Ocean with ARGOS data and meteorological data during about 1 year(May 1993~March 1994) through using filter, spectral analysis, coherency and phase, and found characteristics for the two oceanic signal levels(detided oceanic signal level, h$_{detided}$ and seasonal oceanic level, h$_{corr.ib}$). The forms of variations are very well agreed to between ARGOS data and meteorological data for atmospheric pressure in the observed periods. The seasonal difference of sea level between Summer and Winter is about 1.6cm. Both the detided oceanic signal level(h$_{detided}$) variation and the inverted barometer level(h$_{ib}$) variation have a strong correlation for T>1day period bands. Characteristics of h$_{detided}$ variation are decided not by the influence of any meteorological distributions (pressure, winds, etc), but the influence of another factors(temperature, salinity, etc.) for T>2days periods bands. h$_{corr.ib}$ plays an very important role of sea level variation of the long time term(especially T>about 180days period bands).

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Ocean and Polar Research
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• 제35권2호
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• pp.147-155
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• 2013

The purpose of this study is to investigate seasonal difference in linear trends in satellite-derived chlorophyll-a concentration (Chl-a) and their related environmental changes in the South Sea of Korea (SSK) and East China Sea (ECS) for recent 15 years (Jan. 1998~Dec. 2012) by analyzing climatological data of Chl-a, Rrs(555), sea surface wind (SSW) and nutrient. A linear trend analysis of Chl-a data reveals that, during recent 15 years, the spring bloom was enhanced in most of the ECS, while summer and fall blooms were weakened. The increased spring (Mar. - May) Chl-a was associated with strengthened winter (Dec. - Feb.) wind that probably provided more nutrient into the upper ocean from the deep. The causes of decreased summer (Jun. - Aug.) Chl-a in the northern ECS were uncertain, but seemed to be related with the nutrient limitation. Recently (after 2006), low-salinity Changjiang diluted water in the south of Jeju and the SSK had lower phosphate that caused increase in N/P ratio with Chl-a decrease. The decreased fall (Sep. - Nov.) Chl-a was associated with weakened wind that tends to entrain less nutrient into the upper ocean from the deep. This study suggests that phytoplankton in the ECS differently changes in response to environmental changes depending on season and region.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.91-94
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• 2006

중국 대륙연안수(CCW;China Coastal Waters)는 해에 따라 다소 다르지만 보통 하계인 6월$\sim$10월 사이에 제주도 주변해역에서 두드러지게 나타난다. 즉, 5월에 나타나기 시작하여 8월에 가장 큰 영향을 미치며 10월로 접어들면서 그 세력이 점차 소멸해간다. 해수면편차와 해수면온도의 경험직교함수 분석 결과 해수면편차는 $1{\sim}3$모드가 총 분산의 95.05%를 차지하였고, 해수면온도는 1모드가 총 분산의 98.70%를 차지하였다. 해수면편차 경험직교함수분석의 첫 번째 결과에 대한 파워스펙트럼분석에서는 중국대륙연안수에 의한 영향으로 동쪽해역보다 서쪽해역이 43일 주기의 세력이 더 강하게 나타났다. 해수면온도에 대해서는 양자강 하구를 비롯한 제주도 동쪽 서쪽해역의 주기가 모두 260일 주기가 나타남으로서 중국대륙연안수는 43일, 120일 등의 짧은 주기 보다는 비교적 장주기라 할 수 있는 260일 주기에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.20-27
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• 2004

일본 동경만의 흐름양상과 생물플럭스의 분포특성을 역학-생태계모델을 통해 구현하고, 위성자료에서 얻어진 영상과 비교 분석하였다. 모델의 초기치와 경계치는 2001년 3월의 관측값들을 이용하였다. 운용된 모델 결과에서 얻어진 동경만의 흐름양상과 염분분포 등은 선행연구들과 대체로 일치하며 모델의 재현성을 어느 정도 신뢰할 수 있었다. NOAA/AVHRR에서 추정된 SST는 모델결과에 비해 전체적인 분포양상은 아주 유사하였으나, 만입구에서 $2.5^{\circ}C$정도, 내만에서 $0.5^{\circ}C$ 정도 높게 추정되었다. 위성에서 얻어진 클로로필-a 분포는 모델결과의 식물플랑크톤분포와 그 양상이 비슷하나, 농도는 상당한 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 불일치에 관해서는 앞으로도 계속적인 연구가 수행될 예정이다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제36권4호
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• pp.407-419
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• 2013

Cyclotella species were collected at 51 sites from July 2010 to June 2013 in Korean coastal waters. A total of five Cyclotella species (C. atomus var. marina, C. baltica, C. litoralis, C. meduanae, and C. meneghiniana) were identified in this study. The diagnostic characteristics for five Cyclotella species are described, focusing on the spacing, position, number of satellite pores of the mantle fultoportula and valve face fultoportula. In addition, we put the salinity ranges of five species of Cyclotella together. Of the five Cyclotella species, C. baltica, C. litoralis and C. meduanae are newly recorded in Korea.