Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2009.06a
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pp.21-22
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2009
북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 본 연구에서는, 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다. 추가로, 고해상도인 합성개구레이더를 이용하여 북극 다산기지 주변 해역에 대해 얻어진 데이터의 결과에 대해 고찰한다. 구체적인 연구 내용은 다음과 같다. 1. 북극 해빙 면적의 연변동 조사, 2. 북극 해역별 해빙 분포 특성, 3. 해빙 변동 특성 해석, 4. 향후, 활용 방향 소개: 온난화에 따른 북극 기후 변화, 북극 자원탐사 및 항로 개발 적용 방안, 5. SAR의 주파수별, 편파별 해빙 산란 특성 기초 조사 및 향후 활용 방향, 6. 북극 현장 관측 프로그램 소개.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2009.10a
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pp.247-248
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2009
북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60 이상에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)자료(기폰 수동마이크로파 센서보다 2배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 자료에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다.
북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 따라서 향후 지구온난화의 진행 상황을 예측하기 위하여 북극 해빙 면적의 변화에 대한 지속적인 모니터링이 이루어 져야한다. 북극의 지역적, 환경적 특성상 인공위성을 이용한 원격 탐사가 가장 효과적이며 1970년대부터 수동 마이크로파 센서를 이용한 해빙관찰을 시작하였다. 현재 해빙원격탐사기술의 현황은 광학센서, 수동마이크로파센서, SAR 화상 등을 이용하고 있는데 이중 본 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극 해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체 면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다.
Kim, Hyun-cheol;Han, Hyangsun;Hyun, Chang-Uk;Chi, Junhwa;Son, Young-sun;Lee, Sungjae
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.6_2
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pp.1283-1298
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2018
KOPRI(Korea Polar Research Institute) have researhed Arctic sea ice by using satellite remote sensing data since 2017 as a mission of KOPRI. The title of the reseach is "Development of Satellite Observation and Analysis for Arctc sea-ice". This project has three major aims; 1) development of prototype satellite data archive/manage system for Arctic sea ice monitoring, 2) development of sea ice remote sensing data processing and analysis technique, and 3) development of international satellite observing network for Arcitc. This reseach will give us that 1) deveolpment of sea ice observing system for northern sea route, 2) development of optimal remote sensing data processing technique for sea ice and selected satelite sensors, 3) development of international satellite onbservation network. I hope that this letter of introducton KOPRI satellite program for Arctic will help to understand Arctic remote sensing and will introduce you to step into the Arctic remote sensing, which Iis like a blue ocean of remote sensing.
In this study, the characteristics of sea ice initial conditions generated from a global ocean and sea ice prediction system, the Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO) - Los Alamos Sea Ice Model (CICE)/NEMOVAR were analyzed for the period June 2013 to May 2014 over the Arctic region. For the purpose, the observed and reanalyzed data were used to compare with the sea ice initial conditions. Results indicated that the variability of the monthly sea ice extent and thickness in model initial conditions were well represented as compared to the observation, while it was found that the extent and thickness of Arctic sea ice in initial data were narrower and thinner than those in reanalysis and observation for the period. The reason for the narrower sea ice extent in model initial conditions seems to be due to the fact that the initial sea ice concentration at the boundary area of sea ice was about 20 percent less than the reanalysis data. Also, the reason for the thinner sea-ice thickness in the Arctic region is due to the underestimation of Arctic sea ice thickness (about 60 cm) of the model initial conditions in the Arctic Ocean area adjacent to Greenland and Arctic archipelago where thick sea ice appears all the year round.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.154-156
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2014
지구온난화로 2000년대 초부터 급격하게 감소하던 북극의 해빙이 2012년 이후로 다소 주춤한 상태로 돌아서고 있다. 그러나 최근 북극항로를 이용하는 선박의 척수와 화물량은 꾸준히 증가하고 있어 이 항로에 대한 세계적인 관심이 집중되고 있다. 중세의 문명의 교류가 오아시스 루트와 초원 루트 그리고 말라카 해협을 통한 해상실크로드를 통해 이루어진 것처럼, 장차 아시아와 유럽을 잇는 북극항로가 신해양실크로드가 될 것인지 북극을 둘러싼 여러 가지 상황을 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.181-182
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2018
지속되는 지구 온난화 현상으로 인해 해빙 속도가 가속화되면서, 북극 항로 활용의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 북극해의 지형과 해빙 상태를 모두 고려한 최적 북극 항로 계획 방법을 제안하였다. 먼저, 연료 소모량을 최소화하는 항로를 탐색하기 위해 북극 항로 계획을 각종 지표를 전산화한 최적화 문제로 정식화하였다. 또한, 해빙을 고려하기 위해 POLARIS 규정을 고려한 선박의 운항 제약 조건을 추가하였다. 제안된 방법을 이용해 최적 북극 항로를 탐색한 결과, 안전하고 경제적인 항로를 도출할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.10a
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pp.183-185
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2012
북극권의 최대 지주인 러시아가 국가 전략적으로 추진하고 있는 북극권 관광 프로그램 개발의 성과가 구체화되고 있다. 러시아는 2008년 북극해 지역의 'Russia Arctic National Park' 구상을 발표한데 이어, 2009년 6월 푸틴총리가 이 국립공원을 설립하는 법령에 서명함으로써 개발이 본격화되었다. 북극해 지역은 독특한 동식물상, 해빙, 문화유산, 인류의 북극 탐험 역사 등 타 지역에 비해 경쟁력 있는 경관과 콘텐츠를 갖추고 있는 것으로 평가되고 있다. 6월부터 9월까지 한정된 여행 기간, 북극해 지정학적 여건이 안정화되어 있지 않다는 점, 관광객의 안전을 담보할 구호 기반이 취약하다는 점, 이 지역에 방치되어 있는 폐기물의 처리 등은 극복해야 할 요인이다. 이 논문은 북극해 관광 현황, 국제사회 동향, 북극해 국립공원에 대해 살펴보고 이를 통한 시사점을 제시했다.
북극과 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 SSM/I Sea Ice Concentration(SIC)과 비교하였다. EOC 영상은 2005년 $7{\sim}8$월 북극 해빙지역의 가장자리를 지나는 10개 궤도(624 영상)와 $9{\sim}11$월 남극대륙의 가장자리를 지나는 11개 궤도(676 영상)에서 얻어졌다. 그 중 구름의 영향이 없는 약 12%의 영상으로부터 감독분류와 육안분류를 통해 Multi-year ice와 First-year ice(M+F), Young ice(Y), New ice(N)로 해빙의 유형을 구분하여 SIC를 계산하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NTA)으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. 북극의 여름철에는 해빙의 시공간적 변화가 매우 크기 때문에 EOC SIC(M+F+Y+N)와 SSM/I SIC의 상관계수는 0.671로 잘 일치하지 않았다. 남극의 봄철에 N을 제외한 EOC SIC(M+F+Y)의 경우 SSM/I SIC와 0.873의 높은 상관계수를 가졌다. 이로부터 NTA로 계산된 남극의 SSM/I SIC가 M과 F를 비롯하여 Y도 포함하는 것을 알 수 있었다.
Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional long-and short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TS-ConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TS-ConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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