• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.52-68
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• 2014

지난 10년(2000-2010)간 촬영된 Landsat-7 ETM+ 영상을 이용하여 동해남부에 위치한 고리원자력발전소 주변해역의 해표면 온도와 온배수의 계절 변동을 조사하였다. 그리고 조류와 조석 자료를 분석하여 온배수의 확산범위를 살펴보았다. 먼저 Landsat-7 ETM+ DN값과 NOAA AVHRR 해표면 수온을 이용한 1차 선형회귀분석을 통해 산출된 해표면 수온을 관측 수온과 비교 검증하였다. 그 결과 결정계수는 약 0.97 이상으로 높게 나타났으며, 평균제곱근 오차는 약 $1.05{\sim}1.24^{\circ}C$로 나타났다. 선형회귀분석식을 통해 산출된 Landsat-7 영상의 해표면 수온은 겨울철 $12{\sim}13^{\circ}C$, 봄철에는 $13{\sim}19^{\circ}C$, 여름과 가을철에는 $24{\sim}29^{\circ}C$, $16{\sim}24^{\circ}C$의 분포를 나타내었다. 방류 초기 온배수와 주변 해역과의 해표면 온도 차는 여름철을 제외하고는 $6{\sim}8^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 여름철 8월에는 최대 $2^{\circ}C$정도 차이를 나타내었다. 온배수의 확산범위는 해표면 수온 $1^{\circ}C$ 이상의 상승 범위는 동서로 최대 7.56km, 남북으로는 8.43km로 나타났다. 확산면적은 최대 $11.65km^2$로 나타났다. 본 연구의 결과는 원자력 발전소 주변지역의 해양환경 모니터링을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권3호
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• pp.111-121
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• 2013

지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제10권1호
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• pp.1-18
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• 1974

광양만의 물리해상 조사를 1974년 5월, 7월과 9월 3회에 걸쳐서 실시하고 그 자료를 연구 분석 하였으며 여수축후소가 발표한 기상 자료에 의해서 해황에 미치는 기상 조건등을 논의하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 만내의 해수 유동은 주로 조류에 의한 것이며, 섬진강의 담수가 이에 첨가되어 같이 움직이고 있다. 따라서 만내의 해수는 유입량보다 유출량이 담수의 유입량 만큼 많이 나타난다. 수질은 저 염분이며 섬진강 물이 이에 크게 영향을 주고 있다. 2. 노량수도에서의 유속은 비교적 큰 편이며, 이곳에서는 지형적 영향으로 밀물때 진주만 쪽으로 나가는 유출량보다 썰물때 광양만내에 들어오는 유입량이 다소 많다. 3. 썰물 때 여수해만을 통하여 들어오는 해수는 크게 세가지로 나누어지며, 하나는 노량수도로, 또 하는 북서절하여 묘도를 우회하여 지진도와 강탄을 거쳐 만의 서쪽으로 유입되고, 나머지 하는 묘도 남쪽수도를 통하여 우순도를 지나 만의 남서해역으로 유입된다. 4.썰물 때 만의 남서해역의 해수도 북쪽수도를 우회하여 여수해만 쪽으로 흘러나가며, 극히 제한된 최남서부해수가 묘도남쪽의 좁은 수도를 통하여 엿해만 쪽으로 흘러나간다. 그리고 노량수도를 통하여 들어온 해수도 광양만 동쪽해역을 통하여 이와함께 여수해만쪽으로 흘러나간다. 5. 만내 수온은 표층이 5월에 $17^{\circ}C$내외, 7월과 9월에 $22~24^{\circ}C$, 10m층은 5월에 $16^{\circ}C$ 내외, 7월에 $22^{\circ}C$ 내외, 9월에 $24^{\circ}C$ 내외였다. 표층과 10층의 수온 차는 5월에 약 $1^{\circ}C$ 표층이 높게 나타났으며, 7월과 9월은 깊이에 의한 차는 없었다. 6. 만내의 수온은 13~15시경에 최고이고, 일출직전이 최저로 일교차는 약 $2~4.5^{\circ}C$로, 비교적 크게 나타났다. 7. 관측점에서의 염분의 일 변동은 $3.7\textperthousand$로, 만조시 고염준, 간조시 저염분으로 나타난다. 8. 만내외 염분은 5월에 최고 $28\textperthousand$ 7월에 최고 $28\textperthousand$, 9월에 최고 $31\textperthousand$였으며, 10m층은 5월에 $30~32\textperthousand$, 7월에 $30~31\textperthousand$, 9월에 $30.5~31\textperthousand$로 표층 염분은 계절에 따라 변화가 크다. 그러나 10m층은 거의 일정하다. 9. 일반적으로 만의 동쪽에서 서쪽으로 감에 따라 해수의 염분은 점차로 낮아진다. 10. 담수의 유입과, 만의 대부분이 수심이 얕아 바람에 의한 수직혼합이 심하기 때문에, 만내의 수색은 맑지 못하며, 6~9정도이다. 투명도는 대개 1내외이고 9월에는 여수해만 쪽이 5이상 되는 곳도 있다. 11. 점원 방류한 Rhadamine B 30분호의 확산계수는 장축 및 단축방향으로 각각 $785.6{\times}10^2\;\textrm{m}^2/sec$ 및 $15.{\times}10^2\;\textrm{m}^2/sec$였다. 12. 평균 기온은 1월에 $1.5^{\circ}C$로 최저이고, 최고는 8월의 $2.58^{\circ}C$가 되며, 최저기온의 월 평균도 1월이 $-1.8^{\circ}C$로 최저이고, 8월이 $23.5^{\circ}C$로 가장 높다. 13. 빙점 이하의 날씨도 년 55일로 1월은 제외하고는 비교적 적다. 14. 겨울철은 계절풍의 영향으로 북서풍이 30.1%로 풍속이 6.6 m/sec이고 2월에는 27.1%로 6.3 m/sec이다. 이것으로 보아 겨울철에는 매일 평균 5시간 이상 6 m/sec의 바람이 분다고 생각된다. 여름철은 매일 3시간 내외의 3~4m/sec의 남남서풍이 불며, 정온 상태는 9월이 10%로 가장 높다. 15. 강수량은 1월이 최저로 17.1mm이고, 7월이 262.6mm로 최고이며, 연 총강수량은 1313.7mm로 우리나라에서 가장 비가 많이 오는 지역의 하나이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.