연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R2 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.
1998년 8월부터 2005년 6월까지 한반도 주변 해역에서 현장관측한 해수의 고유 광특성(IOPs)과 외형적 광특성(AOPs) 자료들을 이용하여 원격반사도$(R_{rs}(\lambda))$와 성분별 흡광계수의 총 합 $(\alpha(\lambda)=\alpha_w(\lambda)+\alpha_{ph}(\lambda)+\alpha_{ss}(\lambda)+\alpha_{dom}(\lambda))$의 상관관계를 분석하고, $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비를 이용하여 흡광계수 산출 알고리즘을 개발하였다. 파장에 따른 $R_{rs}(\lambda)$와 총합 $\alpha(\lambda)$의 상관관계는 반비례적인 관계를 보였고, 파장 443 nm일 때 상관도$(R^2)$는 0.717이다. $\alpha_{ph}(\lambda)$ 산출알고리즘은 엽록소의 흡광과 관련된 파장 490 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 443 nm일 때 RMS 값은 0.223이다. $\alpha_{ss}(\lambda)$과 $\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘은 용존유기물의 흡광과 관련된 파장 412 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 412 nm일 때 RMS 값은 각각 0.324와 0.230이다. $\alpha_{ph}(\lambda),\;\alpha_{ss}(\lambda),\;\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘들은 대체적으로 현장값보다 높게 추정하였고 스펙트럼들은 잘 재현해냈다. 추후 이에 대한 개선과 알고리즘의 검보정이 요구된다.
세계 최초로 정지 상태로 해색을 관측하는 정지궤도해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager) 값의 보정을 위해서는 기존의 방법이 아닌 새로운 방법이 요구된다. 본 연구에서는 GOCI의 특별한 특성에 맞는 새로운 대기보정 방법과 양방향성 광반사 분포함수(BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 방법을 소개하고자 한다. GOCI의 대기보정을 위해서 스펙트럼 형태 조화기법(SSMM, Spectral Shape Matching Method)과 Sun Glint Correction Algorithm(SGCA)을 개발하였고, BRDF 보정을 위하여 해수의 고유광특성(IOP, Inherent Optical Property) 값을 이용하는 새로운 방법을 개발하였다. 각 방법은 한반도 주변 해역을 관측한 Sea Viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 위성영상을 이용하여 적용하였다. 클로로필 농도 분포 영상을 만들어 본 결과 기존의 방법으로 얻기 어려웠던 탁도높은 해역과 에어로졸의 영향을 많이 받는 지역에서 보다 정확한 자료를 얻을 수 있었다.
우리나라 주변을 한 시간 간격으로 관측하고 있는 GOCI의 관측영역 안에는 매우 맑은 대양의 성격을 띠는 동해부터 세계적인 큰 강인 양쯔강 하구의 극심하게 탁한 해역까지 매우 폭 넓은 해수 환경이 포함되어 있다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 해수 구성 성분인 식물 플랑크톤, 부유물질, 용존유기물질의 흡광 특성자료를 이용하여 각 해역별 해수 환경의 차이를 상세하게 분석하였다. 이를 위하여 2009 ~ 2014년까지 6년 동안 한반도 주변 해역의 총 959개 정점에서 얻어진 해양 광학 자료 및 해양 환경 자료가 사용되었다. 그 결과 동해, 남해, 동중국해, 황해 외해역은 DOM과 식물 플랑크톤의 기여도가 높은 비슷한 분포 패턴을 나타냈고, 이와는 달리 목포 및 경기만 연안 해역은 부유물질과 용존유기물질의 기여도가 높은 분포 패턴을 보였다. 클로로필 및 부유물질 알고리즘의 정확도를 검증해 본 결과, 클로로필은 주로 과대 추정되고, 부유물질은 주로 과소 추정되는 경향을 보였다. 큰 오차의 경우 클로로필, 부유물질, 용존유기물질 중에서 부유물질에 의해 가장 많은 영향을 받았으며, $a_{SPM}$의 기여도가 60% 이상으로 높을 때 연안 해역에서 나타났다.
최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.
자세한 고환경복원 및 해수면 변화를 파악하기 위하여 델라웨어만 중부연안에서 조밀한 코어를 채취 분석하였다. 연구지역은 키즈흐머크해변, 세인트존스강, 세인트존 스강 하구의 바월즈해변의 습지지역으로 각자 고유의 지형적인 특성과 해수면 역사를 기록하고 있다. 충서대비에서 가장 중요한 것은 퇴적상과 고환경을 세분하는 것이며 이를 위하여 본 연구에서는 암상분석, 입도분석, 유기물과 무기물의 비, 함수율비, 광 물구성성분, 식물상의 분석, 고생물학적, 분석, 탄소연 대측정 등을 사용하였다. 연구 지역에서 습지환경은 담수습지, 초기담수습지, 약기수습지, 기수습지, 염수습지로 다 섯 등분 하였다. 습지 환경 외에는 조간대 환경과 하천환경이 간혹 발견되었으며, 전 홀로세층의 퇴적물은 사질, 니질, 사니질 퇴적물로 구성되어 있다. 층서의 하부는 담 수습지가 대부분이며 그 위에 기수습지나 조간대 내지 조간대 내의 하천환경으로 나타 났다. 전홀로세의 지형형태가 홀로세 고환경변화에 중요한 영향을 미쳤다. 해수면이 상승하거나 하강하면서 염수나 기수환경을 형성하는 과정에도 해수의 영향이 미치지 않는 고립된 지역에서 담수환경이 형성되었다. 같은 시기에 유사한 고도에서 담수환경 과 기수환경이 형성되는 것은 바로 전홀로 세층의 불규칙한 지형에 기인한 것이다. 따 라서 이러한 복잡한 고환경 형성은 층서대비나 지역적 상대적 해수면 변화에 대한 해 석에 어려움을 가져왔다. 연구지역에서 퇴적층은 퇴적물 공급, 고결작용, 하천활동, 생태계내의 경쟁, 지역적인 지구조적운동, 지각평형, 기후 그리고 지역적인 상대적인 해수면 변화에 의하면 영향을 받았다. 담수환경과 기수환경의 반복이 여러 층에서 발 견 되었는데 이 시점마다 해침이나 해퇴가 일어난 것으로 판단된다. 따라서 연구지역 에서는 여러분의 해침과 해퇴가 일어난 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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