• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.04a
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• pp.172-175
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• 2003

우리나라 서남해 도서지역의 암반대수층을 통한 해수침투 실태 파악과 합리적인 지하수 이용관리 계획을 수립하기 위하여 농림부와 농업기반공사가 운영중인 해수침투 관측망에 대한 대략적인 소개와 일부 지역의 운영 사례를 제시하였다. 강화도 숭뇌지역 운영사례에서는 2002년 1월 1일부터 11월 30일까지의 수위, 전기전도도, 수온 등 세 항목의 지하수 장기관측 결과와 전기전도도 검층, 변형된 단극배열 전기비저항 탐사 및 지하수 시료들의 이온분석 결과를 바탕으로 관측정의 해수유입 실태를 파악하였으며, 소유역에 대한 개략적인 해수침투 유형파악이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.321-321
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• 2015

해수 환경에 노출된 대부분의 금속재료는 직 간접적으로 부식의 영향을 받는다. 이와 같이 해수에 침지된 금속재료의 부식 방지에는 음극방식법이 주로 사용되고 있다. 과거의 음극방식 설계에는 양극 크기와 방식전류 밀도, 소모율 등 양극 자체에 대한 변수만이 고려되었으나, 20여 년 전부터는 해수 오염도, 수온 및 유속 등을 종합적으로 고려하여 설계하고 있다. 특히 대부분의 금속은 부식성 환경에서 생성된 부동태 피막이 해수 유동에 의해 파괴되면서 급속히 손상된다. 따라서 본 연구에서는 해수 특성을 고려한 최적의 소요방식전류밀도 선정을 위해 전기화학실험을 실시하였다. 실험 결과, 해수 온도 상승에 따라 확산속도가 빨라져 최적 방식 전류밀도가 증가하는 경향을 나타냈다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.3
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• pp.265-282
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• 2022

Sea surface temperature (SST) is a factor that greatly influences ocean circulation and ecosystems in the Earth system. As global warming causes changes in the SST near the Korean Peninsula, abnormal water temperature phenomena (high water temperature, low water temperature) occurs, causing continuous damage to the marine ecosystem and the fishery industry. Therefore, this study proposes a methodology to predict the SST near the Korean Peninsula and prevent damage by predicting abnormal water temperature phenomena. The study area was set near the Korean Peninsula, and ERA5 data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) was used to utilize SST data at the same time period. As a research method, Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm specialized for time series data prediction among deep learning models was used in consideration of the time series characteristics of SST data. The prediction model predicts the SST near the Korean Peninsula after 1- to 7-days and predicts the high water temperature or low water temperature phenomenon. To evaluate the accuracy of SST prediction, Coefficient of determination (R²), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) indicators were used. The summer (JAS) 1-day prediction result of the prediction model, R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% and the winter (JFM) 1-day prediction result is R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646%. Using the predicted SST, the accuracy of abnormal sea surface temperature prediction was evaluated with an F1 Score (F1 Score=0.98 for high water temperature prediction in summer (2021/08/05), F1 Score=1.0 for low water temperature prediction in winter (2021/02/19)). As the prediction period increased, the prediction model showed a tendency to underestimate the SST, which also reduced the accuracy of the abnormal water temperature prediction. Therefore, it is judged that it is necessary to analyze the cause of underestimation of the predictive model in the future and study to improve the prediction accuracy.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.20 no.1
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• pp.1-15
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• 2015

Impacts of Sea Surface Temperature (SST) assimilation to the prediction of upper ocean temperature is investigated by using a regional ocean forecasting system, in which 3-dimensional optimal interpolation is applied. In the present study, Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) dataset is adopted for the daily SST assimilation. This study mainly compares two experimental results with (Exp. DA) and without data assimilation (Exp. NoDA). When comparing both results with OSTIA SST data during Sept. 2011, Exp. NoDA shows Root Mean Square Error (RMSE) of about $1.5^{\circ}C$ at 24, 48, 72 forecast hour. On the other hand, Exp. DA yields the relatively lower RMSE of below $0.8^{\circ}C$ at all forecast hour. In particular, RMSE from Exp. DA reaches $0.57^{\circ}C$ at 24 forecast hour, indicating that the assimilation of daily SST (i.e., OSTIA) improves the performance in the early SST prediction. Furthermore, reduction ratio of RMSE in the Exp. DA reaches over 60% in the Yellow and East seas. In order to examine impacts in the shallow costal region, the SST measured by eight moored buoys around Korean peninsula is compared with both experiments. Exp. DA reveals reduction ratio of RMSE over 70% in all season except for summer, showing the contribution of OSTIA assimilation to the short-range prediction in the coastal region. In addition, the effect of SST assimilation in the upper ocean temperature is examined by the comparison with Argo data in the East Sea. The comparison shows that RMSE from Exp. DA is reduced by $1.5^{\circ}C$ up to 100 m depth in winter where vertical mixing is strong. Thus, SST assimilation is found to be efficient also in the upper ocean prediction. However, the temperature below the mixed layer in winter reveals larger difference in Exp. DA, implying that SST assimilation has still a limitation to the prediction of ocean interior.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.33 no.6
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• pp.554-566
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• 2012

High-density temperature and salinity profiles from the successful international Argo project made it possible to reproduce the three-dimensional global ocean state in near-real time, which also increased much attention on the data analysis studies of global ocean. This paper reviewed several important issues on the recent data analysis studies such as systematic biases of XBT (eXpendable BathyThermograph) and Argo data, sea level budget discrepancy between steric height and satellite observed data, heat content change, and the current status of the development of objective analysis fields. This study also emphasized that it is required to carry out very cautious ocean data quality control and understand global-scale ocean variability prior to analyzing the regional-scale ocean climate change, particularly, in the East Asian marginal Seas.

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.103-104
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• 2003

어류의 양식생산 과정중에는 사육중인 어류에게 스트레스로 작용할 수 있는 여러 가지 요인들이 있다. 그 중에서도 생산된 종묘의 양식장 운송, 수확한 어류의 소비지 운반 등은 양식과정중 피할 수 없는 작업이다. 어류의 수송 후에는 혈장 corticosteroid, glucose, 전해질, 삼투질 농도, 적혈구수, hematocrit, hemoglobin 등이 변화하는 것으로 알려지고 있다(Chang et al. 2001; Hur et al., 2002, 2003). 스트레스 요인별 연구로는 염분, 수온, 밀도 및 마취제에 관한 것 등이며, 아울러 이들의 복합적인 요인에 대하여 스트레스 반응을 최소화시키려는 연구가 진행되고 있다. 어류종묘의 수송이나 수확된 어류가 대량으로 수송되고 있으므로, 넙치(Paralichthys olivaceus)와 같은 대량수송 어류의 수송에 따른 스트레스 반응에 대한 연구의 필요성이 제기된다. 그러므로 본 연구에서는 넙치를 사용하여 염분, 수온 및 마취제에 의한 수송이 스트레스 지표로 알려져 있는 혈액학적 요인, cortisol, glucose, lactic acid 및 삼투질 농도 둥에 나타나는 생리학적 반응을 조사하여, 활어수송 과정에서 나타나는 스트레스 반응에 대한 기초자료를 제공하고자 하였다. 실험어는 21.2 cm, 97.4 g인 양식 넙치를 사용하여, 수온은 20℃ (natural water temperature, NWT)와 15℃ (cooling water temperature, CWT), 염분은 해수(35‰)와 15‰해수, 마취제(anesthesia, Anes., MS-222)는 50 ppm의 조건으로 혼합한 실험구를 설정하였다. 실험구는 각각 NWT＋35‰, CWT＋35‰, NWT＋15‰, NWT＋15‰, NWT＋35‰＋Anes., CWT+35‰＋Anes., NWT＋15‰+Anes. 및 CWT+15‰＋Anes.의 8개 실험구를 2반복으로 설정하여 경북울진∼부산까지 약 400 km (6시간)를 차량수송하였다. 수송용기는 스티로폼상자(66×42×20 cnn)로서, 여기에 해수 3 L와 액화산소를 넣은 비닐봉지에 넙치 8마리씩 수용하여 수송하였다. 혈액의 성상 및 분석항목은 수송전ㆍ후에 채혈하여 비교하였다. 수송전 hematocrit는 22.2±3.8%에서 수송후 NWT＋35‰에서 15.3＋3.9%, CWT＋35‰은 16.7±3.0%, NWT+15‰구에서는 19.2±1.8%로 낮아졌으며, CWT+15‰구는 20.9±3.6%로 수송전과 차이가 없었다. 한편 NWT＋15‰＋Anes.구는 17.8±0.9%, CWT＋15‰＋Anes.구는 14.5±1.5%로 낮아졌다. Cortisol은 수송전 2.4±0.1 ng/ml로부터 CWT＋35‰구는 16.7±12.8 ng/ml, NWT＋35‰구는 47.9＋19.8 ng/ml, NWT＋15‰구는 43.5±13.9 ng/ml, CWT＋15‰구는 26.1±8.3 ng/ml, NWT＋15‰+Anes.구는 61.7±3.3 ng/ml, CWT+15‰+Anes.구는 86.1±19.0 ng/ml로 높아졌다. Glucose는 수송전 74.2±32.6 mg/dl로부터 NWT＋35‰구는 197.9±27.5 mg/dl, CWT＋35‰구도 272.1±29.9 mg/dl로 유의하게 높아졌다. Na/sup +/의 수송전 농도는 163.5±0.6 mEq/L로부터 NWT＋35‰구와 CWT＋35‰구는 각각 175.3±1.2 mEq/L, 190.0±5.0 mEq/L로 높아졌으며, 다른 실험구에서는 차이가 없었다. 본 연구 결과, cortisol과 glucose에서 수송전보다는 모든 실험구에서 높게 나타나 수온, 염분 및 마취제를 사용하여도 스트레스를 받고 있는 것으로 나타났다. 특히, cortisol의 경우, 수온과 염분만을 혼합한 실험구보다 마취제를 혼합한 실험구에서 높게 나타났다. 다른 혈액학적 항목에서는 염분과 마취제를 사용하지 않았던 실험구인 NWT＋35‰구와 CWT＋35‰구에서 다른 실험구에 비하여 glucose, Na/sup +/ 및 Cl/sup -/ 등에서는 높게 나타나는 경향을 보였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.3
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• pp.603-614
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• 2021

Recently, the surface temperature in the seas around Korea has been continuously rising. This temperature rise causes changes in fishery resources and affects leisure activities such as fishing. In particular, high temperatures lead to the occurrence of red tides, causing severe damage to ocean industries such as aquaculture. Meanwhile, changes in sea temperature are closely related to military operation to detect submarines. This is because the degree of diffraction, refraction, or reflection of sound waves used to detect submarines varies depending on the ocean mixed layer. Currently, research on the prediction of changes in sea water temperature is being actively conducted. However, existing research is focused on predicting only the surface temperature of the ocean, so it is difficult to identify fishery resources according to depth and apply them to military operations such as submarine detection. Therefore, in this study, we predicted the temperature of the ocean mixed layer at a depth of 38m by using temperature data for each water depth in the upper mixed layer and meteorological data such as temperature, atmospheric pressure, and sunlight that are related to the surface temperature. The data used are meteorological data and sea temperature data by water depth observed from 2016 to 2020 at the IEODO Ocean Research Station. In order to increase the accuracy and efficiency of prediction, LSTM (Long Short-Term Memory), which is known to be suitable for time series data among deep learning techniques, was used. As a result of the experiment, in the daily prediction, the RMSE (Root Mean Square Error) of the model using temperature, atmospheric pressure, and sunlight data together was 0.473. On the other hand, the RMSE of the model using only the surface temperature was 0.631. These results confirm that the model using meteorological data together shows better performance in predicting the temperature of the upper ocean mixed layer.

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.100-101
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• 2005

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.102-103
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• 2005

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.38-39
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• 2005