Through the combination of existing tidal prediction model and numerical tidal model, the efficient tidal prediction system was formulated and applied to the neighboring area of Pusan port. Because all tidal constituents for tidal prediction (69 tidal constituents are normally used) couldn't be considered due to the physical limits on computing process, some errors between the observed and predicted values were inevitably occurred. But it was confirmed that the computed values with maximum 10% of relative errors can be obtained if four major tidal constituents(M2, S2, K1, O1) are used. Thus, if other constituents than four major tidal constituents are additionally used, more accurate values will be obtained. Furthermore, if the database for harmonic constants in coastal waters is made in advance, using the numerical tidal model, prompt tidal prediction can be achieved at any time when it is required.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미 완료된 시점이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
해난사고 발생시 수색구조 작업의 성공여부는 정화한 표류지점의 추정에 있다. 본 논문에서는 현재 외국에서 사용중인 표류지점 추정에 관한 여러가지 기법을 소개하였고, 이들의 장단점을 비교하여 국내상황에 적합한 전산모델을 제시하였다. 제시된 모델은 해상 환경자료의 입력을 고려하여 두 가지 방식으로 나누어진다. 하나는 해양정보시스템으로부터 정확한 환경자료를 제공받을 수 있는 경우에 대비하여 FLENUMWEACEN 방식을 따른 것이고, 다른 하나는 불확실한 해수유동 자료와 현재 기상청의 해상풍 예보를 입력자료로 사용해야 할 경우를 고려하여 U.S. Coast Guard의 CASP 방식을 수정한 것이다. 모델에서 조난대상물은 사람, 구명정, 선박으로 분류하였으며, 구명정은 ballast와 canopy의 유무에 따라 세분하였고, 선박은 배수용적을 대, 중, 소로 나누어 구분하였다. 형태별 분류과정에서 과거의 모든 실험결과들을 재정리하여 새로운 leeway 값을 결정하였으며 제시된 모델들은 몇 개의 실제 현장실험 결과와 비교되었다.
지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
해양 식물플랑크톤의 성장은 유해적인 적조를 유발할 수 있으며, 이는 여러 국가의 생태계에 피해를 주는 상황이다. 적조를 모니터링하는 것은 식물플랑크톤 미생물의 증가를 예방하고 통제하기 위해 중요하다. 그러나 현재의 적조 모니터링 기술은 날씨, 시간 제약 및 실시간 모니터링에 대한 어려움으로 인해 측정 정확도에 영향을 미치는 한계가 있다. 본 연구는 특히 적조 발생을 감지하기 위한 목적으로 개발된 자동 실시간 모니터링 시스템의 성공적인 개발을 보여준다. 개발한 시스템은 음향 반사파 데이터 처리를 통해 합성곱 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용하여 식물플랑크톤 농도를 정확하게 구별할 수 있다. 특히, 이 CNN 모델은 음향 신호의 변환된 주파수 스펙트럼과 Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides)의 농도 간의 상관 관계를 수립하는 데 뛰어난 효과를 나타냈다. 이 CNN 은 C. polykrikoides 를 감지하는 데 0.90 의 정확도를 보여준다. 이러한 모니터링과 CNN 분류의 활용은 실시간 측정의 중요한 잠재력을 보여주며, 추가적인 절차가 필요 없는 자동 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.
태풍 관련 해양 사고에 대한 구체적인 예방책이나 대책이 없는 현재 태풍 사고 예방을 위한 대책이 필요하다. 이에 본 논문에서는 빅데이터를 이용해 기상 예보, 현재 항해 중인 선박, 선박사고 지역 등을 나타내는 시스템을 구현하였다. 또한 본 논문에서는 사용자의 편의를 위해 국민의 대부분이 사용한다고 할 수 있는 스마트폰에서 사용할 수 있도록 애플리케이션으로 서비스를 제공할 수 있도록 개발하였다.
Evaporative Demand Drought Index (EDDI)는 미국해양대기관리처 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서 2016년에 개발한 가뭄지표로, 기존의 가뭄지표가 주로 강수량과 기온에 초점을 두고 가뭄을 판단하는 반면 토양의 수분 스트레스의 신호를 바탕으로 증발산수요의 상대적인 변화를 계산하여 가뭄지표에 대한 조기 경보를 제공한다. EDDI는 강수량을 이용한 기존의 가뭄지수와 달리 증발/산 요구량 (evaporative demand)에 초점을 맞춰 보다 짧은 시간의 척도와 공간 분포 및 시계열 결과의 도출로 잠재적 가뭄 예보에 활용할 수 있어 가뭄의 조기 경보 및 가뭄 모니터링 도구로 사용할 수 있다. 현재 NOAA에서는 EDDI Map Archive(https://www.esrl.noaa.gov/psd/eddi/)를 활용하여 1980년부터 현재까지 1-week부터 12-months 시간척도의 미국 전역의 EDDI 지도를 제공하고 있으며, 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 조기경보지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간 우리나라에 발생한 극심한 가뭄 사상을 대상으로 EDDI의 적용함으로서 시공간적 가뭄 특성을 파악하고자 한다.
본 논문은 고주파 해양레이더의 특징과 한국 연안해역에서 해양레이더망으로 생산된 주요 결과와 정보를 독자들에게 소개하고, 현존하는 레이더의 운영현황 목록을 만들며, 레이더 운영기술과 해류자료 활용에 관한 정보를 공유하고자 한다. 지난 20여년 동안 국내의 해양레이더 수는 현저히 증가하여 현재 44기 이상이 연안에 배치되어 있다. 대부분의 레이더는 주로 레이더 운영기관의 임무에 따라 해양안전, 조류예보 그리고 해류역학 이해를 목적으로 운영하고 있다. 논문 저자들은 본 논문이 해양레이더의 활용성을 조류와 해류역학 이해의 수준을 넘어서 어업, 해양레저활동, 해양자원 관리, 유류유출 대응, 연안환경 복원, 조난자 수색구조, 선박탐지 등으로 확장하는데 도움이 되기를 바란다. 이와 더불어 본 논문이 국가 해양레이더망 체계를 설립하여 해양영토 감시활동에 기여하고, 신호처리 기술을 포함한 국내 해양레이더 시스템을 개발하는데도 기여하기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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