자율운항선박 등 스마트선박에서 항로상의 해양환경 상태를 관측·예측하는 과정은 필수요소이며 선박 통신을 고려했을 때 선박자체에서 취득할 수 있는 정보만을 이용하여 의사결정이 가능하도록 해양환경 정보를 생산하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구는 짧은 시간 내에 해상 변화를 예측할 수 있는 인공지능(딥러닝)기반의 예측기법을 개발하였다.
최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 환경 분석 및 예측 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 그러나 국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 이에 본 논문은 국내의 원해 및 근 해역에서 수집된 해양 환경 자료를 분석하여 해양 재해를 예측할 수 있는 시스템을 연구한다.
최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 환경 분석 및 예측 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 그러나 국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 제한적이다. 본 논문은 국내의 원해 및 근 해역에서 수집된 해양 환경 자료를 분석하여 해양재해를 예측할 수 있는 시스템 모델을 연구한다. 이를 위해서 본 논문에서는 해양재해 예측 시스템을 위해서 통신시스템 모델, 해양환경 자료 수집 시스템 모델, 예측분석 시스템 모델, 상황전파시스템에 대한 모델을 제시하였다. 또한 예측분석 시스템을 위한 적조 예측 모델과 요약분석 모델을 제시하였다.
바다는 자원의 보고로서 많은 수산업 활동을 통환 경재활동이 활발히 이루어 지고 있으나 기상 등의 해양환경에 많은 영향을 받고 있다. 이 때문에 자동화된 해양 환경 분석 및 예측 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 현재 국내에서 수산업 활동에 영향을 미치는 해양 재해로는 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해 등 이외에 다양한 피해가 있다. 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 이들의 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 그러나 국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 이에 본 논문은 국내의 원해 및 근 해역에서 수집된 해양 환경 자료를 분석하여 해양 재해를 예측할 수 있는 시스템 클라우드 기반의 해양재해 예측 시스템을 연구한다.
국내 해양 환경에 대한 자동 감시 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목받으면서 해양 모니터링 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 해양 환경을 분석하고 이해하기 위해서는 지속적으로 해양 환경 자료를 수집해야 하나 아직 많은 부분에서 제약 사항으로 남아 있다. 자동화된 해양 환경자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 해양환경 감시 및 분석 시스템의 모델을 제안한다. 제안 시스템은 해양환경 정보를 자동 수집하여 해양환경을 지능적으로 감시한다. 또한 수집된 해양 자료를 분석하여서 해양 재해를 예측한다.
연안개발로 인해 발생하는 해양환경 변화를 정확히 예측하여 해양환경을 효율적으로 관리하기 위해서는 정확한 조위 및 조류 분포에 관한 자료의 확보가 필수적이다. 그러나 현재 대부분의 환경영향평가에서는 조석 수치모의에서 제한된 조석분조 만을 사용하여 조위와 조류분포를 예측하여 많은 분조의 합성에 의해 발생되는 실제 조석현상을 정확하게 계산하지 못하고 있으며, 이로 인해 환경영향평가에 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 제한된 분조의외해 개방경계에서 조화상수를 가지고도 연안에서 관측된 조위자료를 활용하여 실시간으로 정확하게 조위 및 조류 분포를 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 4개 분조에 의한 조위와 38개 분조에 의한 조차의 비 그리고 모의조차와 관측조차의 비를 가지고 보정한 조위 예측결과는 관측조위와 잘 일치하였다.
효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
원거리에서 수동소나에 의한 탐지거리를 예측하기 위해서는 소나방정식이 이용된다. 본 연구에서는 거리와 깊이함수의 신호이득 및 탐지확률을 구한 후 이를 거리로 적분하여 거리의존 해양환경에서 탐지거리를 계산하는 탐지거리 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델은 기존에 발표된 거리독립 해양환경에서의 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 거리의존 해양환경에서 수동소나에 의한 표적탐지에 큰 영향을 주는 난수성 소용돌이 해양환경에 확장 적용하여 표적의 탐지거리를 예측하였으며, 그 결과에 대하여 소개한다.
해양의 고수온 현상은 지구온난화로 인한 주요 문제 중 하나로, 식량 자원의 감소와 해양 탄소 흡수력의 저하 등, 해양 생태계와 인류에게 직접적인 위협으로 부상하고 있다. 따라서, 한반도 주변 해역에서의 고수온 예측은 해양 환경 모니터링 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 역학 모델 기반 한반도 고수온 예측 시스템의 성긴 해양의 수직격자체계로 인한 고수온 예측의 과소모의를 개선하기 위해 LSTM 모델을 개발하였다. 2023년에 대해 수행된 한반도 고수온 예측 시스템의 고수온 예측 결과와 LSTM 모델의 결과를 기반으로 한반도 주변의 동해 해역, 황해 해역 그리고 남해 해역에서의 고수온 예측 성능을 평가했다. 본 연구에서 개발된 LSTM 모델이 세 영역 모두에서 수온이 상승하는 시기에 수온 예측 성능을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, 수온 상승이 시작되기 전이나 하강하는 시기에는 예측 성능의 개선 효과가 미미했다. 이는 LSTM 모델이 성층이 강화되는 환경에서 성긴 수직격자로 인해 발생하는 고수온 예측의 과소모의를 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 역학 모델의 예측 성능 개선이나 역학 모델의 대체에 자료기반 인공지능 모델의 활용성이 확대될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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