• Title/Summary/Keyword: 해양환경 예측

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Long-term Precipitation Series Prediction Using Global Climate Indices in South Korea (장기 강우 예측을 위한 전지구적 기상인자 선정 및 시계열 모형 구축)

  • Kim, Taereem;Seo, Jungho;Joo, Kyungwon;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.16-16
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    • 2017
  • 기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.

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Pollution Risk Assessment of Oil Spill Accident (해양유류오염사고 위해도 평가)

  • Lee, Moon-Jin;Kim, Hye-Jin;Hwang, Ho-Jin;Lee, Seung-Hyun
    • Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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    • 2007.05a
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    • pp.9-14
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    • 2007
  • 해양유류오염사고 유출유 피해 위험도 산정을 위한 평가기법을 연구하였다. 본 연구의 위해도 평가에서는 과거 사고 사례에 근거하여 선정한 사고 해역에 대하여 여러 경우의 유출유 확산을 계산하고, 계산 결과를 통계 분석하여 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해 규모 둥을 산정한다. 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해규모는 환경민감자원 현황에 근거한 해역별 해안 및 어장 양식장을 대상으로 산정하며, 각 해역별 피해 정도를 비교함으로써 해역별 위해도를 산정한다. 이러한 결과는 특정 유류오염사고에 대한 보다 객관적이고 종합적인 피해 위험을 제시할 수 있으며, 실시간 피해 위험 예측과 연계하여 보다 타당성 있는 유류오염사고 위해도 평가 결과를 제시할 수 있다.

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Prediction of response of Ulsan coastal area using downscaling model (다운스케일링 기법을 이용한 울산만의 물리 특성 변화 예측)

  • Kim, Bo Ram;Hwang, Jin Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.81-81
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    • 2015
  • 전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

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The Conversion of Transportation Casualty Recording to Numerical Data (운항사고 자료의 수량화 데이터 작성에 관한 연구)

  • Yim, Jeong-Bin
    • Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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    • 2007.05a
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    • pp.115-119
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.

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Analysis and Prediction Methods of Marine Accident Patterns related to Vessel Traffic using Long Short-Term Memory Networks (장단기 기억 신경망을 활용한 선박교통 해양사고 패턴 분석 및 예측)

  • Jang, Da-Un;Kim, Joo-Sung
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.28 no.5
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    • pp.780-790
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    • 2022
  • Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.

Environmental Prediction Simulation of Tidal Flat Using Ecosystem Model (생태계모델을 이용한 갯벌의 환경변화예측)

  • 김규한;신범식;편종근
    • Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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    • 2002.08a
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    • pp.221-226
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    • 2002
  • 최근 국내에서는 자연의 보호와 가치를 배려한 개발의 필요성과 그에 수반한 환경 의 다양한 가치가 국민들 사이에 인식되기 시작했다. 때문에 요즈음은 개발계획에 있어서 환경창조, 친환경, 또는 Mitigation 등의 캐치프레이즈 하에 구체적으로 지속 가능한 개발이 가능토록 계획되고 있다. (중략)

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HNS behavior modelling for atmospheric and oceanic dispersion model (위험유해물질 대기 해양 확산모델을 위한 물질 거동특성 모델링)

  • Lee, Moonjin;Park, Mi-Ok;Jung, Jung-Yeul;Kang, Yong Q.
    • Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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    • 2017.11a
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    • pp.157-157
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    • 2017
  • 해상으로 운송되는 위험유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substance)은 6,000여종 이상으로 많은 종류를 포함하고 있으므로, 유출시 대응전략 수립을 위한 HNS 거동 및 위험반경 예측을 결정론적으로 제시하기 어렵다. HNS 거동예측에서는 예측의 신속성과 효율성을 고려하여 차이가 미미한 모든 종류의 HNS 특성을 모두 고려하는 대신에 거동에 크게 영향을 미칠 수 있는 특성들에 초점을 맞쳐 대표적인 거동예측 모델을 개발하여 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 HNS를 기체상, 액체상, 고체상 등 크게 3분류로 구분하고, 각각의 분류별 거동특성 모델링을 연구하였다. 물질 특성별 거동특성은 증기압, 용해도, 밀도 등을 고려하였으며, 각각의 변수에 따른 증발, 혼?, 침강 등의 거동을 모델링하였다. 물질의 거동특성 모델링은 대기 해양 확산모델의 계산에서 대기중 확산, 수중 확산, 해저면 침적 등을 결정하는 과정으로 활용된다.

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