• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1992.08a
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• pp.188-191
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• 1992

최근 해양공간의 이용 및 개발과 관련해서 하구역이나 연안해역의 개발이 활발하게 진행됨에 따라 연안해양환경의 예측과 제어에 관한 기술 개발이 중요한 과제로 대두되고 있다. 하구역이나 연안해역에 분포하는 물질 가운데 상당부분이 점토나 실트와 같은 점착성토사와 유기성 현탁입자로 구성되어 있다.(중략)

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.13 no.4
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• pp.87-93
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• 2007

Tourists' needs are changing rapidly and new niche markets, such as nature tourism, eco-tourism, and marine tourism, are flourishing in response to consumer demand. Especially, the estimating demand & supply of manpower in marine tourism is a very important issue for basic tourism HRD policy. This research is focused on the estimation of growing demands of manpower and suggests the method to estimate the proper number of manpower in marine tourism industry.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1992.08a
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• pp.5-9
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• 1992

세종기지 주변해역의 해수면 자료는 남극 해양환경을 연구하고 환경변화를 예측하는데 필수적이므로 자료를 지속적으로 획득할 목적으로 기지주변 수심 37.7 미터에 수압식 조위계를 설치하여 1991년 1월 24일 부터 자료를 수신하였으며 1991년 10월 14일 계기 유실전인 9월 30일까지 자료를 분석하였고 92년 1월 3일부터 1월 26일까지의 자료를 정리하였다.(중략)

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.21 no.5
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• pp.543-551
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• 2015

In this paper, Used on the bridge and ship, investigate the physical relationship of aluminium plate girders(A6082-T6) considering the marine environment. Plate girder will experience the patch loading such as moving load, surcharge in the product life cycle. The ultimate strength of aluminum plate girders subjected to these loads applied multiple numerical model and performed the elasto-plastic large deflection series analysis and was proposed the predicted formula for regression analysis. The predicted formula was shown by the relationship of ultimate strength and slenderness. If the slenderness is low(0-2.3), it causes a 9 % error, and If the slenderness is higher(2.3-4.0), it causes a 1-2 % error. Therefore, the propriety of proposed prediction formular was found to be assess rationally.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.27 no.2
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• pp.71-86
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• 2022

The water quality index (WQI) has been widely used to evaluate marine water quality. The WQI in Korea is categorized into five classes by marine environmental standards. But, the WQI calculation on huge datasets is a very complex and time-consuming process. In this regard, the current study proposed machine learning (ML) based models to predict WQI class by using water quality datasets. Sihwa Lake, one of specially-managed coastal zone, was selected as a modeling site. In this study, adaptive boosting (AdaBoost) and tree-based pipeline optimization (TPOT) algorithms were used to train models and each model performance was evaluated by metrics (accuracy, precision, F1, and Log loss) on classification. Before training, the feature importance and sensitivity analysis were conducted to find out the best input combination for each algorithm. The results proved that the bottom dissolved oxygen (DO_Bot) was the most important variable affecting model performance. Conversely, surface dissolved inorganic nitrogen (DIN_Sur) and dissolved inorganic phosphorus (DIP_Sur) had weaker effects on the prediction of WQI class. In addition, the performance varied over features including stations, seasons, and WQI classes by comparing spatio-temporal and class sensitivities of each best model. In conclusion, the modeling results showed that the TPOT algorithm has better performance rather than the AdaBoost algorithm without considering feature selection. Moreover, the WQI class for unknown water quality datasets could be surely predicted using the TPOT model trained with satisfactory training datasets.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2007.11a
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• pp.193-195
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• 2007

해양생태계로 유입되는 화학물질의 총합적인 평가 및 관리를 위해서는 동 화합물의 해양환경중의 거동 및 운영, 생태계에의 영향, 관리방안에 따른 화학물질의 변화 예측 및 리스크 평가 등을 행할 필요가 있으며, 이를 위하여는 화학물질에 대한 생태계 모델이 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 여러 화학물질에 적용할 수 있으며, 지역특성, 존재 데이터 상황, 대상 수산물의 특성을 고려하여 여러 상태함수 및 프로세스의 추가와 삭제가 가능한 3차원 생태계 모델(EMT-3D)을 사용하여 해양환경중의 PFCs 관련물질을 대상으로 그 적용성을 검토하였으며, 민감도 분석 및 시나리오 분석을 행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.1
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• pp.24-35
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• 2023

Rapid industrialization and urbanization have led to severe marine pollution. A Water Quality Index (WQI) has been developed to allow the effective management of marine pollution. However, the WQI suffers from problems with loss of information due to the complex calculations involved, changes in standards, calculation errors by practitioners, and statistical errors. Consequently, research on the use of artificial intelligence techniques to predict the marine and coastal WQI is being conducted both locally and internationally. In this study, six techniques (RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, and LR) were studied using marine environmental measurement data (2000-2020) to determine the most appropriate artificial intelligence technique to estimate the WOI of five ecoregions in the Korean seas. Our results show that the random forest method offers the best performance as compared to the other methods studied. The residual analysis of the WQI predicted score and actual score using the random forest method shows that the temporal and spatial prediction performance was exceptional for all ecoregions. In conclusion, the RF model of WQI prediction developed in this study is considered to be applicable to Korean seas with high accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.360-360
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• 2017

이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2003.08a
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• pp.323-327
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• 2003

선진외국에서는 관측탑을 1960년대부터 건설운영하고 있다. 이는 21세기 해양시대를 앞두고 있는 시점에서 해양자원의 탐사 및 개발과 해양환경 보존 및 해상, 기상예측에 대한 기술의 확보는 매우 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이를 위해서는 이러한 정보를 상시 관측할 수 있는 시설이 확보되어야 한다. (중략)

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.26 no.7
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• pp.892-903
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• 2020

The rapid and accurate prediction of storm-surge height during typhoon attacks is essential in responding to coastal disasters. Most methods used for predicting typhoon data are based on numerical modeling, but numerical modeling takes significant computing resources and time. Recently, various studies on the expeditious production of predictive data based on artificial intelligence have been conducted, and in this study, artificial intelligence-based storm-surge height prediction was performed. Several learning data were needed for artificial intelligence training. Because the number of previous typhoons was limited, many synthesized typhoons were created using the tropical cyclone risk model, and the storm-surge height was also generated using the storm surge model. The comparison of the storm-surge height predicted using artificial intelligence with the actual typhoon, showed that the root-mean-square error was 0.09 ~ 0.30 m, the correlation coefficient was 0.65 ~ 0.94, and the absolute relative error of the maximum height was 1.0 ~ 52.5%. Although errors appeared to be somewhat large at certain typhoons and points, future studies are expected to improve accuracy through learning-data optimization.