• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1383-1398
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• 2018

해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.520-524
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• 2023

산갈치(Regalecus russellii)는 대부분을 심해에서 보내며 가끔 연안에 나타나는데, 그 이유는 명확히 알려져 있지 않다. 우리나라에서 산갈치는 주로 동해 연안을 따라 출현하는데, 특히 자망 등 어구에 의해 포획되는 경우와 연안에 좌초되어 출몰하는 경우가 높고 그 빈도는 극히 낮다. 또한 발견된다고, 하더라도 산갈치와 형태학적으로 유사한 투라치(Trachipterus ishikawae)로 판별되는 경우가 높다. 산갈치의 표본을 구하여 분석하는 것은 제한적이기 때문에, 이러한 이유로 우리나라 연안에 출현하는 산갈치의 생태학적 특징에 대해 거의 알려져 있지 않다. 본 연구는 2023년 3월 14일 강원도 앞바다에서 어획된 산갈치의 해부학적 특징을 관찰하였고, 해양 부이 자료를 이용한 수온 분석을 진행하였다. 분석 결과 산갈치는 수컷이었고, 전장은 320 cm, 전중은 27.52 kg, 체고는 26.62 cm, 생식소 중량은 619.45 g, 간중량은 218.71 g이었다. 산갈치의 위는 난바다 곤쟁이류로 가득 차 있었고, 산갈치가 어획되기 약 일주일 전부터 15~30 m 수심에서 강한 수온 변동이 있었으며, 저층 수온은 10℃ 미만이었다. 본 기술보고는 우리나라 동해 연안에서 나타날 수 있는 산갈치의 생태학적 특징을 이해하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권2호
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• pp.139-146
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• 2023

양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.19-31
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• 2023

미래 기후 시나리오에 따르면 우리나라 자연재해의 주요 요인인 태풍의 강도는 강해질 것으로 전망된다. 태풍 강도 증가는 내습 파고 상승으로 이어져 주거, 산업, 관광 등의 용도로 인구 및 건물 밀집도가 높은 연안 지역의 대규모 피해발생 가능성이 높은 상황이다. 따라서 본 연구에서는 동해 해양기상부이 관측자료를 분석하여 최대 유의파고가 나타난 태풍 마이삭(202009) 내습 기간에 대해 파랑추산 수치모형실험을 수행하였다. 파랑추산실험 경계조건은 JMA-MSM의 바람장과 SSP5-8.5 미래 기후 시나리오의 태풍 중심기압 감소율을 적용한 바람장을 사용하였다. 파랑추산실험 결과 SSP5-8.5 시나리오에서 속초항 방파제 전면에서의 파고는 4.06 m에서 4.68 m로 15.27% 증가하였다. 또한, 심해설계파 147-2 격자점 위치에서의 재현빈도는 최소 2배 이상 증가하는 것으로 산출되어, 현재 해안구조물 설계 시 관행적으로 적용하는 50년 재현빈도 심해설계파에 대한 제고가 필요하다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권4호
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• pp.251-261
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• 2007

본 연구에서는 경기만 근해 - 격렬비도와 덕적도 해역을 중심으로 - 에서 관측된 파랑 및 바람자료를 이용하여 바람과 파랑의 상호작용을 연구하였다. 2005년 1월에서 12월의 덕적도 부이 관측자료를 바탕으로 바람에 의한 파랑의 발생과 또 발생된 파랑에 의한 바람의 감쇄효과를 계산하였으며, 2005년 3월 19-26일과 5월 23-28일에 격렬비도 근해에서 관측된 자료를 이용하여 파랑이 발달할 때와 잔잔한 상태가 유지 될 때를 나누어 파랑 스펙트럼의 반응형태를 알아보았다. 또한, 시간에 따른 스펙트럼의 형태, 최대 에너지 주파수, 평형 영역의 기울기 등도 분석하였다. 관측풍속 $5-10ms^{-1}$의 범위에서 파랑에 의한 풍속의 감소는 최대 $2ms^{-1}$(응력${\sim}0.1Nm^{-2}$)를 보였고, $10-15ms^{-1}$일 때는 $3ms^{-1}$(응력${\sim}0.4Nm^{-2}$)의 차이를 보였다. 풍속과 파고의 상관분석에서도 관측풍속과 파고의 영향을 고려한 풍속(참풍속)의 경우 선형적인 상관도가 0.71에서 0.75로 약 0.04 정도 상승하였다. 잔잔한 상태에서 파랑이 발생할때 초기에는 4-5초의 단주기 파랑이 형성되고 발달과정을 거치면서 9-10초 주기의 장주기로 이동하며, 최대 에너지 주파주는 일정한 값을 유지하게 된다. 이 상태에 도달하는데 소요되는 시간은 약 6-7시간 정도였다. 또한 스펙트럼의 평형 영역 기울기는 파랑발생 초기에는 변화폭이 존재하나 풍파가 발달하면서 약 4.11의 값으로 접근하였다. 파랑 스펙트럼의 주파수대별 시간 변동과 마찰 속도와의 상관성에 있어 파랑 스펙트럼의 최대 에너지 주파수대 부근에서 높은 상관성을 보이는 경향을 보였으며 0.3 Hz와 0.35 Hz 에서 평균 0.80과 0.82 상관도를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.25-32
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• 2021

미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권3호
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• pp.129-138
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• 2017

연안의 파랑환경은 해안지형의 변화, 해양생물의 서식조건, 해양구조물의 설계 등에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 인자이다. 최근 기후변화로 인한 파랑환경의 변화도 예상되고 있는 상황에서, 가용한 자료를 이용한 파랑환경의 추세분석이 요구된다. 본 연구에서는 한국 연안 6개 지점(덕적도, 외연도, 칠발도, 마라도, 포항, 울릉도) 평상파랑의 부이관측 자료를 이용하여 장기 변화양상을 분석하였다. 먼저, 국내 기상청 해양기상부이 관측 자료의 이상치를 제거하기 위해 Rosner 방법을 사용하였으며, 이를 ECMWF 재해석 자료와 피어슨 상관분석을 수행하였다. 그 결과, 해양기상부이와 ECMWF 자료간의 상관성은 0.849~0.938로 나타났다. 한편, 맨-캔달 검정법을 이용하여 평상파랑의 장기변동 양상을 검토하였으며 그 결과, 덕적도, 외연도, 칠발도 지점은 변동이 없는 것으로 나타났지만, 마라도, 포항, 울릉도 지점은 증가하는 경향을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1377-1386
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• 2017

본 논문에서는 개발 분야가 취약한 해양관련 기상기후와 파고를 실시간으로 측정할 수 있는 스마트 해양기상관측 파고 시스템을 제안하고자 한다. 현재 국내에서는 해양파고 측정 장치가 없으며 대부분 수입하여 사용하고 있다. 대부분 수입 제품은 긴 시간 동안 측정이 불가능 하고 실시간으로 데이터를 전송하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문의 스마트 해양기상관측 파고 시스템은 데이터로거 방식으로 실시간 해양기상을 관측하고 기존의 데이터로거가 가지고 있는 기능과 해양에서 사용할 수 있는 다양한 센서들을 동시에 적용하여 사용할 수 있다. 해양파고 측정은 칼만 필터 알고리즘을 적용하였고 실시간 파고를 측정할 때 발생되는 노이즈와 정확도를 높였다. 본 논문에서는 검교정 장치와 실제 해양 테스트를 통하여 알고리즘을 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때를 실험하였고 실험을 통하여 결과를 도출하였다. 개발된 시스템은 해양에서 사용되는 시스템으로 충전이 가능한 리튬 인산철 배터리를 개발하였고 최적의 사용을 위하여 RTC 기반의 타이머를 이용하여 소비 전력을 최소화 하였다. 본 논문에서는 측정 주기에 따른 실험을 통하여 최적의 배터리 사용과 측정값을 도출하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.561-568
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• 2020

항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.299-309
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• 2022

최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.