Development of an optimal design module for an ocean monitoring network based on multi-objective machine learning

○ 다중 목적 기계학습을 이용한 최적 해양 관측망 설계모듈 개발 ◻ 수치 모델 기반의 입력 자료 DB 구축 - 수치 모델 검보정 평가, Testbed 선정 및 분석 항목에 대한 입력 자료 DB 구축 ◻ 진화 알고리즘 기반의 다중 목적 기계학습 모듈 구축 - 분석 항목들에 대한 DB 기반 목적함수 구축 - MOEAs 기반 MOO solver 구축 및 ML 모듈 접합(MOML) ◻ 최적 해양 관측망 설계 모듈 적용 및 평가 - MOML 모듈 기반의 최적 해양 관측망 설계 실험적 적용 - 설계된 최적 관측망에 대한 통계적 성능 평가한국해양과학기술

2021년 초기 입력장에 따른 동해남부 냉수대 수치모의 결과 비교 연구

우리나라 동해안은 4월∼8월 사이 남서풍과 동반되는 연안 냉수대가 빈번히 출현하고 있으며 관련 연구가 꾸준히 진행되어 왔다. 일반적으로 냉수대는 주변 해역에 비해 5 °C 이상 낮은 저수온 발생에 의해 물리·생물학적 환경 변화를 초래할 수 있기 때문에 지속적인 현장관측을 통한 모니터링 및 예측정보가 요구된다. 그러나 제한적인 현장관측으로 냉수대를 예측하는데 한계가 있다. 한국해양과학기술원에서는 2021년 8월 동해 남부 연안역에서 냉수대 발생 전·중·후 CTD 현장관측을 통해 연직 수온 프로파일을 획득하였다. 초기조건에 따른 표층수온 변화 재현성을 확인하기 위해 수치모의를 수행하였다. 수치모의는 MOHID(MOdelo HIDrodinamico)를 이용하여 수평해상도 2km, 연직해상도 40개층으로 동해지역에 대해 모델을 구축하였다. KOOS(Korea Operational Oceanographic System)에서 생산되는 WRF 해상풍 예측결과와 MOHID 유동 예측결과를 초기 및 경계조건으로 사용하여 냉수대 발생 전 관측 시기까지 15일 spin-up을 수행한 후 관측, hycom 및 Coastal KOOS 초기조건을 각각 적용하여 냉수대 발생-소멸 기간의 표층수온 변화를 모의하였다. 본 연구에서는 냉수대 발생 및 소멸에 대한 정확한 예측을 위해 초기조건에 따른 수치모의 결과를 비교 분석하고자 하였다.2

A Study on the causes of the occurrence of seaweed in Sinyang Bay, Jeju Island

제주도는 유네스코 3관왕 보전지역으로 과학적으로 중요한 지역이다. 그러나 제주도를 포함한 근해는 전 세계 해양에서 지난 30년 동안 가장 빨리 온난화가 진행된 5개 지역해 중의 하나이고, 더불어 외래기원 오염물질 유입과 내부기원의 인간 활동에 의한오염 부하와 육상 양식장 등에 의한 부하가 증가되고 있다. 제주생태계는 이런 연안의 환경오염 증가로 많은 변화를 겪고 있고, 수산업, 양식산업 및 관광산업 등 제주에서 중요한 위치를 차지하는 산업에 영향을 초래하고 있다. 특히 제주도 서귀포시에 위치한 신양 방두만은 파래의 대량발생으로 인하여 해양오염이 가중되어 해양관광산업에 많은 영향을 받고 있다. 발생한 파래의 수거 처리 방식은 많은 인적/물적 비용이 부가되고, 지속적으로 발생하는 파래의 수거는 육상 오염의 증가와 비용이 증가되기 때문에 근본적인 해결책이 필요하다. 본 연구는 제주 신양 방두만에서 해조류 대발생의 원인을 파악하기 위해서, 4월부터 8월까지 월별 현장 관측이 수행되었고, 항내 유동을 파악하고 개선 방안을 제안하기 위해 모델 입자추적 연구를 병행하여 수행했다. 월별 현장관측은 연안 정점(9개)과 외해 정점(12개)에서 해수샘플 및 해조류 샘플(클로로필, 부유물질, POC, 영양염 등)을 채집하고 분석했고, 해수 특성은 CTD을 이용하여 조위 변화에 따라 1시간 간격으로 관측했고, 해수 방류구에서도 연속적으로 CTD 관측을수행했다. 표층해류는 표류부이를 이용하여 변화를 연속적으로 관측했다. 신양 방두만의 해조류 분포는 드론을 이용하여 해조류 분포 범위 촬영하고 정상보정 후 객체 분류법을 이용하여 면적을 산출했다. 모델 구축은 MOHID를 이용하여 연구해역에서 10 m 해2

해수유동예측시스템 알고리즘 분석 및 개선 용역보고서

(주)전략해

2020년 8월 동해 남부 냉수대 관측 및 수치모의

우리나라 남동해역은 하계 남서풍과 동반되는 연안 냉수대가 빈번히 출현하는 것으로 알려져 있다. 냉수대는 수 일간 지속되는 남서풍이 연안 수괴를 외해로 수송하고, 이에 따른 보상작용으로 저층 냉수가 표층으로 수송되며 발생한다. 냉수대는 주변 해역에 비해 약 5 °C 이상 낮은 저수온대를 동반하는 물리·생물학적 환경 변화를 초래할 수 있기 때문에 연안 자원의 활용 및 보호를 위해 지속적인 모니터링 및 예측정보가 요구된다. 이 연구에서는 2020년 8월 초 동해 남부에서 발생한 냉수대 현장관측 결과 및 수치모의를 수행하였다. 2020년 8월 초 동해 남부 감포-울기 연안을 따라 지속된 남서풍과 함께 연안 수온의 하강이 관측되었다. 냉수대의 연직 수온 분포를 조사하기 위해 2020년 8월 12∼13일 양일간 양포-진하에 연한 4개의 측선, 각 6개의 정점에서 CTD 연직 관측을 수행하였다. 수치모델은 MOHID를 이용하여 동해 영역에 대해 수평해상도 1/48° (약 2km), 수직해상도 40개층으로 구성하였다. Coastal KOOS (Korea Operational Oceanographic System) 유동장과 KOOS WRF 바람장을 초기 및 경계조건으로 사용하여 냉수대 현장 관측 시기를 기준으로 1개월 전부터 모의하였다. 관측 정점의 표층 최고 수온은 23.4 °C, 최저 수온은 14.3 °C로 공간적 편차가 확인되었으며, 냉수대의 전선 또한 관측 영역 내부에서 확인되었다. T-S diagram으로부터 확인된 저층 냉수는 7∼10 °C, 34.1∼34.3 psu의 분포를 보이고 기장-진하 측선에서는 낙동강으로부터 유입된 32 psu 미만의 담수 영향이 확인되었다. 관측 시점 기준으로 기장-진하 측선에서는 연안에서 외해로 이어지는 등수온선의 기울기가 뚜렷하게 확인되나 월성-양포 측선에서는 연안역에서의 등수온선이 평행하게 관측되었고, 지역별로 남풍계열의 바람에 영향을 받는 정도의 차이를 보인다. 국립수산과학원의 6개 지역(양포, 월성, 정자, 진하, 고리 및 기장)의 표층수온 관측치와 수치 모의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교결과 냉수대 발생기간에 일부지역에서 관측치에 비해 다소 과소모의 하였으나, 전체 모의기간의 RMSE는 0.8∼1.4 ℃로 유사하게 모의하였다.2

Satellite-borne SST validation based on in-situ data during summer in the East China Sea and south of Ryukyu Islands

The accuracy of the satellite-borne SST has been rarely verified against in-situ observations in the surrounding seas to Korean peninsula. In this study, satellite-borne SST from various sources such as TRMM Microwave Imager (TMI), Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E) and New Generation Sea Surface Temperature (NGSST) dataset is compared with in-situ observation data. In-situ observation data include the shipboard measurement (XBT and CTD) and Argo data. As a result, root-mean-square errors are 0.46˚C between microwave SST and XBT/CTD data mostly under the weak wind speed, and 0.7˚C between XBT/CTD measurement and NGSST data. The Microwave SST root-mean-square error less than 0.5˚C are potentially valuable data sources for the general applications. The change of the SST between before and after typhoon passing may imply for strength of the ocean mixing due to the upwelling and/or turbulent mixing driven by the typhoon. In fact, just after typhoon Nari passing in October, 2007, the satellite-borne SST reveals the significant SST drop around its track. Based upon the SST change, the ocean mixing, driven by typhoon Nari, was examined.2

콜롬비아 해양예보시스템 연구능력 확충사업

해양수산

운용해양예보시스템(KOOS) 연구개발 현황 및 현안활용

한국해양과학기술원의 운용해양예보시스템 (KOOS, Korea Operational Oceanograhpy System)은 지난 2007년 기획연구를 거쳐 2009년 8월부터 2013년 6월까지 1단계 연구를 통해 우리나라 주변 해역의 자료정보수집시스템, 해양기상 및 해양순환예보시스템, GIS기반 정보전달시스템 및 활용예측시스템 (수색구조 지원, 유류 이동확산 예측, 적조 등)을 아우르는 체계적인 해양예보시스템을 성공적으로 구축하였다. 2단계 연구 (2013년 10울 ~ 2018년 4월)에서는 지역해 (북서태평양, 1/24°)에서 연안순환 (전 연안 300 m 해상도)까지 기상, 해양순환, 파랑 요소들을 1일 2회 72시간 생산하는 시스템의 구축과 안정적인 운영기술을 확보해 국립해야조사원, (주)현대중공업 등에 기술이전과 기술교육을 실시하여 연구과제의 현업 적용과 실용성의 확보를 이뤘다. 또한, 연구과제 개발 단계에서부터 추진해온 활용시스템은 긴급한 국가적 현안문제 해결을 위해 총 61건 (수색구조, 유류유출, 태풍해일고 등)을 지원하였다. 3단계 KOOS 연구과제 (2018년 8월 ~ 2022년 12월)에서는 각 예측시스템의 정확도 향상 및 연구성과의 실용화를 목표로 예측정확도 평가연구, 예측정확도 향상연구, 인공지능 기반 해양예측시스템 개발 및 사용자 활용시스템의 4개 세부주제에 대한 연구를 수행하고 있다. 주목할 점은 전지구 해양기상 (MPAS-A, 15-60km) 및 해양순환 시스템 (MOM6, 1/12°)을 수립하여 그동안 경계조건의 제약에서 벗어남은 물론, 전 세계 어디에서라도 해양예측정도를 우리 기술로 생산, 제공할 수 있는 기술자립의 틀을 만들고 있다. 또한, 지난 1-2단계 연구를 거쳐 300 m의 고해상도 연안순환 예측시스템을 구축하여 이미 세계 최고수준의 현업 시스템을 개발하여 운영하고 있다. 하지만, 복잡한 해안선과 지형, 수많은 섬들로 인해 비정형격자체계 구축의 필요성이 대두되어 연안에서 10 m까지 해상도를 확보한 비정형격자 연안예측시스템을 수립하여 검증 및 현업화 연구를 실시하고 있다. 이와 더불어 대기-해양-파랑 결합예측시스템의 안정적 현업운용을 위한 적용성 연구를 수행하고 있으며, 최근 급부상하고 있는 머신러닝 등 인공지능 기법의 해양예측 적용을 위한 연구도 수행하고 있다. 예측시스템에서 예측정확도는 위성자료를 포함하여 우리나라 유관기관 및 전 세계에서 수집 가능한 관측자료를 최대한 수집하여 일련의 자료처리 및 품질관리 후 총 6개 해양 학목 (해상풍, 조위, 유속, 수온, 염분, 파고)에 대하여 평가를 실시하고 있다. 염분은 부족한 관측자료로 인해 국립수산과학원의 정선관측 자료만을 사용하여 평가하고 있으며, 나머지 5개 항목은 CF값, skill score 및 통계 값을 모두 제시하고 있다. 평가에 필요한 관측자료가 대부분 연안에 집중되어 있는 한계를 극복하고 예측시스템을 보다 객관적으로 평가하기 위해 해양현상 (열염전선, 혼합층, 표층유속장, 냉수대, 저염수, 빈산소수괴)에 대한 시공간적 검증 연구도 함께 수행하고 있다. 본 과제의 성공적인 목표달성을 위해 유관기관 협의회 (산·학·연·관)를 구성하여 현업 적용에 대한 자문과 니즈 파악 그리고 유관기관과의 공동연구와 협력을 확대 추진하고 있다. 국제협력은 GODAE OceanPredict와 NEAR-GOOS 등을 통해 예측시스템 개발, 고도화 기술 및 운영에 대한 상호교류와 협력 활동을 지속적으로 수행하고 있다.2

Long-term stragegies and the pilot study for marine environmental studies of cold/warm water discharges

한국해양과학기술