해조숲 정량화 모니터링 연구

갯녹음은 여러 유발요인으로 인하여 해조숲이 감소하는 현상을 말한다. 해조숲의 면적이 감소하는 것을 파악하기 위하여 기존에는 다이버에 의한 수중과학조사를 통하여 이루어져 왔다. 이때 사용되는 방법은 다이버의 목측 또는 수 십 ㎡의 작은 면적에서 이루어지는 방형구 조사로 해조숲의 전체 면적에 대한 모니터링은 어렵다. 최근 인공위성영상 또는 항공사진에 의하여 해조숲의 면적을 정량화하는 기술이 도입되었으나 고비용, 영상 해상도의 문제와 단주기의 모니터링이 불가능하여 소규모의 해조숲 정량화에는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 드론사진촬영과 수중영상을 이용한 모니터링 등을 통하여 해조숲을 정량화하는 방법을 시도하였다. 드론사진촬영을 이용한 방법은 넓은 범위에서 조사가 가능하며 단주기의 모니터링이 가능하다는 장점을 가지고 있으나 드론에서 인식가능한 해조숲의 수심까지 조사가 가능하여 수심 5m 이내의 천해 지역에서만 수행할 수 있다는 단점을 가지고 있다. 수중영상을 이용한 모니터링의 경우 다이버가 직접 수행하는 방법에 비하여 넓은 범위의 모니터링이 가능하다는 장점을 가지고 있으나 조사선이 접근가능한 해역까지 수행할 수 있다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 울진 해역에서 다분관 센서를 장착한 3회의 드론사진촬영 및 SAM(Spectral Angle Mapper)와 ED(Euclidean Distance)를 이용하여 해조숲 면적의 정량화 및 시계열 변화를 분석하였으며, 수중영상촬영에서 획득한 해저면 영상을 통하여 피도의 변화를 계산하였다. 해조숲의 해저면 영상 분석을 위하여 인공지능 기법을 활용하는 방법에 대하여 예비 연구를 수행하였다.2

CNN을 이용한 천리안위성 2A호 표층수온상 기반 동해안 냉수대 발생 시기 분류

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Method and apparatus for sea fog forecast based historical weather maps

(1) 1단계 - 목표시점의 일기도와 유사한 기압분포를 지녔던 m개의 과거시점 선정 (2) 2단계 - m개의 과거시점을 이용한 미래 일기도 예측 (3) 3단계 - 예측된 일기도와 실제 일기도 간의 통계량 비교 (4) 4단계 - 예측시점의 해무 발생 유무와 실제 해무 발생 유무 비교 (5) 5단계 - 일기도 기반의 해무 예측 기술의 종합적 정확도 평

기계학습을 이용한 반폐쇄형 하구에서의 탁도 분포 예측

반폐쇄형 하구에서의 퇴적물 거동은 담수 방류와 해수의 상호작용에 의해 복잡한 역학적 특성을 보이며, 조석 변동과 인위적 방류가 혼합과 성층을 반복적으로 발생시키면서 탁도 변화를 유발한다. 본 연구에서는 YODA profiler와 ADCP를 활용한 Moving Vessel Profiling (MVP) 관측 기법을 이용하여 약 2년간 총 20회의 측선 관측으로부터 획득한 유속, 밀도, 용존산소, 엽록소-a 등의 하구 환경 변수들을 입력으로 활용하여 응답 변수인 탁도를 예측하는 다층 퍼셉트론 신경망(MLP-NN)을 구축하였다. 학습 네트워크는 일련의 성능 검증을 거친 후, 학습에 활용하지 않은 시기의 탁도 예측에 적용하였다. 그 결과, 조석 변동에 따른 퇴적물의 침강 및 재부유 특성을 성공적으로 재현하였으며, 특히 낙조 및 창조 시기의 경압성(baroclinic) 및 순압성(barotropic) 흐름에 의한 퇴적물 거동 특성이 공간적으로 잘 재현이 되었음을 확인하였다. 반면, 측선 관측 기간 동안 발생한 준설 작업과 같은 인위적 요인으로 인해 일부 지역에서는 예측 정확도가 다소 저하되는 경향을 보였다.2

딥러닝 기반 MetOp-B ASCAT Level 2 해상풍 자료 성능 향상

etOp-B(Meteorological Operational Satellite-B)는 2012년부터 현재까지 태ᅟᅣᆼ동주기궤도로 운용되고 있는 위성으로, 탑재된 센서들 중 하나인 ASCAT(Advanved Scatterometer) 산란계는 해양표면의 후방산란계수를 측정하여 해상풍을 추정하며, 한반도 연안을 포함한 전지구의 해상풍 정보를 제공하고 있다. 기존 연구에서 ASCAT 해상풍의 성능은 대양에서 약 1.5 m/s의 오차를 지니는 것으로 알려져 있다. 현재까지 ASCAT 추정 해상풍의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 지속되고 있으나, 전통적인 선형회귀분석에 의한 향상은 여러 한계점을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 한반도 연안의 ASCAT 해상풍 자료의 성능을 향상시키기위한 연구를 수행하였다. 기상청 부이 10점에서 2012년부터 2019년까지 관측된 해상풍과 ASCAT Level 2B 해상풍 자료를 취득하였으며, 공간조건식을 적용하여 학습을 위한 데이터쌍을 구성하였다. 학습은 DNN(Deep Neural Network) 모델을 구성하여 수행하였으며, 성능 향상을 위하여 ASCAT의 해상풍 외에도 관측 날짜, 관측 시간, 풍향, 화소의 위경도값을 포함하여 학습을 수행하였다. 수행 결과는 부이 관측 해상풍과 평균제곱근오차(root mean squared error, RMSE)를 구하여 향상 정도를 평가하였다. 분석결과 ASCAT 풍속을 보정하기 위해서 ASCAT 풍향, 위성관측 날짜 및 시각, 픽셀 위경도를 포함하여 학습하는 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, RMSE를 이용한 평가결과 보정 전 1.38 m/s에서 0.93 m/s로 정확도가 개선되었다. 한반도 연안의 모든 부이 관측지점에서 해상풍 오차는 1 m/s 이하로 나타났으며, 기존 오차가 지녔던 시계열 변동성이 상당히 개선되었다. 본 연구를 통해 ASCAT 해상풍 자료를 정밀하게 보정할 수 있었으며, 이는 향후 한반도 해양재난재해 예측 향상에 기여할 수 있을 것이다.2

Calibration of ASCAT Level 2B wind speed data using deep learning: Application to Korean Seas

ASCAT(Advanved Scatterometer)은 인공위성 MetOp-A/B/C(Meteorological Operational Satellite-A/B/C)호에 탑재된 산란계이다. ASCAT은 해양표면의 후방산란계수를 측정하여 해상풍을 추정하며, 한반도 연안을 포함한 전지구의 해상풍 정보를 제공하고 있다. 기존 연구에서 ASCAT에서 추정된 해상풍은 대양에서 약 1.5 m/s의 오차를 지니는 것으로 알려져 있다. 현재까지 ASCAT 추정 해상풍의 오차를 줄이기 위한 연구들이 지속되고 있으나, 전통적인 선형회귀분석에 의한 보정은 그 한계가 명확하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 한반도 연안의 ASCAT 해상풍 보정 연구를 수행하였다. 기상청 부이 10점에서 2012년부터 2019년까지 관측된 해상풍과 ASCAT Level 2B 해상풍 자료를 취득하였으며, 공간조건식을 적용하여 학습을 위한 데이터쌍을 구성하였다. 학습은 DNN(Deep Neural Network) 모델을 구성하여 수행하였으며, 정확한 보정을 위하여 위성에서 산출할 수 있는 관측 날짜, 관측 시간, 풍향, 화소의 위경도값을 포함하여 학습을 수행하였다. 수행 결과는 부이 관측 해상풍과 평균제곱근오차(root mean squared error, RMSE)를 구하여 정확도를 평가하였다. 분석결과 ASCAT 풍속을 보정하기 위해서 ASCAT 풍향, 위성관측 날짜 및 시각, 픽셀 위경도를 포함하여 학습하는 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, RMSE를 이용한 평가결과 보정 전 1.38 m/s에서 0.93 m/s로 정확도가 개선되었다. 한반도 연안의 모든 부이 관측지점에서 해상풍 오차는 1 m/s 이하로 나타났으며, 특히, 낮은 풍속(4 m/s 이하)와 높은 풍속(12 m/s 이상)에서 해상풍 오차는 0.5 m/s 수준으로 평가되었다. 본 연구를 통해 ASCAT 해상풍 자료를 정밀하게 보정할 수 있었으며, 이는 향후 해양재난재해 예측 향상에 기여할 수 있을 것이다.2

CNN 기반 천리안위성 2A호 활용 냉수대 탐지를 위한 구름영향 분석

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인공위성 자료를 이용한 파랑 수치모델 예측 정확도 향상 연구

최근 원격탐사기술이 발전함에 따라 인공위성을 이용하여 해상의 바람과 파랑을 관측하고 그 자료를 활용하는 연구사례가 증가하고 있다. 인공위성을 이용한 관측 방법은 선박, 해상부이, 고정식 타워와 같은 플랫폼을 이용하는 관측 방법에 비해 매우 넓은 공간적 범위의 자료를 주기적으로 획득할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 이용하여 파랑 예측모델의 정확도를 고도화할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 인공위성 자료를 이용하기에 앞서, 인공위성 바람 자료를 해상부이 자료를 기반으로 검증하고 보정하였다. 인공위성 자료로는 MetOp-B 인공위성 자료를 수집하였고, 해상부이 자료로는 우리나라 기상청 자료를 이용하였다. 그 다음, 보정된 인공위성 바람 자료와 수치모델 자료를 서로 비교하고 오차수정률 분포지도(Correction Map)을 생성하였다. 수치모델 바람 자료로는 ECMWF에서 제공하고 있는 ERA5 재분석자료를 이용하였다. Correction Map을 대기 수치모델 결과에 적용함으로써 정확도가 향상된 바람 예측결과를 획득할 수 있다. 마지막으로 보정된 수치모델 바람 자료를 파랑 예측모델의 입력 자료로 활용하여 파랑 예측모델 정확도의 향상 가능성을 살펴보았다. 보정된 바람 자료를 파랑 예측모델의 입력자료로 활용한 경우 기존 예측모델 결과에 비해 전반적으로 RMSE가 감소하고, 상관계수가 증가하였으며 회귀기울기가 향상된 결과가 도출되었다. 유의파고 예측결과를 살펴보면 동해 영역에서는 RMSE가 평균 약 18% 감소하였으며, 서해 영역에서는 약 5% 그리고 남해 영역에서는 약 15% 가량 감소하였다. 또한 해상부이 자료와 예측모델 자료 간 상관계수는 동해 영역에서 평균 약 0.5%, 서해 영역에서 약 0.3% 그리고 남해 영역에서 약 1.4% 증가하였다. 우리나라 동해와 남해 영역에서 서해 영역에 비해 비교적 높은 향상도를 보였다. 이는 2016년부터 2020년까지의 연구대상기간 동안에 서해 영역에서 타 영역에 비해 낮은 풍속과 파고가 형성되어 예측 정확도가 비교적 크게 향상되지 않은 것으로 사료된다.2

Calibration of ERA5 Sea Wind Dataset and Improvement of Wave Numerical Model Prediction around the Korean Peninsula

본 연구에서는 우리나라 주변 ERA5의 해상풍 재분석 자료를 평가하고 보정하였다. 그리고 보정된 ERA5의 해상풍 자료를 파랑 수치모델의 입력 자료로 활용함으로써 파랑 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. ERA5 자료를 보정하기 위해 KMA 해상부이 자료와 ASCAT-B 인공위성 자료를 이용하였다. 먼저, ERA5 자료를 보정하기에 앞서, 다음 세 자료 간 Triple co-location 분석을 수행하였다: ERA5, KMA, ASCAT-B. Triple co-location 분석 결과, KMA 자료가 가장 낮은 상대오차와 오차의 분산 값을 보였고, MetOp-B 자료, ERA5 자료의 순서로 높은 상대오차 결과가 도출되었다. 이러한 이유로, ASCAT-B 자료를 KMA 자료를 기반으로 보정하였고, ERA5 자료를 보정하기 위해서 그 보정된 인공위성 자료를 이용하였다. 그리고 그 보정된 ERA5 바람 자료를 파랑 수치모델(WAVEWATCH-Ⅲ)의 입력 자료로 활용하였다. 보정 된 바람 데이터를 파랑 수치모델에 적용함으로써 기존 수치모델보다 현장 관측자료를 보다 잘 재현할 수 있었다. 보정된 파랑 예측결과는 RMSE 감소, 상관계수 증가, 그리고 향상된 회귀기울기를 보였다. RMSE의 경우, 전체 평균 약 15% 정도의 오차가 감소하였다. 또한 위성 자료가 해상부이 자료와 보정되지 않은 경우를 고려한 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 위성 자료의 보정 여부에 따라 태풍이나 겨울철 고파랑과 같은 극치조건에서 모델 결과에 약 10%의 차이가 존재할 수 있음을 확인할 수 있었다.2

System and Method for Improving Spatial Resolution of Global Climate Data by using Satellites

본 발명은 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 향상시키기 위해 인공위성 자료를 활용하는 방법이 다. 먼저, 기후모델 원시격자의 공간해상도 대비 상세격자를 생성한다. 그리고 추가적으로 생성된 기후모 델 상세격자의 데이터는 선형보간법을 통해 1차적으로 얻는다. 그 후 인공위성 자료와 기후모델 자료간 시 간일치자료를 수집 후 각 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석이 이루어진다. 마지막 으로 회귀분석을 통해 계산된 보정식을 기반으로 기후모델 자료를 보정함으로써 기후모델 자료의 공간적 해상도를 향상시킬 수 있다