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

A Study of Applicability of ERA5 dataset for Nearshore Wave Simulation

The purpose of this study is to investigate the applicability of ERA5 reanalysis data to force nearshore wave model(SWAN) in Korea. A nearshore wave model was set up to simulate wave transformations in December 2016, in Ilsan beach located in Ilsan-dong, Ulsan Metropolitan City. The numerical results by ERA5 inputs were compared with the results by ERA-Interim inputs. The ERA5-based simulation results show better agreement with field observations than the ERA-Interim ones do. In addition, the wave model results have been improved by applying whitecapping empirical formulas of Rogers et al.(2012) among physical parameters.33Nkciothe

Prediction of Coastal Erosion due to Typhoon and Sensitivity Analysis of the Numerical Simulation

최근 우리나라의 연안은 태풍의 영향, 기후변화에 의한 해수면 상승, 너울성 파랑의 내습빈도 증가 및 해안구조물 건설 등으로 인해 연안침식 피해를 입고 있다. 이에 본 연구에서는 XBeach 수치모델을 이용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 연안침식 현상을 예측하고 분석해보고자 하였다. 연구대상지역은 울산광역시 동구 고늘지구에 위치한 일산해변을 대상으로 하였다. 수치결과의 분석 과정에서는 세 가지 요소에 대한 민감도 분석이 수반되었다. 첫째, XBeach 모형의 파랑 회절 모사에 대한 불확실성 영향정도를 평가하기 위해, 파향 조건을 조절해가며 민감도 분석을 수행하였다. 둘째, 과거 추산자료의 오차에 의해 발생할 수 있는 파랑 입력 시나리오의 불확실성 평가를 위해 유의파고 조건에 대한 민감도 분석이 이루어졌다. 마지막으로, 잠제 구조물의 공극률에대한 불확실성 영향정도를 분석하기 위해 잠제 높이를 조절하여 민감도 분석을 수행하였다. 연안침식 현상은 평균 파향이 해안선과 수직하게 진입해 올수록, 파고가 높은 조건일수록, 그리고 잠제 구조물의 높이가 낮을수록 연안침식량이 확연하게 증가하였다. 그리고 평균 파향, 유의파고 및 잠제 구조물의 높이에 대한 민감도 분석 결과를 서로 비교하였다. 유의파고에 의한 지형변화량이 다른 매개변수에 비해 가장 크게 도출되었다. 이는 본 연구대상해역에서 파랑 입력 시나리오에 의해 수치결과의 불확실성이가장 크게 존재할 수 있음을 의미한다. 파랑 입력 시나리오에 대한 요소 다음으로는 잠제의 공극률, 그리고 수치모델의 파랑 회절 모사에 대한 불확실성 영향 순으로 나타났다.2

Analysis of Seasonal Morphodynamic Patterns using Delft3D in Anmok Coast

In recent years, coastal areas have been suffering from coastal erosion, such as destruction of coastal roads and military facilities. In this study, the Delft3D model was used to analyze the sediment transport pattern due to seasonal characteristics of summer and winter waves in Anmok beach of the East coast. Typhoon and high waves are mainly are coming from ENE direction in the summer season and the flows occur in the northward. In winter, high waves are incident from NE and the flows occur in the southward. These seasonal patterns were simulated by using Delft3D model. As for model input, reanalysis wave data of the past 38 years were used, and the seasonal patterns were analyzed by dividing the whole year into summer and winter season. The grid point of the 38 year reanalysis data is far from the Anmok beach, so the three model grid systems (wide grid -> intermediate grid -> detailed grid) are constructed. Most of the flows in the NW direction occurred in summer, but erosion and deposition was alternated along the coastline. In winter, sediment was deposited near Gangnung Port due to the southern flow and the southern port. Strong winter waves compared to summer tend to cause deposition around Gangnung Port throughout the year.33Nkciothe

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

Coastal wave and flow observation system by using stereo camera

최근 한반도 연안 영역은 지구온난화로 인한 기온 및 해수면 상승, 태풍의 내습빈도, 강도 상승, 온대 저기압 등의 현상으로 인하여 해변이 침식되고 있다. 또한, 항만, 어항 등의 연안에서 영역 해수 순환을 방해하는 인공구조물로 인하여 모래 수지가 악화되고 있으며, 강, 하천에서 유입되는 모래가 차단되는 지역이 발생하는 등 연안영역에서 침식이 가중되고 있다. 이에 수중 잠제, 방파제, 돌제 등의 구조물을 이용하여 가속화되는 침식을 저감하려 노력하고 있으나, 해수 유동과 관련된 모래이동의 정확한 이해가 어려워 침식저감대책이 충분히 효과적이지 않았다. 특히, 연안 영역 중 쇄파대 인근에서의 해수 유동의 경우 관측이 매우 어렵거나 기존의 장비를 이용하여 관측이 불가능 한 지역이 존재한다. 이에 본 연구에서는 스테레오 카메라의 이미지를 이용한 3차원 복원 기법을 적용하여 쇄파대 영역을 포함한 연안에서의 해수 유동 및 파랑 특성의 관측을 위한 시스템을 구축하였다. 스테레오 카메라를 이용한 3차원 복원 기법은 정지해 있는 물체나 움직임의 변화가 크지 않은 대상에 대해서는 적용이 되어왔으나,해수와 같이 실시간 변화 하고 장기간의 모니터링을 필요로 하는 영역에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다. 스테레오 카메라는 후정해변 북쪽에 위치한 30m 높이의 카메라 타워를 이용하여 설치하였다. 기존 연구를 통해 높이에 따른 스테레오 카메라의 최적 거리인 5m로 하여 해변 일부를 포함한 쇄파대 지역 직선거리로 약 200m를 연구대상으로 하였다. 구성 장치로는 두 대의 카메라와 이를 동시에 제어하기 위한 trigger board, 대용량 이미지의 전송 및 저장을 위한 최고사양의 pc, 이미지 제어 및 스케쥴2

A Study on the Prediction of Time-series Wave Dataset based on Deep Learning

시계열 데이터의 예측을 위해 딥러닝 기법 중 하나인 RNNs(Recurrent Neural Networks) 방법이 이용될 수 있다. 하지만, RNNs는 학습이 진행됨에 따라, 초기 입력된 정보의 학습 영향이 점점 감소하다가 결국에는 사라져 버리는 Vanishing Gradient Problem을 가지고 있다고 알려진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Hochreiter, S. and Schmidhuber, J.(1997)는 RNNs의 발전된 형태인 Long Short-Term Memory Network(LSTM) 기법을 처음 제안하였다. LSTM 기법은 네트워크 전체 신경망을 아우르는 셀 스테이트(Cell state)를 통해 데이터의 초기 입력이 최종 출력 단계까지 영향을 줄 수 있다는 점에서 기존 RNNs 기법과 크게 구별된다. 본 연구에서는 LSTM 및 RNNs 학습방법을 이용하여 파랑 및 바람 자료를 예측하고, 그에 대한 정확도를 서로 비교하였다.2

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

Sensitivity Analysis in the Prediction of Coastal Erosion due to Storm Events: case study-Ilsan beach

In coastal morphological modelling, there are a number of input factors: wave height, water depth, sand particle size, bed friction coefficients, coastal structures and so forth. Measurements or estimates of these input data may include uncertainties due to errors by the measurement or hind-casting methods. Therefore, it is necessary to consider the uncertainty of each input data and the range of the uncertainty during the evaluation of numerical results. In this study, three uncertainty factors are considered with regard to the prediction of coastal erosion in Ilsan beach located in Ilsan-dong, Ulsan metropolitan city. Those are wave diffraction effect of XBeach model, wave input scenario and the specification of the coastal structure. For this purpose, the values of mean wave direction, significant wave height and the height of the submerged breakwater were adjusted respectively and the followed numerical results of morphological changes are analyzed. There were erosion dominant patterns as the wave direction is perpendicular to Ilsan beach, the higher significant wave height, and the lower height of the submerged breakwater. Furthermore, the rate of uncertainty impacts among mean wave direction, significant wave height and the height of the submerged breakwater are compared. In the study area, the uncertainty influence by the wave input scenario was the largest, followed by the height of the submerged breakwater and the mean wave direction.22Nkc

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