APPARATUS AND METHOD FOR MEASUREING NEARSHORE CURRENT USING IMAGE PROCESSING

본 발명에 따른 영상 처리를 통한 쇄파지역 연안류 측정 장치는, 일정 기간동안 해안선을 촬영하여 복수 의 시계열적 이미지를 생성하는 촬영부 상기 복수의 이미지 프레임 각각을 실제 지형좌표로 기하보정 하 는 기하보정부 상기 기하보정 된 각각의 이미지 프레임 상에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 사용하여, 쇄파대 포말(foam)의 영역을 추출하는 불변특징량 추출부 및 상기 각각의 이미지 프레임에서 추출된 쇄파대 포말 영역의 이동에 따라 유속장(velocity field)을 계산하는 유속장 계 산부를 포함한다

METHOD AND SYSTEM FOR MEASURING WATER DEPTH

1) 광학 영상, 레이다 영상 등 연안 영상의 시계열 자료를 취득한다. 즉, 짧은 시간 (dt) 간격으로 일정시 간 (수~수십 분) 동안 연속되는 영상을 녹화기록하고, 실제 좌표체계로 기하보정한다. 2) 연속되는 해안 영상의 개별 이미지 I(x,y)에 대해서 2차원웨이블렛 신호분석기법을 적용하여, 공간적 인 파장 및 파향의 분포를 추출해낸다. 3) 연속되는 해안 영상의 시계열 이미지로부터 2차원 웨이블렛 분석을 통해 구한 파장 및 파향의 공간적 분포를 시간적으로 평균한다. 이는 시간평균을 통해 파장 및 파향의이상값(outlier)에 따른 오차를 줄이 기 위함이다. 4) 2차원 해안 영상을 시간적으로 축적한 3차원자료 I(x,y,t)로부터, 해안선방향 임의의 한 지점(y=yo)에 서 바다쪽 방향(즉, 해안선에 수직방향)의 x축과 시간의 t축으로 가로지르는 2차원 영상 타임스택 I(x,t) 을 추출한다. 5) 2차원(x,t) 영상타임스택에 2차원 웨이블렛 신호분석기법을 적용하여 파랑의 입사궤적의 기울기(즉, x 축 성분의 파속)와 파주기를 구한다. 6) 2차원 영상 타임스택 I(x,t)의 2차원 웨이블렛 분석으로 구한 입사파 궤적의 기울기 결과물은 또한 2차 원 으로 표현되며, 이상값 또는 에러값들을 상쇄시키기 위해서 시간평균한다. 7) 위의 식(2)와 위의 과정 3)에서 구한 시간평균 파향을 이용하여 아래 식과 같이 절대파속(c)를 구한다. 8) 시계열 영상의 3차원자료 I(x,y,t)에서 해안선방향으로 y값을 변화시키며 2차원 영상 타임스택 I(x,t) 을 추출하여, 위의 4) ~ 7)의 과정을 반복한다. 이 과정들의 반복을 통하여 대상지역에서 파속의 2차원 공 간분포를 구할 수 있다. 9) 시간평균 파장 및 시간평균 파속을 이용, 선형파

Delft3D-FM모델을 이용한 태풍 내습 시 연안해 파랑-흐름 커플링 효과 연구

태풍 내습에 관한 피해가 증가함에 따라, 정확한 수치 예측을 위한 파랑-흐름 모델 커플링에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 태풍 내습 시 부산 인근 연안 해역에서의 파랑 모델과 흐름 모델의 커플링을 통한 효과에 초점을 맞추었다. Deflt3D-FM은 먼 해역에서부터 연안까지의 해수 유동에 관한 수치계산을 네스팅 과정이 없이 한 번에 수행할 수 있는 장점이 있으며, 또한 다른 비정규격자(삼각격자) 모델과 비교해서도 상대적으로 계산시간이 짧다는 장점이 있다. 흐름 모델의 경계조건으로 Global Tidal Model인 TPXO 8.0의 데이터베이스로부터 주요 13개 조화상수를 추출하여 사용하였고, 파랑 모델의 경계조건으로는 ERA5 파랑 자료를 사용하였다. 태풍 내습에 대한 기상 외력으로 바람 및 기압자료 또한 ERA5의 재분석자료를 사용하였다. 흐름 및 파랑 모델의 검보정을 위해서 국립해양조사원, 기상청 및 해양수산부에서 제공하는 수위 및 파랑 관측자료를 활용하였다. 관측자료와 비교를 통하여 검보정한 Delft3D-FM 모델을 사용하여 부산 인근 연안해에서 해수 유동에 대한 파랑-흐름의 커플링에 따른 효과를 평가하였다.2

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

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

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

System and Method for Characterizing Weather Pattern of Weather Numerical Modeling Data

본 발명은 기상 수치모델 자료의 DB화 및 검색을 강화하여 신속하게 자연재해 현상의 발생 가능 여부를 경 험적인 방법으로 예측할 수 있도록 한 기상 수치모델 생산자료의 기상패턴 특징화를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 기상 모델 격자 영역에서 패턴 특징화를 위한 영역의 구역화를 수행하는 대상 영역 구역화 부 2/3차원 기상장의 1차원 기상장 벡터 시퀀스를 생성하는 1차원 기상장 벡터 시퀀스 생성부 기상 모델 자료 DB를 활용하여 과거 기상 모델의 모든 자료에 대한 1차원 기상장 벡터 시퀀스 데이터베이스를 구축하 는 1차원 기상장 벡터 시퀀스 DB 1차원 벡터 시퀀스 DB를 검색하여 영역별 가중치 부여, 유사패턴 분류 및 유사패턴 범주화를 수행하여 기상장 패턴 시나리오를 도출하는 기상장 패턴 시나리오 도출부 과거 자 연 재해 발생 사례 및 관측 자료를 비교하는 관측 자료 비교부 관측 자료 비교부의 비교 결과를 기준으로 시나리오별 자연재해 유형을 도출하는 자연재해 유형 도출부 를 포함하는 것이다

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

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Numerical Modeling of Tsunami Propagation with Improved Dispersion Effects

The linear shallow-water equations have been used to simulate transoceanic tsunami propagation in several existing models. In this study, a modified finite difference scheme is proposed by adding terms to the linear shallow-water equations in order to represent a varying water depth. First, the governing equations are slightly modified to consider the effects of a bottom slope. The numerical dispersion of the proposed model replaces the physical dispersion of the governing equations. The present model is then verified by applying it to tsunami propagation over an uneven bottom. Numerical results are compared with available numerical data from other models and performance of the model is analyzed in detail.in order to represent a varying water depth. First, the governing equations are slightly modified to consider the effects of a bottom slope. The numerical dispersion of the proposed model replaces the physical dispersion of the governing equations. The present model is then verified by applying it to tsunami propagation over an uneven bottom. Numerical results are compared with available numerical data from other models and performance of the model is analyzed in detail.1

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