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pp.68-79
이 연구는 관측 지점의 해황 정보 데이터를 기반으로 관측 지점 이외 공간의 해황 정보 데이터를 격자 형식으로 공간 보간하는 방법에 관해 연구한다. 해황 정보를 얻을 수 있는 관측소나 관측 지점의 공간적 분포가 제한되어 있어 단편적인 지점의 해황 정보만을 수 집할 수 있기 때문에 이러한 점을 해결하기 위해 OPEN API를 활용하여 해황 정보 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 과정을 통해 관측 데이터가 존재하지 않는 지점의 데이터를 격자 형식으로 공간 보간한다. 본 연구에서 사용된 보간 방법으로는 Cubic spline interpolation, Linear extrapolation, Kriging 3가지 방법을 사용하였고 각 보간 결과의 비교 분석을 통해 보간 결과의 정확도와 공간 보간에 활용 가능성을 평가하였다. 결과적으로 Kriging이 관측된 지점 간의 공간적 분포와 상관관계, 해황 정보의 데이터 구조를 가장 잘 반영하여 관측 지점 이 외 보간에 대한 결과가 다른 두 보간 방법에 비해 높은 정확도를 보여 해황 정보 공간 보간에 적합한 보간 방법으로 판단되었다. 공간 보 간된 데이터는 평균 풍속 및 풍향, 평균 조류 속도 및 방향 등 선박의 조종성에 영향을 미치는 요인을 정밀하게 계산하는 데 활용 가능하 며 선박 항해 경로를 따라 영향을 받는 외력을 파악, 이를 통해 안전성과 경제성을 모두 고려한 경로 탐색에 활용할 수 있을 것으로 기대 된다.
This study studies a method of spatial interpolation of sea state information data in spaces other than the observation point in a grid format based on the sea state information data at the observation point. Due to the limited spatial distribution of observation points, only fragmentary information can be collected. To solve this limitation, this study utilizes an OPEN API to collect sea state information data and through data preprocessing process, data for points without observational data were spatially interpolated into a grid format. In this study, three interpolation methods were employed: Cubic spline interpolation, Linear extrapolation, and Kriging. The accuracy and applicability of each interpolation method for spatial interpolation were evaluated through comparative analysis of the results. Consequently, Kriging is considered a suitable interpolation method for sea state information spatial interpolation because it best reflects the spatial distribution, correlation between observed points and the data structure of sea state information. It demonstrates higher accuracy in interpolating areas outside observed points compared to the other two interpolation methods. The spatially interpolated data allows for precise calculations of critical factors impacting ship maneuverability, such as average wind speeds and directions, current speeds, and directions. These calculations enable the identification of external forces affecting the vessel along its route, facilitating the planning of a path that considers both safety and economic efficiency.
Abstract
1. 서 론
2. 해황 정보 데이터
2.1 해황 정보 데이터 구성 요소
2.2 바다누리 해양정보 서비스
2.3 데이터 전처리
3. 공간 보간
3.1 Cubic spline interpolation
3.2 Linear extrapolation
3.3 Kriging
4. 해황 정보 데이터 기반 공간 보간 수행
4.1 대상 해역 및 항로 선정
4.2 대상 해역 내 관측소 위치 파악
4.3 항로 상 지나가는 격자 추출 및 항해 시간 계산
4.4 관측소 데이터 기반 공간 보간
5. 결 론
Acknowledgments
Reference
