This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.
해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에 위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도 주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와 NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트 럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료 59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분 광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사 도가 10o 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나 타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르 게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미 만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이 대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해 하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인공위성 해수면온도 편차(Sea Surface Temperature Anomaly, SSTA)를 이용하여 한반도 연안해역의 고수온 해역을 추출하고, 국립수산과학원의 고수온속보 발령 문서와 비교하였다. 일일 SSTA 이미지를 이용하여 임계값을 적용하는 고수온 탐지 알고리즘을 제안하였으며, 고수온 주의보는 2℃ 이상, 경보는 3℃ 이상인 것으로 가정하였다. 2017~2018년 7~9월의 일평균 SST를 기반으로 한 편차자료를 사용하였으며, 고수온속보에 사용되는 지역을 대상으로 위성기반 탐지 결과를 9개 영역으로 구분하고 비교하였다. 해역별 고수온 발생 횟수 비교 결과, 수온 관측 부이가 고르게 분포한 남해 연안은 고수온속보와 위성 탐지 횟수가 유사하게 나타났다. 반면에 다른 해역은 위성 탐지 횟수가 약 2배 이상 많았으며, 이는 고수온속보 발령이 해역의 일부 위치 수온만을 고려하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 위성기반 연안해역 고·저수온 모니터링 체계 개발에 활용하고자 한다.
해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.
AQUA/AMSR-E 인공위성 자료를 활용하여 3차원 최적내삽 해수면온도 합성장을 생산하였고 시간평균장과 비교하여 문제점과 한계점을 기술하였다. 3-D SST 합성장은 북태평양 중앙부에서 전체적으로 0.05˚C 이하의 작은 오차를 보였으나, 위성 결측이 있는 연안에서는 0.4˚C 이상의 비교적 큰 오차를 유발하였다. 강한 강수나 구름으로 인한 결측이 있는 부분에서는 0.1-0.15˚C에 달하는 오차를 보였다. 시간평균장과 비교한 결과, 구름 부근의 화소에서는 해수면온도를 낮게 계산하는 경향이 있었으며, 해수면온도의 공간적 구배를 감소시키는 평활화가 전체적으로 나타났다. 적도 부근 저위도에서 OI SST는 실제 해수면온도에는 없는 불연속성을 만드는 경향이 있었고, 이는 OI 과정에서 사용한 윈도우의 크기와 해양 현상의 수평 규모가 위도에 따라 변화하는데서 기인하였다. 현상의 공간 규모의 척도인 로스비 내부변형 반경은 북태평양에서 O(1) 정도로 위도에 따른 공간적 변화가 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 SST합성장 생산과정에 위도와 해수의 수직적 밀도 구조와 밀접한 관련이 있는 해양 현상의 수평적 규모의 시공간적 변동 특성을 고려해야 함을 제시한다.
북동아시아 해역에서 10년 동안 관측된 광범위한 해양관측 자료와 인공위성 자료를 이용하여 인공위성이 관측한 해수면온도의 정확도를 평가하고 오차(인공위성 해수면온도-실측수온)의 특성을 조사하였다. 845개의 일치점 자료를 분석한 결과 위성 해수면온도 (MCSST)는 해양 관측치에 대해 0.89˚C의 제곱평균오차와 0.18˚C의 편차를 보였다. 위성 수온의 오차는 40˚N에서 ±3˚C에 달하는 위도에 따른 의존성을 보였는데 이는 고위도 해역에 존재하는 작은 소용돌이, 해류, 열전선의 큰 시공간적 변동성과 관련 있는 것으로 판단된다. 많은 수의 위성 해수면온도 자료는 겨울철에 해양관측치보다 낮게 산출되고 여름철에는 높게 산출되는 경향이 있었다. 이러한 계절적 의존성은 인공위성 표층부이 자료가 아닌 해양조사선과 계류부이의 수온자료에서 발견되었는데 해양 상층의 수 m 이내에 강한 수직적 수온 구배가 있음을 보여준다. 본 연구는 인공위성 자료로부터 해수면온도를 산출할 때 해양 피층과 그 아래 층 사이의 수온 차이를 고려하고 보정하려는 노력이 필요함을 강조한다.
해수중 환경에서 콘크리트 구조물 내에 매립된 철근은 용존산소의 부족으로 부식이 잘 발생하지 않는다. 이 때문에 해수중 환경의 부식촉진시험은 전기화학적인 방법으로 실시되어, 실제 부식 메커니즘과 맞지 않고 장기거동과의 상관성 도출도 어려운 실정이다. 본 연구에서는 해수중 환경에서의 부식촉진시험법을 정립하기 위해 온도와 염화물농도를 주된 변수로 부식촉진시험을 실시하였다. 부식의 발생 유무는갈바닉 전위측정법과 반전지전위법을 통한 철근부식모니터링 결과로 판단하였다. 부식촉진시험 결과 온도의 영향이 가장 지배적이라고 평가되었다. 염화물량은 시험 시편의 깊이별 염화물 농도를 측정하였다. 동일한 조건으로 FEM 내구성 해석 프로그램인 DuCOM을 통해 염화물침투 해석을 실시하여 입증하였다. 또한, 인공해수 침지 조건에 따른 용존 산소량은 실험을 통해 구했으며 이를 통해 부식촉진시험 결과의 타당성을 검증하였다.
The durability of structures that has been built along the coastline based on the national geographic characteristics became a very important standard in economic and societal aspects. The environment that the steel corrosion would most likely happen is called tidal zone. It is a well-known zone and lots of researches have been done. We decided to implement steel corrosion monitoring on artificial seawater to find what kind of environment accelerates the steel corrosion. We compared and analyzed the experiment through galvanic potential measurement and half cell potential measurement