In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy’s status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of ‘AIR_TEMPERATURE’ data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real- world scenarios.

본 연구에서는 지역 기상-해양 접합모델을 이용하여 2018년 8월 28일부터 30일까지 한반도 서울-경기지역에 내린 강수에 대해 대기-해양 상호작용의 효과를 분석하였다. 지역 기상-해양 접합모델에서 기상모델은 WRF (Weather Research Forecasts)가 사용되었으며, 해양모델은 ROMS (Regional Oceanic Modeling System)가 사용되었다. 단일 기상 모델은 WRF모델만 이용되었으며, ECMWF Re-Analysis Interim 의 해수면온도자료가 바닥경계자료로 사용되었다. 관측자료와 비교하여, 대기-해양 상호작용의 효과가 고려된 접합모델은 서울-경기지역의 강수 및 황해 해수면온도에 대해 공간상관계수가 각각 0.6과 0.84로 이는 지역 기상모델보다 높게 나타났다. 또한, 평균편향오차(MBE, Mean Bias Error)은 각각 −2.32와 −0.62로 지역 기상모델 보다 낮은 오차율을 보였다. 상당온위와 해수면온도 및 역학적 수렴장으로 분석한 대기-해양 상호작용의 효과는 황해 해수면온도의 변화를 유도하였고, 그 변화는 하층대기에서 열적 불안정과 운동학적 수렴대의 차이를 발생시켰다. 열적 불안정과 수렴대는 결과적으로 서울-경기 지역에서 상승운동을 유도하였고, 결과적으로 기상-해양 접합모델에서 모의된 강수가 관측과 더 유사한 공간분포를 나타냈다. 그러나 복잡한 관계에 있는 대기-해양 상호작용의 효과를 더 명확히 파악하기 위해서는 다양한 사례연구와 장기적인 분석이 필요하지만, 본 연구는 기상-해양 상호작용이 강수 예보에 중요성에 대한 또 다른 증거를 제시한다.

우리나라 해안지역은 매년 평균 3개의 태풍으로부터 직·간접적인 영향을 받아왔으며, 태풍에 의한 폭풍 해일은 해안지역에 많은 피해를 주는 자연현상 중 하나이다. 또한 기후 변화로 나타나는 해수면 및 해수 온도 상승으로 인해 태풍 강도의 증가로 폭풍해일에 의한 피해가 필연적으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 한반도 태풍 내습 시 확률적 해일고 추산을 위한 초기 연구로서, 해양·기상 연계 모형인 SLOSH(Sea, Lake, and Overland Surges from Hurricanes) 모델을 이용하여 과거 한반도를 내습한 태풍 매미(MAEMI, 0314)와 볼라벤(BOLAVEN, 1215)의 해일고 및 최대 해일고 발생 시간을 확인하였다. SLOSH 모델을 이용하여 예측된 해일고는 국립 해양 조사원에서 제공하는 실측 자료와의 비교 및 검증을 통해 유용성을 입증하였다.

최근 일부 연구자들은 9세기 장보고 휘하의 신라인들이 항해에 나침반과 첨저선을 이용하여 동북아 해역을 자유롭게 항해하였다고 주장하고 있다. 그러나 항해에 나침반이 이용된 것은 중국이 11세기이고, 유럽이 12세기이다. 게다가 우리 선조들은 평저선을 사용하였다는 것이 학계의 중론이다. 이 논문은 중국 주산군도에서 흑산도를 잇는 동중국해 사단항로(서해남부 사단항로)의 이용 시점에 관하여 해양기상학적 관점에서 재검토해 보려는 시도이다. 이를 위해 고대 동중국해 사단항로에 관한 이제까지의 연구성과를 정리한 뒤, 동중국해의 해황(海況)을 바람과 해류, 안개를 중심으로 살펴보고, 뗏목으로 동중국해를 항해함으로써 장보고 선단이 동중국해 사단항로를 이용하였음을 입증하였다는 주장을 비판적으로 재구성해 보았다. 분석 결과 6 7월 해황은 동중국해 사단항로의 범주 항해가 가능함을 보여주고 있지만, 그것도 기상 조건이 아주 유리했을 경우에 한하여 한정적으로 가능했음을 확인하였다. 뗏목 탐사의 경우 제시된 항로도와 실제 선위간 이동경로와는 다소 상이하였고, 속력 또한 1.7 2노트 내외로 빠르게, 그것도 직선에 가깝게 이동한 것으로 분석되어 아주 이례적이었음을 확인하였다. 결론적으로 명확한 사료와 확실한 근거가 없는 한 동중국해 사단항로는 1068년 이후 주항로로 이용되었다는 설이 견지되어야함을 재확인하였다.

본 연구에서는 동계에 한랭 건조한 대륙성 기단이 서해를 통과할 때 서해 연안지역인 인천, 군산, 목포의 적설량과 해양기상요소와의 관련성에 대하여 조사하였다. 한반도 서해 연안지역인 인천, 군산, 목포의 동계(12월～2월) 평균 적설량은 군산이 12.7cm로 가장 많았으며, 목포(9.0cm), 인천(7.8cm) 순으로 나타났다. 특히, 세 지역에서 적설량은 12월과 2월에 지역적인 차이를 나타내었다. 이와 같은 지역적인 적설량의 차이는 대륙성 고기압의 확장과 관계하였다. 대륙성고기압은 12월에 중국 화남지방에 중심을 두고 산동반도 및 한반도 서부연안지역을 통과하고, 1월에는 중국 화북지방에서 한반도 중부지방으로 확장하며, 2월에는 중국의 북쪽지방에서 발해만과 요동반도를 통과하여 한반도의 중부지방으로 확장하였다. 이 대륙성고기압의 확장과 관련하여 인천은 적설이 2월이 12월보다 많았고, 군산과 목포는 12월이 2월보다 많은 적설을 나타내었다. 세 지역에서 대설은 열손실이 100 w/m2 이상일 때 나타났다. 또한, 대설은 대륙성 고기압과 저기압의 배치가 서부지역에 전선이 형성되는 서고동저형일 때 발생하였고, 이때 바람은 4-8m/sec 세기의 북서풍 또는 북풍이 우세하였다.

본 연구는 낙동강 하구 주변해역의 파랑 특성을 분석하기 위해 2007년 춘계(4월, 5월)에 낙동강 하구 중앙 해상 지점에서 관측된 파랑자료와 기상청에서 운영하고 있는 거제도 해양기상 부이에서 동일시점에 관측된 결과와 비교 검증하고 관측기간동안의 두 지점에서의 기상인자(기압, 기온, 풍속 및 풍향)와의 상관성을 비교하였다. 이상에서 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 2007년 춘계(4월과 5월)의 거제도 해양기상 부이 파랑 관측자료가 최대파고 약 3-4m, 유의파고 약 2m, 주기 약 5-8sec의 범위에 해당하는 반면에 낙동강 하구에서의 파랑 관측자료는 파고가 대체적으로 1m미만의 상태로 정온한 상태를 보이며 주기는 4-7sec의 범위를 가진다. (2) 춘계 파랑 관측자료에서 바람에 의한 파랑 감쇄가 없을 경우 거제도 해양기상 부이에서부터 천수 또는 굴절에 의한 파랑변형의 효과로 인해 낙동강 하구 중앙부까지 파랑이 전달되면서 최대파고값은 약 2.2m, 유의파고값은 약 1.3m정도 감소된다. (3) 낙동강 하구역으로 내습하는 해양파랑은 대상해역의 기상조건, 특히 바람의 영향(풍속 및 풍향)에 따라서 증감하는 것을 알 수 있는데, 특히 풍향이 역풍이 부는 경우 유의파고는 감소하는 경향을 나타내며 풍속이 클수록 그 감소 기울기도 더욱 커짐을 알 수 있다.

본 연구는 최근 11년간 (1996년~2006년)의 낙동강 하구둑 방류량 자료를 바탕으로 하구둑 방류량의 경년변동 및 월별특성 즉, 낙동강 하구둑 월별총방류량, 일일평한방류량, 일일최대방류량을 산출하였으며, 하구둑 방류와 하천수 유입에 직접적인 영향을 미치는 기상인자들과의 상관성을 검토하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 낙동강 하구둑으로부터의 11년간 총 방류량은 224,576.8×106m3이며 가장많이 방류된 연도는 2003년으로 56,292.3×106m3이다. 월별로는 8월이 23.4%의 52,634.2×106m3으로 가장 많고 7월이 23.1%, 9월이 17.0%의 순이었다. (2) 방류량 패턴을 시기별로 살펴보면 7~9월은 유하량이 많은 홍수기(방류란 100×106m3/day이상), 4~6월 및 10월은 유하량이 보통수준인 평수기(방류량 30×106m3/day이상), 12~3월은 유하량이 적은 갈수기(방류량 16×106m3/dayy미만)로 구분할 수 있다. (3) 방류량과 기상인자와의 상관성 비교에 있어서는 대체로 기온이 높고 증발량이 적으며 일조시간이 적은 시기에 많은 방류가 이루어짐을 알 수 있다 (4) 방류량이 많을 경우 주 풍향은 NNE 및 SW, SSW 였다. 이러한 결과는 풍항에 따른 취송류의 영향으로 북풍이 불 경우 담수의 하구 집적화와 남풍이 불 경우 담수가 외해로 유출될 가능성이 높음을 시사한다.

2002년 7월 8일에서 10일까지 AWS와 CTD를 이용하여 서해 중부 연안역에서 해양기상관측을 실시하였다. 수심이 낮은 태안반도 연안역에서 17˚C 이하의 냉수가 출현하였고, 36˚20'N와 36˚30'N 사이에 정선을 따라 조석전선이 형성되었다. 기온의 분포는 수온의 분포양상과 유사하게 나타났다. 덕적도 주변(Al)에서 24시간 연속관측결과, 조류와 같은 주기로 북동부로부터 고온저염수와 남서부로부터 저온고염수의 이동이 관측되었다. 관측기간 중에 7월 8일 23시에서 9일 1시 30분까지, 9일 3시에서 5시까지 해무가 발생하였다. 해무발생 시 북태평양 고기압이 약해지면서 기온은 18˚C까지 하강하였고, 바람은 2-4m/s의 북동풍이 불었다. 위성사진을 분석하였을 때, 이 안개는 표층수온이 높은 황해서부를 중심으로 발생하여 시간이 지나면서 관측해역으로 확장된 증기안개이다. 이 해무는 기온과 풍속이 상승하면서 소멸되었다.

The effect of coupled data assimilation (DA) on the meteorological prediction in the west coastal region of Korea was evaluated using a coupled atmosphere-ocean model (e.g., COAWST) in the spring (March 17􎂡26) of 2019. We performed two sets of simulation experiments: (1) with the coupled DA (i.e., COAWST_DA) and (2) without the coupled DA (i.e., COAWST_BASE). Overall, compared with the COAWST_BASE simulation, the COAWST_DA simulation showed good agreement in the spatial and temporal variations of meteorological variables (sea surface temperature, air temperature, wind speed, and relative humidity) with those of the observations. In particular, the effect of the coupled DA on wind speed was greatly improved. This might be primarily due to the prediction improvement of the sea surface temperature resulting from the coupled DA in the study area. In addition, the improvement of meteorological prediction in COAWST_DA simulation was also confirmed by the comparative analysis between SST and other meteorological variables (sea surface wind speed and pressure variation).

This study investigates the temporal and spatial variations of marine meterological elements (air temperature (Temp), Sea Surface Temperature (SST), and Significant Wave Height (SWH)) in seven coastal waters of South Korea, using hourly data observed at marine meteorological buoys (10 sites), Automatic Weather System on lighthouse (lighthouse AWS) (9 sites), and AWS (20 sites) during 2013-2017. We also compared the characteristics of Temp, SST, and air-sea temperature difference (Temp-SST) between sea fog and non-sea-fog events. In general, annual mean values of Temp and SST in most of the coastal waters were highest (especially in the southern part of Jeju Island) in 2016, due to heat waves, and lowest (especially in the middle of the West Sea) in 2013 or 2014. The SWH did not vary significantly by year. Wind patterns varied according to coastal waters, but their yearly variations for each coastal water were similar. The maximum monthly/seasonal mean values of Temp and SST occurred in summer (especially in August), and the minimum values in winter (January for Temp and February for SST). Monthly/seasonal mean SWH was highest in winter (especially in December) and lowest in summer (June), while the monthly/seasonal variations in wind speed over most of the coastal waters (except for the southern part of Jeju Island) were similar to those of SWH. In addition, sea fog during spring and summer was likely to be in the form of advection fog, possibly because of the high Temp and low SST (especially clear SST cooling in the eastern part of South Sea in summer), while autumn sea fog varied between different coastal waters (either advection fog or steam fog). The SST (and Temp-SST) during sea fog events in all coastal waters was lower (and more variable) than during non-sea-fog events, and was up to 5.7℃ for SST (up to 5.8℃ for Temp-SST).

COMS DATS C&M 소프트웨어는 통신해양기상위성(COMS)의 송수신자료전처리시스템에 대하여 상태감시 및 원격조정기능을 제공하는 통합관리시스템이다. DATS C&M 소프트웨어는 시스템 관리 모듈, 감시 및 제어 모듈, 데이터 관리 모듈, 그리고 상태 데이터 분석 모듈로 구성되어 있으며, 특시 감시 및 제어 모듈은 위성운영센터가 기상위성센터의 백업 시스템으로 송수신자료전처리시스템을 운영하도록 결정됨에 따라 동일한 두 시스템의 동기화를 지원하도록 설계되었다. 이 논문에서는 DATS C&M 소프트웨어의 설계, 구현, 그리고 개발 결과에 대한 내용을 기술하고 있다.