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.

Competitive power of pelagic fishery in Korea has been weakened by the domestic and international problems such as wage increase and exclusive economic zone. To make it worse, fishing fleet spends more than 80% of fishing time on searching fishing grounds. Real-time information on oceanographic data, temperature in particular, are likely to contribute to raise efficiency of fishing. However, available data obtained by satellite remote sensing, fixed buoy and drifting buoy, limited to sea surface or fixed positions. ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography), an international program, has delivered vertical profiles of temperature and salinity in the upper 2000 m of the world ocean every 10 days using freely moving floats. We have developed real-time oceanographic information system for pelagic fishery based on the Argo data which has the contents of vertical profile, horizontal distribution and vertical section of temperature around fishing grounds and searched data can be download unrestrictedly. Comparison of skipjack catch with sea surface temperature and depth of 20℃ derived from Argo data in the West Equatorial Pacific revealed that Argo data are able to help fishing fleet to find fishing grounds and to increase catch.