본 연구에서는 SLSTR로부터 산출된 위성 해수면온도 자료를 수집하여, 한반도 연안 해역에서의 실측 자료와 의 일치점을 생산하여 정확도를 검증하고자 하였으며 정확도에 영향을 미치는 환경적 요인에 대해 분석하였다. 2021년 1월부터 2023년 12월까지 3개년의 자료를 수집하였고, 총 497개의 일치점을 생산하였다. SLSTR 위성 해수면온도는 부 이 관측 해수면온도와 비교하였을 때 0.42K의 평균 제곱근 오차와 0.24 K의 평균 편차를 보였으며, 이는 SLSTR 위 성 사전 발사 요구사항을 만족하는 수치였다. 주간에는 0.14 K, 야간에는 0.29 K의 평균 편차로 야간의 음의 편차가 더욱 크게 나타났으며, 겨울철에는 음의 편차가, 여름철에는 양의 편차가 나타나는 계절적 변동성을 보였다. 해역별로는 동해에 비해서 황해와 남해에서 평균 제곱근 오차의 범위가 넓게 나타났다. 이외에도 연안으로부터의 거리, 풍속, 해수 면온도의 공간구배와 같은 요인에 의해 변동하는 특성이 나타났다. 위성 해수면온도는 4 m s1의 낮은 풍속 범위에서 주 간에는 양의 편차가, 야간에는 음의 편차가 나타났으며 전반적으로 야간의 편차가 더욱 큰 것으로 나타났다. 연안으로 부터의 거리가 멀어질수록 위성 해수면온도의 오차는 감소하는 경향을 보였으며 해수면온도의 공간 구배가 커질수록 평균 제곱근 오차가 증가하였다. 본 연구 결과는 다양한 환경적 요인에 의한 영향을 많이 받는 국지적인 환경에서의 SLSTR 위성 해수면온도 활용 연구를 위한 선행 연구로 추후 위성 해수면온도의 오차 변동 특성에 대한 이해를 바탕으 로한 연구가 진행되어야 함을 강조하였다.

기후 모형에서 해면수온을 정확하게 모의하는 것은 해수면의 에너지 규모를 표현하고 해양-대기 상호작용 내 에너지 균형을 정량화한다는 측면에서 중요하다. 그런데 기후 모형 모의에서 이러한 해수면 온도가 지속적인 오차를 보 이는 몇몇 지역이 있고, 북서태평양은 많은 기후 모형 모의에서 음의 오차를 보이는 지역 중 하나이다. 많은 연구가 이 오차와 관련하여 수행되었지만 대부분은 오차의 연평균 및 앙상블평균에 초점을 맞추어 진행되었다. 하지만, 본 연구는 31개 CMIP6 모형의 과거 해면수온을 분석하여 다중 모형 평균 및 개별 모형의 북태평양 오차의 패턴과 그 크기를 계 절별로 분석하였다. 이 음의 오차는 비슷한 공간 분포를 가진 대부분의 CMIP6 모형에서 나타나며 연중 내내 존재한다. 계절별로는 봄(1.7oC)과 여름(1.8oC)에 오차의 크기가 더 크고, 가을(1.3oC)과 겨울(1.2oC)에는 소폭 감소한다. 또한 북서태평양의 여름과 겨울에는 다른 계절에 비해 개별 모형 간의 차이가 더 크다.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

한국 남해 동부 해역인 통영해역에 설치된 연안 수온 분석 결과, 태풍이 남해안에 상륙하기 전에 수온이 급격하게 상승한 것으 로 나타났다. 수온 상승은 표층(5m)은 물론 저층(15m)까지 같이 발생하였다. NOAA 위성에서 관측한 표면수온자료 분석 결과, 태풍이 상 륙하기 전 한국 남해 동부 해역의 동쪽 해역에 30℃의 수온을 가지는 해수가 존재하였다. 한국 남동해역은 대마난류에 의해 서쪽에서 동 쪽으로 해류가 우세한 지역이나 위성 자료 분석 결과, 30℃의 해수는 동쪽에서 서쪽으로 이동한 것으로 나타나 태풍 상륙 전에 태풍에 의 한 에크만 수송의 영향을 받은 것으로 나타났다. 또한 남해 동부 해역은 한국 동해 해역과 달리 수심이 깊지 않기 때문에 바람에 의한 연 직 혼합으로 인해 전 수층의 수온이 일정하게 나타날 수 있다. 수층별 수온 상승이 같은 날에 발생하였기 때문에 저층 수온 상승은 연직 혼합에 의한 결과라 볼 수 있다. 따라서 한국 남동해역은 태풍의 접근 방향과 고수온의 형성 위치에 따라 에크만 수송에 의해 수온이 급 상승할 수 있는 해역임을 알 수 있다.

This study presents a method for analyzing the surface temperatures of specific facilities, such as the 5 MWe reactor within the Yongbyon Nuclear Complex, to explore its potential utility in monitoring suspected nuclear-related activities in North Korea using thermal infrared (TIR) satellite imagery (Landsat series). TIR band data is utilized to derive surface temperatures in the specified areas, and the temperatures are analyzed on a monthly basis to examine any patterns within these regions. This research provides a pattern-of-life on temperature variation for the target areas through multiple TIR image datasets, offering additional information to analyze facilities’ operational status in remote and inaccessible regions.

본 연구에서는 미국 해양 대기청(NOAA)의 NOAA-20 위성에 장착된 차세대 고해상도 복사계인 VIIRS로부터 산출된 적외 해수면온도의 자료를 수집하고, 실측 자료와의 일치점을 생산하여 한반도 주변 해역에서의 정확도를 검증 하였다. 2020년 5월부터 2023년 6월까지 최근 3년간의 자료를 사용하였고, 총 75,700개의 일치점을 생산하였다. NOAA-20/VIIRS 해수면온도는 표층 뜰개 부이 관측 해수면온도와 비교해보았을 때 약 0.52K의 평균 제곱근 오차와 – 0.12 K의 평균 편차를 보였고, 이는 전구 해역을 대상으로 한 기존의 정확도 검증 연구 결과값을 상회하는 수치였다. NOAA-20 해수면온도의 오차 특성 분석 결과 겨울과 봄에는 음의 편차가, 여름철에는 양의 편차를 보이는 계절적 특 성이 나타났으며, 15-16시에 최대 평균 제곱근오차, 최대 양의 편차 및 22-24시에 최소 평균제곱근오차, 최소 편차를 가지는 일간 변화를 보였다. 이외에도 NOAA-20 해수면온도의 오차는 풍속, 위성 천정각, 연안으로부터의 거리, 해수면 온도의 공간 구배 크기에 영향을 받아 변동하는 특성이 나타났다. 전반적으로 위성 해수면온도의 편차값은 14ms1 이 상의 풍속 범위에서 풍속이 커질수록 양의 방향으로 증가하는 경향을 보였으며, 5 m s1 이하의 낮은 풍속 범위에서는 풍속이 약해질수록 낮/밤 자료에 따라 각각 양의 방향, 음의 방향으로 편차가 증가하였다. 위성 천정각이 커질수록 해 수면온도의 오차 범위는 급격하게 증가하였으며, 연안에 근접할수록 (<300 km) 위성 해수면온도의 오차가 증가하는 것 을 확인할 수 있었다. 해수면온도의 공간 구배는 그 크기가 커질수록 위성 해수면온도의 평균 제곱근 오차를 증폭시키 는 경향이 나타났다. 국지적인 해역에서의 위성 해수면온도 정확도 및 오차 특성은 전구 해역에서의 전반적인 특성과는 다르게 나타날 수 있다는 점을 고려할 때 본 연구는 향후 한반도 주변해에서 VIIRS 해수면온도를 활용하기 위한 선행 연구로 해수면온도 오차의 변동 특성 및 분포에 대한 깊은 이해가 필요함을 시사한다.

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해 수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자 이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하 여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하 였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개 선할 수 있었다.

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가 기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성 능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍 삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60o grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9oC increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2oC in summer, 2.4oC in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.

PURPOSES : The numeric-based Highway Pavement Management System (HPMS), along with an advanced three-dimensional pavement condition monitoring profiler vehicle (3DPM), in South Korea has presented remarkable advancements in pavement management since the early 2000. Based on these results, visual distress on pavement surfaces can be easily detected and analyzed. Additionally, the entire expressway pavement surface conditions in South Korea can be easily monitored using the current graphical user interface-based advanced information graphic (AIG) approach. Therefore, a critically negative pavement section can be detected and managed more easily and efficiently. However, the actual mechanical performance of the selected pavement layer still needs to be investigated in a more thorough manner not only to provide more accurate pavement performance results but also to verify the feasibility of the current 3DPM and AIG approaches. In this study, the low-temperature performance of the selected asphalt pavement layer section was evaluated to further verify and strengthen the feasibility of the current 3DPM and AIG approaches developed by the Korea Expressway Corporation. METHODS : Based on 3DPM and AIG approach, the positive and negative-riding-quality road sections were selected, respectively. The asphalt material cores were extracted from each section then bending beam rheometer mixture creep test was performed to measure their low-temperature properties. Based on the experimental results, thermal stress results were computed and visually compared. RESULTS : As expected, the asphalt material from the negative driving performance section presented a poorer low-temperature cracking resistance than that from the positive driving performance section. CONCLUSIONS : Current 3DPM equipment can successfully evaluate expressway surface conditions and the corresponding material performance quality. However, more extensive experimental studies are recommended to verify and strengthen the findings of this study

Surface water temperature of a bay (from the south to the north) increases in spring and summer, but decreases in autumn and winter. Due to shallow water depth, freshwater outflow, and weak current, the water temperature in the central to northern part of the bay is greatly affected by the land coast and air temperature, with large fluctuations. Water temperature variations are large in the north-east coast of the bay, but small in the south-west coast. The difference between water temperature and air temperature is greater in winter and in the south-central part of the bay than that in the north to the eastern coast of the bay where sea dykes are located. As the bay goes from south to north, the range of water temperature fluctuation and the phase show increases. When fresh water is released from the sea dike, the surrounding water temperature decreases and then rises, or rises and then falls. The first mode of empirical orthogonal function (EOF) represents seasonal variation of water temperature. The second mode represents the variability of water temperature gradient in east-west and north-south directions of the bay. In the first mode, the maximum and the minimum are shown in autumn and summer, respectively, consistent with seasonal distribution of surface water temperature variance. In the second mode, phases of the coast of Seosan~Boryeong and the east coast of Anmyeon Island are opposite to each other, bordering the center of the deep bay. Periodic fluctuation of the first mode time coefficient dominates in the one-day and half-day cycle. Its daily fluctuation pattern is similar to air temperature variation. Sea conditions and topographical characteristics excluding air temperature are factors contributing to the variation of the second mode time coefficient.

The function of coolant in machining is to reduce the frictional force in the contact area in between the tool and the material, and to increase the precision by cooling the work-piece and the tool, to make the machining surface uniform, and to extend the tool life. However, cutting oil is harmful to the human body because it uses chlorine-based extreme pressure additives to cause environmental pollutants. In this study, the effect of cutting temperature and surface roughness of titanium alloy for medical purpose (Ti-6Al-7Nb) in eco-friendly ADL slot shape machining was investigated using the response surface analysis method. As the design of the experiment, three levels of cutting speed, feed rate, and depth of cut were designed and the experiment was conducted using the central composite planning method. The regression expressions of cutting temperature and surface roughness were respectively obtained as quadratic functions to obtain the minimum value and optimal cutting conditions. The values from this formula and the experimental values were compared. As a result, this study makes and establishes the basis to prevent environmental pollution caused by the use of coolant and to replace it with ADL (Aerosol Dry Lubricant) machining that uses a very small amount of vegetable oil with high pressure.

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증 하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였 고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까 운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s−1 ), 밤에는 강한 풍속(>10 m s−1 ) 범위 에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수 면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

The distributions of common minke whales observed in the East Sea in ten surveys in May of 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2010, 2012, 2015, 2016 and 2020 were investigated using satellite sea surface temperature (SST) derived from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS). Most of the minke whales were observed in the waters off the Korean Peninsula at 36-38.5° N, which is expected as the highly productive coastal upwelling area. Yet, no minke whale was observed in 2006 when a relatively larger scale coastal upwelling occurred with SST at 11°C. In 2016 and 2020, the warm water higher than 17°C extended widely in the area, and the minke whales were observed in the offshore waters, deeper than 1,000 m. 87.5% of minke whales observed in May appeared in the SST from 13 to 16°C, and they seemed to avoid relatively high temperatures. This suggests that optimum habitat water temperature of minke whales in May is 13-16°C. The SST in the area had risen 1.67°C from 2003 to 2021, and it was remarkably higher than in other parts of the surrounding areas. The future temperature rising may change the route and timing of the migration of minke whales in the study area.

PURPOSES : This aim of this study is to develop a model for predicting road surface temperature using an LSTM network to predict road surface temperature associated with road icing. METHODS : A long short-term memory (LSTM) neural network suitable for time-series data with time correlation is used in the analysis. Moreover, an optimal neural network architecture is designed via hyperparameter search and verification using learning and validation data. Finally, the generalization performance is evaluated based on the RMSE using unseen data as test data. RESULTS : The results show that the predicted data are similar to the actual road surface temperature patterns , and that the network appears to be generalized. CONCLUSIONS : The LSTM model improves the accuracy and generalization of road surface temperature prediction, as compared with other machine learning models.

위성 해수면온도 합성장은 수치예보모델의 입력 자료 및 지구온난화와 기후 변화 연구에 활용되는 중요한 자료이다. 본 연구에서는 2007년부터 2018년까지 6종류의 위성 해수면온도 합성장 자료를 수집하여 한반도 주변 해역에서 각 해수면온도 합성장 자료의 공간 분포 특성을 분석하였다. 기상청 해양기상부이 실측 수온 자료와 해수면온도 합성장 자료의 시계열을 비교하고 오차의 최대값 및 최대값이 나타나는 시기를 분석하였다. 황해 연안에 위치한 덕적도와 칠발도 부이에서 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 차는 1년주기 또는 반년주기의 높은 변동성을 보였다. 포항 부이 에서는 강한 용승에 의해 냉수대가 발생한 2013년 여름철에 높은 수온 차가 나타났다. 해수면온도 자료의 시계열을 활용하여 스펙트럼 분석을 수행한 결과, 일별 위성 해수면온도 합성장은 약 1개월 이상의 주기에서는 실측 자료와 유사 한 스펙트럼 에너지를 보였다. 반면 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 스펙트럼 에너지의 차는 시간 주파수가 증 가할수록 증가하는 경향을 보였다. 이는 위성 해수면온도 합성장 자료가 연안 부근 수온의 시간적 변동성을 적절하게 표현하지 못하였을 가능성을 시사한다. 위성 해수면온도 영상의 해양 전선은 공간 구조와 강도의 측면에서 위성 해수면 온도 합성장 자료 간 차이점을 보였다. 해수면온도 합성장에서 표현되는 공간 규모 또한 공간 스펙트럼 분석을 통해 조사하였다. 그 결과 고해상도 해수면온도 합성 영상이 저해상도 해수면온도 영상보다 상대적으로 중규모 해양 현상의 공간 구조를 더 잘 표현하였다. 따라서 실제 중규모 해양 현상을 보다 구체적으로 표현할 수 있는 위성 해수면온도 합성장 생산을 위한 고도의 기술 개발이 필요하다.

본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계 열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인 근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했 던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.