본 연구는 조위 관측자료를 이용하여 부산항에서의 장기 조위 자료를 생성하는 Long Short-Term Memory (LSTM)으로 구현된 순환신경망 모델을 개발하였다. 국립해양조사원의 부산 신항과 통영에서 관측된 조위 자료를 모델 입력 자료로 사용하여 부산항의 조위 를 예측하였다. 모델에 대하여 2019년 1월 한 달의 학습을 수행하였으며, 이후 2019년 2월에서 2020년 1월까지 1년에 대하여 정확도를 계 산하였다. 구축된 모델은 부산 신항과 통영의 조위 시계열을 함께 입력한 경우에 상관계수 0.997 및 평균 제곱근 오차 2.69 m로 가장 성 능이 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 딥러닝 순환신경망 모델을 이용하여 임의 항만의 장기 조위 자료 예측이 가능함을 알 수 있었다.

본 연구는 새만금 간척지에서 비닐하우스 작물 재배 가능성 검토를 위해 녹색꽃양배추를 대상으로 일일 관수량을 달리하여 관수량에 따른 토양 염농도 및 생육특성 등을 조사하여 관수량에 의한 재염화 억제효과를 알아보고자 수행하였다. 수확기의 표토의 평균 토양 EC 는 1.5 및 3.0mm·day-1 처리구에서 각각 10.9 및 11.5dS·m-1 였으며 6.0mm·day-1 처리구에서 5.1dS·m-1로 1.5 및 3.0mm·day-1 처리구보다 52~56% 낮게 나타나 점적관수 량에 따른 제염효과를 확인할 수 있었다. 화뢰의 무게는 6.0mm·day-1 처리구에서 주당 371.3g으로 1.5 및 3.0mm·day-1 처리구의 60.9g 및 129.1g보다 높은 값을 나타냈다. 50%의 수량감소를 보이는 토양 EC는 7.6dS·m-1였으며 점적관수에 의한 토양 제염효과는 6.0mm·day-1 처리에서 30~40cm 깊이까지 나타났다. 따라서 새만금간척지에서 녹색꽃양배추 재배시 점적관수에 의한 토양 재염화 억제를 위해서는 6.0mm·day-1 수준의 관수량으로 총 422mm의 물량이 필요할 것으로 예측된다. 그러나 염류의 이동은 토양 이화학적 특성 및 계절적 요인 등 여러 가지 환경요인에 영향을 받으므로 간척지 비닐하우스에서 점적관수에 따른 염류의 이동특성에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

해수면 관측치에서 평균해면과 조위를 제거한 것을 비조석해면변위라 한다. 비조석해면변위는 기압, 바람, 해수밀도 변화 등에 의해 만들어 진다. 연안이 나 항구에서 선박이 접안할 때나 낚시, 바다갈라짐 등 레저활동과 관광할 때, 조위는 예측이 가능하지만 비조석해면변위는 예측하기 어려워 안전를 위협할 수 있다. 한국연안의 비조석해면변위의 시공간적인 변동과 그 주요 요인을 알아 보고자 한다.

본 연구는 물리적 수리·수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당 댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교·분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내 는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실 측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

본 논문에서는 기후변화로 인한 한반도 주요 권역에서의 미래 평균해수면 상승을 장기 조위자료를 사용하여 통계적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 먼저 5개 조위 관측소로부터 얻어진 장기 조위자료에 대한 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall 검정을 통해 관측된 자료의 경향성을 검정하였으며, 이를 보다 정량적으로 분석하기 위하여 Bayesian 변동점 분석 기법을 적용하였다. 특히 이 연구에서는 4개의 미래 평균해수면 상승 시나리오와 5개 관측소의 지역별 평균해수면 상승 자료를 결합시키기 위하여 변동점 분석결과를 활용하였다. 제안된 절차는 미래 평균해수면 상승 시나리오의 시작년도를 결정함에 있어 18.6년의 주기를 사용하지 않고 변동점 분석결과를 사용함으로써, 지역적 특성을 효과적으로 반영할 수 있도록 개선되었다. 변동점 분석결과를 사용하여 한반도의 권역별 미래 해수면상승을 분석한 결과, 제주 권역(제주 조위관측소)이 가장 뚜렷한 해수면 상승을 나타냈다. 서해안 권역(보령 조위관측소)과 남해안 권역(부산 조위관측소)에서는 두 번째로 높은 해수면 상승의 증가가 추정되었으며, 마지막으로 남해안 권역(여수 조위관측소)와 동해안 권역(속초 조위관측소)에서 가장 낮은 해수면 상승의 증가가 추정되었다.

감조하천에서는 수위, 유량과 조석이 상호관련이 있다. 특히 저수위에서 조석의 영향을 감안하지 않은 수위-유량관계는 부정확하다. 본 논문에서는 수위와 조위의 수면차를 변수로 하여 감조하천에서의 유량을 계산할 수 있도록 하였다. 이를 위해 태화강 감조부에 위치한 울산수위관측소 지점의 저수위 유량을 수위 및 수위와 조위의 수면차로 나타내는 다중회귀식을 개발하였으며, 기존의 수위-유량곡선식과 비교한 결과 우수한 적용성을 확인하였다.