목차
요약문 2
1. 연구개발과제의 개요 5
1-1. 연구개발 목적 5
1-2. 연구개발의 필요성 5
1-3. 연구개발 범위 6
1-4. 국내외 기술 개발 현황 8
2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 10
3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 198
3-1. 연구개발과제의 대표적 연구 실적 198
3-2. 연구수행 결과 199
4. 목표 미달 시 원인분석(해당사항없음) 258
4-1. 목표 미달 원인(사유) 자체분석 내용 258
4-2. 자체 보완활동 258
4-3. 연구개발 과정의 성실성 258
5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 259
5-1. 목표 달성도 259
5-2. 관련 분야 기여도 261
6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 262
6-1. 연구개발성과의 관리계획 262
6-2. 연구개발성과의 활용 계획 262
7. 기타사항 264
7-1. 연구시설ㆍ장비종합정보시스템 등록한 연구시설 장비 현황 264
7-2. 연구시설ㆍ장비종합정보시스템 등록한 연구시설 장비 현황 264
별첨자료 265
참고문헌 265
표 1. 황해 동부와 서부의 녹조 면적 비교 71
표 2/표 1. Error matrix 방법과 Kappa value 정확도 평가 139
표 3/표 2. 각 분류군별 픽셀 계수와 면적 환산 139
표 4/표 3. GOCI 영상분석을 통한 녹조, 금조 패치의 이동 거리와 속도 추정 결과 141
표 5/표 1. 중국 해역 사용허가의 대상 154
표 6/표 2. 해역이용협의 절차 155
표 7/표 1. CMIP6 수온과 염분 자료 확보(O으로 표시) 현황 : 음영은 분석에 사용한 모형을, GN은 원격자 자료, GR은 1도 간격 우선격자 자료를 나타냄 176
표 8/표 2. 수집/사용한 CMIP6 모형 목록 177
표 9/표-1. 지중해 해양공간계획 분야별 내용 190
그림 1. 2008년~2016년 황해 동부 부유 녹조 분포 70
그림 2. 2008년~2016년 황해 동부 녹조 면적 71
그림 3. 2012년~2017년 황해 동부 부유 금조 분포 71
그림 4. 녹조와 금조의 반사도 실험 결과 72
그림 5. 2017년 5월 27일 Sentinel-3 OLCI 레일라이 보정 반사도 RGB 영상 72
그림 6. 2017년 5월 27일 MCI 영상 73
그림 7. 녹조와 금조의 MCI 분포 73
그림 8. Sentinel-3 OLCI 녹조, 금조, 주변 해수 스펙트럼 73
그림 9. 녹조와 금조 탐지를 위한 Decision tree 74
그림 10/그림 10 그림 12. Decision tree 과정 74
그림 11. Decision tree 방법을 이용한 녹조와 금조 구분 결과 74
그림 12. 무인헬기 다중센서 탑재 및 운용시스템 구축 74
그림 13. 초다분광센서를 이용한 적조 탐지 활용 사례(2018년 8월 남해안 촬영) 75
그림 14. 1995년~2014년 표층수온 경향 75
그림 15. 1998년~2014년 해수면 변화 75
그림 16. 1985년~2010년 표층수온의 변화 76
그림 17. 2003년~2018년 7월 표층수온 변화 76
그림 18. 2003년~2018년 8월 표층수온 변화 77
그림 19. 제주 주변해역 고수온 발생 현황 77
그림 20. 2013년 8월 13일 (위), 2015년 5월 25일 (아래) GOCI 원본 영상 및 보정 PAR 영상 78
그림 21/그림 22. 2013년 3월 21일, 23일, 25일, 26일 GOCI 기반 일별 SSS 합성 영상 78
그림 22/그림 23. GOCI 기반 표층 염분과 HYCOM-SSS 결과 비교 79
그림 23/그림 1. A) 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 해면수온 관측값의 Bias 2월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 해면수온 관측값의... 81
그림 24/그림 2. A) 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 해면수온 관측값의 Bias 8월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 해면수온 관측값의... 82
그림 25/그림 3. A) 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 해면염분 관측값의 Bias 2월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 해면염분 관측값의... 82
그림 26/그림 4. A) 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 해면염분 관측값의 Bias 8월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 해면염분 관측값의... 83
그림 27/그림 5. 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 혼합층 관측값의 Bias 2월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 혼합층 관측값의 Bias 2월.... 83
그림 28/그림 6. 해파혼합 모수화를 사용하지 않은 FIO-ESM (NOWA)와 혼합층 관측값의 Bias 8월. B) 해파혼합 모수화를 사용한 FIO-ESM (WAVE)와 혼합층 관측값의 Bias 8월.... 84
그림 29/그림 1. AlexNet-based Object Classification 구성도 97
그림 30/그림 2. AlexNet-based Object Classification 데이터셋 구성(9개 분류군) 98
그림 31/그림 3. Confusion chart를 이용한 정확도 검증 결과. (좌) 학습 데이터, (우) 실험 데이터 98
그림 32/그림 4. 현장관측 기반 녹조/갈조 광특성 분석 99
그림 33/그림 5. 개발된 SRG 방법을 이용하여 다중위성 적용 결과 99
그림 34/그림 6. 2017년 Sentinel-3 OLCI 위성을 이용하여 개발된 SRG 방법 적용 결과(Min et al., 2019, JCR) 100
그림 35/그림 7. 연도/시기별 녹조 발생 면적 100
그림 36/그림 8. 연도/시기별 금조 발생 면적 101
그림 37/그림 9. 위성영상 분석을 이용한 (A) 황해와 동중국해 녹조/금조 분포 면적, (B) 한국 연안에서 관측된 녹조/금조 분포 면적 101
그림 38/그림 10. 제주 신양섭지해수욕장 녹조 분포를 (A) 무인항공기로 촬영하여 기하보정 후 제작된 정사영상과 (B) Maximum likelihood classification 방법을 이용한 녹조 분류 결과 102
그림 39/그림 11. 동해 울진군 연안의 괭생이모자반 분포를 (A) 우인항공기로 촬영하여 기하보정 후 제작된 정사영상과 (B) 무감독 분류를 이용한 분류 결과 102
그림 40/그림 12. (A) 2003년부터 2017년까지 표층수온의 월 평균 분포 변화, (B) 기온(°C)의 월 평균 분포 변화, 그리고 (C) 월평균 표층수온과 기온의 차이 그리고 등고선은 순열속의 분포 103
그림 41/그림 13. GOCI 위성에서 추정된 염분과 현장관측 자료 비교(2016년 8월 16일-19일 합성영상과 관측자료) 104
그림 42/그림 14. 동중국해 하계 월별 표층수온 변화 104
그림 43/그림 15. 2016년과 2017년 하계 고수온 발생에 영향을 주는 저염분수 분포 영상 104
그림 44/그림 16. GOCI PAR 알고리즘 적용 전후 결과비교. (A) 2013년 8월 13일 영상, (B) 2015년 3월 25일 영상 105
그림 45/그림 17. GOCI 일간 PAR 영상과 MODIS, Himawari 일간 PAR 영상간의 상관도 분석 영상. (a): GOCI & Himawari 상관도, (c): GOCI & MODIS 상관도, (e): MODIS &... 105
그림 46/그림 1. CMIP6 실험 구성도, 유색 원은 최우선 과제, 무색 원은 두 번째 우선 순위임 109
그림 47/그림 2. CMIP6에서 사용한 SSP 시나리오, 가로축은 사회경제적 완화, 세로축은 사회경제적 적응을 나타냄 109
그림 48/그림 3. RCP 시나리오와 SSP 시나리오를 가정한 CMIP6의 실험 구성도, Tier 1은 반드시 수행되어야 하는 실험이며, Tier 2는 수행되기를 권장하는 실험임 110
그림 49/그림-1. 단계별 해양공간계획 수립 계획 121
그림 50/그림 1. (a) 괭생이모자반 채집 위치, (b) 2020년 5월 27일 Sentinel2-MSI 영상에 AFAI 알고리즘 적용하여 탐지한 괭생이모자반 (오렌지색 패치), (c-d) 괭생이모자반 채집 모습 135
그림 51/그림 2. (a) 괭생 이 모 자 반 의 생체 량 에 따른 AFAI 값, (b) 괭생이모자반 생체량 추정 실험 모식도 135
그림 52/그림 3. 생체량에 따른 반사도 스펙트럼 136
그림 53/그림 4. 괭생이모자반의 생체량과 AFAI의 상관관계 136
그림 54/그림 5. GOCI를 이용한 2020년 괭생이모자반(오렌지색 패치) 분포 모니터링 137
그림 55/그림 6. 연구지역 (제주특별시 서귀포 신양섭지해수욕장) 및 무인항공기 비행경로 (노란색 실선) 138
그림 56/그림 7. (A) 연구지역 탐지 대상별 이미지, (B) submerged Ulva, (C) sand beach, (D) Ulva 138
그림 57/그림 8. 감독분류법을 이용한 무인항공기 영상 분류 결과 (A) Mahalanobis distance, (B) Maximum likelihood, (C) Minimum distance, and (D) Neural Network 139
그림 58/그림 9. 녹조, 금조의 이동 거리, 속도 계산을 위한 모식도 140
그림 59/그림 10. 녹조와 금조 패치의 시간에 따른 패치 형태 및 위치 변화 141
그림 60/그림 11. 소청초와 이어도 과학기지에서 획득한 2015년 일별 PAR 값의 시계열 분포 141
그림 61/그림 12. 2015년 GOCI 일별 PAR와 현장관측 일별 PAR(In situ)의 시계열 비교 142
그림 62/그림 13. clear sky correction 수행 후의 GOCI 일별 PAR와 현장관측 일별 PAR 비교 142
그림 63/그림 14. 2017년 3월 17일 촬영된 GOCI와 Advanced Himawari Imager(AHI), MODIS 일별 PAR 값의 정규화 편차 비교 143
그림 64/그림 1. 공통 사회경 제경로 (Shared Socioeconomic Pathways) 구성 (O' Neil et al., 2017) 145
그림 65/그림 2. 수집 중인 CMIP6 수온 모형 목록 145
그림 66/그림 3. 수집 중인 CMIP6 염분 모형 목록 145
그림 67/그림 4. CMIP6 2월 해면수온 오차 146
그림 68/그림 5. CMIP6 8월 해면수온 오차 146
그림 69/그림 6. CMIP6 2월 혼합층 깊이 오차 146
그림 70/그림 7. CMIP6 8월 혼합층 깊이 오차 146
그림 71/그림 1. 연구지역. (A) 제주 남부해역, (B) 동중국해 북부 해역 169
그림 72/그림 2. GOCI와 GOCI-II 영상에서의 금조 스펙트럼 특성 비교 170
그림 73/그림 3. 공간해상도 차이에 따른 금조 탐지 비교 (A) GOCI, (B) GOCI-II 170
그림 74/그림 4. GOCI-II 밴드별 NDVI 알고리즘 적용 결과 (865, 660nm, (B) 865, 680nm, (C) 709, 620nm, (D) 709, 480nm) 170
그림 75/그림 5. 현장에서 측정된 Ulva와 Sargassum의 스펙트럼 특성 171
그림 76/그림 6. 위성영상에서 녹조와 갈조를 구분하기 위한 방법 모식도 171
그림 77/그림 9. 다양한 위성영상 이미지에서 녹조와 갈조의 R, Rrc, Rtoa 결과 171
그림 78/그림 8. Random forest 기반 알고리즘을 이용한 녹조와 금조 구별의 예 172
그림 79/그림 9. 연구 지역 및 웨이브글라이더 이동 경로(검은색 실선) 172
그림 80/그림 10. GOCI 알고리즘 기반의 SSS 추정 값과 현장조사 자료 상관도 분석 결과 172
그림 81/그림 11. GOCI 기반의 SSS, 클로로필 영상과 NOAA OISST SST 영상 173
그림 82/그림 12. 한중 녹조 전문가 기술회의 진행(2021. 04. 13) 174
그림 83/그림 14. 한중 녹조 전문가 기술회의(2021. 10. 14) 175
그림 84/그림 15. 한중 해양연구 전문가 세미나 프로그램 175
그림 85/그림 1. CMIP6 2월 해면수온 오차 177
그림 86/그림 2. CMIP6 8월 해면수온 오차 178
그림 87/그림 3. 33년(1982-2014)동안 북태평양에서 발생한 해양열파의 평균세기 오차(CMIP6-OISST):개별모형(a-n)과 다중모형앙상블(o) 178
그림 88/그림 4. 해양열파 특성(지속시간, 평균세기) 공간분포의 테일러도형 분석: OISST재분석자료(검정색 원), 다중모형앙상블(빨강색 별), 14개 개별모형(원) 179
그림 89/그림 5. 북서태평양 기후변화 추세 연구 기술회의(온라인 회의 장면) 179
그림 90/그림 6. 연구참여자 AOGS2021 공동세션 발표 캡쳐본 179