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목차
제1장 사업의 개요 20
1.1. 개요 20
1.1.1. 사업의 배경 및 목적 20
1.1.2. 사업의 내용 및 범위 21
1.1.3. 사업 수행 조직 및 역할 22
1.2. 주요보고 23
1.2.1. 착수보고 23
1.2.2. 중간보고 24
1.2.3. 최종보고 25
1.2.4. 격주간/월간회의 및 보안교육 26
제2장 해수범람 예보 판단 기준 및 조기경보체계 개선 30
2.1. 개요 30
2.2. 11년(2009년~2019년) 해수범람 주요사례 수집 및 유형 분류 32
2.2.1. 해수 범람 발생 사례 수집 32
2.2.2. 광역별 해수범람 발생 유형 분류 36
2.3. 해수범람 관련인자 검토 42
2.3.1. 관측정보 수집 42
2.3.2. 관측자료 전처리 43
2.3.3. 기계학습 방법을 이용한 해수범람 발생요인 분석 45
2.4. 해수범람 발생 가능 조건 제시 및 예보판단 기준 제시 51
2.4.1. 광역별, 유형별 해수범람 판단 조건 제시 51
2.4.2. 권역별 해수범람 예보 판단 기준 자료 및 교육자료 74
2.4.3. 협역별, 유형별 해수범람 판단 조건 제시 77
2.5. 조기경보체계 임계치 적용 96
2.5.1. 관측치 정규화 96
2.5.2. 협역별 통합예측정보 영역 97
2.5.3. 협역별 조기경보체계 자료 제공 100
2.5.4. 해수범람 예측을 위한 AI 기법 적용 101
2.6. 비상 근무 행동요령 가이드라인 107
2.7. 결론 108
제3장 중층 해양예측정보(해수유동) 대푯값 제공 110
3.1. 개요 110
3.2. 자료 및 방법 112
3.2.1. 자료 112
3.2.2. 중층 정의 방법 114
3.3. 중층정의 결과 116
3.3.1. 수온약층 116
3.3.2. 경압성분 123
3.3.3. 에크만 깊이 128
3.3.4. 중층 정의 방법 별 비교 분석 133
3.4. 중층 해양예측정보 대푯값 생산 140
3.5. 결론 145
제4장 통합해양예측정보(3·1km) 개선 및 영역 확대 147
4.1. 1km 통합해양예측정보 재생산 및 안정성 평가 147
4.1.1. 개요 147
4.1.2. 입력 모델 변경 및 우선순위 평가 149
4.1.3. 통합해양예측정보 생산체계 개선 161
4.1.4. 통합해양예측정보 검증 167
4.2. 9km·3km 통합해양예측정보 생산체계 통합 및 영역 확대 169
4.2.1. 개요 169
4.2.2. 통합해양예측정보 생산체계 개선 170
4.2.3. 통합해양예측정보 검증 181
4.2.4. 통합해양예측정보 생산 알고리즘 개선 189
4.2.5. 인공지능을 이용한 통합해양예측정보 생산 기법 제안 194
4.2.6. 수치모델 자료와 정점(공간)기반 합성자료 생산 199
4.3. 통합해양예측정보 7일 합성 및 서비스 방안 제시 201
4.3.1. 개요 201
4.3.2. 통합해양예측정보 생산체계 개선 202
4.3.3. 시계열 연속성 평가 207
4.3.4. 서비스 가능성 검토 및 해상도 결정 211
4.4. 통합해양예측정보 자동화 방안 수립 212
4.4.1. 데이터 우선순위 적용 212
4.4.2. 자동화 계획 213
4.5. 결론 215
제5장 인공지능 기반 문답형 해양예보 시범 제공 217
5.1. 개요 217
5.2. 기계학습 기반 해양예보정보 문답형 해양예보 서비스 시행 219
5.2.1. 인공지능 기반의 알고리즘 219
5.2.2. 인공지능 기반의 국내·외 적용 서비스 사례 221
5.2.3. 질의 사례 수집 및 분류 225
5.2.4. 인공지능 기반 문답형 해양예보 시범 서비스 225
5.3. 결론 227
제6장 결론 및 제언 229
1.1. 결론 229
1.2. 제언 230
부록 231
부록 A. 자문회의 결과 231
부록 B. 과거 해수범람 발생 사례 목록 233
부록 C. 중층 해양예측정보 대푯값 정보 248
부록 D. 통합해양예측정보 검증결과 및 자동화 프로그램 353
부록 E. 문답형 해양예보 시범 서비스 질의 자료 652
부록 F. 관측 지점별 관측소 종류 673
판권기 685
〈그림 1-1〉 사업의 내용적 범위 22
〈그림 1-2〉 사업추진 조직도 22
〈그림 1-3〉 착수 보고회 사진 23
〈그림 1-4〉 중간 보고회 사진 24
〈그림 1-5〉 최종 보고회 사진 25
〈그림 2-1〉 광역별 해수범람 발생 분포 그래프 33
〈그림 2-2〉 협역별 해수범람 발생 사례 33
〈그림 2-3〉 해수범람 발생 유형 분류 34
〈그림 2-4〉 광역별, 유형별 해수범람 발생 분포 35
〈그림 2-5〉 황해중부 광역의 유형별 해수범람 발생 사례조사 건수 36
〈그림 2-6〉 황해남부 광역의 유형별 해수범람 발생 건수 37
〈그림 2-7〉 제주해협 광역의 유형별 해수범람 발생 건수 38
〈그림 2-8〉 제주남부 광역의 유형별 해수범람 발생 건수 39
〈그림 2-9〉 대한해협 광역의 유형별 해수범람 발생 건수 40
〈그림 2-10〉 동해남부, 동해중부의 유형별 해수범람 발생 건수 41
〈그림 2-11〉 광역별 관측소 지점 수 43
〈그림 2-12〉 관측정보 결측 값 예시[충남 보령 조위관측소] 44
〈그림 2-13〉 삼각함수를 활용한 벡터변환 44
〈그림 2-14〉 표본 비대칭 문제 해결방법 적용 전·후 비교 예제 45
〈그림 2-15〉 데이터 마이닝(Data mining) 결과 46
〈그림 2-16〉 삼천포 조위 히스토그램 47
〈그림 2-17〉 대한해협의 조석유형 해수범람 판단 논리흐름도 48
〈그림 2-18〉 황해중부 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 52
〈그림 2-19〉 황해중부 조석 유형 논리흐름도 53
〈그림 2-20〉 황해남부 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 55
〈그림 2-21〉 황해남부 조석 유형 논리흐름도 56
〈그림 2-22〉 황해남부 태풍 유형 논리흐름도 57
〈그림 2-23〉 제주해협 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 59
〈그림 2-24〉 제주해협 조석 유형 논리흐름도 60
〈그림 2-25〉 제주해협 태풍 유형 논리흐름도 61
〈그림 2-26〉 제주남부 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 63
〈그림 2-27〉 제주남부 조석 유형 논리흐름도 64
〈그림 2-28〉 대한해협 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 66
〈그림 2-29〉 대한해협 조석 유형 논리흐름도 67
〈그림 2-30〉 대한해협 태풍 유형 논리 흐름도 68
〈그림 2-31〉 동해중부 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 70
〈그림 2-32〉 동해남부 조석/기압/바람 유형 논리흐름도 71
〈그림 2-33〉 동해남부 조석 유형 논리흐름도 72
〈그림 2-34〉 동해남부 태풍 유형 논리흐름도 73
〈그림 2-35〉 부가정보를 활용한 가이던스 분석 예시 75
〈그림 2-36〉 권역별 해수범람 예보 판단 기준 가이던스 교육자료 76
〈그림 2-37〉 관측치의 예측치 변환 과정 96
〈그림 2-38〉 조기경보체계 자료제공 방안 100
〈그림 2-39〉 CNN 이미지 분류 구조 101
〈그림 2-40〉 ReLU 함부 그래프 102
〈그림 2-41〉 시그모이드 함수와 시그모이드 미분 함수 그래프 103
〈그림 2-42〉 Max Pooling 기반 2스트라이드 동작 예제 104
〈그림 2-43〉 CNN 기반 단순 3Layers 해수범람 딥러닝 알고리즘 105
〈그림 2-44〉 2017년 9월 5일 통영항 해수범람 모의결과(기계학습 .VS. 딥러닝) 106
〈그림 2-45〉 2016년 8월 31일 속초항 해수범람 모의결과(기계학습 .VS. 딥러닝) 106
〈그림 2-46〉 비상 근무 행동요령 가이드라인 107
〈그림 3-1〉 중층 정의를 위해 활용된 모델 자료의 공간정보(왼쪽)와 MOHID L4 영역에 포함되는... 112
〈그림 3-2〉 수온약층 모식도 114
〈그림 3-3〉 해수의 연직 경압 및 순압성분 모식도 115
〈그림 3-4〉 에크만 깊이 모식도 및 계산식 115
〈그림 3-5〉 황해 308번 정선의 2018년 2월부터 2019년 6월까지 수온 정선관측자료(위)와... 117
〈그림 3-6〉 남해 205번 정선의 2018년 2월부터 2019년 6월까지 수온 정선관측자료(위)와... 118
〈그림 3-7〉 동해 105번 정선의 2018년 2월부터 2019년 6월까지 수온 정선관측자료(위)와... 119
〈그림 3-8〉 황해 308번, 남해 205번, 동해 105번 정선에서의 여름철 수온약층 구조 120
〈그림 3-9〉 황해 308번, 남해 205번, 동해 105번 정선에서의 여름철 수온약층 중층 수심 121
〈그림 3-10〉 2020년 8월 1일부터 15일까지 황해 308번, 남해 205번, 동해 105번 정선에서의... 122
〈그림 3-11〉 황해 308번 라인, 남해 205번 라인, 동해 105번 정선에서 본 연직 유속 프로파일 124
〈그림 3-12〉 황해 308번 정선에서 경압성분으로 정의한 계절별 일 평균 중층의 깊이 125
〈그림 3-13〉 남해 205번 정선에서 경압성분으로 정의한 계절별 일 평균 중층의 깊이 126
〈그림 3-14〉 동해 105번 정선에서 경압성분으로 계절별 일 평균 정의한 중층의 깊이 127
〈그림 3-15〉 각 해역별 계절별로 계산된 계절별 일 평균 에크만 깊이 129
〈그림 3-16〉 황해 308번 정선에서 에크만 깊이로 정의한 계절별 일 평균 중층의 깊이 130
〈그림 3-17〉 남해 205번 정선에서 에크만 깊이로 정의한 계절별 일 평균 중층의 깊이 131
〈그림 3-18〉 동해 105번 정선에서 에크만 깊이로 정의한 계절별 일 평균 중층의 깊이 132
〈그림 3-19〉 황해 308번 정선에서 해역 및 계절에 따른 중층 정의 방법 별 중층 134
〈그림 3-20〉 남해 205번 정선에서 해역 및 계절에 따른 중층 정의 방법 별 중층 136
〈그림 3-21〉 동해 105번 정선에서 해역 및 계절에 따른 중층 정의 방법 별 중층 138
〈그림 3-22〉 2020년 11월 5월 중층의 깊이(왼쪽)와 중층에 해당하는 모델층(오른쪽) 140
〈그림 3-23〉 2020년 8월 4월 3시간 간격 3-8 UTC 중층 해수예측정보 대푯값 141
〈그림 3-24〉 2020년 8월 4월 3시간 간격 21-36 UTC 중층 해수예측정보 대푯값 142
〈그림 3-25〉 2020년 8월 4월 3시간 간격 39-54 UTC 중층 해수예측정보 대푯값 143
〈그림 3-26〉 2020년 8월 4월 3시간 간격 57-72 UTC 중층 해수예측정보 대푯값 144
〈그림 4-1〉 1km 통합해양예측정보 생산 흐름도 147
〈그림 4-2〉 새로운 연안유동모델 영역(MOHID300m) 149
〈그림 4-3〉 관측자료별 정점 151
〈그림 4-4〉 2019년 10월, 2020년 2월 해수면높이 시계열 152
〈그림 4-5〉 2020년 5월, 2020년 8월 해수면높이 시계열 153
〈그림 4-6〉 2019년 10월, 2020년 2월, 5월, 8월 해수유동(U) 시계열 155
〈그림 4-7〉 2019년 10월, 2020년 2월, 5월, 8월 해수유동(V) 시계열 156
〈그림 4-8〉 2019년 10월, 2020년 2월 수온 시계열 157
〈그림 4-9〉 2020년 5월, 2020년 8월 수온 시계열 158
〈그림 4-10〉 2019년 10월, 2020년 2월 염분 시계열 159
〈그림 4-11〉 2019년 10월, 2020년 2월 염분 시계열 160
〈그림 4-12〉 1km 통합해양예측정보 영역 161
〈그림 4-13〉 1km 통합해양예측정보 전처리 과정 162
〈그림 4-14〉 해수면높이 1km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 163
〈그림 4-15〉 해수유동 1km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 164
〈그림 4-16〉 수온 1km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 164
〈그림 4-17〉 염분 1km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 165
〈그림 4-18〉 1km 통합해양예측정보 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 166
〈그림 4-19〉 3km 통합해양예측정보 생산 흐름도 169
〈그림 4-20〉 3km 통합해양예측정보 영역 비교 171
〈그림 4-21〉 3km 통합해양예측정보 전처리 과정 172
〈그림 4-22〉 해수면높이 3km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 173
〈그림 4-23〉 해수유동 3km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 174
〈그림 4-24〉 수온 3km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 175
〈그림 4-25〉 염분 3km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 175
〈그림 4-26〉 기상변수 3km 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 176
〈그림 4-27〉 3km 통합해양예측정보의 접합면 177
〈그림 4-28〉 3km 통합해양예측정보 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 179
〈그림 4-29〉 2019년 10월, 2020년 2월 해수면높이 시계열 182
〈그림 4-30〉 2020년 5월, 2020년 8월 해수면높이 시계열 183
〈그림 4-31〉 2019년 10월, 2020년 2월, 5월, 8월 해수유동(U) 시계열 184
〈그림 4-32〉 2019년 10월, 2020년 2월, 5월, 8월 해수유동(V) 시계열 185
〈그림 4-33〉 2019년 10월, 2020년 2월 수온 시계열 187
〈그림 4-34〉 2020년 5월, 2020년 8월 수온 시계열 188
〈그림 4-35〉 칼만필터를 적용한 3km 통합해양예측정보 생산과정 비교 189
〈그림 4-36〉 수온 3km 통합해양예측정보 생산에 이용하는 입력 모델 비교(2020년 2월... 190
〈그림 4-37〉 3km 통합해양예측정보와 YES3K의 수온 비교(2020년 2월 3일 00KST) 190
〈그림 4-38〉 오차가중평균과 칼만필터 적용 3km 통합해양예측정보 수온 비교(2020년 2... 191
〈그림 4-39〉 오차가중평균과 칼만필터 적용 통합해양예측정보 수온의 정점별 시계열 비교(2020... 191
〈그림 4-40〉 입력 모델 및 통합해양예측정보의 해수유동 결과 비교(2020년 2월 3일 00KST) 193
〈그림 4-41〉 CycleGAN 기법을 통한 이미지 변환 194
〈그림 4-42〉 DCNN 통합해양예측정보 합성모델 모식도 195
〈그림 4-43〉 2020년 8월 통합해양예측정보(왼쪽) 표층수온과 DCNN 기법을 활용한 통합자료(중... 197
〈그림 4-44〉 2020년 8월 군산항(위), 완도항(중간), 인천항(아래) 해양관측부이 관측지점에서의 통... 198
〈그림 4-45〉 수치모델 자료와 정점(공간)기반 합성자료 생산 구성도 199
〈그림 4-46〉 RNN-LSTM구조 200
〈그림 4-47〉 인공신경망 기반 미래자료동화 표층수온자료(왼쪽)와 동시간대 통합해양예측정보 표층수온(오른쪽) 200
〈그림 4-48〉 7일 예측 통합해양예측정보 불연속 발생 시점 201
〈그림 4-49〉 7일 예측 통합해양예측정보 불연속 발생 시점 201
〈그림 4-50〉 7일 예측 통합해양예측정보 전처리 과정 202
〈그림 4-51〉 해수면높이 YES3K7D 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 203
〈그림 4-52〉 해수유동 YES3K7D 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 203
〈그림 4-53〉 수온 YES3K7D 재격자 결과 예시(2020년 2월 3일 00KST) 204
〈그림 4-54〉 7일 예측 1km 통합해양예측정보 예시(2020년 2월 3일 00KST) 205
〈그림 4-55〉 7일 예측 3km 통합해양예측정보 예시(2020년 2월 3일 00KST) 206
〈그림 4-56〉 7일 예측 시계열 불연속성 평가 정점 208
〈그림 4-57〉 해수면높이 7일 예측 통합해양예측정보 예시(2020년 5월 3일 00KST) 209
〈그림 4-58〉 해수유동 7일 예측 1km 통합해양예측정보 예시(2020년 5월 3일 00KST) 210
〈그림 4-59〉 해수유동 7일 예측 3km 통합해양예측정보 예시(2020년 5월 3일 00KST) 210
〈그림 4-60〉 수온 7일 예측 통합해양예측정보 예시(2020년 5월 3일 00KST) 211
〈그림 4-61〉 통합해양예측정보 전처리 과정 자동화 프로세스 모식도 213
〈그림 4-62〉 통합해양예측정보 주처리 과정 자동화 프로세스 모식도 213
〈그림 5-1〉 웹기반 문답형 해양예보 서비스 예제(좌), 실시간 해양관측 페이지(우) 217
〈그림 5-2〉 규칙기반 모델 개념도 219
〈그림 5-3〉 검색기반 모델 개념도 220
〈그림 5-4〉 생성기반 모델 개념도 220
〈그림 5-5〉 문답형 해양예보 시범서비스 데이터흐름도 226
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