연안 예측의 정밀도 향상을 위한 격자망 개선에 관한 실험 연구

서해 경기만과 남해 마산만을 중심으로 각각의 수치모델 격자망도를 고도화하고 이에 따른 예측 정확성을 비교함으로써 향후 연안 수치모델링의 격자 개선 방향을 제시한다. 조간대 영역에서 유속구배가 주축방향 유속에 미치는 영향은 조수로와 조간대 사이의 수심 경사에 의해 발생한다. 비정형격자 기반의 수치모델을 사용하여, 복잡한 해안선을 따라 격자망도를 세밀하게 구성함으로써, 연안 하구의 물질이동과 순환을 보다 정밀하게 모의하였다. 조수로 중심의 고도화된 격자망도와 조수로와 무관하게 균등한 해상도를 갖는 수평격자망도에서 조간대 및 조수로에서 동일한 최대수심과 단면적을 설정한 수치모의 비교 분석을 통해, 연안 격자망도 고도화가 비선형성이 강화되고 잔차류에 차이가 나타나는 현상을 관찰할 수 있었다. 특히 대조기 동안 격자망도에 따른 비선형성 차이는 잔차 수송량의 차이로 이어지며, 이는 순압성의 강화와 함께 두드러진다. 경기만뿐만 아니라 마산만에서 구축된 차수벽과 해양매립지를 포함한 시나리오 분석을 통해, 폭풍해일의 영향이 육지영역까지 확대될 때 격자망도의 고도화가 침수재해도의 세부적인 구성에 어떻게 기여하는지를 비교하였다. 조류와 담수의 유입이 우세한 지역에서 연안 수심의 경사율은 오염물질의 이동과 순환에 중대한 영향을 미치며, 연안재난재해 예측분야에서는 해안선과 육지를 포함한 수치모델의 격자망도 고도화가 더 중요시된다.2

다층 퍼셉트론 신경망 기반 해수유동 모델의 표층 유속 정확도 개선에 관한 연구

본 연구에서는 국립수산과학원 정선관측라인인 317라인의 13, 15, 17, 20, 22번 정점에서 투하한 5기의 표층뜰개를 이용하여 해수유동 모델의 표층 유속에 대한 정확도를 개선한다. 정확도 개선을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 구축하고, 해수유동 모델의 표층 유속장과 표층뜰개 궤적으로 계산한 유속장을 각각 입력 및 출력으로 활용하였다. 입력층과 출력층 사이의 은닉층은 3개로 구성하고 각각의 은닉층 내부의 노드는 40개, 20개, 10개로 구성하였다. 표층뜰개 경로를 기반으로 한 수치모델 자료의 1:1 학습은 시퀀스(시계열) 학습이며, 이를 공간으로 확장하기 위해 표층뜰개의 이동 경로를 중심으로 영향 반경을 제약조건과 결합하여 1개 세트의 유속 합성장을 추정하였다. 오차분석 겨로가 기존의 해수유동 모델의 유속장이 5개의 표층뜰개의 이동 경로에 따라 개선이 된 것을 확인하였으며, 유속 합성장 추정 과정에서의 제약조건으로 표층뜰개 이동 경로를 중심으로 일정 범위 내에서만 개선이 되며 해당 범위를 벗어난 영역에서는 기존의 수치모델 유속장의 값이 유지되는 것을 학인할 수 있다. 특히, 수치모델과 표층뜰개의 유속차가 컸던 이동 경로와 일정 범위 내에서는 상대적으로 유속장이 크게 개선된 것을 확인할 수 있다. 추정한 합성 유속장에 대한 검증을 위해, 표층뜰개의 이동 경로에 근접한 국립해양조사원 제주남부 부이에서 동일기간에 관측한 유속과 비교하였다. 표층뜰개가 부이 근처에 근접한 기간에는 합성 유속장이 수치모델 유속장과 비교하여 정확도가 소폭 상승하였으나, 이외의 기간에는 개선되지 않음을 확인하였다. 이는, 표층뜰개 자료와 같이 특정 해역을 지나면서 취득된 일시적인 유속 자료로는 한 지점에서 오랜기간 관측한 부이 자료로 정확도 향상 여부를 직접적으로 판단할 수 없음을 의미한다. 다만, 인공신경망 기법을 활용하여 수치적으로 모의된 해수유동 모델의 결과를 실제 관측 결과에 가깝도록 정확도를 개선할 수 있음은 입증하였다.2