인도양 중앙 해령의 열수 plume 추적: 탁도 아노말리 및 메탄 분포

인도양 중앙 해령에서 CTD-TOYO 및 심해저 카메라(deep-sea camera, DSC) 운영 시 광케이블에 MAPR(miniature autonomous plume recorder, NOAA)을 장착해 수층 내 부유물질의 변화 양상을 연속적으로 관측하였다. 또한 CTD system(Model 911 plus, carousel-24, Sea-Bird Inc.)을 이용한 정점 조사에서도 MAPR을 장착해 자료를 획득하였으며, 수심 별로 채취한 해수 시료에서는 메탄(CH4) 분석을 수행하였다. 부유물질은 일차적으로 해저 열수 환경에서 열수 plume의 분포를 파악하는데 유용하며, 메탄은 해저 열수 활동을 지시해주는 화학적 추적자이다. 연구 지역은 인도양의 남위 약 8°~ 17°, 동경 약 65.5°~ 68.5°구간에 위치한 중앙 해령으로, 해령확장축과 변환단층을 하나의 확장구간(Segment)으로 구분해 총 7개의 확장구간에서 연구를 수행하였다. 연구결과, MAPR의 탁도 아노말리(dNTU) 분석을 통해 인도양 중앙 해령의 전반적인 열수 plume 분포를 파악하였으며, 화학적 추적자와의 비교를 통해 일부 구간에서는 활동성 열수분출 근원지 위치가 추정되었다. 향후 ATP(adenosine triphosphate), pH, 무기영양염, 중금속 등의 생지화학적 추적자 자료와 해저면의 기반암/암석 자료 등을 종합적으로 고려해 인도양 중앙 해령의 열수 활동 특성을 이해하기 위한 연구를 수행할 예정이다.2

북동태평양 망간단괴 광구지역에서 사이드스캔소나 자료와 지질·지화학 자료와의 상관성 연구

한국해양과학기술원에서는 전략금속광물자원의 장기&#8231 안정적 공급원 확보를 위해 연간 300만 톤 규모의 망간단괴 상업생산 기반 구축 및 기술개발을 목표로 태평양 심해저 광물자원개발 사업을 수행하고 있다. 현재는 2009년 수립한 심해저 광물자원 개발 로드맵을 기반으로 3단계 단독개발광구 내 채광조건 및 개발등급 선정을 위한 연구를 수행하고 있다. 이를 위해 2012년 9월 29일 ~ 10월 25일 기간 동안 심해예인 측면주사 음향시스템(Deep-Tow Side-Scan Sonar, DTSSS)을 활용하여, 향후 수심 5,000 m 에 존재하는 망간단괴 상업채광을 위한 채광후보지역과 환경충격시험 예정지역의 정밀지형 정보를 획득하기 위하여 북동태평양 망간단괴 광구지역에서 탐사를 수행하였다. 획득한 자료는 향후 망간단괴지역의 채광 장애 지역 판별을 목적으로, 해저면 경사도 분석을 통해 경사도 8&#12331 이상인 지역을 채광장애 지역으로 선정하였으며, 정밀지형자료/음향특성자료는 시추 시료를 통해 확보된 평균입도 및 단괴 부존량 자료와의 상관성 분석을 실시하였다.발 로드맵을 기반으로 3단계 단독개발광구 내 채광조건 및 개발등급 선정을 위한 연구를 수행하고 있다. 이를 위해 2012년 9월 29일 ~ 10월 25일 기간 동안 심해예인 측면주사 음향시스템(Deep-Tow Side-Scan Sonar, DTSSS)을 활용하여, 향후 수심 5,000 m 에 존재하는 망간단괴 상업채광을 위한 채광후보지역과 환경충격시험 예정지역의 정밀지형 정보를 획득하기 위하여 북동태평양 망간단괴 광구지역에서 탐사를 수행하였다. 획득한 자료는 향후 망간단괴지역의 채광 장애 지역 판별을 목적으로, 해저면 경사도 분석을 통해 경사도 8&#12331 이상인 지역을 채광장애 지역으로 선정하였으며, 정밀지형자료/음향특성자료는 시추 시료를 통해 확보된 평균입도 및 단괴 부존량 자료와의 상관성 분석을 실시하였다.2

Multi-Beam Echo Sounding survery in the guyot, Magellan seamounts distribution characteristics of Co-rich ferromangese crust

Korea Institute of Ocean Science & Technology (KIOST) has carried out the survey to secure Co-rich ferromangese crust resource on Magellan Seamounts for last 3 years. Major elements for exploitation of Co-rich ferromangese crusts are to narrow down the high potential area where crust is thick and to screen the site where accessibility of miner is good. Here we report the results of Multi-Beam Echo Sounding (MBES) survey and discuss the distribution characteristics of ferromangnese crust. In MBES survey, Konsberg Simard EM 120 12 kHz Multi-Beam Echo Sounder were used. The surveyed seamounts could be categorized into two types based on the size of the summit of mount and acoustic backscattering intensity (ABS) over the area: Type 1 is characterized by > 300 km2 of summit size and bimodal distribution of ABS mode. Whereas type 2 is featured by less than 300 km2 of summit size with normal distribution of ABS mode. Of five mounts, 3 seamounts of type1 reveal a relatively low ABS in center part of guyot but high ABS in guyot rims. Deep Sea Camera (DSC) observation over the type 1 shows carbonate-bearing unsolidified sediments cover in the central part of Guyot but Mn-crust exposure along the peripheral guyot. These observation is indicative of that high ABS well match to distributions of ferromangese crust. Type 2 seamounts represent the high ABS with normal distribution mode and Mn-crust is mostly observed in the camerarow down the high potential area where crust is thick and to screen the site where accessibility of miner is good. Here we report the results of Multi-Beam Echo Sounding (MBES) survey and discuss the distribution characteristics of ferromangnese crust. In MBES survey, Konsberg Simard EM 120 12 kHz Multi-Beam Echo Sounder were used. The surveyed seamounts could be categorized into two types based on the size of the summit of mount and acoustic backscattering intensity (ABS) over the area: Type 1 is characterized by > 300 km2 of summit size and bimodal distribution of ABS mode. Whereas type 2 is featured by less than 300 km2 of summit size with normal distribution of ABS mode. Of five mounts, 3 seamounts of type1 reveal a relatively low ABS in center part of guyot but high ABS in guyot rims. Deep Sea Camera (DSC) observation over the type 1 shows carbonate-bearing unsolidified sediments cover in the central part of Guyot but Mn-crust exposure along the peripheral guyot. These observation is indicative of that high ABS well match to distributions of ferromangese crust. Type 2 seamounts represent the high ABS with normal distribution mode and Mn-crust is mostly observed in the camera1

Characterizing Geomorphological Properties of Western Pacific Seamounts for Cobalt-rich Ferromanganese Crust Resource Assessment

We characterize the spatial distribution of Cobalt-rich ferromanganese crusts covering the summit and slopes of a seamount in the western Pacific, using acoustic backscatter from multibeam echo sounders (MBES) and seafloor video observation. Based on multibeam bathymetric data, we identify that ~70% of the summit area of this flattopped seamount has slope gradients less than 5∘ . The histogram of the backscatter intensity data shows a bi-modal distribution, indicating significant variations in seabed hardness. On the one hand, visual inspection of the seafloor using deep-sea camera data exhibits that the steep slope areas with high backscatter are mainly covered by manganese crusts. On the other hand, the visual analyses for the summit reveal that the summit areas with relatively low backscatter are covered by sediments. The other summit areas, however, exhibit high acoustic reflectivity due to coexistence of manganese crusts and sediments. Comparison between seafloor video images and acoustic backscatter intensity suggests that the central summit has relatively flat topography and low backscatter intensity resulting from unconsolidated sediments. In addition, the rim of the summit and the slopes are of high acoustic reflectivity because of manganese crusts and/or bedrock outcrops with little sediments. Therefore, we find a strong correlation between the acoustic backscatter data acquired from sea-surface multibeam survey and the spatial distribution of sediments and manganese crusts. We propose that analyzing acoustic backscatter can be one of practical methods to select optimal minable areas of the ferromanganese crusts from seamounts for future mining. 서태평양 공해 해저산의 다중빔 음향측심자료와 해저면 영상관측 자료를 활용하여 해저산 정상부와 경사면에 피복된 망간각의 공간 분포 변화 양상을 파악하였다. 다중빔 음향측심기를 이용하여 구분된 해저산의 지형 특성은 정상부 면적의 약 70% 이상이 경사가 5∘ 미만으로 비교적 평평한 지대로 이루어져 있으나 후방산란강도는 해저면의 매질변화를 지시하는 이봉분포를 보였다. 이 이봉분포에서 -30 dB이상의 높은 최빈값은 경사면과 정사부 가장자리 지역에서 우세하였으며 -30 dB이하의 낮은 최빈값은 정상부 중앙지역에서 우세하였다. 해저면 표층의 영상자료와 후방산란 자료의 연관성을 분석한 결과, 정상부 중앙지역은 경사면에 비해 상대적으로 완만한 기울기와 미교결 퇴적물만 존재하여 후방산란이 낮게 나타난다. 반면, 정상부 가장자리 및 경사면은 퇴적물이 없어 기반암이 노출되거나 망간각이 피복되어 후방산란이 높게 나타남을 보여준다. 따라서 다중빔 음향측심조사를 통해 획득된 후방산란 자료와 해저면의 퇴적물 및 망간각 분포 사이의 상관관계가 높다는 것을 알 수 있다. 이 연구결과는 다중빔 음향측심조사를 통해 획득된 후방산란 자료를 활용하면 기요형태의 해저산에 피복된 망간각의 전체적인 분포 규모를 확인할 수 있음을 의미한다. 따라서 해저산 지역의 망간각 개발 유망구역을 선별하는데 후방산란 자료가 유용하게 활용될 수 있을 것이다.22Nkc

THE SUFACE SEDIMENTARY CHARACTERISTICS OF PACIFIC OCEAN USING MULTIFREUENCY ACOUSTIC BACKSCATTERING SIGNALS

심해저 광물자원은 크게 망간단괴, 망간각, 해저열수광상으로 분류된다. 망간단괴는 구리, 니켈, 코발트, 희토류 등을 함유하는 구상형태(~10 cm)의 덩어리로 태평양 심해저 평원에 넓게 분포하고 있으며, 망간각은 구리, 니켈, 코발트, 희토류 등을 함유하는 각(~10 cm)의 형태로 해저산 사면 및 정상부에 피복되어 있다[1]. 해저열수광상은 구리, 아연, 금, 은 등을 함유하는 열수가 해저면으로 분출하며 해저부에 불규칙한 범위(~500 m)의 광체를 형성하는 특징을 보인다[2]. 해저광물자원의 효율적 탐사를 위해서는 자원의 공간분포 범위와 밀도를 광역적으로 탐사하는 것과 해저지형 변화 및 해저면 퇴적물 분포 특성을 효율적으로 파악하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 망간단괴, 망간각과 해저열수광상이 분포하는 여러 조사지역에 대해 다양한 음향장비로 확보한 지형 자료의 해저면 거칠기를 계산하였다. 또한, 주파수 및 입사각 변화에 따른 후방산란의 변동성을 비교, 분석하였다. 다중주파수 음향산란신호 특성 분석을 위하여 망간단괴와 망간각 부존지역에서는 다중빔 음향측심기(Multi-Beam Echo Sounder, MBES)와 심해예인 측면주사소나(Deep-Tow Side-Scan Sonar, DTSSS)를 운용하여 12, 30, 120 kHz의 해저면 후방산란 신호를 획득하였다. 해저열수광상 부존지역에서는 상기한MBES와 DTSSS이외에, 무인잠수정(Remotely Operative Vehicle, ROV)을 이용하여 200, 400 kHz의 해저면 산란신호를 추가로 확보하여 수십 cm의 공간 분해능을 가진 해저면 정보 추출이 가능하였다. 각(~10 cm)의 형태로 해저산 사면 및 정상부에 피복되어 있다[1]. 해저열수광상은 구리, 아연, 금, 은 등을 함유하는 열수가 해저면으로 분출하며 해저부에 불규칙한 범위(~500 m)의 광체를 형성하는 특징을 보인다[2]. 해저광물자원의 효율적 탐사를 위해서는 자원의 공간분포 범위와 밀도를 광역적으로 탐사하는 것과 해저지형 변화 및 해저면 퇴적물 분포 특성을 효율적으로 파악하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 망간단괴, 망간각과 해저열수광상이 분포하는 여러 조사지역에 대해 다양한 음향장비로 확보한 지형 자료의 해저면 거칠기를 계산하였다. 또한, 주파수 및 입사각 변화에 따른 후방산란의 변동성을 비교, 분석하였다. 다중주파수 음향산란신호 특성 분석을 위하여 망간단괴와 망간각 부존지역에서는 다중빔 음향측심기(Multi-Beam Echo Sounder, MBES)와 심해예인 측면주사소나(Deep-Tow Side-Scan Sonar, DTSSS)를 운용하여 12, 30, 120 kHz의 해저면 후방산란 신호를 획득하였다. 해저열수광상 부존지역에서는 상기한MBES와 DTSSS이외에, 무인잠수정(Remotely Operative Vehicle, ROV)을 이용하여 200, 400 kHz의 해저면 산란신호를 추가로 확보하여 수십 cm의 공간 분해능을 가진 해저면 정보 추출이 가능하였다.2

망간각 피복 범위의 정량적 산출을 위한 해저면 영상의 이진화 추출 기법 고찰

서태평양에 위치한 해저산의 사면에는 수성기원의 망간각이 피복되어 있고 이 망간각은 경제적 가치가 높은 코발트, 니켈, 백금 등이 함유된 것으로 알려져 있다. 망간각 분포 유망지역을 선별하기 위해서는 지형구조 파악을 위한 정밀탐사(음향, 중자력)와금속 함량 산출을 위한 시료채취 탐사를 통해 연구지역의 망간각 분포양상을 파악해야한다. 특히, 심해저 카메라(Deep-Sea Camera, DSC)로 해저면 영상을 획득하는 것은 육안으로 해저산 표면에 피복된 망간각의 존재 유무를 확인할 수 있는 중요한 과정이다. 이 연구에서는 서태평양 공해의 해저산을 대상으로 수행된 DSC 영상의 정량적 평가를 위해 영상처리(Image processing) 기법을 이용하여 망간각 피복 양상의 이진화(Image Binarization)를 시도하였다. 해저면 영상의 이진화는 5개의 다른 망간각 피복 영상에 대하여 영상분할(Image segmentation)방법들 중 텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할법(texture segmentation using texture filter)과 K-Means 군집을 사용한 색-기반 분할법(color-based segmentation using K-Means clustering)을 적용하여 실시하였다. 텍스처 분할법으로 추출한 영상은 실제 관측한 해저면 중앙 부분의 퇴적 변화를 비교적 잘 반영하고 있지만, 이미지의 가장자리에 위치한 망간각의 양상이 추출되지 않았다(Fig 1(b)). 반면, 색-기반 분할법으로 추출한 영상은 원본의 망간각 분포 양상 변화가 전체적으로 반영되었으며 복잡하게 쌓인 망간각과 퇴적물의 경계면 위치까지 잘 나타났다(Fig 1(c)). 하지만, 추출한 이미지의 픽셀을 기초로 산출한 망간각의 분포율(crust coverage ratio)은 색-기반 분할법의 결과가 더 낮게 나타났다.금속 함량 산출을 위한 시료채취 탐사를 통해 연구지역의 망간각 분포양상을 파악해야한다. 특히, 심해저 카메라(Deep-Sea Camera, DSC)로 해저면 영상을 획득하는 것은 육안으로 해저산 표면에 피복된 망간각의 존재 유무를 확인할 수 있는 중요한 과정이다. 이 연구에서는 서태평양 공해의 해저산을 대상으로 수행된 DSC 영상의 정량적 평가를 위해 영상처리(Image processing) 기법을 이용하여 망간각 피복 양상의 이진화(Image Binarization)를 시도하였다. 해저면 영상의 이진화는 5개의 다른 망간각 피복 영상에 대하여 영상분할(Image segmentation)방법들 중 텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할법(texture segmentation using texture filter)과 K-Means 군집을 사용한 색-기반 분할법(color-based segmentation using K-Means clustering)을 적용하여 실시하였다. 텍스처 분할법으로 추출한 영상은 실제 관측한 해저면 중앙 부분의 퇴적 변화를 비교적 잘 반영하고 있지만, 이미지의 가장자리에 위치한 망간각의 양상이 추출되지 않았다(Fig 1(b)). 반면, 색-기반 분할법으로 추출한 영상은 원본의 망간각 분포 양상 변화가 전체적으로 반영되었으며 복잡하게 쌓인 망간각과 퇴적물의 경계면 위치까지 잘 나타났다(Fig 1(c)). 하지만, 추출한 이미지의 픽셀을 기초로 산출한 망간각의 분포율(crust coverage ratio)은 색-기반 분할법의 결과가 더 낮게 나타났다.2

Estimation of manganese crust coverage by seafloor image binarization

Co-rich ferromanganese crust (Fe-Mn crust) distributed on seamounts in the western Pacific are potential economic resources for cobalt, nickel, platinum, and other rare metals. A prospective mining site can be evaluated based on the abundance and grade of Fe-Mn crusts in the site as well as requiring that topography be smooth enough for mining operations. We thereby characterized the spatial distribution of Cobalt-rich ferromanganese crust covering the summit and slopes of a seamount in the western Pacific, using acoustic backscatter from multi beam echo sounders (MBES) and seafloor video observation. Acquisition of seafloor photographs using a Deep-sea camera is an important process for checking the presence or absence of Fe-Mn crust deposits around the seamount. In order to perform a quantitative evaluation of seafloor images observed during the camera tow, we analyzed video data using image processing software which aids in distinguishing crust from sediments. The binarization of seafloor images was applied to seafloor images in order to exploit the methods of texture segmentation using texture filters and color-based segmentation using K-Means clustering. The images extracted via texture segmentation using texture filters reflect well the spatial variation of the central part of seafloor compared to original images, but the extraction of crustal shapes along each edge of seafloor photographs was not as defined. Whereas the images extracted by color-based segmentation using K-Means clustering reflect the spatial distribution of crust as a whole, the method is time consuming. Texture segmentation is faster, but failed to match the complicated boundary between the manganese crusts and sediments. We will provide enhanced estimates of the distribution of Fe-Mn crust on the seamount which were produced using these seafloor image analysis techniques.1

Various applications of acoustic data to deep-seabed

For several decades, marine scientists have used highly elaborate sonar techniques to record bathymetric and acoustic backscatter images in a wide variety of seafloor environments. These sonar systems are vital to our understanding of volcanism and tectonics and are also invaluable tools for locating mineral deposits in the deep oceans. Regarding the latter, it is required that marine mineral deposits (e.g., Fe-Mn crust, manganese nodules and hydrothermal vents) are evaluated for spatial distribution and resource potential. In exploring the vast seafloor, it is common to link high resolution geophysical methods such as deep-tow side-scan sonar (DTSSS) and remotely operated vehicles (ROV), with lower resolution systems such as multibeam echo sounders (MBES). Here we present the measurement results of our multi-scale investigations of the deep-sea floor using MBES, DTSSS and ROV.nism and tectonics and are also invaluable tools for locating mineral deposits in the deep oceans. Regarding the latter, it is required that marine mineral deposits (e.g., Fe-Mn crust, manganese nodules and hydrothermal vents) are evaluated for spatial distribution and resource potential. In exploring the vast seafloor, it is common to link high resolution geophysical methods such as deep-tow side-scan sonar (DTSSS) and remotely operated vehicles (ROV), with lower resolution systems such as multibeam echo sounders (MBES). Here we present the measurement results of our multi-scale investigations of the deep-sea floor using MBES, DTSSS and ROV.1