3. 원천기술별 세부 계획
3.4. 하이브리드 해양생태계 모델에 의한 예측·예보 기술
3.4.1. 해양생태계 역학 모델
가) 목표
○ 해상풍력단지내 양식장 환경-생태 변화와 양식 생산량 예측기술 개발
나) 추진 방향 및 내용
□ 해양 물리-생지화학-굴 모형을 결합한 해상풍력단지 생태계 모형 개발
○ 해상풍력단지의 특성을 반영하고 환경변화를 재현, 예측할 수 있는 해
양순환-조석 결합모형 개발
- 모형 영역, 초기조건 설정
- 대기 경계조건 자료 수집/분석 및 설정
- 외해 및 하천 경계조건 자료 수집/분석 및 설정
○ 해상풍력단지 해역의 탄소, 질소, 인, 규소 순환을 재현할 수 있는 생지 화학 모형 개발
- 표영생태계 초기조건 설정
- 외해 및 하천 경계조건 자료 수집/분석 및 설정
- 해저경계조건 설정 또는 저서생태계 모듈 개발 및 결합
○ 해상풍력단지 해역을 굴 양식장으로 활용할 경우, 굴 생산량 변동을 재 현, 예측할 수 있는 모형 개발
- 기존 굴 모형 분석을 통한 모형 정립 - 모형 코딩을 통한 수치모형개발
- 물리-생지화학 결합 모형과의 추가 결합기술 개발
○ 각 세부 모형을 결합한 시스템 모형 구축 및 해상풍력발전기 설치 여부 에 따른 환경변화 모의실험
[그림 3-7] 물리-생지화학-굴 생태계 모형 개발 절차
□ 해상풍력단지 환경-생태 모니터링 자료 분석 및 모형 검증/개선
○ 현장관측에서 생산하는 각종 자료를 모형 변수로 변환하고 기초 분석을 통해 모형 인자 조정
○ 모니터링 자료와 모형 결과의 비교 검증을 통한 모형 개선
- 수온, 염분, 해수순환
- 영양염 및 탄소순환관련 변수 - 굴 성장 및 생산량
□ 해상풍력단지 생태계 예측 기술 개발
○ 물리 환경변화 단기(주간) 예측 기술 개발
- 수온, 염분 주간 예측 및 평가
○ 생태계 변화 중기(월간) 예측 기술 개발
- 월간 영양염 및 플랑크톤 생물량 변동 예측 및 평가
○ 굴 양식 생산량 예측 기술 개발 - 잠재 생산량 추정기술 개발
- 연간 생산량 추정기술 개발
3.4.2. 인공신경망 자료기반 모델 가) 목표
○ Data-Driven 모델을 이용한 생태계 예측 기술 개발
나) 추진 방향 및 내용
□ 과학조사자료 통합 DB 구축
○ 현장관측에서 생산하는 해양자료의 체계적 수집, 관리체계를 수립하고,
관측 초기부터 자료를 수집하여 축적. 자료 종류가 다양하고 관측지점과 일시가 불규칙적이므로 데이터베이스 시스템을 이용하여 자료 관리
○ Data Driven 모델 개발과 수치모델 수행에 해양 전 분야의 자료가 필요 하므로, 국내외 해양정보시스템에서 연구해역의 자료를 수집하여 데이 터베이스를 구축
○ 수치모델의 산출자료는 시공간적으로 매우 규칙적인 반면 자료의 양이 방대한 특징이 있으므로, 해양생태계 수치모델의 산출정보를 netCDF 형 식의 바이너리 파일로 관리
[그림 3-8] 해양자료 DB 개념도
□ 생태계 예측을 위한 Data-Driven 모델 개발
○ 기존 정보를 바탕으로 정보간의 관계를 경험적으로 찾아내는 Data-
Driven 모델 개발. 인공 신경망 이론을 기반으로, 심층기계학습(Deep
Learning) 기술을 이용한 생태계 예측 모델 개발
○ 수집한 관측자료의 장기변동성과 상관성을 분석하고, 관련 전문가들의 협의를 통해 가설을 수립, 통계분석과 회귀분석 등을 통한 검증을 반복 하여 최적의 모델 도출
○ 최종 도출된 모델을 활용하여 예측정보 생산체계 수립
[그림 3-9] Neuro-Fuzzy 시스템의 예 (Tanikić and Despotovic, 2012)
[그림 3-10] Data-Driven 모델 개발 절차
3.4.3. 하이브리드 모델 가) 목표
○ 역학모델, 통계모형, 자료기반 모델을 연계한 하이브리드 예측체계 개발
나) 추진 방향 및 내용
○ 해양생태계 예측에 활용 가능한 역학모형, 통계모형, 자료기반 모델들을 이용하여 정확도 높은 예측정보 생산방안 도출
○ 각 모델 수행에서의 단점을 극복하기 위하여 입력자료 생산, 모델 수행, 결과분석 과정에서 다양한 기술을 융합하여 활용함으써, 신속한 정보생 산과 모형 정확도 향상을 도모
○ 다수 모델에 의한 융합정보 생산체계를 개발하고, 산출정보에 대한 전 문가들의 통합 분석체계를 수립
[그림 3-11] 하이브리드 생태계 예측모델 구성
3.4.4. 의사결정 지원 시스템 개발 가) 목표
○ 관측자료와 예측·예보 자료를 바탕으로 이용자들이 의사결정을 하기 위 한 대안별 시나리오 분석이 가능한 의사결정지원 시스템 구축
- 수산 및 보건 피해를 예방을 위한 위해도 평가, 환경개선대책의 투자 대비 비용효과 분석, 연안개발에 따른 생태계 영향 분석, 자원 이용 및 배분에 따 른 영향 분석, 유출유 확산 시나리오별 방제 대책 수립 등을 수행할 수 있는 전문가 시스템 구축
나) 추진 방향 및 내용
○ 의사결정 지원 시스템의 설계
- 해양관측자료 및 정보 이용자들이 원하는 의사결정 지원 서비스를 도출하고 시나리오 분석 도구를 설계
○ 의사결정 지원 서비스 제공 시나리오 작성
- 이용자들의 요구사항에 맞춰 언제까지 어떤 의사결정 지원 서비스를 제공할 수 있는지에 대해 구체적인 시나리오를 만들고 이에 따라 시스템 구축을 단 계별로 진행
○ 시나리오 빌더의 신뢰성 시험
- 이용자들이 원하는 요구사항의 만족도 평가 및 기능 개선 - 의사결정지원의 불확도 제공
○ 가용자료 및 정보의 검색, 검토, 접근성의 개선
- 관측자료 및 정보 산출물의 존재 여부 검색, 검토, 접근, 가시화를 보다 용이 하게 수행할 수 있는 사용이 편리한 소프트웨어 개발
- 자료 접근성 시험 및 평가 프로젝트를 시행하여 실지로 이용자들이 얼마나 쉽게 원하는 것을 찾고(find), 접근하고(access), 사용(use)할 수 있는지 평가
구분 목표 모델 의사결정 지원 내용
1 보건피해 예방
질병 예측 모델 양식생물의 질병 전파 예측 수산물 오염 예측 모델 먹이사슬내 수산물 오염도 예측,
수산물 안정성 평가
2 해양환경 개선
수질 예측 모델 해역 수질 예측, 빈산소 예측, 어류 폐사 예보
유출유 확산 모델 오염물질 이동 및 확산 예측 쓰레기 이동예측 모델 해양쓰레기 이동 경로 예측 적조 예측 예측 적조 확산 예측, 어류 폐사 예측 유역 모델 연안 비점오염 영향 예측 수중 소음 모델 수중 소음 전파범위 예측
부유사 이동예측 모델 부유사 확산, 퇴적 및 침식지역 예측
3 해양생태계 보전
해양생태계 모델 적조 발생 예측, 개체군 및 군집 변동 예측, 오염에 의한 개체군 영향 예측 서식처 모델 서식처 변화 및 소실 예측,
외래종 유입 영향 예측모델 외래종 유입에 의한 영향 예측
4 지속가능한 해양자원 이용
수산생물 경제 모델 어종별 자원량 예측, 총어획가능량 예측, 최적어획량,
양식장 예측 모델 최적 종패 살포시기, 양식생산량 예측
어업피해 예측 모델 환경변화로 인한 경제적 피해 예측 생태관광 수용력 평가모델 적정 생태 관광객 추정
5 재해피해 저감
해황예측모델 폭풍해일, 파랑, 해류, 태풍진로 예측 기후변화예측모델 수온 변화 예측
태풍 강도 예측
연안환경변화예측모델 연안침식, 퇴적물 이동 예측 [표 3-4] 예측 예보 모델을 이용한 의사결정 지원