(2) 선진국 연구개발 동향
○ 해양 재해의 예측․대응기술 개발을 위해 선진기관들의 지속적인 노력이 이뤄지고 있음 - 미국 NOAA, 네덜란드 Deltares, 덴마크 DHI 등의 기관이 관련 분야에서 상대적인 두각을
나타내고 있음
[표 4-4-5] 해양재난․재해 피해저감을 위한 예측․대응 기술 개발 부문에 대한 유사 선진기관과의 비교
분야 기관명 최고기술기관 기술수준 KIOST 기술 수준
해양과학기지 해양예측시스템구축 및
정확도 향상
NOAA(미) 기상청(미)
․세계 최고수준 ․이어도, 가거초 및 소청초 해양 과학기지 구축
․운용해양예보시스템(KOOS) 기준 예측정확도 78%
해무 예측 기반기술 개발
NOAA(미), JMA(일), 기상청(미)
․1～2km 고해상도 수치모델과 4D-VAR 자료동화를 통한 수치 예측, 통계적 예측
․예측정확도 45% 수준
․4km 수치모델과 Cycling 3D-VAR 기술 있으나 해무예측기술은 전무함
연안파랑 및 재해 예측·대응 기술
개발
NOAA(미) Deltares(네)
DHI(덴)
․전세계 범용 파랑 및 연안(재해) 수리 예측모델 기술 보유
․AI 기술의 적용 연구는 시작 단계 있음
․해일방벽 등 세계적 연안재해 저감기술 선도
․연안파랑 및 수리 예측모델의 예측정확도 70%
․해일, 침수월파 및 연안침식 예측시스템 60%
․해일방벽 및 연안침식 저감공법 의 설계 및 시공기술 50%
(3) 연구개발 목표
○ 최종목표 : 해양재난
․재해 피해저감을 위한 예측 ․대응 기술 개발을 통한 적기 대응으로 재해
피해 최소화(국민의 인명과 재산 보호)- (연구개발 목표) 3차원 관측체계 구축 및 앙상블 기반 단기 해양예측시스템 구축을 통한 예 측정확도 향상, 주요 항만 해무예측시스템 구축, 지능형 연안파랑 및 재해 예측·대응 기술 개발
[그림 4-4-2] 해양재난․재해 피해저감을 위한 예측․대응 기술 개발 분야 목표체계
[표 4-4-6] 해양재난․재해 피해저감을 위한 예측․대응 기술 개발 분야 중장기 로드맵
연구분야 최종목표 연구분야 단계별 주요 내용
초기(2018) 중기(2023) 최종(2030)
해양과학기지 구축 및 해양예측시스템
정확도 향상
․3차원 해양 관측 체계 구축
․이어도, 가거초 및 소청초 해양과학 기지 구축
․해양과학기지 기반 고품질 해양 관측 자료 생산체계 개발
․해양과학기지 기반 고품질 3차원 해양 자료생산체계자동화
․해양 재난 재해 예측기술 확보 및 고도화
․예측정확도 평가
시스템 구축 ․앙상블 해양예측
시스템 시범운영 ․통합 예측 시스템 해무
예측기반기술개발
․주요항만 해무 예측시스템 구축 (예측정확도60%)
․대기-해양-안개
결합 모델 개발 ․인공지능 해무 예측
기술 개발 ․해무예측기술 실용 화 및 현업화
지능형 연안파랑 및 재해예측·대응
기술 개발
․지능형 연안파랑 및 연안재해 모델링 플랫폼 개발
․연안파랑, 해일, 침수월파 및 연안 침식 예측시스템 구축
․지능형 연안파랑 및 재해 모델링 플랫폼 개발 및 시범적용
․기후변화 고려 지능 형 연안파랑 및 재해 모델링 플랫폼 고도화
․ICT기술 기반 연안 재해 최적 저감 기술 개발
․해일방벽 및 연안 침식 저감공법의 설계 및 시공기술
․연안재해 저감기술 의 중장기 실해역 적용 검증 및 실용화
․ICT기술 기반 연안 재해 최적 저감기술 자동화
[표 4-4-7] 해양재난․재해 피해저감을 위한 예측․대응 기술 개발 분야 추진체계
연구분야 연구방법 국내 외 협력 / 융합전략 등
기관 협력내용
해양과학기지 해양예측시스템구축 및
정확도 향상
․세계 해양관측망과 연계 한 자료 공유 및 3차원 해양 관측체계 구축
NOAA(미)
OOI(미) ․해양과학기지 해양 관측자료의 Ocean SITES 등록 및 공유
․해외 선진기술의 시계열 정점 해양관측 시스템과 해저케이블, 무인 이동형 플랫폼 이 연계된 3차원 해양 관측시스템 구축
․선진 기술 도입 및 유관 기관 피드백을 통한 정확 도 향상
NOAA(미), 기상청(미) 국립해양조사원
․비정형격자/결합예측시스템 기술 개발, 앙상블 예측 기법 개발, 운영기관 피드백 등
해무 예측 기반기술 개발
․대기-해양-안개 결합모델
․공동연구 추진개발
연세대, 기상청, 국립해양조사원, MBARI, NOAA(미),
NMEFC(중)
․공동관측, 물리모수화 개발, 수치모델 개발, 예측정보전달, 연구자 교류 등
․공동해양조사 및 해무 기상 관측자료 공유 (국립해양조사원, 기상청)
연안파랑 및지능형 예측·대응 기술
개발
․지능형 연안파랑 및 연안 재해 모델링 플랫폼 개발
․국제공동연구 추진
Deltares(네)
연안공학연구소 ․대형 수리모형 실험 및 장기 현장관측 자료 공유, 연안재해 현상재현 모델기법 개선 연구
ISMAR-CNR(이)
해양연구소 ․스테레오 영상 기반 연안파랑 관측 및 분석시스템 공동 개발
서울대, KAIST , 네이버, 구글AI
연구팀
․연안(파량)재해 분야 영상 AI 딥러닝 분석 기술 공동개발, 최종 구축된 플랫폼의 서비스 제공 및 상용화 연구
․ICT기술 기반 연안재해
최적 저감기술 개발 Deltares(네),
PARI(일) ․연안재해 저감공법의 보유 및 최신 시공 기술 공유
․연안재해의 최적 저감을 위한 평가 및 설계기술 개발
(4) 성과활용 및 기대효과
○ 성과활용
- 해양 재난･재해 예측 및 대응으로 피해저감(`03년 태풍 매미, `07년 허베이스피리트호 등)
∙
해양기인 재해･재난(태풍, 해일, 고온수, 저염수 등)과 수색구조, 유류유출 등 해양사고 발생 시 의사결정을 위한 해양정보(현황 및 예측자료) 적기 제공- 국내 해양 연구 분야 기여
∙
연구 범위 확장에 활용 : 한반도 주변 해역 및 적도, 극지역 등 관심 해역 연구 수행을 위한 자료, 특정 해역에 대한 직접 분석 자료로 활용이 가능하며, 지역 모델 개방경계자료 및 대기모델의 해양 조건 등에 간접적으로 기여 가능∙
데이터베이스화 : 구축된 예측 시스템의 결과 및 재분석 결과를 DB화하여 유사 분야 연구자들 에게 제공○ 기대효과
- 해양 정보 제공을 통한 편익 제공
∙
정부기관과 민간기업으로부터 NGO, 과학･교육계에 이르기까지 광범위한 사용자 그룹에게 유익한 해양 자료의 지속적인 공급을 통해 사회적, 경제적 편익 확보- 해양 산업 관련 예측자료 이용 및 연안재해 저감 대응기술 상용화
∙
수산, 조선, 레저 등 관련 산업의 경영 전략 산출 등 각종 의사결정 과정에서 합리적 판단에 필요한 근거 자료로 활용∙
현장 관측자료 활용, 주요 어장환경 실시간 모니터링 자료의 활용 가치 신장 - 인명 및 재산 피해의 저감으로 해양안전에 대한 대국민 신뢰 확보(5) 연구예산 및 인력소요
[표 4-4-8] 해양재난․재해 피해저감을 위한 예측․대응 기술 개발 분야 예산 및 인력수요
(단위: 억원, 명)
연구분야 `21 `22 `23 `24 `25 `26 `27 `28 `29 `30 합계 해양과학기지 구축 및
해양예측시스템 정확도 향상
예산 10 15 15 20 20 30 30 40 40 40 260 인력 8 10 10 15 15 20 20 25 25 25 173 해무 예측 기반기술
개발
예산 5 10 10 10 10 10 10 10 10 10 95
인력 5 8 8 8 8 8 8 8 8 8 77
지능형 연안파랑 및 예측·대응 기술 개발
예산 5 10 10 10 15 20 20 25 25 25 165 인력 5 10 10 10 12 15 15 15 15 15 122 연도별 소요예산 20 35 35 40 45 60 60 75 75 75 520 연도별 소요인력 18 28 28 33 35 43 43 48 48 48 372