해양 원격탐사 기반 해수면온도 예측 및 이상수온 조기경보 연구

Sea surface temperature prediction and early warning for abnormal water temperature using marine remote sensing

연구 내용

해양 위성 및 재분석 자료의 시공간 정보를 활용해 해수면온도를 예측하고 이상수온 발생을 조기 탐지하는 딥러닝 예측 연구

양현 연구실은 해양 관측 시계열의 비선형성을 반영한 딥러닝 기반 해수면온도 예측 기술을 확립하고 있습니다. 특히 ECMWF ERA5와 같은 재분석 자료를 LSTM 구조에 입력하여 단기 수온을 추정하고, 예측된 수온을 바탕으로 이상수온(AHWT) 발생 시점을 분류·탐지하는 파이프라인을 구축합니다. 또한 한반도 연안의 공간적 변화를 반영해 모델을 적용하고, 조기경보 성격의 결과가 수산양식 피해 저감과 연계될 수 있도록 예측 성능 검증 체계를 함께 수행하는 데 차별점이 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 한반도 인근 해수면온도(SST) 예측을 위한 딥러닝 모델을 구축하고 기후·해양 변동성이 예측에 미치는 영향을 반영하는 방향으로 연구를 진행했습니다. 이후 이상수온(AHWT)처럼 피해로 이어지는 이벤트를 대상으로, 재분석 자료 기반의 수온 선행 예측과 이벤트 분류를 결합하는 연구로 확장되었습니다. 최근에는 예측 결과를 서비스형 시스템으로 연결하기 위한 과제 수행을 통해, 해양레저 및 수산 피해 대응 관점의 운영 요구사항을 반영하는 흐름을 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

해수면온도 단기 예보
이상수온 조기경보
수산양식 피해 저감 의사결정
연안 수온 리스크 지도 생성
원격탐사·재분석 융합 예측
해양기후 시계열 기반 분석
해양생태 교란 예측 보조
예보 기반 양식장 운영 최적화
해양 재난 대응 시나리오
위성 활용 기반 예측 서비스