연안 음향 토모그래피 시스템을 활용한 여수 해만의 3차원 유속장 재현 = Estimation of three-dimensional current fields in the Yeosu Bay using coastal acoustic tomography (CAT) system
저자
발행사항
인천 : 인하대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 인하대학교 대학원 : 해양과학과 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
발행국(도시)
인천
형태사항
64 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박재훈
UCI식별코드
I804:23009-200000724571
소장기관
연안에서의 유속 관측은 선박 운행, 어업, 해양재난 대응 등에 유용한 정보를 제공할 수 있어 매우 중요하다. 연안 음향 토모그래피 (Coastal Acoustic Tomography, CAT)는 연안에서 양방향 음향 전파 신호를 이 용하여 유속, 수온 등 해양환경 변화를 지속적으로 모니터링하는 기술이 다. CAT를 통해 획득한 양방향 음향 전파 시간차를 이용할 경우 정점관 측이나 단면관측 위주로 이루어지는 일반적인 유속 현장 관측에 비해 2·3차원의 유속장을 생성할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다. 선행 연 구들이 수심 평균 된 수평 2차원적인 유속장 생성에 중점을 두었던 반 면, 본 연구는 역계산 기법과 인공지능을 융합하여 3차원 유속장을 산출 하는 새로운 방법을 제안한다. 다음의 세 과정을 통해 새로 개발한 3차 원 유속장 산출 방법을 검증하였다. 첫째, 음향 전파 시뮬레이션 모델인 ‘Bellhop’을 이용하여 다섯 개 정점 간의 음향 전파 수치 실험을 진행하 였다. 이 다섯 개 정점은 여수 해만의 유속변화를 지속적으로 모니터링 하기 위해 CAT 현장 관측시스템이 설치되어있는 지점과 동일하다. 둘 째, 양방향 음향 전파 시간차와 고해상도 수치모델 결과를 이용해 학습 시킨 인공신경망 모델로부터 수직 다섯 개 층의 평균 유속을 산출하였 다. 마지막으로, 다섯 개 층에 역계산을 각각 적용하여 3차원 유속장을 재현하였다. 수치모델 자료와의 비교 검증 결과, 여름철과 겨울철에 모두 적용 가능한 방법임을 확인하였다. 특히 여름철에는 시간별로 변화하고 조석주기에 따라 상하층간 반대 흐름의 이층 구조를 보이는, 연구 해역 의 특성이 잘 반영된 유속장이 산출되었다. 여섯 개의 양방향 음향 전파 실험 경로 모두에서 월평균 약 5 cm/s 미만의 평균 제곱근 편차 값을 보여, 본 연구에서 제시하는 새로운 방법이 연안 음향 토모그래피 시스 템을 이용한 3차원 유속 모니터링에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인 하였다.
더보기Observation of current speeds in the coastal sea is very important because it can provide useful information for ship operations, fishing activities, and rapid responding to marine disasters. The Coastal Acoustic Tomography (CAT) is a technology which can monitor environmental changes such as current speed and water temperature continuously by using reciprocal acoustic signals between CAT stations in coastal seas. This technology has difference in that it can produce two or three-dimensional current fields, when compared to the traditional pointwise or sectional observations. Results from the previous studies using CAT system were limited to reproducing horizontal maps of depth-averaged two-dimensional current fields in coastal seas. This study develops a novel technique to estimate three-dimensional (3-D) current fields by combining the inverse method with artificial neural networks. Following three steps are the procedure to examine its performance of estimating the 3-D current fields. First, utilizing the beam tracing model ‘Bellhop’, we computed reciprocal acoustic travel times among five CAT stations using high-resolution coastal ocean model outputs. These five stations correspond to the locations where in-situ CAT systems were established for continuous monitoring of current changes in Yeosu Bay, Korea. Subsequently, we estimated the range-averaged currents of five layers by incorporating this travel time difference data into artificial neural networks trained using the same high-resolution coastal ocean model outputs. We then applied the inverse method in each layer to estimate the 3-D current fields. The validation results reveal that newly-developed method performs well during both summer and winter times. Especially in the summer, time-varying 2-layer-like current fields were produced reasonably, occasionally revealing out-of-phase relationship between the upper and lower layers depending on the tidal phases. This method yielded monthly-mean root-mean-squared differences less than 5 cm/s on the six simulation paths for acoustic signal propagation. These results suggest that our novel method would be effectively applicable for the continuous monitoring of the 3-D current fields in coastal seas using CAT system data.
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