간략한 요약
본 영상은 해양수산 빅데이터 플랫폼에서 제공하는 시공간 연속 AI 해양 모델 서비스에 대한 소개입니다. 이 서비스는 물리적 제약으로 인해 관측이 어려운 해양 공간의 데이터 공백을 인공지능을 활용하여 메우고, 연속적인 해양 정보를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 시공간 연속 해양 모델: 수온, 염분, 해상풍 정보를 제공하며, 과거 관측 정보의 누락된 부분을 AI로 보완하여 전 해역에 대한 균일한 정보를 생산합니다.
- 수온 예측 모델: 과거 위성 영상 자료와 해양 관측소 데이터를 활용하여 향후 24시간, 48시간의 수온 예측 정보를 제공합니다.
- 제공되는 정보는 표준화되어 다양한 방식으로 융복합 분석에 활용될 수 있습니다.
소개
본 영상은 해양수산 빅데이터 플랫폼의 교육 영상 시리즈 중 네 번째 영상으로, 시공간 연속 AI 해양 모델 서비스에 대한 소개입니다. 이 서비스는 인공지능 기반의 해양 모델을 통해 해양 환경 변화 추이를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다.
인공지능 기반 해양 모델의 필요성
광활한 해양 공간의 특성상 관측 지점이 한정되어 시간적, 공간적 공백이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 해양 공간의 특성에 따라 공백 지점에 데이터를 채워 연속적인 데이터 정보를 생산하는 인공지능 기반의 해양 모델이 필요합니다. 이 모델은 해양 환경의 변화 추이를 한눈에 파악할 수 있도록 보완된 정보를 제공합니다.
제공 서비스 소개
현재 제공되는 인공지능 해양 모델 서비스는 크게 두 가지입니다. 첫째는 시공간 연속 해양 모델로, 수온, 염분, 해상풍 정보를 제공합니다. 둘째는 수온 예측 모델로, 향후 수온 변화를 예측합니다.
시공간 연속 해양 모델
시공간 연속 해양 모델은 수온, 염분, 해상풍에 대한 정보를 제공합니다. 수온 연속 정보는 영국 기상청 오스 티아의 위성 데이터와 해양 관측소 과거 데이터를 활용하여 일 단위로 생산됩니다. 염분 연속 정보는 NASA의 SMAP 위성 데이터와 하이코 위성 데이터 및 해양 관측소 정보를 활용하여 월 단위로 생산됩니다. 해상풍 연속 정보는 유럽 중기 예보 센터와 연계하여 ERA5 위성 자료와 해양 관측소 과거 데이터를 기반으로 시간 단위 정보를 생산합니다.
수온 예측 모델
수온 예측 모델은 오스 티아 과거 위성 영상 자료와 해양 관측소 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 예측 모델을 통해 향후 24시간, 48시간의 수온 예측 정보를 생산합니다. 예측 정보는 매일 10시 8분경에 24시간, 48시간 자료가 생산되며, 이는 예측에 활용되는 해외 관측 정보의 자료 생성 시간과 우리나라의 시차로 인해 데이터 수집 및 분석에 시간이 소요되기 때문입니다. 수온 예측 모델은 시공간 연속 해양 모델과 마찬가지로 격자화하여 서비스됩니다.
데이터 활용
인공지능 기반으로 생산된 정보는 동일한 기준에 따라 표준화된 정보를 제공하며, 다양한 방식으로 융복합되어 분석에 활용될 수 있습니다.
수온 연속 정보 시스템 시연
수온 연속 정보는 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 데이터를 3분, 15분 격자로 열람할 수 있습니다. 지도상에서 시각적으로 확인이 가능하며, 수온이 높을수록 붉은색, 낮을수록 파란색으로 표시됩니다. 기간을 설정한 뒤 플레이 버튼을 클릭하면 1일 단위로 시간에 따라 수온이 변화하는 패턴을 확인할 수 있습니다. 격자 통계 기능을 통해 각 격자의 데이터를 확인할 수 있으며, p형, 원형, 자유형 선택 도구를 이용하여 지도 위에 격자를 선택하면 해당 영역 내의 수온 통계 그래프가 나타납니다.
염분 연속 정보 시스템 시연
수온과 동일한 형식으로 염분에 대한 연속 정보도 확인할 수 있으며, 염분 정보는 월별 정보가 제공됩니다. 격자 통계 기능을 이용하여 각 격자의 통계 그래프를 확인할 수 있으며, 포인트형, 원형, 자유형의 선택 도구가 제공됩니다. 사용자가 원하는 선택 도구를 이용하여 지도 위에 격자를 선택하면 해당 영역 내의 염분 정보 통계 그래프가 나타납니다.
해상풍 연속 정보 시스템 시연
해상풍 정보는 1시간 단위로 정보를 제공하며, 각 격자에 표시된 풍향 기호로 지도에 표시됩니다. 풍향 기호는 깃대 모양으로 표시되며, 깃대가 가리키는 방향이 바람이 불어오는 방향이며, 깃대 꼬리의 개수가 많을수록 풍속이 빠름을 의미합니다. 격자 통계 기능을 이용하여 해상풍에 대한 통계 그래프를 살펴보면, 원의 방향은 동서남북의 풍향을 의미하며, 원의 중심으로부터 바깥쪽으로 표시된 부채꼴 모양 색상 도형의 길이는 풍속을 나타냅니다. 각 부채꼴 도형은 해상풍 데이터를 조회한 기간 내에 해당 풍향과 풍속이 몇 번 관측되었는지 빈도수를 보여줍니다.
