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1. 서 론
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2. 연구지역, 데이터와 방법론
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2.1 연구 지역
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2.2 초미세 분광센서
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2.3 정밀스펙트럼장치
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2.4 수심측량과 대기압 및 조석 보정
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3. 결 과
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3.1 복사와 반사양의 관계
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3.2 반사량과 해저 지형의 관계
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3.3 이안류에 기인한 해저지형의 변화
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4. 결 론
1. 서 론
얕은 바다의 수심도를 작성 하는 노력은 해저면 탐색, 선박의 안전 운행, 해저 지형 연구, 연안 환경 연구 및 해안 지역의 자원 관리를 지원하기 위하여
매우 중요하다. 전통적으로, 해저지형 측량은 노동집약적이고 시간을 많이 소모하는 과정을 요구하면서도, 많은 지역을 충분히 관측하지 못한다는 단점이
있다(Liu et al. 2003). 또 다른 수심도 작성의 접근 방식은 광범위한 수심 측정을 위해 고정된 시간 간격으로 되돌아오는 소리 신호를 기록하는
수중 음파 탐지기를 탑재한 선박을 기반으로 하는 것이다. 이 시스템은 정확한 수심을 측정하고 해양 엔지니어링 설계 및 건설에 적합함에도 불구하고,
그것의 운용비용이 높은 것으로 알려져 있다(Li et al. 2004). 그러므로 해저지형 측량에 대한 다른 대안으로 원격탐사가 이용되고 있다.
원격 탐사 방법중의 하나인 수동 원격탐사방법(passive remote sensing)은 수심 변화에 따른 다중분광영상(multi-spectral
remote sensing) 센서의 관측치를 이용한다(Lyzenga 1978, 1981; Philpot, 1989; Maritorena et al.
1994; Lyzenga et al., 2006; Linda, et al., 2011). 원격탐사를 이용하는 연구는 해저의 알베도의 변화로부터 수심의
변화를 도출 하는 것인데, 기본적으로 두 개 이상의 밴드를 사용하는 것에 기반을 두고 있다. 그러나 이 방법은 다루기 쉬운 반면 해수의 탁도로 인해
원격탐사 시그널이 부정확하여, 이에 대한 보정이 문제가 될 수 있다. 예를 들면, MODIS (Feng et al., 2011), IKONOS (Sandidge
and Holyer, 1998; Muslim and Foody, 2008), Landsat and QuickBird (Deng et al., 2008;
Linda, et al., 2011)와 같은 고해상도 위성 다중 스캐너를 사용하여 해저 지형을 추정하는 다양한 연구가 이루어졌지만, 수심 예측 알고리즘
외에, 탁도에 의한 원격탐사의 보정이 추가적인 보완이 필요하다고 보고되고 있다.
다중 분광 원격 탐사를 사용하는 것 외에도, 초미세 분광 이미징 센서(hyperspectral remote sensing)가 해저의 다양한 표면,
지형 외에 지질적 특성, 수면의 성분 및 연안 해저지형을 찾고 식별하기 위하여 10년 이상 사용되어 왔다(Lee et al., 1999; Stumpf,
2003; McIntyre et al., 2006; Brando et al., 2009; Liu and Zhou, 2011). 관측된 자료의 특성을
이미지화하는 기술은 각각의 분광 밴드를 사용하거나, 이미지에 있는 특정한 기능을 식별하기 위해 그들을 결합함으로 해서 이루어진다. 해저지형 측량을
위한 기본 가정은 해저에서의 반사율과 물의 감쇠도는 여러 다중 밴드 모델(Polcyn and Sattinger, 1969), 심지어는 단일 밴드 모델(Jerlov,
1976)로 이루어진 이미지의 전반에 걸쳐 일정하다는 것이다.
해저 지형측량을 위해 인공위성의 초미세 분광 측정 이외에도 항공 레이저 스캐너가 강변 지형을 매칭하기 위해 사용되고 있다(Feurer et al.,
2008; Hohenthal et al, 2011; Flener et al., 2012). 또한, 통계적인 방법 외에, 초미세 분광 측정을 기반으로
한 신경망 알고리즘이 수심을 측정하기 위해 사용되고 있다(Sandidge and Holyer, 1998; Linda, et al., 2011). 신경망
접근 방식은 수많은 픽셀위치에서 그의 수심이 알려져 있을 뿐만 아니라 네트워크를 훈련시키기 위해 도와줄 수 있는 초미세 분광 이미지로부터 연속적인
현장의 수심 값을 생성하는 방식이다.
얕은 바다의 해저지형은 연안의 순환 해류, 파도, 강의 흐름 등에 의해 변화될 수 있다. 이 변화를 조사하기 위해서는 원격 탐사, 특히 초미세 분광
원격 탐사가 가장 적절한 기술 중의 하나로 알려져 있다(Linda et al., 2011). 수심 4m 이하의 매우 낮은 지역의 해저 지도제작을 위해,
본 연구는 항공기용 초미세 분광 센서를 사용하여 해저지형 측량을 실시하였다. 관측 지역은 Fig. 1에 백색 사각 모양으로 표시되어 있는데, 영상은
대한민국 부산광역시, 해운대 해변 및 연안이다.
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Fig. 1. The Study Area Shown with the White Box, Haeundae Beach, Busan, S. Korea
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해운대는 매년 여름에 천만 명 정도의 사람들이 방문하는 대한민국에서 가장 인기 있는 해변 중의 하나이다. 그러나 그곳에서 매년 여름 25-60건의
이안류에 의한 사고가 발생하는 것으로 보고되었다(Hong et al., 2006).
수심이 얕은 지역의 고해상도 수심도를 얻기 위해서는 조석주기 보다 짧은 시간에 관측이 이루어 져야 한다. Sonar를 이용하여 배로 직접 관측하는
방법은 이 조건을 만족시키지 못한다. 원격탐사 방법이 대안이 될 수 있는데, 앞에서 서술한 것처럼, 파장대가 많은 초미세 분광 센서가 적합하다. 그러므로
본 연구는 수심이 아주 낮은 지역의 수심을 계산하고 나아가 이안류에 의해 표류사가 외해로 퇴적되어 일어나는 해저지형의 변화를 연구하였다. 또한, 해저지형뿐만
아니라 이안류에 의해 발생된 표류사의 양도 계산하였다. 마지막으로 초미세 분광 원격탐사의 응용과 이안류에 대해 논의하였다.
2. 연구지역, 데이터와 방법론
2.1 연구 지역
해운대 해변으로 연구 대상 지역은 Fig. 1에서 흰 선으로 보여지며 연구지역의 이미지(1.56km × 0.52km)는 CASI-1500에 의하여
측정되었다(Fig. 2). Fig. 2에서 푸른색의 화살표는 특징적인 바다표면의 해류를 나타내고, 반면 흰색 선은 이안류의 위치를 나타낸다. The
Advanced Spectral Device (ASD) 에 의한 현장에서의 분광측정은 검은 점선 박스로 보여진 곳에서 행해졌다. 흰 별은 Fig.
3에서 보인 반사량을 비교하기 위한 위치를 나타낸다. ASD에 관한 자료는 Section 2.3에서 찾을 수 있다.
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Fig. 2. The Imagery of the Study Areas (1.56km × 0.52km) Measured by the CASI-1500.
The Blue Arrows Represent Characteristic Sea Surface Current, While White Boxes Show
the Locations of the Rip Currents. The ASD in Situ Spectral Measurements were Collected
at N35°10'34. 20'', E129°10'2.44'' and N35°10'33.39'', E129°10'2.44'' (Shown with
Black Dotted Box)
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서론에서 언급한 것과 같이, 본 연구의 목적은 이안류에 의한 해저 지형의 변화를 원격탐사 관측치를 이용하여 산출하는 것이다. 이안류는 바람, 파도,
물결, 조석 및 모래로 이루어진 바다 밑의 모양에 관련된 특정 조건하에서 형성된다. Fig. 2는 연구 지역에서의 해안 순환의 특징을 보여준다. 이안류는
근해 순환의 복잡한 패턴의 구성 요소로 쇄파를 특색으로 하며 해안선을 따라 발생한다. 파도가 수심이 깊은 곳으로부터 수심이 얕은 곳으로 움직이며,
결국 해안선 근처에서 부서진다. 파도가 부서짐에 따라 그들은 두 방향의 해류 즉 해안에서 멀리 떨어져있는 외해 쪽으로 흐르거나 해안선을 따라 흐르는
해류를 발생한다.
이안류는 오랜 세월 동안 관측되어 왔고(Shepard et al., 1941; McKenzie 1958; Bowen, 1969), 여러 실험실에서
그들을 연구하기 위하여 지난 20년 이상 실험되었고(Hamm 1992; Haller et al., 1997), 수치모델이 그들의 생성과 영향을 해석하기
위하여 개발되었다(Chen et al., 1999; Yu and Slinn, 2003).
또한 해운대 해변에서의 이안류는 수영객의 안전에 대해 위협적이기 때문에 가장 중요한 문제 의 하나로서 간주되었다. 2010년에 체계적인 이안류 관찰
및 경고 시스템이 개발되기도 하였다(Song and Bae, 2011). 이 관측 장비는 기상 데이터, 파랑 기후 데이트, 수심 측량 정보와 GPS부자
시스템 및 실시간-충전-결합 장치(CCD)를 기반으로 하여 개발되었다(Song and Bae, 2011). 이안류의 안전 문제 이외에 이안류는 해안을
가로지르며 수로를 내며, 그 수로를 통하여 쇄파대에 있는 모래를 외해 쪽으로 옮기는 결과를 낳는다. 그래서, 해안을 유지하기 위해 막대한 금액을 들여
모래를 보충하게 만든다. 그 지역에서의 잦은 태풍에 의한 모래의 손실도 마찬가지로 연구되었다(Hong et al., 2006). 해수욕장 개장 전에
매년 양빈하는 양은 약 5,000m3에 이른다(Hong et al., 2006). 이안류와 태풍에 의한 주된 모래 손실을 방지하기 위해 많은 노력이 시도되었음에도 불구하고, 많은 문제점들이
지속되고 있다(Hong et al., 2006). 그러므로 본 연구는 고해상도의 초미세 분광 원격 영상을 이용 하여 해저 지형 변화를 관측하는 방법을
제시하고 쇄파대와 이안류에 의해 파여진 주 수로로부터 옮겨진 모래의 양을 계산하는데 초점을 맞추었다.
2.2 초미세 분광센서
캐나다의 ITRES 연구 회사에서 생산한 CASI-1500이 바다에서의 복사량을 측정하기 위해 사용되었다. 이 센서는 평균 3nm의 분광 해상도를
갖고 있으며 380nm에서 1,050nm 범위에서 288개의 연속적인 분광밴드에서 이미지를 얻을 수 있는 능력을 제공한다. 그러나 0.78m의 공간
해상도를 얻어도 공간분석은 충분하여 380nm에서부터 14nm에 해당하는 6개의 밴드씩 묶어서 48개의 밴드로 만들었다.
CASI-1500은 한 번에 한 선을 스캔하여 이미지를 얻는 push broom 스캐너 방식이며 항공기의 진행 방향에 대하여 직각방향으로 스캔 한다.
하나의 이미지는 항공기의 진행 동작이 센서의 트랙을 따라 데이터를 얻고자 하는 길을 쓸어 내리면서 형성된다. CASI의 공간해상도는 고도, 항공기의
속도 및 센서 노출 시간의 합에 의하여 변한다. CASI는 해양 환경(Gagnon et al., 2004)은 물론 해저지형의 형태(Haller et
al., 1997)를 결정하기 위한 해양작업에 많이 이용되어왔다. 이 연구는 2010년 10월 28일 오전 10시에 CASI- 1500에 의하여 측정된
초미세 분광 데이터를 해석하였다. 이때 CASI-1500을 탑재한 항공기의 고도는 2,000m이었다.
2.3 정밀스펙트럼장치
현장복사량 관측용 ASD가 CASI 복사량을 반사량으로 전환하기 위해 이용되었다. 본 연구에 쓰인 주된 ASD와 CAS의 파장대는 모두 같다. ASD의
자세한 정보는 다음의 웹사이트에서 볼 수 있다(http://eqdb.nrf.ac.za/equipment-supplier/advanced-spectral-
devices-asd). ASD의 분광범위는 230nm에서 2,500nm이다. 이 작업 또한 2010년 10월 28일 오전 10시에 행해졌다.
2.4 수심측량과 대기압 및 조석 보정
해저 지형 측량은 1992년부터 2010년까지 해양수산부의 국립해양조사원(http://www.khoa.go.kr/)에 의하여 지속적으로 이루어졌다.
47개의 위치에서 관측된 수심 측량 자료는 초미세 분광센서를 이용하여 얻어진 수심과 비교하는데 사용되었다. 현장관측을 하는 동안의 대기압은 1,021hpa이며,
수위관측에 대한 기압의 영향은 해수면에서 1cm의 해수면 변화를 유발하기 때문에, 정확한 수심을 계산하기 위해서는 반드시 고려되어야 한다. 오전 10시의
수위는 108cm이었으며, 그에 따라서 산출된 수심은 평균해수면으로 보정되었다. 기상 및 해양학적 관측 값은 Table 1과 같다.
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Table 1. Meteorological and Oceanic Measurements at 10:00 AM on October 28, 2010
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Atmosphere
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Sea surface
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Air temperature
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12.3°C
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Sea surface temperature
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18.8°C
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Air pressure
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1021 hPa
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Salinity
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32.1°/°°
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Wind
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1ms-1 and 240°
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Water level
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108cm
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Fig. 3. The ASD Spectral Measurements Over Dry Sand (N35° 10‘34.20“, E129°10’2.44”)
(a), CASI Reflectance after Corrected with ASD Measurements (b), and Reflectance Differences
between ASD(c). The Locations are Shown with Black Dotted Box in Fig. 2
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3. 결 과
3.1 복사와 반사양의 관계
분광밴드들은 분광반사 즉 파장의 함수로 나타낼 수 있으며, 또한 에너지에 대한 반사에너지의 비율을 나타낼 수 있다. 반사양은 임의의 어떤 파장에서의
에너지가 다른 각도로 흩어지거나 흡수되기 때문에, 대부분 어떤 물질에 대해 반사된 파장을 관측하면, 그 물질이 어떤 것인지 알 수 있다. 이러한 반사량
변화는 다른 물질에 대한 분광반사곡선을 비교할 때 중요한 근거가 된다. 여기서 원격 탐사체인 CASI에 의하여 측정된 복사량을 반사량으로 변환하기
위해 ASD를 이용하여 지상에서 반사량을 측정하였다. 측정은 해변 위(Fig. 2의 우측상단에 별표로 표시된 흑색선 안)에서 행해졌다.
현장 반사분광은 두 개 이상의 균일한 지상 목표지역으로부터 얻어져야 한다. 목표 지역은 광범하게 다른 밝기를 가져야 하고 이미지 내에서 인식할 수
있을 만큼 충분히 커야 한다. 목표지점에 대한 이미지 복사량과 지상의 반사값을 사용하여, 반사량과 복사량의 관계는 선형 식을 이용하여 각 이미지 밴드에
대하여 도출하였다. 복사량 대 반사 량은 그림에서 보인 것처럼 선형의 기울기는 복사량 축을 가로지르면서 가수 부분 즉, 절편을 나타내면서 복사량 곱의
상수 즉 승정수가 결합된 영향을 정량화 할 수 있다. 이 값들은 각각의 이미지 밴드의 복사량을 반사량으로 전환하기 위하여 이용되었다. 이 최종 값들이
명백한 반사값으로 고려된다.
Fig. 3(a)은 Fig. 2에 있는 검은 선의 안에서 보인 위치에서 ASD에 의하여 측정된 건조한 모래 위의 현장 반사량을 보여준다. ASD 반사량
측정은 CASI 초미세 분광측정값에 대한 다른 신호를 수정하기 위해 같은 장소에서 비교되었다. 여기서 ASD의 반사량과 CASI의 복사량 사이의 비율을
계산하였으며, CASI 복사측정값에 대한 비율을 반사값을 얻기 위해 전체에 적용하였다. Fig. 3(b)는 보정이 이루어진 후 초미세 분광신호의 반사값을
보여준다. Fig. 3(c)는 다른 장소에서 ASD 반사량과 CASI 복사량의 보정된 반사양의 차이를 보여준다. 그 차이는 ASD에 의하여 현장에서
측정한 반사량 값에 대하여 약 2.5%이다. 이 차이가 작을 수로 대기 보정이 잘되었다고 볼 수 있다. Fig. 3(c)에서 보인 것과 같이 2.5%정도의
대기 보정 오차는 거의 무시할 수 있을 정도이다. 이와 같이 모든 CASI 관측 값이 반사값은 보정되었다, 즉, 대기보정을 위와 같이 하였다.
이어서, CASI 관측값이 추정한 반사도와 수심이 어떤 관계가 있는지 알아보았다. 이를 위해, 5곳의 수심과 CASI의 반사값을 비교하였다. Fig.
4에서 알 수 있듯이 붉은 선은 반사량이 많은 건조한 모래 상에서 관측된 것이며, 검은 점선에서 녹색으로 변화되면서 비교적 얕은 지역에서 깊은 지역으로
간 것을 나타낸다. 모래와 물에 대한 분광형태는 그 지역에서의 최대값이 어디냐에 따라 아주 다르다. 모래에 대한 분광신호가 810nm주변에서 최대인
반면, 수심이 얕은 지역인 경우분광신호는 590nm 주변에서 최대치였다. Fig. 4(b)는 다른 수심에 대해서만 반사 값을 보여준다. 수심이 해변에서
멀어질수록 점점 깊어진다고 가정할 수 있는데, 수심이 가장 얕은 550 지점 (검은 점선) 에서 반사값이 597nm 파장대에서 가장 높다. 수심의
가장 깊은 150 지점 (녹색선)에서 반사값은 420nm 파장대에서 가장 큰 값을 가진다. 이것으로 반사감도와 상대적 수심 사이에 분명한 관계가 있음을
알 수 있다.
3.2 반사량과 해저 지형의 관계
CASI로부터 관측된 반사량(Rs)과 현장의 수심(Dp)에서 관측한 값 사이의 관계성을 결정하기 위하여, 다른 밴드(파장)를 가지고 그들을 조사했다.
Fig. 4에서 보인 것 처럼, 최대 반사값은 수심이 얕은 곳에서 깊은 곳으로 갈수록 줄어 드는데, 이에 상응하는 파장대도 597nm에서 420nm로
감소한다. 이 관계를 이용한 것이 Fig. 5인데, 여기서 상관계수는 0.76이고 RMSE 1.1m를 얻었다. 다항식커브는 Fig. 5와 같이 결정되었다.
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Fig. 4. Reflectance at Five Different Locations (a) and four Different Water Depths
(b). The Five Different Locations are Indicated in Fig. 2
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Fig. 5. Empirical Relations between Reflectance (Rs) and Water Depth (Dp). The Maximum
Reflectances from 420 to 597nm Wavelength were used to Derive Water Depth
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Fig. 6. Estimated Depths Based on the Eq. (1). The Areas Shown with a White Oval are
Accumulated Sediments Transported by the Rip Current and Estimated by Comparing the
Depths of No Rip Current Regions Shown with the White Line
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(1)
표본 자료의 추출은 모두 47곳에서 이루어졌으며 Eq. (1)을 이용하여, 반사값들은 수심으로 전환 하였다. 그 결과는 Fig. 6와 같다. 수심의
범위는 약 0m에서 8m까지 분포하였다. 좁고 얕은 수심은 왼쪽 코너에서는 약 34m의 폭으로, 오른 쪽 코너에 대해선 39m의 폭으로 두 군데에
위치한 반면, 이안류의 지역은 117m의 폭을 갖는 비교적 넓고, 깊은 해저지형을 보여준다. 나아가 이안류는 외해 방향으로 표류사를 운반하고, 이
지역에 그것을 쌓는다는 것을 보여주면서 수심은 깊이가 8m인 지역에 비하여 흰 타원처럼 보이는 6m 깊이인 이안류 지역의 외해 쪽에서는 비교적 더
낮았다. Fig. 6에서 수로 끝에 쌓인 표류사를 11,050m3로 산정하였으며, 그것은 해변을 따라 매년 모래를 보충하는 양인 5,133.4m3(Hong et al., 2006)의 두 배를 넘고 있다. 따라서 만약이 두 수로가 파쇄대로부터 퇴적지로 옮겨주는 주된 길이라고 가정한다면, 운반된
모래에 대한 체류 시간은 약 2.2년임을 제시한다. 그 지역에서 해저지형의 세밀한 공간구조는 다음 장에서 한 번 더 다루었다.
3.3 이안류에 기인한 해저지형의 변화
이안류는 해변의 모래를 바다 쪽으로 옮길 수 있어서 해변의 형태에 직접 영향을 줄 수 있다. 반면 물의 순환은 일반적으로 열, 영양물, 화학적 및
생물학적 생물중의 혼합을 해안을 가로질러 영향을 주는 근해지역의 분출을 제공하면서 근해와 원해의 충분한 교환을 유발한다. 이안류에 의한 해저의 침식은
주로 해변과 직각방향으로 행해진다. 이안류의 발생에 대한 관측은 관련된 표류사 운반 및 이어지는 해안선의 변화는 전 세계의 많은 장소, 즉 남부 캘리포니아에서
Shepard et al. (1941) and Smith and Largier (1995), 일본에서 Sasaki and Horikawa (1979)
및 한국의 해운대에서 Lee and Lee (2011), Kim et al. (2011)에 의해 연구되었다.
Fig. 7(a)는 이안류에 의하여 형성된 두 개의 주 수로를 포함하는 해저지형을 보여준다. Y축 픽셀 460과 420의 위치에서의 횡단면은 이안류에
의하여 파여진 수로가 주위 지역에 비하여 1m 또는 2m 정도 깊다는 것을 분명히 나타내고 있다. 또한 X축 픽셀 1,600과 1,800의 위치에서의
종단면은 Y축 픽셀 460과 340 사이의 위치에서 수심 3m 정도를 갖는 수로의 구조를 보여준다. Fig. 7(b)의 3차원 해저지형도는 수로의
자세한 형태를 아주 분명하게 보여주고 있다. 여기서 깊이 2m에서 약 50m 정도로 넓게 펼쳐있는 평탄지, 급한 경사지 및 우측으로부터 좌측으로 5m
내지 6m 깊이의 울퉁불퉁한 바닥 면을 볼 수 있다. Fig. 7(a)의 X축 픽셀 1,600과 1,800에서 보여주듯이 두 수로 사이에 펼쳐진 모래언덕과
같은 구조를 볼 수 있다.
해변 방향의 개략적인 수심은 3m 이하이고 해변을 벗어나면 급격히 깊어진다. 이 경사는 Fig. 7(a)에 있는 흑색, 청색 및 적색 선으로 보여준
세 단면도를 따라 Fig. 8과 같이 산정되었다. X축 픽셀 1,400의 이안류가 없는 지역과 X축 픽셀 1,600과 1,800의 위치에 있는 두
개의 이안류 지역에 대한 연안경사는 각각 0.039, 0.041과 0.049이다.
해안의 폭은 Fig. 7(a)에서 적, 녹, 청의 색으로 보여준 횡단면을 따라 산정되었다. 수심 2m인 X축 픽셀 1580 주변의 제1 수로는 폭이
39.8m (적색), 수심 5.5m에서 폭 74.8m (청색)이었다. X축 픽셀 1800 주변의 제2 수로는 수심 2.5m와 6m로 폭 35.8m이었다.
제1 수로가 넓고 좀 더 완만한 반면, 제2의 수로는 보다 좁고 가팔랐다.
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Fig. 7. Area with Two Main Channels Resulting from the Rip Currents in 2D (a) Shown
with X-pixel 1600 and 1800 in 3D (b). The Cross and Along-Sections Shown with Different
Color Lines are used for Slope Changes in Fig.8
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Fig. 8. Slopes at Three Different Locations are Determined. While the Black Line
is not Related Areas with the Rip Current, the Blue and Red Line Relate with the Rip
Currents. Cross- section Profiles of Bathymetry at Three Locations are Shown in Fig.
7
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4. 결 론
다양한 해저지형의 형태를 파악하기 위해 초미세 분광밴드가 사용 되고 있다(Paredes and Spero, 1983; Hsu and Burke, 2003).
본 연구는, 초미세 분광밴드를 이용하여 고해상도의 수심을 구하고, 이를 바탕으로 이안류에 기인한 해저지형의 변화를 연구하는데 초점을 두었다. 이안류에
의한 표류사의 운반과 퇴적은 해운대를 해수욕장으로 유지하기 위해서는 반드시 효과적으로 관측 되어야 한다. 왜냐하면 얼마만큼의 모래가 어떻게 어떤 형태로
유실되는지를 알아야, 그에 대한 대책을 세울 수 있기 때문이다. 이를 위한 선형 연구로서 다음과 같은 연구 결과를 얻었다.
첫째, 수심을 관측하기 위해 가장 잘 반응하는 반사 파장대는 480에서 597nm였다. 따라서 이 연구는 수심을 산정하기 위해 이들 파장대에서 갖는
가장 큰 반사값을 사용하였다. 만약 몇 개의 파장대만 있는 위성자료를 사용하면, 수심에 대한 반사값의 관계를 도출하기 어렵다.
둘째, 원격탐사기법을 통해 해저지역 분석 및 이안류 특성을 효과적으로 모의할 수 있었다.
산정된 해저지형을 판독하여, 또한 다음을 알 수 있었다.
셋째, 이안류가 있는 곳은 물의 순환이 표류사를 운반하고 그들을 이안류 지역의 주변에 쌓기 때문에 부근 지역에 비하여 더욱 넓고 평탄한 형태를 갖는다.
넷째, 완만한 경사를 갖는 수로는 비교적 폭이 넓은 반면 급한 경사를 갖는 수로는 상대적으로 폭이 좁다.
따라서, 본 연구는 미세 분광 원격탐사의 높은 공간 해상도를 이용하여 상세한 해저지형을 산정할 수 있는 저비용의 경제적 수단임을 확인할 수 있었다.
만약 연구지역을 지속적으로 모니터 한다면, 해류의 형태에 따른 표류사 이동 경로를 지도화 할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 수심관측 알고리즘을
다른 지역에 바로 적용하기 위해서는 그 지역에서 관측된 수심으로 다시한번 보정해주여야 한다. 왜냐하면, 지역에 따라, 생물학적 변화나 해수의 탁도가
다르기 때문이다.