KR20180136217A - 북극항로의 중기 빙상정보 실시간 예측방법 - Google Patents

Abstract

북극항로의 중기 빙상정보를 예측하는 방법이 개시된다. 본 방법은 복수의 수치 예측 모델 및 위성 관측 자료에 기초하여, 북극항로의 단기 빙상정보를 타겟일을 기준으로 예측하는 단계, 상기 타겟일을 기준으로 역산된 기 설정된 복수 개월 이전일 내지 상기 타겟일 동안의 기 저장된 북극항로 빙상정보와 복수 년도의 기 저장된 북극항로 빙상정보의 상관관계를 분석하는 단계 및 상관도가 소정 조건을 만족하는 하나의 년도가 선택되는 경우, 선택된 년도의 빙상정보, 상기 타겟일을 기준으로 예측된 단기 빙상정보 및 해역별 해양 기상 예측 정보에 기초하여, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 단계를 포함한다. 이에 따라 고해상도의 북극항로 중기 빙상정보가 실시간 예측됨으로써 안전한 북극항로 운항 계획 및 수행에 도움이 될 수 있다.

Description

북극항로의 중기 빙상정보 실시간 예측방법{Real-Time Mid-Term Prediction Method Of Sea-Ice Information In Arctic Sea Route}

본 개시는 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법에 관한 것이다.

최근 지구환경에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지구 온난화로 인한 북극해 해빙의 감소로 새로운 항로의 개척과 지하자원 개발에 대한 국제적 관심이 고조되고 있다. 북극해 해빙의 감소와 선박건조 및 항해기술의 발달은 아시아와 유럽을 잇는 북극해 항로(Arctic Sea Route, 북극항로)의 경제, 정치, 군사적 잠재적 가치를 증대시키고 있으며, 북극해 항로는 북서항로(Northwest Passage)와 북동항로(Northern Sea Route)로 구분되며, 베링해협, 러시아 북방연안, 바렌츠해를 연결하는 북동항로의 경우 매년 해빙 분포에 따라 다양한 항로가 존재한다. 북극해 항로(북동항로)는 말라카해협과 수에즈 운하를 통과하는 기존 남방항로(European-Asian Sea Route)에 비해 항로 거리를 최대 40% 단축시키며, 운항일 또한 30일에서 20일로 감소시킨다. 이러한 경제적 강점으로 인해 북극해 항로를 이용하는 물동량은 꾸준히 증가하는 추세이다.

또한, 북극해에 매장된 석유와 천연가스 등의 지하자원 양은 세계 미발견 자원량의 25% 정도이며, 북극해 주요 어장의 어업생산량은 세계 어획량의 13%를 차지하고 있다. 그러나 최근 북극해 항로를 통한 물류운송의 증가와 자원개발로 인해 북극해의 해상안전 및 해양오염 사고 발생 가능성이 증가되고 있다.

이렇게 빠르게 변하는 북극해역의 해양 및 해빙환경을 반영한 안전운항 지원방법을 개발하기 위해서는 위성영상 기반의 해빙관측기술과 지리정보시스템기반의 항행위험도 산출 및 최적항로 산출 기법이 절실히 필요한 상황이지만, 아직까지 이러한 최적항로 산출을 위한 기술은 충분히 개발되어 있지 않은 상태이다. 결과적으로 북극해역을 운항하는 선박들은 해빙 등의 위험성에 노출된 채 운항을 할 수 밖에 없다는 문제점이 있다.

북극해 항로 운항의 안전과 관련된 기술로는 쇄빙선의 선수에 설치된 계측장비를 이용하여 빙해역의 아이스 두께, 강도 등의 정보를 계측하여 이를 무선통신을 통해 실시간으로 제공해주는 시스템이 아래와 같이 출원된 바 있다.

하지만 이러한 종래기술은 쇄빙선에 의해 얻어지는 정보에 기초하여 빙상정보가 얻어지기 때문에 얻어지는 정보의 양이 매우 한정되어 있다는 단점이 있고, 북극지역을 항해하는 많은 선박들에게 그들이 항해하는 다양한 영역에 대한 안전운항정보를 충분히 제공해주기에는 한계가 있다는 문제점이 있다.

이에 따라, 북극항로에 포함된 광범위한 아이스에 대한 정보를 보다 정확하게 예측하는 방법의 대두가 절실히 요청된다.

한편, 상기와 같은 정보는 본 발명의 이해를 돕기 위한 백그라운드(background) 정보로서만 제시될 뿐이다. 상기 내용 중 어느 것이라도 본 발명에 관한 종래 기술로서 적용 가능할지 여부에 관해, 어떤 결정도 이루어지지 않았고, 또한 어떤 주장도 이루어지지 않는다.

등록특허공보 제10-1713160호(등록일: 2017.03.22)

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 일 실시 예는 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법을 제안한다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일 실시 예와 관련된 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법은, 복수의 수치 예측 모델 및 위성 관측 자료에 기초하여, 북극항로의 단기 빙상정보를 타겟일(target day)을 기준으로 예측하는 단계; 상기 타겟일을 기준으로 역산된 기 설정된 복수 개월 이전일 내지 상기 타겟일 동안의 기 저장된 북극항로 빙상정보와 복수 년도(year)의 기 저장된 북극항로 빙상정보의 상관관계를 분석하는 단계; 및 상관도가 소정 조건을 만족하는 하나의 년도가 선택되는 경우, 선택된 년도의 빙상정보, 상기 타겟일을 기준으로 예측된 단기 빙상정보 및 해역별 해양 기상 예측 정보에 기초하여, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면 아래와 같은 효과가 도출될 수 있다.

첫째, 북극항로의 빙상정보를 예측하는데 있어, 종래기술들보다 긴 기간의 빙상정보가 예측될 수 있다.

둘째, 상기 중기 빙상정보가 실시간 예측됨으로써, 보다 안전한 북극항로 운항이 계획 및 수행될 수 있다.

셋째, 정확도가 높은 북극항로 단기 예측 및 북극항로의 해역별 해양 기상 예측이 반영되어, 보다 정확한 북극항로의 빙상정보 예측이 수행될 수 있다.

넷째, 북극항로 빙상정보가 2.5 Km 단위의 격자로 예측될 수 있어, 보다 정확한 북극항로의 빙상정보 예측이 가능하다.

다섯째, 북극항로의 빙상정보가 하루 단위로 실시간 예측된 단기 예측 정보를 이용한 바, 실시간으로 북극항로의 빙상정보 중기 에측이 가능하다.

본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 실시 예에 따른 북극항로의 중기 빙상정보를 예측하는 방법을 나타내는 시퀀스도이다.
도 2(a) 내지 2(c)는 실시 예에 따른 복수의 수치 예측 모델들과 위성관측 자료를 각각 비교하는 그래프이다.
도 3은 실시 예에 따른 과거 26년간의 북극항로의 빙상정보를 나타낸 그래프이다.
도 4 및 도 5는 실시 예에 따른 과거 23 년간 북극항로의 빙상정보 및 수개월간 북극항로의 빙상정보 간에 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 6은 실시 예에 따른 북극항로의 구분된 해역 정보를 나타내는 도면이다.
도 7은 실시 예에 따른 북극항로의 빙상정보에 영향을 미치는 요소들을 설명하기 위한 도면이다.
도 8(a) 내지 도 8(c)는 실시 예에 따른 북극항로의 중기 빙상 정보 예측을 위해 필요한 도면을 나타낸다.
도 9(a) 내지 도 10(b)는 실시 예에 따른 북극항로의 중기 빙상 정보 예측을 구체적으로 나타낸 도면이다.
도 11(a) 내지 도 11(d)는 실시 예에 따른 위성에서 관측된 북극항로의 빙상정보 및 북극항로의 단기 빙상정보를 나타낸 도면이다.
도 12는 도 11(a) 내지 도 11(d)의 북극항로 빙상정보에 기초하여 예측된 북극항로의 중기 빙상정보를 나타낸다.

첨부되는 도면들을 참조하는 하기의 상세한 설명은 청구항들 및 청구항들의 균등들로 정의되는 본 개시의 다양한 실시 예들을 포괄적으로 이해하는데 있어 도움을 줄 것이다. 하기의 상세한 설명은 그 이해를 위해 다양한 특정 구체 사항들을 포함하지만, 이는 단순히 예로서만 간주될 것이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자는 여기에서 설명되는 다양한 실시 예들의 다양한 변경들 및 수정들이 본 개시의 범위 및 사상으로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 또한, 공지의 기능들 및 구성들에 대한 설명은 명료성 및 간결성을 위해 생략될 수 있다.

하기의 상세한 설명 및 청구항들에서 사용되는 용어들 및 단어들은 문헌적 의미로 한정되는 것이 아니라, 단순히 발명자에 의한 본 개시의 명료하고 일관적인 이해를 가능하게 하도록 하기 위해 사용될 뿐이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자들에게는 본 개시의 다양한 실시예들에 대한 하기의 상세한 설명은 단지 예시 목적만을 위해 제공되는 것이며, 첨부되는 청구항들 및 상기 청구항들의 균등들에 의해 정의되는 본 개시를 한정하기 위해 제공되는 것은 아니라는 것이 명백해야만 할 것이다.

본 명세서에서는 북극해 항로가 “북극항로”로 표시될 수 있으며, 북극항로는 단순히 선적이 움직일 수 있는 해양 뿐만 아니라 북극에 포함된 아이스를 널리 포함하는 개념으로 표현될 수 있다. 또한, 기간을 의미하는 “단기(short-term)”는 “6일 내지 9일”로, “중기(mid-term)”는 “1개월 내외의 기간”을 의미하는 것으로 셜명될 수 있으나, 기간은 다소 가변적일 수 있다.

이하에서는 도 1의 시퀀스도를 참고하여 북극항로의 중기(mid-term) 빙상정보를 예측하는 방법을 설명하기로 한다. 도 1을 주로 설명하면서 필요시 다른 도면들을 참고하여 설명하기로 한다. 상기 빙상정보를 예측하는 방법은 북극항로 빙상정보 예측 시스템에 의해 수행될 수 있다.

우선, 상기 시스템은 북극항로의 단기(short-term) 빙상정보를 타겟일(target day)을 기준으로 예측한다(S110). S110 단계를 이하에서 구체적으로 살펴보기로 한다.

여기서, 타겟일은 주로 북극항로의 빙상정보를 예측하고자하는 시작일이 될 수 있다. 다만, 실시 예는 이에 국한되지 않고, 타겟일은 현재, 미래 또는 과거의 일 시점으로 북극해의 빙상정보를 수집하기 위한 기준일이 될 수 있다.

상기 시스템은 북극항로의 단기 빙상정보를 실시간으로 예측할 수 있다. 상기 시스템은 타겟일을 기준으로 단기의 빙상정보를 예측하고, 타겟일의 다음날을 기준으로 단기의 빙상정보를 실시간으로 예측할 수 있다. 이에 따라, 하루하루 단위로 북극항로의 단기 빙상정보가 실시간으로 측정될 수 있다.

북극항로의 빙상정보는 빙(ice)의 다양한 정보를 포함할 수 있으나, 본 명세서에서의 빙상정보는 빙집적도(ICF, ice fraction), 빙두께(ICH, ice thickness), 빙면적(ICA, ice area), 빙볼륨(ICV) 등을 주로 포함하는 것으로 설명하기로 한다.

여기서, 빙집적도(ICF)는 빙의 함량을 나타내는 요소로 수치화될 수 있다. ICF의 값은 0 내지 1로 설정될 수 있다. 가령, ICF가 1인 경우, 100% 아이스로, 0인 경우 100% 물로 해석될 수 있다.

아울러, 빙면적(ICA)은 빙집적도(ICF)에 따라 결정될 수 있다. 북극항로의 평균 ICF가 0.5로 설정된 경우, 북극항로의 빙면적(ICA)은 북극항로의 총면적의 절반에 해당될 수 있다.

또한, 빙두께(ICH)가 측정되면 빙볼륨(ICV)은 빙면적(ICA) * 빙두께(ICH)로 산출될 수 있다. 따라서, 빙집적도(ICF)와 빙두께(ICH)를 알면 빙면적(ICA) 및 빙 볼륨(ICV)이 산출될 수 있으므로 빙두께(ICH) 및 빙집적도(ICF)를 정확하게 예측하는 것이 중요하다.

현재 단기 빙상정보는 북극 영역에서의 수치예측모델들 및 위성관측자료를 통해 예측될 수 있다. 수치예측모델들은 프랑스의 MER(Mercator), 노르웨이의 TPZ(NERSC Topaz), 영국의 UKM(MetOffce) 등의 수치예측모델들이 이용될 수 있다. 또한, 위성관측자료로는 AL2가 이용될 수 있다. MER 모델 자료의 용량 및 서버접속문제로 UKM이 이용되기도 하고, MER 모델을 주요지역만 획득하여 합성하는 방법으로 용량 및 속도 문제가 해결될 수 있다. 또한, 지구를 48개의 지역으로 나눈 후 관심 지역(가령, 22개 지역)만 하나로 합성될 수 있다. 이와 같이, 단기 빙상정보를 예측하기 위해 다양한 예측 방법이 혼용적으로 적용될 수 있다.

도 2를 참고하면, 각 수치예측모델(MER, TPZ, UKM) 및 위성관측자료(AL2)를 이용하여 2015년 월에 따른 빙상영역의 비율(%)이 표시될 수 있다. ARC Area는 북극전체의 영역이고, NSR 면적은 북극항로영역, Extent는 아이스가 있는 격자(ICF>15%), Area는 빙집적도를 고려한 면적이다.

여기서 점선이 위성관측자료이고 실선이 수치예측모델이다. 도 2(a)가 MER 수치예측모델 및 위성관측자료를 비교한 그래프이고, 도 2(b)가 TPZ 수치예측모델 및 위성관측자료를 비교한 그래프이고, 도 2(c)가 UKM 수치예측모델 및 위성관측 자료를 비교한 그래프이다. 그래프를 참고하면 MER의 정확도가 높고, TPZ의 연속성이 부족하며. UKM은 가을(9월 내지 11월)에 이상치가 발생된다. 본 발명에서는 이를 종합적으로 검토하여 북극항로의 단기 빙상정보를 예측될 수 있다. TPZ는 9일간의 단기 빙상정보 예측이 가능하고, MER는 7일, UKM은 6일간의 단기 빙상정보 예측이 가능하나, 기간은 기술의 발전에 따라 변경될 수 있다.

또한, 위성 관측 정보와 예측된 단기 빙상정보 간의 오차정보를 생산하고 검증하는 절차가 수행될 수 있다. 오차정보는 RMSE(root mean square error)가 이용될 수 있으나, 실시 예는 이에 국한되지 않는다.

다시 도 1로 돌아가서 북극항로의 단기 빙상정보가 예측된 이후를 설명하기로 한다. 북극항로의 단기 빙상정보가 수집되고, 상기 시스템은 타겟일을 기준으로 역산된 기 설정된 복수 개월 이전일 내지 타겟일 동안의 기 저장된 북극항로 빙상정보와 복수 년도(year)에 대한 기 저장된 북극항로 빙상정보의 상관관계를 분석한다(S220). S220 단계를 구체적으로 설명하기로 한다.

타겟일은 현재 또는 미래의 북극항로의 빙상정보를 예측하고자하는 특정 시점일 수 있으나, 과거의 데이터가 정확하게 분석되었는지 판단하기 위해 과거의 특정일이 타겟일로 설정될 수 있다.

또한, 타겟일로부터 역산된 복수 개월 이전의 기간은 6개월로 설정될 수 있다. 아울러, 본 명세서에서는 1991 년도에서 2016년까지의 과거 재분석장(23년)정보를 기 저장된 복수 년도의 빙상정보로 사용하기로 한다.

일단, 도 3(a)에서 1991년도부터 2016년도까지 월별(X축) 빙상면적(Y축) 이 표시될 수 있다. 또한, 도 3(b)에서 1991년도부터 2016년도까지 월별(X축) 빙상볼륨(Y축)이 표시될 수 있다. 도 3(a) 및 도 3(b) 그래프에서 예상되듯이 여름철의 빙면적(ICA) 및 빙볼륨(ICV)이 확실하게 줄어드는게 관찰될 수 있다.

수개월의 빙상정보와 과거 수십년의 빙상정보에 관해 상관관계를 분석하기 위해 도 4 및 도 5와 같은 그래프가 이용될 수 있다. 도 4 및 도 5는 특정기간(2015년 1월부터 2016년 5월) 각각의 달을 1991년부터 2013년 각각에 대응되는 해당 달과의 공간분포 상관관계를 나타내는 그래프이다. X축은 1991 년도부터 2013년 각각에 해당되고, Y축은 공간분포의 상관관계를 나타낸다.

먼저, 도 4를 참고하면, 2015년 1월부터 2016년 5월 각각의 달에 대해 1991년 내지 2013년의 대응되는 달과의 빙집적도(ICF)에 관해 공간분포의 상관관계가 표시된다. Y 축의 값이 1에 가까울수록 상관도가 높은 것이고, Y축의 0에 가까울수록 상관도가 낮은 것이다.

한겨울에 해당되는 1월의 경우, 2015년 1월의 경우 상관도가 대체로 0.9를 넘게 표시되고, 2016년 1월의 경우 상관도가 대체로 0.85 이상을 넘게 표시된다.

아울러, 한여름에 해당되는 7월의 경우, 2015년 7월의 경우 상관도가 대체로 0.85 이하로 표시된다.

도 5를 참고하면, 빙두께(ICH)에 대해 2015년 1월의 경우 공간분포 상관관계 상 대체로 상관도가 0.9 이상이고, 2015년 7월의 경우 0.85 이하로 표시된다.

이와 같이, 특정 월을 기준으로 1월 내지 6월의 이전 월에 대해 과거 수십년의 데이터와 상관관계가 분석될 수 있다. 이를 근거로 현재와 가장 유사한 패턴을 보이는 년도 및 해당 월이 선택될 수 있다.

다시 도 1로 돌아가서, S220 단계 이후, 타겟일로부터 6개월의 기간동안 빙상정보와 수십년 간의 빙상정보의 상관관계를 분석한 후, 상관도가 높은 년도의 빙상정보를 선택한다(S130).

타겟일이 속한 년도가 과거 수십년의 기간 중에서 가장 상관도가 높은(가령, 빙상 정보가 가장 유사한) 년도가 선택될 수 있다. 선택된 년도의 빙상 정보도 선택될 수 있다.

마지막으로, S140 단계에서는, 선택된 년도의 빙상정보, 타겟일을 기준으로 예측된 북극항로의 단기 빙상정보 및 해역별 해양 기상 예측 정보에 기초하여, 북극항로의 중기 빙상정보를 예측한다(S140).

여기서, 선택된 년도의 빙상정도 및 단기 빙상정보는 취득될 수 있으며, 상기 중기 빙상정보가 예측된 결과는 후술하기로 하고 여기서는 생략한다. 다만, 취득되는 선택된 년도의 빙상정도는 10Km 단위 격자의 해상도를 가질 수 있고, 상기 단기 빙상정보는 2.5Km의 보다 chacha한 격자의 해상도를 가질 수 있다.

도 6은 해역별 해양 기상 예측 정보를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참고하면, 북극항로에 1 내지 8의 해역이 배치된다. 1 내지 8의 해변이름은 해역1은 Bering Sea & Chukchi Sea, 해역 2는 East Siberian Sea & Laptev Sea, 해역 3은 Kara Sea, 해역 4는 Barents Sea & Greenland Sea, 해역 5는 Baffin Bay, 해역 6은 Canadian Arctic Archipelago, 해역 7은 Beaufort Sea, 해역 8은 Central Arctic Basin로 명명될 수 있다.

상기의 각 해역별로 해역별 해양 기상 예측 정보가 수집될 수 있다. 가령, 수집정보는 CFSv2 센터로부터 수집될 수 있으나, 실시 예는 이에 국한되지 않는다.

상기 해역별 해양 기상 예측 정보는 해수면 온도(Sea Surface Temperature, SST), 해수면 염도(Sea Surface Salinity, SSS) 및 열속(Heatflux) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 해수면 온도(SST), 해수면 염도(SSS) 및 열속(Heatflux)이 어떻게 북극항로 중기 빙상정보 예측에 사용될 수 있는지 도 7을 참고하여 설명하기로 한다.

도 7에 따르면, 빙(810)의 상면은 태양열 등에 의한 열속(Heatflux)에 의해 영향을 받게 되고, 빙(810)의 하면은 해수면 온도(SST), 해수면 염도(SSS) 등에 의해 영향을 받게 된다. 이에 따라 빙(810)의 면적이 줄어들어 빙 볼륨이 축소되게 된다.

도 7과 같이 상술한 해역별 해양 기상 특성을 반영하면 보다 정밀하게 북극항로의 빙상정보가 예측될 수 있다.

도 8(a) 내지 도 10(b)는 실시 예에 따른 북극항로의 중기 빙상정보를 예측을 설명하기 위한 도면이다.

도 8(a)는 2016년 6월의 6일 내지 9일의 북극항로의 단기 빙상정보를 예측한 북극해이고 특히 6월 15일의 빙상정보가 표시된다. 도 8(b)는 2016년의 1년전 동일기간에 측정된 북극해를 나타낸다. 도 8(c)는 과거 수십년 중에서 2016년 6월의 북극항로 빙상정보와 상관도가 높은 년도의 북극해를 나타낸다.

이하에서는 북극항로의 중기 빙상정보의 실시간 예측 결과를 살펴본다.

도 9(a)는 2015년도의 빙상정보가 고려된 2016년 6월 한달간 예측된 북극항로의 빙상정보를 나타낸다. 2015년도의 빙분포가 2016년보다 더 넓으므로 직전해를 고려하면 전체 빙면적이 축소되게 된다. 이경우, 상기 시스템은 선택된 년도(2012년)의 빙상정보, 북극항로의 단기 빙상정보를 고려하여 북극항로의 중기 빙상정보가 예측될 수 있다.

도 9(b)는 북극항로를 가상의 상세 영역으로 분할하고, 분할된 영역 별로 수집된 빙상정보를 추가하여 북극항로의 중기 빙상정보를 나타낸다. 수집되는 데이터가 북극항로의 구체적인 영역을 반영하므로 보다 정확한 북극항로의 중기 빙상정보 예측이 가능해진다.

도 9(c)는 빙면적이 2016년보다 넓은 2015년도의 데이터를 제거한 상태의 북극항로 빙상정보를 나타낸다. 실제 2016년도 6월의 빙상정보와 유사한 경향이 보인다.

상기 시스템(북극항로 중기 빙상정보 실시간 예측시스템)은 선박의 안전운항정보를 제공하기 위해 고해상도인 2.5Km 격자 단위로 북극항로의 빙상정보가 처리되고 실시간으로 예측된다.

도 10(a) 및 도 10(b)는 해역별 해양 기상 예측 정보가 반영된 북극항로의 빙상정보를 나타낸다. 도 10(a)는 직전해(2015년)이 고려된 북극항로의 중기 빙상정보를 나타내고, 도 10(b)는 직전해(2015 년)이 고려되지 않는 북극항로의 중기 빙상정보를 나타낸다.

도 10(a) 및 도 10(b)를 참고하면 해역 중심적으로 빙(적색)으로 표시된 영역의 면적/볼륨이 줄어든 것이 관측된다. 상기 시스템은 선택년도(2012년), 단기 빙상정보, 해역별 해양 기상 예측 정보를 모두 반영하여 중기 빙상정보를 실시간으로 예측할 수 있다.

이에 따르면, 선적이 이동할 수 없다고 판단된 해역일지라도 운항될 수 있다는 판단이 가능해진다. 이런 경우, 선적이 쇄빙선 등을 통해 운항이 가능해진다. 따라서 보다 북극항로의 이용가능성이 높아지게 된다.

이하에서는 2016년 9월 13일자를 기준으로 한 북극항로의 빙상정보에 대한 위성 관측과 예측된 단기/중기 빙상정보를 도 11(a) 내지 도 12를 참고하여 설명하기로 한다.

도 11(a) 내지 도 11(d)는 실시 예에 따른 위성에서 관측된 북극항로의 빙상정보 및 북극항로의 단기 빙상정보를 나타낸 도면이다.

도 11(a)는 해당일의 위성 관측을 나타낸다. AMSR2의 시스템이 사용될 수 있으나, 실시 예는 이에 국한되지 않는다.

도 11(b) 내지 도 11(d)는 북극항로의 단기 빙상정보를 예측하는 시스템에서 이용하는 복수의 측정 데이터(TOPAZ, NEMO(영국), NEMO(프랑스))를 나타낸다.

도 12는 북극항로 중기 빙상정보 실시간 예측시스템이 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측한 것을 나타낸다.

도 12에 따르면, 북극항로 중기 빙상정보 실시간 예측시스템의 해상도(resolution)은 종래의 기술들보다 우수하다. 종래 기술의 경우 10Km 를 기준으로 빙상정보의 해상도를 갖는데, 북극항로 중기 빙상정보 실시간 예측시스템의 경우, 위성관측 정보, 단기 빙상정보, 수십년 간의 북극항로의 빙상정보, 해역별 기상정보 등을 모두 반영하여 종래의 10 Km 의 격자 단위로 예측된 북극항로의 빙상정보에 대해 2.5 Km 의 격자단위로 예측정보를 나타낼 수 있다. 이에 따라 보다 정확하고 세밀하게 북극항로의 중기 빙상정보가 예측되어, 선박 운항에 중요한 정보로 사용될 수 있다.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

Claims (6)

1. 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법에 있어서,
   복수의 수치 예측 모델 및 위성 관측 자료에 기초하여, 북극항로의 단기 빙상정보를 타겟일(target day)을 기준으로 예측하는 단계;
   상기 타겟일을 기준으로 역산된 기 설정된 복수 개월 이전일 내지 상기 타겟일 동안의 기 저장된 북극항로 빙상정보와 복수 년도(year)의 기 저장된 북극항로 빙상정보의 상관관계를 분석하는 단계; 및
   상관도가 소정 조건을 만족하는 하나의 년도가 선택되는 경우, 선택된 년도의 빙상정보, 상기 타겟일을 기준으로 예측된 단기 빙상정보 및 해역별 해양 기상 예측 정보에 기초하여, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 단계를 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보 실시간 예측방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 해역별 해양 기상 예측 정보는,
   상기 북극항로의 각 해역별로 수집된 해수면 온도(SST), 해수면 염도(SSS) 및 열속(Heatflux) 중 적어도 하나를 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보를 예측하는 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 빙상정보는,
   빙집적도(ICF, ice fraction), 빙두께(ICH, ice thickness), 빙면적(ICA, ice area) 및 빙볼륨(ICV, ice volume) 중 적어도 하나를 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보를 예측하는 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 북극항로의 단기 빙상정보를 타겟일을 기준으로 예측하는 단계는,
   상기 복수의 수치 예측 모델들을 종합적으로 고려하여 북극항로의 제1 단기 빙상정보를 예측하는 단계; 및
   상기 제1 단기 빙상정보를 상기 위성 관측 자료에 기초하여 검증하는 단계를 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법.
5. 제1항에 있어서,
   예측된 상기 북극항로의 중기 빙상정보를 정밀 위성영상 자료에 기초하여, 검증하는 단계를 더 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 상관관계를 분석하는 단계는,
   상기 북극항로를 적어도 하나의 가상의 영역으로 분할하고, 분할된 영역 별로 수집된 상기 북극항로의 빙상정보에 기초하여 상기 분석을 수행하는 단계를 포함하는, 북극항로의 중기 빙상정보를 실시간으로 예측하는 방법.

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