KR20200103147A - The System and The Method for Estimating Water Temperature of Sea Using Big Data about Lacation and Measured Water Temperature - Google Patents

The System and The Method for Estimating Water Temperature of Sea Using Big Data about Lacation and Measured Water Temperature Download PDF

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Abstract

The present invention relates to a new system and method of estimating a water temperature of the sea using big data about location and water temperature, which allow a reliable government agency to use a measuring apparatus for the water temperature of the sea where little changes are made in the marine information, to estimate and provide the water temperature information of other broader regions than the regions where an actual measurement is conducted by using the water temperature information of specific regions measured, to generate big data on the estimated water temperature information by using the actually measured water temperature information, the distance, or the latitude, and to use the generated location and water temperature big data so as to predict and provide the future information on the water temperature related to the specific data and time of the specific region required by a user. The system can provide information on predicted water temperature with respect to more regions to people who want to know the water temperature of the specific region in the marine environment and also provide information on the predicted water temperature value in accordance with changes in the water temperature in the future in the specific region, thereby conveniently predicting the water temperature of the sea and thus, removing the need to use expensive marine measurement equipment for predicting the water temperature of the sea so as to reduce the time and cost required. Moreover, the system can easily identify the fish and marine environmental elements currently present in the water regions of the related region for providing the predicted water temperature information, is useful for examining and analyzing changes in the water temperature in the past in accordance with changes in the environment such as global warming through big data of the accumulated sea water temperature information, and can provide important information for performing changes in the sea water temperature in the future required for people through a water temperature prediction using the big data.

Description

위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 방법{The System and The Method for Estimating Water Temperature of Sea Using Big Data about Lacation and Measured Water Temperature}The System and The Method for Estimating Water Temperature of Sea Using Big Data about Lacation and Measured Water Temperature}

본 발명은 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 해양정보 중에서도 조금씩 변화가 이루어지고 있는 바다의 수온에 대하여 신뢰할 수 있는 정부기관에서 측정장치를 이용하여 측정한 특정지역들의 수온정보를 이용하여 실측이 이루어지는 지역보다 더 방대한 다른 지역들의 수온정보를 추정하여 제공하고, 상기 실측한 수온정보와 거리 또는 위도를 이용하여 추정한 수온정보에 대한 빅데이터를 생성하여 생성된 위치 및 수온 빅데이터를 이용하여 사용자가 요구하는 특정지역의 특정날짜 및 시간에 해당하는 수온에 대한 미래정보를 예측하여 제공할 수 있도록 하는 새로운 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature, and more particularly, using a measuring device from a trusted government agency for the water temperature of the sea, which is gradually changing among marine information. The measured water temperature information of specific regions is used to estimate and provide the water temperature information of other regions, which is larger than the region where the actual measurement is made, and big data on the water temperature information estimated using the measured water temperature information and distance or latitude. The ocean using big data related to the new location and water temperature that can predict and provide future information on the water temperature corresponding to a specific date and time in a specific area requested by the user using the generated location and water temperature big data It relates to a water temperature estimation system and method.

바다의 수온은 육지의 기온보다 쉽게 변하지 않아 육지보다 해양생물들이 보다 더 안정적인 생활을 향유할 수 있는 근간이 되고 있다. 그러나 수온의 변화가 발생한다는 것은 해양생물의 종류, 서식지 등 다양한 변화가 발생한다는 것을 의미한다.The water temperature of the sea does not change more easily than that of the land, so it is the basis for marine life to enjoy a more stable life than the land. However, the change in water temperature means that various changes such as the type of marine organisms and habitats occur.

최근에 있어 환경오염 및 지구 온난화에 따라 지구환경의 변화가 특히 육상에서의 변화가 급속히 일어나지만 환경적인 측면에서는 바다에서의 조금만 변화가 더 큰 문제로 대두되고 있다. 바다 수온의 상승으로 인한 문제는 강력한 태풍이 발생할 확률이 높아지고, 온도에 민감한 해양생물들이 영향을 받으면서 생태계가 파괴될 수 있다. Recently, changes in the global environment due to environmental pollution and global warming, especially on land, are rapidly changing, but in terms of the environment, small changes in the sea are emerging as a bigger problem. Problems caused by the rise in sea water temperature increase the likelihood of a strong typhoon occurring, and the ecosystem may be destroyed as temperature-sensitive marine organisms are affected.

산호초와 같은 고착생물들은 수온이 올라가면 피할 수 있는 방법이 없기 때문에 그 자리에서 하얗게 죽어가는 백화현상을 보이게 되며, 냉수성 어류들은 수온이 상승하면 차가운 지역을 찾아 이동하게 되며, 이는 수산업에 지대한 영향을 미치기도 한다.Fixed organisms such as coral reefs show white dying on the spot because there is no way to avoid them when the water temperature rises, and cold water fishes move in search of cold areas when the water temperature rises, which has a profound effect on the fisheries industry. It's also crazy.

그리고 수온이 올라가면 기체의 용해도가 낮아지기 때문에 그만큼 대기 중 온실가스 농도가 상승하게 된다. 또한 바다의 열 저장능력이 대기에 비해 천배나 크기 때문에 수온 상승은 그것에 상응하는 만큼의 열 저장능력 상실을 의미한다. 또한 물은 4℃에서 부피가 가장 작으며 수온이 올라가면 부피가 늘어나기 때문에 수온이 상승하는 만큼 해수면이 상승하는 효과가 있게 된며 특히, 육지의 빙하가 녹게 되면 해수면 상승효과는 배가 되고 있다.And as the water temperature increases, the solubility of the gas decreases, so the concentration of greenhouse gases in the atmosphere increases. In addition, since the heat storage capacity of the sea is a thousand times larger than that of the atmosphere, an increase in water temperature means a corresponding loss of heat storage capacity. In addition, the volume of water is the smallest at 4℃ and the volume increases as the water temperature rises, so the sea level rises as the water temperature rises. In particular, when the glaciers on the land melt, the sea level rise effect is doubled.

이와 같은 바다 수온에 대하여 우리나라는 국립해양조사원에서 해상에 설치된 해상관측부이를 이용하여 날씨, 파도의 세기, 방향, 조석예보, 바다의 수온을 실측하여 공개하고 있다. 그리고 미국, 일본 등 각 국가에서도 자국뿐만 아니라 전 세계 해양에 대하여 조사하고 있다.With respect to such sea water temperature, Korea is reporting weather, wave strength, direction, tide forecast, and sea water temperature by using a sea observation buoy installed on the sea by the National Oceanographic Research Institute. In addition, countries such as the United States and Japan are also conducting research on the world's oceans as well as their own.

국립해양조사원과 같은 기관에서 조사하는 지역은 국내의 경우, 측정에 필요한 고가의 해상관측부이로 인해 약 40여 지역의 바다수온을 실측하고 있다. 하지만 전국 해상에 대한 실측이 이루어지지 않고 있어, 최근 낚시 인구의 증가로 인해 이러한 해상의 정보를 얻고자 하는 수요가 증가하는 데도 불구하고 보다 많은 곳의 바다 수온에 대한 정보를 제공하지 못하는 한계가 있다.In the case of an area surveyed by an organization such as the National Oceanographic Research Institute, sea water temperature in about 40 areas is measured due to the expensive sea observation buoy required for measurement in Korea. However, due to the recent increase in fishing population, there is a limit to providing information on the sea water temperature in more places despite the increasing demand for information on the sea due to the recent increase in fishing population. .

특허문헌 1의 실시간 해양내부수온 예측은 해면고도 평년편차와 해양내부수온 평년편차 간의 상관관계를 사용하여 실시간 해면고도 평년편차 분포로부터 해양내부수온 평년편차를 예측한다. 기존에 사용되는 적외선을 이용한 위성원격탐사 해면수온 탐사방법으로는 해양표면의 수온분포는 알 수 있어도 해양내부 수온 분포에 대해서는 알 수 없는데 비하여, 본 발명은 해면고도위성의 자료를 사용하여 해양내부 300m 수심까지의 실시간 수온을 예측하여 어장 예측으로 효율적인 원양어업을 할 수 있도록 한다. The real-time prediction of internal sea water temperature in Patent Document 1 uses the correlation between the average sea level deviation and the average annual deviation of the sea level, and predicts the average annual deviation of the sea level internal water temperature from the distribution of the average sea level average annual deviation. In the conventional satellite remote sensing method using infrared rays, the sea surface water temperature distribution method can know the water temperature distribution on the surface of the ocean, but the water temperature distribution inside the ocean is not known, but the present invention uses the data of the sea level satellite to 300m inside the ocean. It predicts the real-time water temperature up to the depth of the water and enables efficient deep-sea fishing through fishery prediction.

하지만 상기의 실시간 해양내부수온 예측은 특정 지역의 해양내부에서의 표면 수온이 아닌 수심에 따른 수온의 변화를 예측하기 위하여 해면고도위성을 이용하는 점에서 비용이 상승되고, 실시간 수온 예측을 위해 보다 더 정확한 자료를 획득하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.However, the real-time prediction of the water temperature inside the ocean increases the cost in that the sea level satellite is used to predict the change of the water temperature according to the water depth rather than the surface water temperature inside the ocean in a specific region. There is a problem that it takes a lot of time to acquire data.

특허문헌 2의 선배열형 파고 및 해저면 수온 관측 장치는 센싱모듈에 수압과 수온을 각각 감지하는 센서를 채택함으로써, 각 센싱모듈에서 감지된 정보와 각 센싱모듈의 설치 위치를 토대로 해당 해역에서의 파고와 해저면 수온의 수평 공간적 변화를 분석할 수 있다.The pre-arranged wave height and seafloor water temperature observation device of Patent Document 2 adopts a sensor that senses water pressure and water temperature respectively in the sensing module, and based on the information detected by each sensing module and the installation position of each sensing module, It is possible to analyze horizontal and spatial changes in wave height and seafloor water temperature.

그러나 상기의 선배열형 파고 및 해저면 수온 관측 장치는 수온을 실측하여 측정하는 장치로써 국립해양조사원의 해상관측부이에 비해 시간 및 비용이 절감될 수 있으나, 실제 장비를 구비해야하고, 해상에서의 바다 수온을 측정하기보다 근해에서의 바다 수온을 측정하는 것으로 바다의 수온을 직접 반영하기에는 부적절하다.However, the above line-array wave height and seafloor water temperature observation device is a device that measures and measures the water temperature and can save time and cost compared to the maritime observation buoy of the National Oceanographic Research Institute. Rather than measuring the sea water temperature, it is inappropriate to directly reflect the sea water temperature in the offshore sea.

대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2007-0089896호 “실시간 해양내부수온 예측”Korean Patent Application Publication No. 10-2007-0089896 “Real-time ocean internal water temperature prediction” 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1431120호 “선배열형 파고 및 해저면 수온 관측 장치”Republic of Korea Patent Publication Registration No. 10-1431120 "Linear array wave height and seabed water temperature observation device"

따라서 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하고자 정부의 기관에서 특정지역을 실측하여 조사한 바다의 실측수온과 해당 지역에 대한 위도 및 경도와 같은 위치정보에 관한 빅데이터를 기반으로 사용자가 수온을 알고자 하는 지역명과 비교하여 실측한 지역명과 동일한 경우에는 해당 지역의 실측수온을 제시하고, 동일하지 않은 경우에는 사용자가 요청한 지역의 위도 및 경도와 실측지역의 위치정보와 비교하여 가장 근접한 지역의 실제 측정된 수온으로 추정하거나, 위도의 변화폭에 따른 수온의 변화량을 고려하여 추정한 수온을 제시하며, 나아가 각 지역별로 날짜별, 시간별 실측수온과 추정수온을 생성하여 저장한 빅데이터를 이용하여 사용자가 향후 특정 지역의 특정 날짜 및 시간에 해당하는 수온에 대한 정보를 예측하여 제공할 수 있는 새로운 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.Therefore, in order to improve the problems of the prior art, the present invention allows the user to determine the water temperature based on big data about the actual measured water temperature of the sea and the location information such as latitude and longitude for the region. If it is the same as the region name measured by comparing it with the region name to be known, the actual measured water temperature of the region is presented. If not, the actual location of the nearest region is compared with the latitude and longitude of the region requested by the user and the location information of the measured region. The measured water temperature is estimated or the water temperature estimated in consideration of the change in water temperature according to the change in latitude is presented, and furthermore, the user can use the big data saved by generating and storing the measured water temperature and estimated water temperature by date and time for each region. The purpose of this study is to provide a system and method for estimating the water temperature of the sea using big data related to the new location and water temperature that can predict and provide information on the water temperature corresponding to a specific date and time in a specific region in the future.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 본 발명은 사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 입력받는 지역입력장치(110); 특정 지역에 대한 바다 수온을 직접 측정한 실측수온정보를 제공하는 기관으로부터 상기 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출하는 실측수온추출장치(120); 상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 지역명인 경우, 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하고, 동일 지역명이 아닌 경우에는 입력된 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도를 비교하여 가장 가까운 지역의 수온값으로 추정하여 출력장치(140)에 전송하는 수온추정장치(130); 및 상기 수온추정장치(130)를 통해 전송된 수온값 및 상기 지역입력장치(110)을 통해 입력된 지역명과 함께 날짜 및 시간을 사용자에게 출력하는 출력장치(140);을 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템을 제공하는 것을 과제의 해결 수단으로 한다.According to a feature of the present invention for achieving the above object, the present invention provides an area input device 110 for receiving an area name for which the user wants to know the sea water temperature; A measured water temperature extraction device 120 for extracting the region name and the measured water temperature value from an institution that directly measures the sea water temperature for a specific region and provides the measured water temperature information; The area name received from the area input device 110 is compared with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120, and if the area name is the same, the extracted water temperature value of the corresponding area is transmitted to the output device 140, and the same area If not, a water temperature estimation device that compares the latitude and longitude of the input region with the latitude and longitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, estimates the water temperature value of the nearest region, and transmits it to the output device 140 (130); And an output device 140 for outputting the date and time to the user together with the water temperature value transmitted through the water temperature estimation device 130 and the area name input through the area input device 110. It is a solution to the problem to provide a system for estimating the water temperature of the sea using the characteristic location and water temperature-related big data.

이와 같은 본 발명에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치(130)는, 바다의 수온 추정시스템(100)에서 표시가능한 해상의 모든 지역명을 가진 지역의 지역명, 위도 및 경도 정보를 저장하는 위치저장DB(131); 상기 실측수온추출장치(120)로부터 수신된 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 해당 지역의 위도와 경도에 확인한 후, 확인된 지역명과 함께 그 지역의 위도, 경도 및 실측수온을 저장하는 실측지역저장DB(132); 상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 경우, 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하는 지역비교모듈(133); 상기 지역비교모듈(133)을 통해 동일한 지역명이 아닌 경우에는 입력된 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 위도와 경도에 대한 정보를 확인하는 위치확인모듈(134); 및 상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도를 비교하여 가장 근접한 지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하는 수온추정모듈(135);를 포함하는 구성으로 이루어지진다. The water temperature estimating device 130 of the sea water temperature estimation system using big data related to the location and water temperature according to the present invention is a region name of a region having all region names on the sea that can be displayed by the water temperature estimation system 100 , Location storage DB 131 for storing latitude and longitude information; After comparing the area name of the area received from the measured water temperature extraction device 120 with the area name of the location storage DB 131 and checking the latitude and longitude of the area, along with the confirmed area name, the latitude, longitude and Measurement area storage DB 132 for storing the measured water temperature; An area comparison module 133 that compares the area name received from the area input device 110 with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120 and transmits the extracted water temperature value of the corresponding area to the output device 140 when they are the same. ); A location check module 134 for checking information on latitude and longitude by comparing the area name of the inputted area with the area name of the location storage DB 131 when the area name is not the same through the area comparison module 133; And a water temperature for comparing the latitude and longitude checked from the positioning module 134 with the latitude and longitude of each region stored in the measured region storage DB 132 and transmitting the water temperature value of the nearest region to the output device 140 It consists of a configuration including; estimation module 135.

이와 같은 본 발명에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 상기 수온추정모듈(135)은, 상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도를 비교하여 실측지역보다 위도가 높은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 낮추고, 위도가 낮은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 높인 추정된 수온값을 생성하여 출력장치(140)에 전송하는 것을 특징으로 한다.The water temperature estimation module 135 of the system for estimating the water temperature of the sea using big data related to the location and water temperature according to the present invention includes the latitude and longitude checked from the location identification module 134 and the measured area storage DB 132 ) By comparing the latitude and longitude of each region stored in ), if the latitude is higher than the measured region, the water temperature is lowered by a certain width in proportion to the change in latitude, and if the latitude is low, the water temperature is increased by a certain width in proportion to the change in latitude. It is characterized in that the estimated water temperature value is generated and transmitted to the output device 140.

이와 같은 본 발명에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치(130)는, 상기 실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 상기 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 저장하는 수온DB(136); 및 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시간의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송하는 수온예측모듈(137);을 더 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The water temperature estimation device 130 of the sea water temperature estimation system using big data related to the location and water temperature according to the present invention includes a region name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured region storage DB 132 and the water temperature. A water temperature DB 136 for generating and storing big data on the water temperature by using the region name, latitude, longitude, and newly estimated water temperature values input from the estimation module 135 as a unit of a certain time per day; And predicting the water temperature for that region of the date and time input from the region input device 110 using the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 The water temperature prediction module 137 that is transmitted to the output device 140;

이와 같은 본 발명에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 상기 수온예측모듈(137)은, 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온의 빅데이터로 생성된 그래프의 기울기를 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시간의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송하는 것을 특징으로 한다.The water temperature prediction module 137 of the system for estimating the water temperature of the sea using big data related to the location and water temperature according to the present invention includes the same date and time water temperature during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 It is characterized in that the water temperature for the region of the date and time input from the region input device 110 is predicted and transmitted to the output device 140 using the slope of the graph generated as big data of.

그리고 본 발명은 사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 지역입력장치(110)를 통해 입력받는 지역입력단계(S110); 바다의 수온을 실제 측정한 수온정보를 제공하는 기관으로부터 실측수온추출장치(120)를 이용하여 기관에서 제공되는 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출하는 실측수온추출단계(S120); 수온추정장치(130)를 이용하여 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하여 동일 지역명인 경우, 해당지역의 수온값을 출력단계(S150)로 전송하고, 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하여 동일 지역명이 아닌 경우, 수온추정단계(S140)로 전송하는 지역비교단계(S130); 수온추정장치(130)를 이용하여 상기 지역비교단계(S130)에서 사용자가 입력한 지역명이 실측수온추출단계(S120)에서 추출한 지역명과 동일하지 않은 경우, 사용자가 입력한 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도가 포함된 위치 빅데이터와 비교하여 근접 지역의 수온값으로 추정하여 출력단계(S150)로 전송하는 수온추정단계(S140); 및 상기 지역비교단계(S130)에서 전송된 실측수온이나 상기 수온추정단계(S140)에서 전송된 추정수온을 출력장치(140)를 이용하여 지역명과 함께 출력하는 출력단계(S150);를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온에 대한 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법을 제공하는 것을 과제의 다른 해결 수단으로 한다.In addition, the present invention is a region input step (S110) of receiving a region name from the user to know the sea water temperature through the region input device 110; A measured water temperature extraction step (S120) of extracting a region name and a measured water temperature value of a region provided by the institution using the measured water temperature extraction device 120 from an institution that provides the actual measured water temperature information of the sea water temperature; Using the water temperature estimation device 130, the area name input in the area input step (S110) is compared with the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), and if the area name is the same, the water temperature value of the area is output. Transfer to step (S150), and compare whether the area name input in the area input step (S110) is the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), and if not the same area name, the water temperature estimation step (S140) Transmitting area comparison step (S130); When the area name input by the user in the area comparison step (S130) using the water temperature estimation device 130 is not the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), the latitude and longitude of the area entered by the user and the above A water temperature estimation step (S140) of comparing the location big data including the latitude and longitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, estimating the water temperature value of the nearby region, and transmitting it to the output step (S150); And an output step (S150) of outputting the measured water temperature transmitted in the region comparison step (S130) or the estimated water temperature transmitted from the water temperature estimation step (S140) together with the region name using the output device 140; Another solution to the problem is to provide a method of estimating the water temperature of the sea using big data on the location and water temperature, characterized in that consisting of.

또한, 본 발명은 실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 수온DB(136)에 저장하는 지역별수온저장단계(S210); 지역명과 날짜 및 시각에 대하여 직접 입력하거나 선택버튼을 제시하여 지역명, 날짜 및 시각을 지역입력장치(110)를 이용하여 입력하는 지역 및 날짜입력단계(S220); 상기 지역별수온저장단계(S210)에서 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시각의 그 지역에 대한 수온을 이용하여 수온예측모듈(137)를 통해 예측한 수온과 지역의 정보를 출력단계(S240)로 전송하는 수온예측단계(S230); 및 상기 수온예측단계(S230)에서 예측된 수온값과 지역명 정보를 출력장치(140)를 이용하여 사용자에게 출력하는 출력단계(S240);를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온에 대한 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법을 제공하는 것을 과제의 또 다른 해결 수단으로 한다.In addition, the present invention stores the area name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured area storage DB 132 and the area name, latitude, longitude, and newly estimated water temperature values input from the water temperature estimation module 135 at a constant time by date. A regional water temperature storage step (S210) of generating big data on the water temperature as a unit and storing it in the water temperature DB (136); A region and date input step (S220) of directly inputting the region name, date, and time or by presenting a selection button to input the region name, date, and time using the region input device 110; In the regional water temperature storage step (S210), the date and time input from the regional input device 110 by using the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 A water temperature prediction step (S230) of transmitting the water temperature and information of the region predicted through the water temperature prediction module 137 using the water temperature for that region of the output step (S240); And an output step (S240) of outputting the water temperature value and area name information predicted in the water temperature prediction step (S230) to the user using the output device 140; at a location and water temperature comprising: Another solution to the problem is to provide a method for estimating the water temperature of the sea using Korean big data.

본 발명에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 방법에 의하면, 최근 연근해 수산자원에 대한 관심이 증가하고 있으며, 특히 근해에서의 낚시를 선호하는 사람들의 증가로 인하여 해양환경 중에서 특정지역의 수온을 알고자 하는 사람들에게 보다 더 많은 지역에 대한 예측수온의 정보를 제공하고, 나아가 특정 지역의 향후 수온의 변화에 따른 예측 수온값의 정보를 제공함으로써, 간편하게 바다의 수온을 예측할 수 있기 때문에 바다의 수온을 예측하기 위한 고가의 해양관측장비를 사용할 필요가 없으므로 이에 소요되는 시간 및 비용의 지출을 절감할 수 있고, 예측 수온 정보를 제공하는 해당 지역의 수역에서 현재 활동하고 있는 어류 및 해양환경적 요소를 쉽게 파악할 수 있고, 종래의 축적된 바다 수온의 빅데이터를 통해 지구 온난화 등의 환경의 변화에 따른 과거의 수온의 변화를 조사 및 분석하는데 유용하며, 나아가 빅데이터를 이용한 수온 예측을 통해 사람들에게 필요한 향후 해양 수온의 변화를 이행하는데 중요한 정보를 제공하는 효과가 있다.According to the system and method for estimating water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to the present invention, interest in offshore fisheries resources has recently increased, and in particular, due to the increase of people who prefer fishing in the offshore, in the marine environment. It is possible to easily predict the water temperature of the sea by providing information on the predicted water temperature for more regions to those who want to know the water temperature in a specific region, and by providing information on the predicted water temperature value according to future water temperature changes in a specific region. Therefore, it is not necessary to use expensive marine observation equipment to predict the water temperature of the sea, so it is possible to save time and cost expenditures, and provide information on the predicted water temperature. Marine environmental factors can be easily grasped, and it is useful for investigating and analyzing changes in the past water temperature due to environmental changes such as global warming through big data of the accumulated sea water temperature, and further predicting water temperature using big data. It has the effect of providing important information for people to implement changes in ocean temperature in the future.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 구성도;
도2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 지역입력장치의 예시도;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치의 구성도;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위도별 수온의 분포도;
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치의 구성도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수온 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 출력장치의 예시도;
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 출력장치의 예시도;
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법의 순서도;
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 순서도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템에 적용하는 부산앞바다의 수온측정 데이터를 나타낸 그래프이다.
1 is a block diagram of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention;
2 is an exemplary view of an area input device of the system for estimating the water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention;
3 is a block diagram of a water temperature estimation apparatus of a water temperature estimation system of the sea using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention;
4 is a distribution diagram of water temperature by latitude according to an embodiment of the present invention;
5 is a block diagram of a water temperature estimation apparatus of a water temperature estimation system of the sea using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention;
6 is an exemplary view of an output device of a system for estimating water temperature of the sea using big data related to water temperature and water temperature according to an embodiment of the present invention;
7 is an exemplary view of an output device of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention;
8 is a flow chart of a method for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention;
9 is a flowchart of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.
10 is a graph showing water temperature measurement data off the coast of Busan applied to a system for estimating the water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.

본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면 도 1 내지 도 10에 의거하여 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 한편, 도면과 상세한 설명에서 위치정보, 입력모듈, 출력모듈, 및 수온 등 이 분야의 종사자들이 용이하게 알 수 있는 구성 및 작용에 대한 도시 및 언급은 간략히 하거나 생략하였다. 특히, 도면의 도시 및 상세한 설명에 있어서 본 발명의 기술적 특징과 직접적으로 연관되지 않는 요소의 구체적인 기술적 구성 및 작용에 대한 상세한 설명 및 도시는 생략하고, 본 발명과 관련되는 기술적 구성만을 간략하게 도시하거나 설명하였다.In order to fully understand the present invention, a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 10 of the accompanying drawings. The embodiments of the present invention may be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described in detail below. Accordingly, the shape of the element in the drawings may be exaggerated to emphasize a clearer description. It should be noted that in each drawing, the same member may be indicated by the same reference numeral. On the other hand, in the drawings and detailed description, the illustrations and references for configurations and actions that can be easily understood by those in this field, such as location information, input module, output module, and water temperature, have been simplified or omitted. In particular, in the illustration and detailed description of the drawings, a detailed description and illustration of a specific technical configuration and operation of elements not directly related to the technical features of the present invention are omitted, and only the technical configuration related to the present invention is briefly shown or Explained.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 수온 추정 시스템(100)은 지역입력장치(110), 실측수온추출장치(120), 수온추정장치(130) 및 출력장치(140)를 포함하는 구성으로 이루어진다.As shown in FIG. 1, the water temperature estimation system 100 includes a local input device 110, a measured water temperature extraction device 120, a water temperature estimation device 130, and an output device 140.

도2는 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 지역입력장치의 예시도이다.2 is an exemplary diagram of an area input device of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention.

지역입력장치(110)는 사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 입력받는 장치이다. 지역입력장치(110)는 해안의 명칭이나 섬이름, 항구, 포구 등 바다의 특정 지역을 지칭하는 지역명을 직접입력하거나 도 2에 도시된 바와 같이, 직접 입력에 따른 오류를 방지하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 지역명을 사용자가 선택할 수 있도록 하여 입력받는다.The region input device 110 is a device that receives a region name for which the user wants to know the sea water temperature. The region input device 110 directly inputs a name of a region indicating a specific region of the sea such as a name of a coast, an island name, a port, a port, etc., or, as shown in FIG. 2, in order to prevent errors due to direct input. It is input by allowing the user to select the area name being used.

실측수온추출장치(120)는 특정 지역에 대한 바다 수온을 직접 측정한 실측수온정보를 제공하는 기관으로부터 상기 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출한다. 실측수온추출장치(120)는 국가의 해양관련기관에서 바다의 상태를 측정하기 위하여 온도계 등의 실측장비가 부착된 부표를 이용하여 측정하여 공개하고 있는 자료로부터 해당 지역명과 실측수온값을 추출한다.The measured water temperature extraction device 120 extracts the region name and the measured water temperature value of the region from an organization that directly measures the sea water temperature for a specific region and provides information on the measured water temperature. The measured water temperature extraction device 120 measures the state of the sea in a national maritime-related institution using a buoy attached with a measuring device such as a thermometer, and extracts the name of the region and the measured water temperature value from the publicly available data.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치의 구성도이다.3 is a block diagram of a water temperature estimation apparatus of a system for estimating a water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention.

수온추정장치(130)는 도 3에 도시된 바와 같이, 위치저장DB(131), 실측지역저장DB(132), 지역비교모듈(133), 위치확인모듈(134) 및 수온추정모듈(135)을 포함하는 구성으로 이루어진다. 수온추정장치(130)는 상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 지역명인 경우, 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송한다.As shown in FIG. 3, the water temperature estimation device 130 includes a location storage DB 131, a measurement area storage DB 132, an area comparison module 133, a location confirmation module 134, and a water temperature estimation module 135. It consists of a configuration that includes. The water temperature estimation device 130 compares the area name received from the area input device 110 with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120, and if the area name is the same, the extracted water temperature value of the corresponding area is output device 140 ).

상기 수온추정장치(130)는 상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명이 동일하지 않으면 입력된 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도를 비교하여 가장 가까운 지역의 수온값으로 추정하여 출력장치(140)에 전송한다.If the area name received from the area input device 110 and the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120 are not the same, the water temperature estimating device 130 is the latitude and longitude of the input area and the measured water temperature extraction device 120 The latitude and longitude of the region extracted from are compared, estimated as the water temperature value of the nearest region, and transmitted to the output device 140.

상기 수온추정장치(130)에서 위치저장DB(131)는 바다의 수온 추정시스템(100)에서 표시가능한 해상의 모든 지역의 지역명, 위도 및 경도 정보를 저장한다. 위치저장DB(131)는 지구에서의 어느 위치를 정확히 나타내는 방법인 위도와 경도를 이용하여 바다의 수온 추정시스템(100)을 통해 수온을 나타내고자 하는 지역들의 위도와 경도를 해당 지역명과 함께 저장하여 지역의 위치정보를 제공한다. 위치저장DB(131)는 지역의 위도와 경도를 나타내는 기관으로부터 정보로부터 추출할 수도 있으나, 최근에 많이 이용되고 있는 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)를 이용하여 각 지역의 위도, 경도를 실측하여 저장할 수 있다.The location storage DB 131 in the water temperature estimating device 130 stores area names, latitude and longitude information of all regions on the sea that can be displayed by the water temperature estimation system 100 of the sea. The location storage DB 131 stores the latitude and longitude of the regions that want to indicate the water temperature through the sea water temperature estimation system 100 using the latitude and longitude, which is a method of accurately indicating a location on the earth, together with the name of the region. Provide local location information. The location storage DB 131 may be extracted from information from an organization indicating the latitude and longitude of the region, but the latitude and longitude of each region can be determined using a recently widely used Global Navigation Satellite System (GNSS). It can be measured and stored.

실측지역저장DB(132)는 상기 실측수온추출장치(120)로부터 수신된 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 해당 지역의 위도와 경도에 확인한 후, 확인된 지역명과 함께 그 지역의 위도, 경도 및 실측수온을 저장한다. The measured area storage DB 132 compares the area name of the area received from the measured water temperature extraction device 120 with the area name of the location storage DB 131 and checks the latitude and longitude of the corresponding area, and then the confirmed area name and Together, it stores the local latitude, longitude and measured water temperature.

지역비교모듈(133)은 상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 경우, 수신된 지역명의 정보를 수온추정모듈(135)로 전송하여 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송한다.The area comparison module 133 compares the area name received from the area input device 110 with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120, and transmits the received area name information to the water temperature estimation module 135 when they are the same. Then, the extracted water temperature value of the corresponding region is transmitted to the output device 140.

그리고 상기 지역비교모듈(133)은 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 지역명이 아닌 경우에는 수신된 지역명의 정보를 위치확인모듈(134)로 전송한다. In addition, the area comparison module 133 compares the area name received from the area input device 110 with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120, and, if not the same area name, the received area name information is a location identification module ( 134).

위치확인모듈(134)은 상기 지역비교모듈(133)을 통해 동일한 지역명이 아닌 경우에는 지역비교모듈(133)로부터 전송받은 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 위도와 경도에 대한 정보를 확인한다.The location identification module 134 compares the area name of the area transmitted from the area comparison module 133 with the area name of the location storage DB 131 when the area name is not the same through the area comparison module 133, Check information on hardness.

수온추정모듈(135)은 상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도가 포함된 위치 빅데이터와 비교하여 가장 근접한 지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송한다.The water temperature estimation module 135 compares the location big data including the latitude and longitude checked from the location confirmation module 134 and the latitude and longitude of each region stored in the measurement region storage DB 132 to the nearest region. The water temperature value is transmitted to the output device 140.

참고로, 바다의 수온은 첫째 태양으로부터 흡수하는 열복사와 바다로부터 공중으로의 열복사의 차에 의해서, 둘째 해면과 대기와의 열전도에 의한 열 교환에 의해서, 셋째 해수의 증발에 의한 열손실 또는 수증기의 응고에 의한 열 유입에 의해서, 넷째 해수의 운동에 의한 열의 이동에 의해서 차이가 일어난다. 따라서 첫 번째 요인인 태양으로부터의 열복사는 위도에 따라 수온의 변화가 가장 크다.For reference, the water temperature of the sea is determined by the difference between the heat radiation absorbed from the sun and the heat radiation from the sea to the air. The difference occurs due to heat inflow due to solidification and fourth heat transfer due to the motion of seawater. Therefore, the first factor, heat radiation from the sun, has the greatest change in water temperature depending on latitude.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위도별 수온의 분포도이다.4 is a distribution diagram of water temperature by latitude according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 위도가 0도인 적도에서의 수온이 가장 높고, 위도가 90도인 북극이나 남극에서의 수온이 가장 낮다. 따라서 수온추정모듈(135)은 상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도를 비교하여 실측지역보다 위도가 높은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 낮추고, 위도가 낮은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 높인 추정된 수온값을 생성하여 출력장치(140)에 전송한다. As shown in FIG. 4, the water temperature at the equator with a latitude of 0 degrees is the highest, and the water temperature in the North Pole or the South Pole with a latitude of 90 degrees is the lowest. Therefore, the water temperature estimation module 135 compares the latitude and longitude checked from the positioning module 134 with the latitude and longitude of each region stored in the measured region storage DB 132, and if the latitude is higher than the measured region, The water temperature is lowered by a certain width in proportion to the change amount of, and when the latitude is low, an estimated water temperature value obtained by raising the water temperature by a certain width in proportion to the change amount of latitude is generated and transmitted to the output device 140.

예를 들어 위도가 1분씩 올라가게 되면 수온이 0.02℃ 상승하게 된다면 실측온도의 위도가 37도 14분 28초인 지역과 비교하여 사용자가 입력한 지역이 37도 24분 30초인 경우, 위도에 있어 10분의 차이가 있으므로 수온은 0.02×10=0.2℃ 하강한 수온으로 추정되어 실측온도보다 0.2℃ 하강한 수온값을 추정하여 출력장치(140)에 전송한다.For example, if the latitude increases by 1 minute, the water temperature rises by 0.02℃. If the region entered by the user is 37 degrees, 24 minutes and 30 seconds, compared to the region where the measured temperature is 37 degrees, 14 minutes and 28 seconds, 10 in the latitude. Since there is a difference in minutes, the water temperature is estimated as the water temperature decreased by 0.02×10 = 0.2°C, and the water temperature value decreased by 0.2°C from the actual temperature is estimated and transmitted to the output device 140.

다만, 위도별 변화량에 비례하여 변화하는 수온의 폭은 같은 위도에 있더라고 지역의 범위에 따라 해류의 방향이나 해수의 운동에 따라 차이가 있다. 다만 근해가 원해보다는 큰 차이를 나타나므로, 이를 반영한 위도의 상승에 따른 수온의 변화폭을 지역에 따라 수정할 필요가 있다.However, the width of the water temperature, which changes in proportion to the amount of change by latitude, varies according to the direction of the ocean current or the movement of the seawater depending on the extent of the region, even at the same latitude. However, since the offshore sea shows a larger difference than the original sea, it is necessary to correct the change in water temperature according to the increase in latitude reflecting this according to the region.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 수온추정장치의 구성도이다.5 is a block diagram of a water temperature estimating device of a system for estimating water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 수온추정장치(130)는 수온DB(136) 및 수온예측모듈(137)을 더 포함하는 구성으로 이루어진다.As shown in FIG. 5, the water temperature estimation device 130 is configured to further include a water temperature DB 136 and a water temperature prediction module 137.

본 발명의 다른 실시예에 따른 지역입력장치(110)는 사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명과 미래의 특정된 날짜 및 시간정보를 입력받는다. 지역입력장치(110)는 지역명과 날짜 및 시각에 대하여 직접 입력하거나 선택버튼을 제시하여 지역명, 날짜 및 시각을 입력받을 수 있다.The region input device 110 according to another embodiment of the present invention receives a region name for which sea water temperature is to be known from a user and information on a specific date and time in the future. The region input device 110 may directly input the region name, date and time, or present a selection button to receive the region name, date, and time.

수온DB(136)는 상기 실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 상기 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 저장한다. The water temperature DB 136 includes the area name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured area storage DB 132 and the area name, latitude, longitude and newly estimated water temperature input from the water temperature estimation module 135. Big data about water temperature is created and stored in a fixed time unit for each.

수온예측모듈(137)는 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시각의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송한다.The water temperature prediction module 137 uses the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 to determine the date and time input from the region input device 110. The water temperature for the region is predicted and transmitted to the output device 140.

상기 수온예측모듈(137)은 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온의 빅데이터로 생성된 그래프의 기울기를 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시각의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송한다.The water temperature prediction module 137 inputs from the region input device 110 using the slope of the graph generated as big data of the water temperature by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 The water temperature of the region at the received date and time is predicted and transmitted to the output device 140.

수온의 빅데이터로 생성된 그래프의 기울기를 이용하여 수온을 예측하기 위한 구체적인 예를 들면, 부산 앞바다에서의 2018년 9월 19일 오후 3시의 수온을 예측하는 경우에 아래 [표 1]의 기재 내용 및 [도 10]에 도시된 바와 같이, 2011년부터 관측을 시작하였다면 부산 앞바다의 수온을 측정하는 특정 지점에서 동일한 날짜(9월 19일)의 동일한 시간(오후 3시)의 수온 빅데이터로부터 각 년도별 기울기를 연산한 후, 연산된 기울기의 평균을 연산하면 0.006131가 된다. 그리고 기울기가 상승곡선이므로 이 기울기 평균을 작년 온도인 25.0℃에 곱하여 25.0℃에 더하기 하면 25.1539℃가 되어 2018년 9월 19일 오후 3시의 수온은 25.1539℃로 예측하여 제시할 수 있다.As a specific example for predicting the water temperature using the slope of the graph generated by the big data of water temperature, describe in [Table 1] below when predicting the water temperature at 3 pm on September 19, 2018 in the offshore of Busan. As shown in the contents and [Fig. 10], if observation was started from 2011, from the water temperature big data at the same time (3 p.m.) on the same date (September 19) at a specific point measuring the water temperature off the coast of Busan. After calculating the slope for each year, the average of the calculated slopes is calculated to be 0.006131. And since the slope is an upward curve, if this slope average is multiplied by last year's temperature of 25.0℃ and added to 25.0℃, it becomes 25.1539℃, and the water temperature at 3pm on September 19, 2018 can be predicted and presented as 25.1539℃.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템에 적용하는 부산앞바다의 수온측정 데이터를 나타낸 그래프이다.10 is a graph showing water temperature measurement data off the coast of Busan applied to a system for estimating the water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.

또한, 전체 기울기의 평균을 통해 제시하는 것이 적절하지만 이전 년도의 기울기인 0.008065를 이용하여 25+(25×0.008065)=25.20161로 수온을 25.20161℃ 또는 25.2℃로 예측하여 제시할 수 도 있다.In addition, although it is appropriate to present through the average of the overall slope, it is also possible to predict and present the water temperature as 25.20161℃ or 25.2℃ as 25+(25×0.008065)=25.20161 using the slope of the previous year, 0.008065.

년도year 2011년In 2011 2012년2012 2013년In 2013 2014년year 2014 2015년2015 2016년2016 2017년Year 2017 수온(℃)Water temperature(℃) 24.124.1 24.224.2 24.324.3 24.524.5 24.724.7 24.824.8 25.025.0 기울기inclination 0.0041490.004149 0.0041320.004132 0.008230.00823 0.0081630.008163 0.0040490.004049 0.0080650.008065

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수온 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 출력장치의 예시도이다.6 is an exemplary diagram of an output device of a system for estimating water temperature in the sea using big data related to a water temperature location and water temperature according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 출력장치(140)는 상기 수온추정장치(130)를 통해 전송된 수온값 및 상기 지역입력장치(110)을 통해 입력된 지역명과 함께 날짜 및 시간을 사용자에게 출력한다. 출력장치(140)는 상기 수온추정장치(130)로부터 현재의 특정 지역에 대한 수온을 나타내는 경우에도 현재의 날짜와 시간정보를 함께 출력할 수 있다.As shown in FIG. 6, the output device 140 outputs the water temperature value transmitted through the water temperature estimating device 130 and the date and time to the user together with the area name input through the area input device 110. . The output device 140 may output current date and time information together even when the water temperature estimating device 130 indicates the current water temperature for a specific region.

그리고 출력장치(140)는 상기 수온추정장치(130)를 통해 추정된 수온값의 경우에는 실측한 원래의 지역에 대한 정보를 제시하고, 실측지역에서 사용자가 관심을 가지는 지역까지의 거리정보를 함께 표시하여 사용자가 참고할 수 있도록 하며, 사용자로부터 미래의 특정 날짜 및 시간에서의 수온을 나타내는 경우에는 날짜와 시간정보를 함께 출력한다.In addition, in the case of the water temperature value estimated through the water temperature estimation device 130, the output device 140 presents information on the originally measured area, and includes distance information from the measured area to an area of interest to the user. It is displayed so that the user can refer to it. In the case of indicating the water temperature at a specific date and time in the future from the user, the date and time information are also output.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 출력장치의 예시도이다.7 is an exemplary diagram of an output device of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.

도 7에 도시된 바와 같이, 출력장치(140)는 특정지역의 수온을 표시함에 있어, 시간의 변화에 따라 조금씩 변하는 수온의 특징을 반영하여 특정날짜의 수온을 특정 시간을 단위로 변화하는 그래프로 나타낼 수도 있다. 바다의 수온은 크게 변화하지 않는 특성으로 인해 출력장치(140)는 수온의 변화에 대하여 그래프의 형태로 출력할 수 있다. 출력장치(140)에 표시되는 그래프를 통해 사용자가 용이하게 수온의 변화를 예측할 수도 있다.As shown in FIG. 7, in displaying the water temperature in a specific region, the output device 140 reflects the characteristics of the water temperature that gradually changes according to the change of time, and changes the water temperature on a specific date in a specific time unit. It can also be indicated. Due to the characteristic that the water temperature of the sea does not change significantly, the output device 140 may output the change of the water temperature in the form of a graph. A user may easily predict a change in water temperature through a graph displayed on the output device 140.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법의 순서도이다.8 is a flow chart of a method for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 바와 같이, 바다의 수온 추정방법은 지역명입력단계(S110), 실측수온추출단계(S120), 지역비교단계(S130), 수온추정단계(S140) 및 출력단계(S150)를 포함하는 구성으로 이루어진다.As shown in Figure 8, the sea water temperature estimation method includes a region name input step (S110), a measured water temperature extraction step (S120), a region comparison step (S130), a water temperature estimation step (S140) and an output step (S150). It consists of a configuration that includes.

지역입력단계(S110)는 사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 지역입력장치(110)를 통해 입력받는 단계이다. 지역입력단계는 사용자가 해안의 명치이나 섬이름과 같은 특정지역의 명칭을 입력할 수도 있으나, 명칭 입력의 오류를 방지하고자 제시된 지역면을 선택할 수 있다.The region input step S110 is a step of receiving a region name for which the user wants to know the sea water temperature through the region input device 110. In the area input step, the user may input the name of a specific area, such as the name of the coast or the name of the island, but may select the proposed area to prevent errors in name input.

실측수온추출단계(S120)는 바다의 수온을 측정한 실제수온정보를 제공하는 기관으로부터 실측수온추출장치(120)를 이용하여 기관에서 제공되는 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출하는 단계이다. 우리나라의 경우, 약 40여곳의 해안에서의 실제 수온을 측정하여 기관에 게시하고 있다. 이러한 정보를 활용하기 위하여 실측수온추출단계(S120)는 해양관련기관에서 제공하는 정보로부터 지역명과 수온값을 추출한다.The measured water temperature extraction step (S120) is a step of extracting the region name and the measured water temperature value of the region provided by the institution using the measured water temperature extraction device 120 from the institution providing the actual water temperature information measuring the water temperature of the sea. In the case of Korea, the actual water temperature at about 40 coasts is measured and posted to the institution. In order to utilize this information, the actual measured water temperature extraction step (S120) extracts a region name and a water temperature value from information provided by marine related organizations.

지역비교단계(S130)는 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하는 단계이다. 지역비교단계(S130)는 사용자가 입력한 지역명이 실측수온추출단계(S120)에서 추출한 지역명 중에 동일한 지역명이 있는 경우에는 추출된 해당지역의 수온값을 출력단계(S150)로 전송하고, 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하여 동일 지역명이 아닌 경우, 수온추정단계(S140)로 전송한다. The area comparison step (S130) is a step of comparing whether the area name input in the area input step (S110) is the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120). In the region comparison step (S130), if the region name input by the user has the same region name among the region names extracted in the measured water temperature extraction step (S120), the extracted water temperature value of the region is transmitted to the output step (S150), and the region The area name input in the input step (S110) is compared with the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), and if not the same area name, it is transmitted to the water temperature estimation step (S140).

수온추정단계(S140)는 수온추정장치(130)를 이용하여 상기 지역비교단계(S130)에서 사용자가 입력한 지역명이 실측수온추출단계(S120)에서 추출한 지역명과 동일하지 않은 경우에는 사용자가 입력한 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도가 포함된 위치 빅데이터와 비교하여 가장 가까운 지역의 수온값으로 추정하여 출력단계(S150)로 전송한다. In the water temperature estimation step (S140), if the area name input by the user in the area comparison step (S130) using the water temperature estimation device 130 is not the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), the user inputs It is compared with the location big data including the latitude and longitude of the region and the latitude and longitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, estimates the water temperature value of the nearest region, and transmits it to the output step (S150).

본 발명의 다른 실시예에 따른 바다의 수온 추정방법의 수온추정단계(S140)는 상기 지역비교단계(S130)에서 사용자가 입력한 지역명이 실측수온추출단계(S120)에서 추출한 지역명과 동일하지 않은 경우, 사용자가 입력한 지역의 위도가 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도를 비교한 후, 실측지역보다 위도가 높은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 낮추고, 위도가 낮은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 높인 추정된 수온값을 생성하여 출력장치(140)를 이용하여 지역명과 함께 출력하는 출력단계(S150)로 전송한다. In the water temperature estimation step (S140) of the method for estimating the water temperature of the sea according to another embodiment of the present invention, the area name input by the user in the area comparison step (S130) is not the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120). , After comparing the latitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, the latitude of the region entered by the user, and if the latitude is higher than the measured region, the water temperature is lowered to a certain width in proportion to the amount of change in latitude, and the latitude is If it is low, the estimated water temperature value is generated by increasing the water temperature by a certain width in proportion to the amount of change in latitude, and transmitted to the output step S150 of outputting together with the region name using the output device 140.

출력단계(S150)는 상기 지역비교단계(S130)에서 전송된 실측수온이나 상기 수온추정단계(S140)에서 전송된 추정수온을 지역명과 함께 출력한다.The output step (S150) outputs the measured water temperature transmitted in the region comparison step (S130) or the estimated water temperature transmitted in the water temperature estimation step (S140) together with the region name.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템의 순서도이다.9 is a flowchart of a system for estimating sea water temperature using big data related to location and water temperature according to another embodiment of the present invention.

도 9에 도시된 바와 같이, 바다의 수온 예측 방법은 미래의 특정된 날짜에 대한 수온의 추정방법으로, 지역별수온저장단계(S210), 지역날짜입력단계(S220) 및 수온예측단계(S230)를 포함하는 구성으로 이루어진다.As shown in Figure 9, the sea water temperature prediction method is a method of estimating the water temperature for a specific date in the future, and includes a regional water temperature storage step (S210), a regional date input step (S220), and a water temperature prediction step (S230). It consists of a configuration that includes.

지역별수온저장단계(S210)는 실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 수온DB(136)에 저장하는 단계이다.In the regional water temperature storage step (S210), the region name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured region storage DB 132 and the region name, latitude, longitude, and newly estimated water temperature values input from the water temperature estimation module 135 are dated. It is a step of generating big data on the water temperature in a fixed time unit for each and storing it in the water temperature DB 136.

지역 및 날짜입력단계(S220)는 지역명과 날짜 및 시각에 대하여 직접 입력하거나 선택버튼을 제시하여 지역명, 날짜 및 시각을 지역입력장치(110)를 이용하여 입력하는 단계이다. 지역날짜입력단계(S220)는 상기 지역입력장치(110)를 통해 지역명과 날짜 및 시각에 대하여 직접 입력하거나 선택버튼을 제시하여 지역명, 날짜 및 시각을 입력할 수 있다.In the region and date input step (S220), the region name, date, and time are directly input or a selection button is presented to input the region name, date, and time using the region input device 110. In the region date input step S220, the region name, date, and time may be directly input through the region input device 110, or a region name, date and time may be input by presenting a selection button.

수온예측단계(S230)는 상기 지역별수온저장단계(S210)에서 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시각의 그 지역에 대한 수온을 이용하여 수온예측모듈(137)를 통해 예측한 수온과 지역의 정보를 출력단계(S240)로 전송하는 단계이다. The water temperature prediction step (S230) uses the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated in the water temperature DB 136 stored in the water temperature DB 136 in the regional water temperature storage step (S210). This is a step of transmitting the information of the water temperature and the region predicted through the water temperature prediction module 137 to the output step S240 using the water temperature for the region at the date and time received from ).

이와 같이, 수온예측단계(S230)는 상기 지역별수온저장단계(S210)에서 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온의 빅데이터로 생성된 그래프의 기울기를 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시간의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력단계(S240)로 전송한다. In this way, in the water temperature prediction step (S230), the slope of the graph generated by big data of the water temperature by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 in the regional water temperature storage step (S210) The water temperature for the region of the date and time input from the region input device 110 is predicted and transmitted to the output step S240.

출력단계(S240)는 상기 수온예측단계(S230)에서 예측된 수온값과 지역명 정보를 출력장치(140)를 이용하여 사용자에게 출력한다. 출력단계(S240)는 사용자에게 보다 정확한 정보를 제공하기 위하여 수온값과 더불어 지역명, 날짜, 시각을 출력장치(140)를 이용하여 출력할 수 있다. 또한, 출력단계(S240)는 사용자에게 해당 날짜를 기준으로 일정한 시간을 간격으로 시간대별로 수온값을 그래프 형태로 제시하여 수온의 변화를 쉽게 확인할 수 있도록 출력할 수 있다.The output step (S240) outputs the water temperature value and area name information predicted in the water temperature prediction step (S230) to the user using the output device (140). In the output step S240, in order to provide more accurate information to the user, the area name, date, and time may be output by using the output device 140 in addition to the water temperature value. In addition, the output step (S240) may be output to the user to easily check the change of the water temperature by presenting the water temperature value in the form of a graph at regular time intervals based on the date.

상술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템 및 그 방법을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만, 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다는 것을 이 분야의 통상적인 기술자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.As described above, the system and method for estimating the water temperature of the sea using big data related to location and water temperature according to an embodiment of the present invention have been illustrated according to the above description and drawings, but this is only described as an example. It will be well understood by those of ordinary skill in the art that various changes and changes are possible within the scope without departing from the technical idea.

100 : 수온 추정 시스템 110 : 지역입력장치
120 : 수온추출장치 130 : 수온추정장치
131 : 위치저장DB 132 : 실측지역저장DB
133 : 지역비교모듈 134 : 위치확인모듈
135 : 수온추정모듈 136 : 수온DB
137 : 수온예측모듈 140 : 출력장치
100: water temperature estimation system 110: area input device
120: water temperature extraction device 130: water temperature estimation device
131: location storage DB 132: measurement area storage DB
133: area comparison module 134: location confirmation module
135: water temperature estimation module 136: water temperature DB
137: water temperature prediction module 140: output device

Claims (7)

사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 입력받는 지역입력장치(110);
특정 지역에 대한 바다 수온을 직접 측정한 실측수온정보를 제공하는 기관으로부터 상기 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출하는 실측수온추출장치(120);
상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 지역명인 경우, 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하고, 동일 지역명이 아닌 경우에는 입력된 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도를 비교하여 가장 가까운 지역의 수온값으로 추정하여 출력장치(140)에 전송하는 수온추정장치(130); 및
상기 수온추정장치(130)를 통해 전송된 수온값 및 상기 지역입력장치(110)을 통해 입력된 지역명과 함께 날짜 및 시간을 사용자에게 출력하는 출력장치(140);을 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템.
An area input device 110 for receiving an area name for which the user wants to know the sea water temperature;
A measured water temperature extraction device 120 for extracting the region name and the measured water temperature value from an institution that directly measures the sea water temperature for a specific region and provides the measured water temperature information;
The area name received from the area input device 110 is compared with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120, and if the area name is the same, the extracted water temperature value of the corresponding area is transmitted to the output device 140, and the same area If not, a water temperature estimation device that compares the latitude and longitude of the input region with the latitude and longitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, estimates the water temperature value of the nearest region, and transmits it to the output device 140 (130); And
And an output device 140 for outputting a date and time to a user together with a water temperature value transmitted through the water temperature estimation device 130 and a region name input through the region input device 110. Sea water temperature estimation system using big data related to location and water temperature.
제 1 항에 있어서,
상기 수온추정장치(130)는,
바다의 수온 추정시스템(100)에서 표시가능한 해상의 모든 지역명을 가진 지역의 지역명, 위도 및 경도 정보를 저장하는 위치저장DB(131);
상기 실측수온추출장치(120)로부터 수신된 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 해당 지역의 위도와 경도에 확인한 후, 확인된 지역명과 함께 그 지역의 위도, 경도 및 실측수온을 저장하는 실측지역저장DB(132);
상기 지역입력장치(110)로부터 수신된 지역명과 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역명을 비교하여 동일한 경우, 추출된 해당지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하는 지역비교모듈(133);
상기 지역비교모듈(133)을 통해 동일한 지역명이 아닌 경우에는 입력된 지역의 지역명을 상기 위치저장DB(131)의 지역명과 비교하여 위도와 경도에 대한 정보를 확인하는 위치확인모듈(134); 및
상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도를 비교하여 가장 근접한 지역의 수온값을 출력장치(140)에 전송하는 수온추정모듈(135);를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템.
The method of claim 1,
The water temperature estimation device 130,
Location storage DB (131) for storing area name, latitude, and longitude information of all areas on the sea that can be displayed by the sea water temperature estimation system 100;
After comparing the area name of the area received from the measured water temperature extraction device 120 with the area name of the location storage DB 131 and checking the latitude and longitude of the area, along with the confirmed area name, the latitude, longitude and Measurement area storage DB 132 for storing the measured water temperature;
An area comparison module 133 that compares the area name received from the area input device 110 with the area name extracted from the measured water temperature extraction device 120 and transmits the extracted water temperature value of the corresponding area to the output device 140 when they are the same. );
A location check module 134 for checking information on latitude and longitude by comparing the area name of the inputted area with the area name of the location storage DB 131 when the area name is not the same through the area comparison module 133; And
Water temperature estimation for comparing the latitude and longitude checked from the location checking module 134 with the latitude and longitude of each region stored in the measured region storage DB 132 and transmitting the water temperature value of the nearest region to the output device 140 A system for estimating water temperature of the sea using big data related to location and water temperature, characterized in that consisting of a configuration including a module 135.
제 2 항에 있어서,
상기 수온추정모듈(135)은,
상기 위치확인모듈(134)로부터 확인된 위도와 경도와 상기 실측지역저장DB(132)에 저장된 각 지역의 위도와 경도를 비교하여 실측지역보다 위도가 높은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 낮추고, 위도가 낮은 경우에는 위도의 변화량에 비례하여 일정한 폭으로 수온을 높인 추정된 수온값을 생성하여 출력장치(140)에 전송하는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템.
The method of claim 2,
The water temperature estimation module 135,
Compare the latitude and longitude checked by the positioning module 134 with the latitude and longitude of each region stored in the measured region storage DB 132, and if the latitude is higher than the measured region, a constant width in proportion to the change in latitude When the water temperature is lowered and the latitude is low, an estimated water temperature value that increases the water temperature by a certain width in proportion to the amount of change in latitude is generated and transmitted to the output device 140. Water temperature estimation system.
제 3 항에 있어서,
상기 수온추정장치(130)는,
상기 실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 상기 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 저장하는 수온DB(136); 및
상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시간의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송하는 수온예측모듈(137);을 더 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온 관련 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템.
The method of claim 3,
The water temperature estimation device 130,
The area name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured area storage DB 132, and the area name, latitude, longitude, and newly estimated water temperature input from the water temperature estimation module 135 are measured in a fixed time unit for each date. A water temperature DB 136 that generates and stores big data on water temperature; And
By using the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136, the water temperature for that region of the date and time input from the region input device 110 is predicted. A water temperature estimation system using big data related to location and water temperature, characterized in that the configuration further comprises: a water temperature prediction module 137 transmitted to the output device 140.
제 4 항에 있어서,
상기 수온예측모듈(137)은,
상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온의 빅데이터로 생성된 그래프의 기울기를 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시간의 그 지역에 대한 수온을 예측하여 출력장치(140)에 전송하는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온에 대한 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 시스템.
The method of claim 4,
The water temperature prediction module 137,
Using the slope of the graph generated by big data of the water temperature by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB (136), the region of the date and time input from the region input device 110 A system for estimating the water temperature of the sea using big data on the location and water temperature, characterized in that the water temperature is predicted and transmitted to the output device 140.
사용자로부터 바다 수온을 알고자 하는 지역명을 지역입력장치(110)를 통해 입력받는 지역입력단계(S110);
바다의 수온을 실제 측정한 수온정보를 제공하는 기관으로부터 실측수온추출장치(120)를 이용하여 기관에서 제공되는 지역의 지역명 및 실측수온값을 추출하는 실측수온추출단계(S120);
수온추정장치(130)를 이용하여 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하여 동일 지역명인 경우, 해당지역의 수온값을 출력단계(S150)로 전송하고, 상기 지역입력단계(S110)에서 입력된 지역명과 상기 실측수온추출단계(S120)에서 추출된 지역명과 동일한지를 비교하여 동일 지역명이 아닌 경우, 수온추정단계(S140)로 전송하는 지역비교단계(S130);
수온추정장치(130)를 이용하여 상기 지역비교단계(S130)에서 사용자가 입력한 지역명이 실측수온추출단계(S120)에서 추출한 지역명과 동일하지 않은 경우, 사용자가 입력한 지역의 위도 및 경도와 상기 실측수온추출장치(120)로부터 추출한 지역의 위도 및 경도가 포함된 위치 빅데이터와 비교하여 근접 지역의 수온값으로 추정하여 출력단계(S150)로 전송하는 수온추정단계(S140); 및
상기 지역비교단계(S130)에서 전송된 실측수온이나 상기 수온추정단계(S140)에서 전송된 추정수온을 출력장치(140)를 이용하여 지역명과 함께 출력하는 출력단계(S150);를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온에 대한 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법.
An area input step (S110) of receiving an area name for which the user wants to know the sea water temperature through the area input device 110;
A measured water temperature extraction step (S120) of extracting a region name and a measured water temperature value of a region provided by the institution using the measured water temperature extraction device 120 from an institution that provides the actual measured water temperature information of the sea water temperature;
Using the water temperature estimation device 130, the area name input in the area input step (S110) is compared with the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), and if the area name is the same, the water temperature value of the area is output. Transfer to step (S150), and compare whether the area name input in the area input step (S110) is the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), and if not the same area name, the water temperature estimation step (S140) Transmitting area comparison step (S130);
When the area name input by the user in the area comparison step (S130) using the water temperature estimation device 130 is not the same as the area name extracted in the measured water temperature extraction step (S120), the latitude and longitude of the area entered by the user and the above A water temperature estimation step (S140) of comparing the location big data including the latitude and longitude of the region extracted from the measured water temperature extraction device 120, estimating the water temperature value of the nearby region, and transmitting it to the output step (S150); And
An output step (S150) of outputting the measured water temperature transmitted in the region comparison step (S130) or the estimated water temperature transmitted from the water temperature estimation step (S140) together with the region name using the output device 140 (S150); A method for estimating the water temperature of the sea using big data on the location and water temperature, characterized in that made.
실측지역저장DB(132)로부터 저장된 지역명, 위도, 경도 및 실측수온과 수온추정모듈(135)로부터 입력된 지역명, 위도, 경도 및 새롭게 추정된 수온값을 날짜별로 일정한 시간을 단위로 하여 수온에 대한 빅데이터를 생성하여 수온DB(136)에 저장하는 지역별수온저장단계(S210);
지역명과 날짜 및 시각에 대하여 직접 입력하거나 선택버튼을 제시하여 지역명, 날짜 및 시각을 지역입력장치(110)를 이용하여 입력하는 지역 및 날짜입력단계(S220);
상기 지역별수온저장단계(S210)에서 상기 수온DB(136)에 저장된 지역별로 축적된 년도 동안의 동일한 날짜별, 시간별 수온 빅데이터의 평균을 이용하여 상기 지역입력장치(110)로부터 입력받은 날짜와 시각의 그 지역에 대한 수온을 이용하여 수온예측모듈(137)를 통해 예측한 수온과 지역의 정보를 출력단계(S240)로 전송하는 수온예측단계(S230); 및
상기 수온예측단계(S230)에서 예측된 수온값과 지역명 정보를 출력장치(140)를 이용하여 사용자에게 출력하는 출력단계(S240);를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 및 수온에 대한 빅데이터를 이용한 바다의 수온 추정 방법.
The area name, latitude, longitude, and measured water temperature stored from the measured area storage DB 132 and the area name, latitude, longitude and newly estimated water temperature values input from the water temperature estimation module 135 are used as a unit of a certain time per day. Regional water temperature storage step (S210) of generating big data for and storing it in the water temperature DB (136);
A region and date input step (S220) of directly inputting the region name, date, and time or by presenting a selection button to input the region name, date, and time using the region input device 110;
In the regional water temperature storage step (S210), the date and time input from the regional input device 110 by using the average of the water temperature big data by the same date and time during the year accumulated for each region stored in the water temperature DB 136 A water temperature prediction step (S230) of transmitting the water temperature and information of the region predicted through the water temperature prediction module 137 using the water temperature for that region of the output step (S240); And
An output step (S240) of outputting the water temperature value and area name information predicted in the water temperature prediction step (S230) to the user using the output device 140; and a configuration including: A method of estimating the water temperature of the sea using big data.
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