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GeoData

지질학, 생태학, 해양학, 우주과학, 극지과학에서의 데이터 저널

논문목록

Vol.4, No.2

무인항공기 광학과 라이다 영상 기반 강화도 갯끈풀 분포와 정밀 지형 데이터셋 UAV Photogrammetry and LiDAR Based Dataset of Spartina anglica Distribution and High-resolution Topographic Map in Ganghwado
김근용(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 장영재(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 이진교(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 유주형(한국해양과학기술원 해양위성센터)
Vol.4, No.2, pp.1~8 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.001
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Abstract

The Spartina anglica in the tidal flat at the southern part of Ganghwado, it is known that the distribution area has gradually expanded since it was officially announced as invasive alien species in 2015. The government and local governments are continuing their efforts to remove the S. anglica, and for this, continuous distribution change monitoring is required. This study extracted the data of distribution and extent area of S. anglica from Zenmuse P1 sensor, and generated the high-resolution Digital Elevation Model (DEM) from Zenmuse L1 sensor. Optical and Lidar images were photographed at an altitude of 70 m, and Ground Sampling Distance (GSD) of optical images was obtained at 0.9 cm and GSD of lidar images at 5 cm spatial resolution. However, the data are resampled and provided in GSD 25 cm to comply with the "National Spatial Information Security Management Regulations of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport" and "Security Business Regulations of the National Intelligence Service".

초록

강화도 남단 갯벌의 갯끈풀은 외래종으로 2015년 공식 발표된 이후 분포 면적이 점차 확대되는 것으로 알려져 있다. 갯끈풀을 제거하기 위한 정부와 지자체의 노력이 계속되고 있으며, 이를 위하여 지속적인 분포 변화 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 무인항공기 광학 센서를 활용하여 강화도 남단 갯벌의 갯끈풀 분포현황 및 면적, 라이다 센서를 활용하여 정밀 지형지도를 제작하였다. 광학 및 라이다 영상은 70 m 고도에서 촬영되었으며, 광학영상의 Ground Sampling Distance (GSD)는 0.9 cm, 라이다 영상의 GSD는 5 cm 공간해상도로 획득하였다. 다만 해당 자료는 “국토교통부 국가공간정보 보안관리 규정” 및 “국가정보원 보안업무규정” 등을 준수하기 위해 GSD 25 cm로 리샘플링하여 제공한다.

갯벌 표층의 지질환경 특성자료를 이용한 데이터셋: 2021년 시범연구 곰소만 갯벌지역의 퇴적상 특성자료 활용 A Geological Environment Characteristics Dataset of Tidal Flat Surface Sediments: A 2021 Pilot Study of the Gomso Bay Tidal Flat Area to Use of Sediment Type Data
박경규(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단) ; 우한준(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단) ; 정회수(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단) ; 정주봉(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단) ; 유주형(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 이준호(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단)
Vol.4, No.2, pp.9~22 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.002
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Abstract

The Gomso Bay tidal flat is located between Buan-gun and Gochang-gun in Jeollabuk-do, Korea; it is a semi-closed bay in an area where tides prevail over waves. Tidal flats are mainly found south of Gochang-gun, and the main stream located north of the tidal flats is about 15 m deep and 900 m wide at low tide. Limited direct sampling is necessary for analyzing the geological environment of intertidal tidal flats, depending on the expected ebb-tide time and the number of survey items allowed for tidal flat access. This study assessed field measurement and laboratory analysis items for obtaining and establishing geological environment data to use of sediment type data in a pilot research area in the Gomso Bay tidal flat. Thirty sites were examined on June 22 and 24, 2021 (survey time about 3.5 hours for the 2 days). The field measurements were the sample date (year/month/day/hour/minute), ellipsoid height using a real-time kinematics global positioning system (RTK GPS) (m), shear strength (kg/cm2), and Munsell color. Samples for particle size (phi, Φ), specific density, porosity (%), moisture content (%), total organic carbon (%), total carbon (%) and total nitrogen (%) were placed in zipper bags and polypropylene (PP) bottles. The sedimentary phases were classified following Folk and Ward (1957), the organic matter was characterized based on particle size analysis and each experimental result was verified. In the future, a geological environment characteristics dataset based on this pilot study will be used as basic data to assess changes in the tidal flat topography and sedimentation environment. It should be useful data for research, tidal flat environment conservation management and free open data for users of related researchers.

초록

곰소만 갯벌은 전라북도 부안군과 고창군 사이에 위치하고 반폐쇄 형태의 만(bay) 지형을 가지고 있으며 파랑에 비해 조류가 우세한 지역에 속한다. 갯벌은 주로 남쪽 고창군 지역에 발달해 있으며 갯벌 북쪽에 위치한 주조류로의 깊이는 약 15 m, 폭은 저조시 약 900 m에 달한다고 알려져 있다. 조간대 갯벌의 지질환경 특성자료 분석을 위한 직접적인 정점 시료 채취는 출입이 허용되는 간조시간 및 조사항목 수량에 따라 매우 제한적으로 진행될 수밖에 없다. 본 연구에서는 시범연구지역인 곰소만 갯벌에서 퇴적상 특성자료 활용 및 지질환경 특성자료 구축을 위한 현장 측정 항목 및 실험실 분석 항목을 선정하여 총 30개 정점에 대해 2021년 6월 22일 및 24일(실제 갯벌 조사 시간: 2일간 약 5시간)에 진행하였다. 연구지역에 대해 현장 측정 항목은 샘플일 일시(년/월/일/시간/분), GPS-RTK를 이용한 정밀 지형 표고 측량 타원체 고도(m), 전단강도(kg/cm2), 색도를 현장에서 측정 및 기재하였으며 현장조사 이후 실험실 분석을 위해 입도(Φ, phi), 전용적밀도(가밀도), 공극률(%), 함수률(%), 총유기탄소(%), 총탄소(%) 및 총질소(%)용 샘플을 각각 2개 용기(지퍼백 및 폴리프로필렌 병)에 채취하였다. 입도 습식 실험 이후 Folk 및 Ward (1957)에 의한 퇴적상 분류, 입도분석 결과에 기반한 유기물 특성 등 각 실험 결과물에 대한 검증을 진행하였다. 향후 이번 시범 연구지역의 지질환경 특성자료를 이용한 데이터셋 사례는 2021년 6월 곰소만 갯벌 현장에서의 연구항목 데이터 선정, 갯벌 지형변화 및 퇴적환경 변화 파악을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 이러한 자료들은 융합적 연구, 갯벌 환경보전관리 자료 및 관련 연구자 사용자 위한 데이터 무료 개방 등에 유용하게 이용될 것이다.

원격탐사자료 기반 잘피 서식지의 공간적 분포 특성: 완도해역을 중심으로 Spatial Distribution Characteristics of Seagrass Habitat Based on Remote Sensing Data: Focusing on Wan Island
여정윤(한국수산자원공단 자원사업본부 국제협력실) ; 정주봉(한국해양과학기술원 관할해역지질연구단) ; 김종규(전남대학교 조선해양공학과)
Vol.4, No.2, pp.23~36 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.003
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Abstract

In May 2019, UAV photogrammetry using drones (unmanned aircraft) was conducted to investigate the spatial distribution characteristics of the seagrass habitat in Wan Island. Wan Is. sea was divided into 3 geographical areas (Site A, B, C) by referring to the seagrass distribution identified by the National Coastal seagrass forest precision survey (Ministry of Oceans and Fisheries, 2015), and contour lines were extracted from grid depth data. In addition, a 3-D benthic topographic map using DTM (Digital Terrain Model) was created to understand the characteristics and slope of the benthic topographic map. Through the analysis of the seagrass distribution results and the water depth results, it was confirmed that the boundary between the seagrass distribution in the outer and coastal areas converges to different water depth limits (within 10 m, and within 5 m), which is estimated to be based on the characteristics of the outer sea area. As a result of the analysis of the benthic topography, it was confirmed that the slope of the well-covered distribution was relatively gentle below 0.2~0.8 degrees, and the well-covered distribution was limited to the vicinity of the boundary where the slope changed rapidly. As a result of comparing the area of the seagrass distribution survey in 2015 and 2019, it was confirmed that the area was 238.4 ha and 1,070.9 ha, respectively, which was 4.5 times more widerly when performing Drone survey than diving survey. In order to understand the surrounding environment of the seagrass distribution site, satellite image data and license fishing ground information map at the time of drone shooting (May 2019) were checked. As a result, seaweed (Kelp, Sea mustard seaweed, Seaweed, Seaweed fulvescens, etc.) and shellfish (Abalone) were densely distributed, and most of the facilities except for Seaweed fulvescens farms were separated from their habitat. Drone survey confirmed Zostera marina, Zostera caulescens, and Zostera japonica in Wan Is., but no Phyllospadix iwatensis and Halophila nipponica were identified in 2015. It was confirmed that there was a limit to classifying the types of vegetation due to the characteristics of Phyllospadix iwatensis attached to the rock substrate, and in the case of Halophila nipponica with short leaves of 2 to 3 cm, they were not exposed to the water even at low tide, so there was a limit to detection using drones. These research results are expected to be useful data for grasping the characteristics of a wide range of seagrass habitats in other seas in the future.

초록

완도해역에 분포하는 잘피 서식지의 공간적 분포 특성을 규명하기 위해 2019년 5월 드론(무인항공기)을 활용한 원격탐사를 수행하였다. 전국 연안 잘피숲 정밀 실태조사(해양수산부, 2015)에서 확인된 잘피 서식지를 참고하여 완도해역을 지리적인 3개 권역(Site A, B, C)으로 구분하였고, 잘피의 분포 수심대를 확인하기 위해 격자수심 자료로부터 등수심선을 추출하였다. 또한 해저지형 특성과 경사도를 파악하기 위해 DTM (Digital Terrain Model)을 활용한 3차원 해저지형도를 제작하였다. 잘피 서식지 분포 결과와 수심 결과 분석을 통해 외해역과 연안역에서의 잘피 서식지 분포 경계가 서로 다른 수심하한선 안에 분포함을 확인할 수 있었는데(외해역: 10 m이내, 연안역: 5 m이내) 이는 연안역에 비해 투명도가 높아 태양에너지의 투과심도가 상대적으로 깊은 외해역 특성에 기반하는 것으로 추정된다. 해저지형 분석 결과, 잘피 서식지의 경사도는 0.2~0.8도 이하로 비교적 완만하였고 경사가 급변하는 경계부근까지 잘피 서식지가 제한됨을 확인하였다. 2015년과 2019년의 잘피 분포 조사면적을 비교한 결과, 각각 238.4 ha, 1,070.9 ha로 잠수조사 대비 원격탐사 수행 시 4.5배 가량 넓게 분포함을 확인하였다. 잘피 서식지 주변환경을 파악하기 위해 드론 촬영 당시(2019년 5월)의 위성영상 자료와 면허어장 정보도를 확인한 결과, 해조류(다시마, 미역, 김, 매생이 등), 패류(전복)양식장이 밀집하여 분포하고 있었으며, 매생이 양식장을 제외한 나머지 양식장 시설물들은 대부분이 잘피 서식지와 이격되어 있었다. 무인항공기 조사 결과, 완도해역에서는 거머리말(Zostera marina), 수거머리말(Zostera caulescens), 애기거머리말(Zostera japonica)이 확인되었으나 2015년에 확인되었된 새우말(Phyllospadix iwatensis)과 해호말(Halophila nipponica)은 발견되지 않았다. 이는 암반기질에 부착하여 서식하는 새우말의 특성상 식생의 종류를 분류하는 것에는 한계가 있었으며, 잎의 크기가 2~3 cm로 짧은 해호말의 경우 저조위에도 수면위로 드러나지 않아 드론을 이용한 조사 시 탐지한계가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 타 해역에서의 광범위한 잘피서식지 분포 특성을 파악함에 있어 유용한 자료가 될 것으로 기대된다.

선박 분포 예측을 위한 학습용 데이터셋 구축: 제주도 북부 해역을 대상으로 Construction of a Training Dataset for Vessel Distribution Prediction: The Northern Seas of Jeju Island
박용길(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 김태훈(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 한현경(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터) ; 이철용(한국해양과학기술원 해양빅데이터센터)
Vol.4, No.2, pp.37~46 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.004
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Abstract

Recently, interest in maritime accidents and safety-related research, such as preventing collisions between marine vessels, detecting illegal vessels, and predicting vessel routes, is increasing. Vessel location data-based vessel distribution map can support decision-making for maritime safety management, and if the vessel distribution can be predicted, it is possible to take a preemptive response for maritime security such as fishing safety management and illegal fishing prevention. In this study, a training dataset for vessel distribution prediction was constructed by collecting V-Pass data, weather warnings, and marine environment data. The result of resampling of reporting interval of vessel location data was mapped to grid data to evaluate the vessel density, and a total of 1,314,000 of training data were constructed for the study area. In the future, research to evaluate the accuracy by performing vessel distribution prediction modeling should be conducted.

초록

최근 해상 선박 상호간 충돌 예방, 불법 선박 탐지, 선박 경로 예측 등 해상사고 및 안전 관련 연구의 관심이 높아지고 있다. 이 때 선박위치정보 기반의 선박 분포도는 해양 안전 관리를 위한 의사결정을 지원할 수 있으며, 선박 분포를 예측할 수 있다면 조업 안전 관리 및 불법 조업 방지 등 해상 보안을 위한 선제적 대응이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 선박패스(V-Pass)자료, 기상특보 및 해양환경 자료를 수집하여 선박 분포 예측을 위한 학습용 데이터셋을 구축하였다. 선박위치정보의 전송주기를 리샘플링한 결과를 격자 자료에 매핑하여 선박 밀집 정도를 평가하였으며, 연구대상지역에 대해 총 1,314,000개의 학습용 데이터를 구축하였다. 향후 선박 분포 예측 모델링을 수행하여 정확도를 평가하는 연구가 수행되어야 할 것이다.

해양과학 데이터저장소 JOISS는 FAIR한가? Is the ocean science data repository, JOISS able to be FAIR?
송태윤(해봄데이터(주)) ; 이지윤(해봄데이터(주)) ; 김우람(해봄데이터(주)) ; 박소예나(해봄데이터(주)) ; 노태근(한국해양과학기술원 해양기기개발·운영센터)
Vol.4, No.2, pp.47~56 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2022.4.2.005
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Abstract

As the global open science movement has recently proven its effectiveness in responding to the corona pandemic, research on disciplinary or institutional data repositories and establishing service platforms for the open and sharing research data are also active in Korea. The purpose of the research data repository is not to manage data per se but to discover and innovate knowledge and to integrate and reuse subsequent data and knowledge. Therefore, recent repository-related studies emphasize implementing the FAIR principle in this collaborative process, from observation to data documentation, data combination, quality control, and data publication. In particular, high-level data interoperability through the FAIR implementation of the repository is essential for ocean observation that requires multidisciplinary collaborative research. In Korea, ocean observatory organizations have repositories, including the ocean science data repository, JOISS; however, no studies evaluate the establishment and operation of data repositories in the FAIR principle. Therefore, this study aims to examine the construction process and data management status of the JOISS repository and the main functions and services of the web platform in terms of the data lifecycle and evaluate The FAIR principle of Open Science works in such an operating system and its limitations. The study provides implications for the improvement direction of data management and services of domestic marine repositories, including the JOISS, in an environment where the diversity and volume of data are rapidly increasing along with the evolution of ocean observation.

초록

전 세계적인 오픈사이언스 운동은 최근 코로나 팬데믹 대응을 통해 그 효용성이 입증되면서 국내에서도 연구데이터의 개방과 공유를 위한 연구분야별 또는 기관별 리포지토리 연구와 서비스 플랫폼 구축이 활발하다. 연구데이터 리포지토리의 목적은 데이터 관리 그 자체에 있기 보다는 지식 발견과 혁신, 후속 데이터 및 지식의 통합과 재사용에 있다. 이에 따라 최근의 리포지토리 관련 연구들은 관측에서부터 데이터 문서화(documentation), 데이터 결합, 품질관리, 데이터 출판에 이르는 협력적인 과정에서 FAIR 원칙의 구현을 강조하고 있다. 특히 다학제적인 협업연구가 필요한 해양관측에서는 리포지토리의 FAIR 구현을 통한 높은 수준의 데이터 상호운용성이 필수적이다. 국내에서는 해양과학데이터저장소 JOISS를 포함하여 여러 해양관측 기관들의 리포지토리가 있으나 아직까지 FAIR 원칙의 측면에서 데이터 리포지토리의 구축과 운영체계를 평가한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구에서는 데이터 수명주기적 측면에서 JOISS 리포지토리의 구축과정, 데이터 관리현황 그리고 그 웹플랫폼의 주요 기능과 서비스를 살펴보고, 이러한 운영체계에서 오픈사이언스의 FAIR 원칙이 어떻게 작동하는지 파악하고 그 한계점을 평가하고자 하였다. 본 연구는 해양관측의 진화와 함께 데이터의 다양성과 볼륨이 급증하는 환경속에서 JOISS를 비롯한 국내 해양 리포지토리들의 데이터 관리와 서비스 개선방향에 대한 시사점을 제공한다.

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