1. 서 론

해수면온도(SST, Sea Surface Temperature)는 해양 환경 변화, 대기-해양 상호작용 등에 영향을 주는 중요한 환경 변수 중 하나이다. 급변하는 기후 변화를 이해하고 해양 환경 예측 모델의 자료 동화를 위해서도 필수적인 측정 변수이다. 이어도 종합해양과학기지(IORS, Ieodo Ocean Research Station) 주변 해역은 시‧공간적으로 해양 환경 변화가 심한 해역임에도 불구하고 아직까지 고품질의 신뢰할만한 해수면온도 관측 자료가 부족한 실정이다(Park et al., 2008; Cho et al., 2015; Kim et al., 2016).

오늘날에는 다양한 극궤도 및 정지궤도 인공위성에 열적외선(TIR, Thermal InfraRed) 센서를 탑재하여 전 지구적인 해수면온도 모니터링이 이루어지고 있으나, 아직도 한반도 인근 해역과 같이 해수면온도의 시공간 변동이 큰 해역에서는 산출 수온에 상당한 오차가 발생하고 있어 양질의 검보정 사이트를 필요로 하고 있다. 해수면온도 검보정을 위해 CTD (Conductivity-Temperature-Depth) 센서 등을 이용한 선박 현장 관측, 표층뜰개(surface drifter) 등을 이용한 해수면온도 관측 등이 수행되어 왔다(Jeong et al., 1999; Park et al., 2008; Kang et al., 2014). 그러나 열적외선 센서가 탑재된 인공위성으로 관측된 해수면온도의 경우, 해양의 표면에 해당하는 수온(skin temperature)을 측정하는 반면, 표층뜰개에서 측정하는 수온은 수 cm∼수 m 수심에서의 수온, 선박에서 CTD 등으로 현장 측정하는 수온은 수 m 수심의 수온에 해당하기 때문에, 해수면부근에서 수심에 따라 변화하는 수온 변화를 고려한 보정이 필요하다. 해수면 냉각이 일어나는 밤 시간대나 강한 바람이 불어 해수의 수직 혼합이 활발한 경우에는 수 cm 또는 수 m 수심의 수온과 해수면온도의 차이가 줄어들지만, 해수면 가열이 일어나는 낮 시간대나 약한 바람이 불어 해수의 수직 혼합이 약하고 성층이 우세한 경우에는 최대 2.5°C의 차이가 발생할 수 있기 때문에 정밀한 해수면온도 관측을 위한 검보정 자료가 필요하다(Gentemann et al., 2003; Donlon et al., 2012).

열적외선 센서가 탑재된 인공위성과 항공기 자료를 활용한 한반도 인근 해역의 활용 연구는 많이 진행되어 왔다. Landsat-5/7과 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) 열적외선 자료를 이용하여 새만금 방조제 완공 전후로 주변 해역의 수온 변화를 공간적으로 분석한 사례가 있고(Yoon et al., 2009), Landsat TM (Thematic Mapper)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 열적외선 자료를 이용하여 새만금 해역 시계열 해수면온도 변동 분석 연구를 수행하기도 하였다(Jeong, 2011). NOAA/AVHRR (Advance Very High Resolution Radiometer) 등의 인공위성 원격탐사를 활용한 해수면온도와 현장 관측 수온의 비교 및 검증 연구도 수행된 바 있다(Park et al., 2008). 또한 항공기 탑재 열적외선 센서를 이용하여 지역 규모의 연안 수온 관측 및 선박 현장 관측 자료와의 비교연구도 진행된 바 있다(Kim et al., 2013; Kang et al., 2014; Kim et al., 2015).

연안 또는 외해역 정점에서 열적외선 센서를 이용한 모니터링 연구는 일부 진행된 바 있다. 해외의 경우 FLIR HRC-S 센서를 이용하여 이탈리아 라베나(Ravenna, Italy)항의 방파제 14 m 높이에서 3 km 전방의 선박 모니터링에 활용한 사례가 있고, 연안 정점에 부착한 열적외선 센서를 이용하여 미국 워싱턴의 퍼젯 사운드(Puget Sound, WA, United States) 연안에서의 열적외선 센서를 이용한 돌고래 생태 모니터링 연구가 있었고(Graber et al., 2011), 국내의 경우 이어도 종합해양과학기지에 기 설치되었던 IR 센서(Satlantic사의 Hyper SAS)를 이용하여 수온을 산출하고 이를 AVHRR 위성 원격탐사 수온자료와의 비교‧검증하여 1.74°C의 평균 오차가 제시된 바 있다(Yoon et al., 2007). 하지만 IR센서의 대기 보정 및 해양 조건에 맞는 방사율의 적용은 이루어지지 않았다. 이어도 종합해양과학기지의 해수면온도 관측을 위한 IR 센서는 그 후 Heitronics사의 KT-1985 모델로 교체가 되었고, 2015년 하반기부터는 이 연구에 사용된 FLIR사의 A310 모델로 교체가 되었다. 아직까지 이 새로운 열적외선 센서를 이용한 해수면온도 추출 알고리즘의 개발과 정확도 평가가 이루어 지지 않았기에 이 연구에서는 대기 보정 및 해수 방사율 보정이 자동적으로 이루어지는 해수면온도 추출 알고리즘을 개발하고 그 정확도를 평가하고자 한다.

2. 연구 해역

이어도 종합해양과학기지(동경 125도 10분 56.81초 / 북위 32도 07분 22.63초, WGS-84 기준)는 대한민국 마라도에서 남서쪽으로 149 km, 일본의 도리시마에서 서쪽으로 276 km, 중국의 서산다오로부터 북동쪽으로 287 km 떨어진 동중국해 북서쪽의 한중 잠정 조치 수역 내에 위치해 있다(Fig. 1). 2003년 준공을 시작으로 해양 및 기상, 대기 환경 등의 관측이 수행되어 자료가 실시간 모니터링되고 있는 우리나라 최초의 종합해양과학기지이다. 최근에는 해양 및 기상예보 지원과 해양과학기지를 활용한 다학제간 연구가 수행되고 있는 해역이며, 해양학적으로는 황해의 해수 순환, 남해의 해수 유동에 관한 메커니즘을 파악하고, 기후 변화 등 지구 환경 변화와 태풍, 대기환경 등 연구에 중요한 위치이기도 하다. 현재, 이어도 종합해양과학기지에서는 기상 관측장비 11종, 해양 관측장비 14종, 구조물 안정성 관측장비 4종, 환경 관측 및 기타 장비 4종 등 총 33종의 관측장비가 설치되어 운영 중이다. 특히 2015년 하반기부터는 FLIR사의 A310 열적외선 센서를 이용한 해수면온도 측정도 수행되고 있다. CT (Conductivity-Temperature) 센서를 이용하여 조위에 따른 수심 2∼5 m의 수온자료를 제공하고는 있지만 해수면온도 자료는 그동안 제공되지 않았다.

3. 자료 획득

2015년 5월 17일부터 26일까지 이어도 기지 체류 연구를 통해 임시 설치된 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도 관측 시계열 자료를 획득하였다(1초 간격의 587,440개의 자료). 이듬해 2016년 7월 15일부터 18일까지는 열적외선 센서의 자료의 확보와 동시에 비교‧검증을 위한 현장 해수면온도 관측 실험을 수행하였다(Table 1). 장기간 획득된 2016년 7월 18일부터 9월 7일까지 1분 간격 73,440자료는 이어도 기지의 CT 센서 자료와 비교를 해보았다. 해수면온도 산출을 위한 열적외선 센서는 FLIR사의 A310 모델이며, 이 센서의 특징은 Table 2에 나타내었다. 320×240 픽셀의 영상 크기로 모니터링이 가능하고, 7.5-13 µm의 열적외선 스펙트럼 범위(spectral range), 0.05°C (30°C 기준)의 온도해상도를 가진다. 이어도 종합해양과학기지의 구조물에 의한 영향을 최소화하기 위해 직하(nadir)가 아니라 입사각이 약 20°가 되도록 설치하였다.

동시에 이어도 종합해양과학기지에 설치 되어 있는 3개의 수심(5, 20, 40 m)에서 관측된 수온, 조위, 풍향/풍속, 대기 온도/습도 등의 자료를 획득하였다. 또한 현장 해수면온도 측정에 사용된 수온 센서는 HOBO사의 Water Temp Pro v2 Logger 센서를 사용하였다. 이 센서의 정확도는 ±0.21°C (0∼50°C 범위), 정밀도는 0.02°C (25°C 기준)를 가지므로 열적외선 센서로 측정된 해수면온도와의 비교 및 검증에 적합하다. 열적외선 센서로 관측된 해수면온도 자료와의 비교 및 검증을 위해 동일한 획득 주기(1분)로 측정되었다. 이어도 인근 해역은 종종 높은 파고가 발생하고, 해수의 흐름이 일반적으로 강하기 때문에 열적외선 센서가 관측하는 µm-mm 수심의 수온을 측정하기는 매우 어렵다. 따라서 다양한 해상조건에서의 실험을 통해 구명 튜브 가운데에 3개의 수온 센서를 각각 다른 높이에 부착하여 해수면온도가 보다 잘 관측될 수 있도록 자료를 획득하였다. 낮은 파고가 발생할 때에는 가장 위쪽에 위치한 수온 센서가 수면 위에 위치하여 기온을 측정하고, 중간 위치의 센서에서는 해수면온도, 가장 아래쪽에 위치한 센서에서는 수 cm 수심의 수온이 측정되도록 설정하였다. 높은 파고 조건에서는 튜브의 움직임이 커지기 때문에 서로 다른 센서에서 기록된 수온 자료를 상호 비교, 분석하여 연속적인 해수면온도 자료가 측정되도록 하였다(Fig. 2).

4. 연구 방법

열적외선 센서를 이용한 해수면온도 추출 방법은 다음과 같은 과정으로 이루어진다. 열적외선 센서로부터 열에너지를 수집하고, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환시켜주는 A/D 컨버터에 의해 14비트의 다이나믹 범위(0∼16,383)를 가진 원시 카운트(raw count) 정보를 획득할 수 있다. 원시 카운트는 선형 관계식에 의해 복사 에너지 값으로 변환된다. 그리고 복사 에너지는 해수의 방사율 및 대기 보정 과정을 거쳐 해수면온도로 변환이 가능하다(Fig. 3).

열적외선 센서로 입사되는 총 복사에너지는 3가지의 방사에너지원으로 나눌 수 있다. 해수면 자체에서 방출한 복사에너지와 대기에서 방출된 복사에너지가 해수면에서 반사되어 센서에 들어오는 에너지, 그리고 대기에서 방출된 복사에너지가 바로 센서로 들어오는 에너지 등이다. 앞의 두 복사에너지는 모두 대기를 통과해 오는 과정에서 감쇠 된다. 복사에너지의 일부를 흡수한 공기는 키르히호프(Kirchhoff) 법칙에 의해 흡수한 에너지의 일부를 다시 방출하게 된다. 해수면의 방사율을 로 놓고 대기의 투과율은 라고 할 때, 열적외선 센서에 기록되는 총 복사에너지의 양은 로 표현되며, 그 관계식은 다음과 같다.

 (1)

해수면 자체에서 방출되어 대기를 투과해오는 복사에너지는 로 나타낼 수 있고, 대기에서 방출된 후 해수면에서 반사된 복사에너지는 로, 그리고 대기 자체에서 방출되어 센서로 들어오는 복사에너지는 로 각각 나타낼 수 있다. 대기의 온도를 이라고 할 때, 열적외선 센서의 스펙트럼 범위인 7.5-13 µm파장대역의 응답반응함수(response function)가 고려된 총 복사에너지 합을 으로 표현한 것이다. FLIR사의 A310 모델의 경우 과 이 선형의 관계가 있음이 확인되었고(FLIR Systems), 따라서 해수면온도()는 다음 관계식과 같이 정리될 수 있다.

 (2)

여기서 는 열적외선 센서에서 기록된 온도를, 는 대기에서 방출된 에너지가 해수면에서 반사되기 직전의 유효 온도를 각각 나타낸다. 은 이어도 기지 내에 설치된 온습도계 센서(HMP45A)로부터 실시간으로 제공(UDP 자동 전송)받을 수 있는 기온 자료를 이용하면 되고, 는 과 대기의 방사율을 고려하여 계산될 수 있다.

열적외선 센서를 이용한 해수면온도 추출 알고리즘 개발을 위해 해수면의 방사율 결정과 대기 보정은 매우 중요한 과정이다. 열적외선 센서의 대기 보정을 위해 이어도 기지 내에서 실시간으로 제공되고 있는 기온과 습도 자료를 이용하였고, 해수면의 방사율 결정을 위해 마찬가지로 기지 내에서 실시간으로 제공되는 풍향/풍속 자료를 활용하였다. 이때, 이어도 기지 내에서 실시간 관측 자료가 기록되는 서버에서 열화상카메라가 운영되는 PC로 UDP (User Datagram Protocol)를 통해 실시간으로 전송 된 풍향/풍속, 대기온도/습도 등의 정보가 사용된다. 또한 설치된 열적외선 센서의 입사각이 20°이기 때문에 방사율 결정에 입사각의 효과도 고려될 필요가 있다. 이를 위해 Masuda et al. (1988)에 의해 연구된 풍속 및 입사각 별 방사율 측정 값을 모두 수집하여 선형회귀관계식을 도출하였다. 도출된 3차 관계다항식은 다음과 같고, 풍속 및 입사각에 따른 함수의 형태는 Fig. 4와 같다.

 (3)

여기에서 w는 풍속, i는 입사각, 그리고 c는 일종의 보정상수이다(default=0).

식 (2)와 (3), 그리고 기온과 상대습도로 계산된 대기 투과율() 등을 모두 고려하여 열적외선 센서로부터 해수면온도를 계산할 수 있는 알고리즘을 완성하였고, 이 알고리즘을 기지 내 서버에 탑재하여 해수면온도가 1분 간격으로 자동 산출될 수 있도록 관측 시스템을 구축하였다. 산출된 자료는 기지 내 서버에 저장 보관되며 필요 시 기지 내 다른 관측 자료와 함께 국립해양조사원으로 실시간 전송될 수 있도록 그 자료의 형식을 통일하였다.

5. 결과 및 분석

열적외선 기반으로 산출된 해수면온도의 정확도 평가를 위해 두 종류의 현장 측정 수온 자료와 비교 분석을 수행하였다. 2015년에는 해수면온도의 현장 실측 자료가 없기 때문에 기지에 수심 별로 부착된 CT 자료와 기지 인근에서 수행한 CTD 프로파일링 캐스트(profiling casts) 관측 자료로부터 산출한 해수면온도 시계열을 비교하였고, 2016년에는 기지 체류 기간 동안 앞에 기술된 방법의 튜브 부착 수온계(HOBO사의 Water Temp Pro v2 Logger 센서)를 활용한 해수면온도 시계열 자료와 직접 비교하였다.

첫 번째 비교 자료는 2015년 5월 17일부터 5월 26일까지의 이어도 기지 내에서 관측 된 약 5, 20, 40 m 수심의 관측 자료를 외삽(extrapolation)하여 얻은 해수면온도 자료이다. 해당 기간 동안 이어도 기지의 3개 수심에 CT 센서들이 설치되어 있으나 각 CT센서에 압력계가 없어 조위 변화에 의한 정확한 수심을 산정하기 위해 이어도 기지 인근에서 과거 수행된 CTD 프로파일링 관측을 통해 파악된 수온 구조와 해당 시간의 CT센서 기록 수온을 서로 비교하여 각 CT 센서들의 평균 수심 정보를 산정하였다. 그 결과 상층 CT센서는 2.8 m(2015년 5월 10일 기준), 중층 CT센서는 13.9 m(2015년 5월 10일과 5월 14일의 평균값 기준), 하층 CT센서는 31.8 m(2015년 5월 14일 기준) 수심으로 각각 결정되었다. 결정된 각 수심에서의 기록 된 CT센서의 수온 값을 단순 외삽할 경우 혼합층/수온약층 발달 수심에 따라 과대 추정 또는 과소 추정이 발생 될 수 있으므로 추가적으로 풍속과의 회귀분석을 통해 보정된 외삽 기법을 적용하여 해수면온도로 추정하였다. Fig. 5는 CT센서로부터 외삽하여 추정된 해수면온도와 열적외선 관측 시스템으로부터 산출된 해수면온도와의 차이를 풍속에 따라 나타낸 것이다. 풍속이 강할수록 수온 차이가 커지는 것을 확인할 수 있으며, 이는 풍속이 강할수록 혼합층의 깊이가 깊어져 수중 센서에 기록된 수온을 외삽할 때 과대 또는 과소 추정되는 것으로 해석된다. CT센서로부터 외삽 후 최종 보정된 해수면온도와 열적외선 관측시스템으로부터 산출된 해수면온도와의 시계열 비교는 Fig. 6과 같다. 이 자료는 12시간 저주파 필터(lowpass filter)를 적용한 그래프이며, 그 결과 상호상관계수 0.72, 평균제곱근 편차 0.9°C의 정확도를 보였다.

두 번째 비교 자료는 2016년 7월 15일부터 7월 18일까지 이어도 기지 체류를 통해 획득한 현장 실측 해수면온도 자료이다. 열적외선 센서가 촬영하고 있는 해역에 앞에 기술된 방법으로 3개의 수온계가 설치된 튜브를 하여 동시에 해수면온도를 측정한 자료와 비교한 결과 앞의 첫 번째 비교보다 더 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 단, 3개의 수온계에서 각각 측정한 온도를 서로 비교하여 대기 온도를 기록한 것으로 판단되는 수치는 제외하였다. Fig. 7은 튜브 관측 해수면온도와 열적외선 관측 시스템으로부터 산출된 해수면온도와의 시계열 비교 그림이다. 7월 17일 12:00 이후 오후 시간대에 HOBO 수온 센서의 해수면온도가 열적외선으로 관측된 해수면온도보다 높게 나타나는 것은 기온에 의한 효과를 표준편차에서 많이 벗어나는 값을 제거하였음에도 불고하고 오차가 다소 남아 있는 것으로 추정해 볼 수 있다. 비록 3일 정도의 짧은 기간이긴 하지만 두 자료들 사이의 상호상관계수는 0.85, 평균제곱근 편차는 0.37°C의 높은 정확도를 보이고 있다(Fig. 8). 또한 통계적인 분석을 위해 두 자료의 히스토그램을 Fig. 9에 나타내었다. 두 자료들의 차이는 평균 0.01°C, 중앙값 0.07°의 결과를 보이고 있다. 이 때 사용된 자료는 1분 주기의 자료 총 3960개 중 오차범위를 초과하는 자료 360개를 제외한 3600개 자료가 사용되었다. 계절별 장기간 현장 관측을 통한 다양한 풍속, 대기온도/습도 조건에 따른 분석이 필요할 것으로 보인다.

2016년 7월 16일부터 9월 7일까지 보다 장기간 동안 열적외선 관측 시스템으로부터 산출된 해수면온도와 동일한 기간에 측정된 수심 별 CT센서의 수온을 비교하여 Fig. 10에 나타내었다. 1분 간격의 이동 평균 필터(Moving average filter)가 적용된 자료가 사용되었다. 열적외선 관측 시스템으로부터 산출된 해수면온도가 수심 5 m의 CT센서 수온보다 일관성 있게 높거나 비슷하게 관측되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 8월 28일경부터 해수면온도가 수심 5 m의 수온과 비슷해지는 경향을 확인할 수 있는데, 이는 8월 28일경부터 일주일 이상 풍속 20 m/s 이상의 강풍이 불어 상층 5 m 이내 수온은 감소하고, 20 m 수심의 수온은 증가하며(단, 반일 주기 변동성이 크다), 동시에 혼합층의 두께가 두꺼워져 발생한 현상으로 해석된다. 현장 관측 기간이 상대적으로 짧았기 때문에 보다 정밀한 해수면온도 산출을 위한 보정에는 어려움이 따른다. 따라서 추후 정밀 해수면온도 산출을 위해서는 추후 장기간의 해수면온도 현장 관측 및 CT자료와의 비교가 이루어져야 할 것이다. 장기간 관측을 통한 다양한 풍향/풍속, 대기온도/습도 조건에 따른 해수면온도 현장 관측 및 CT 자료가 획득된다면 보다 엄밀한 방사율 보정 및 대기 보정이 가능하기 때문에 열화상카메라를 이용한 해수면온도의 정확도가 더욱 향상될 것으로 보인다. 추가적으로 비, 안개, 강한 바람 등에 의한 대기 중의 입자들의 산란에 의해 오차가 발생할 수 있을 것으로 보인다. 추후 기상 상황에 따른 보정도 이루어져야 할 것으로 보인다.

6. 결  론

이어도 주변은 강한 파도와 조류로 인한 해양 환경 변화가 심하여 지속적인 해수면온도 자료의 측정이 요구되는 해역이다. 기존 CT 센서를 이용한 표층에 해당하는 µm-mm 수심의 수온을 관측하기는 거의 불가능에 가깝기 때문에, 이 논문에서는 이어도 종합해양과학기지에 부착된 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도를 산출하기 위한 연구 결과를 소개하였다. 이어도 해역의 해수면온도 산출을 위해 실시간 대기 보정 및 방사율 계산이 포함된 알고리즘을 개발하였으며, 이로부터 산출된 해수면온도를 기지 부착 수심 별 CT 센서들로부터 외삽된 해수면온도 및 튜브 부착 수온계 자료와 비교분석 하였다. 그 결과 외삽한 해수면온도와는 상호상관계수 0.72, 평균제곱근 편차 0.9°C의 정확도를, 현장 관측된 튜브 부착 수온계 자료와는 상호상관계수 0.85, 평균제곱근 편차 0.37°C의 정확도를 보였다.

추후 보다 장기간에 걸친 수심 별 CT자료와의 비교를 통해 보다 다양한 해양 환경 조건에서의 신뢰할만한 해수면온도 산출 정확도가 평가될 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 인공위성과 달리 해수면에 근접하여 설치된 열적외선 센서라는 측면과 실시간 대기 보정 및 방사율 보정이 반영된 수온추출 알고리즘이 적용되었다는 점에서, 향후 발사될 새로운 인공위성의 해수면온도 산출을 위한 알고리즘개발이나 검보정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이런 측면에서 열적외선 관측 시스템이 이어도뿐만 아니라, 신안 가거초, 옹진 소청초 등의 종합해양과학기지에서도 구축‧운영될 필요가 있다고 보인다.