KR101885991B1 - SYSTEM FOR MONITORING SEA ENVIRONMENT USING Ocean Acoustic Tomography AND METHOD THEREOF. - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 해양음향 토모그래피 기법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 해양의 수직단층별 음속분포와 유속분포를 함께 고려한 실시간 수직단층별 해양 환경 관측을 위한 음향 토모그래피 시스템 및 이를 이용한 해양 환경 모니터링 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a marine acoustic tomography technique, and more particularly, to an acoustic tomography system for observing a marine environment by a vertical real-time single layer considering both a sound velocity distribution and a flow velocity distribution of a vertical single layer of the ocean, and a marine environment monitoring method using the same .
해양 음향 단층촬영, 또는 해양 음향 토모그래피(Ocean Acoustic Tomography, OAT)는 지구 기후와 관련하여, 해수의 수온 또는 유향 유속과 같은 해양 환경의 변화를 관찰하기 위해 고안된 방법이다. 바다 속에서의 음속은 약 1500/sec이지만 온도가 높은 표층과 압력이 큰 해저에서는 음속이 커지고, 중간의 1000~1500m 수심층에서는 작아진다. 이 층을 음향채널층(sound channel)이라 하는데, 이 층에서 음파를 발사하면 음파는 이 층 안에서 sine곡선을 그리며 진행하게 되어 해면이나 해저에 닿지 않아 반사에 의한 감쇄가 작은 상태로 장거리를 전파하게 된다. 해양 음향 토모그래피는 이 특성을 이용한 것으로, 일정 해역을 둘러싸며 음원과 수신기를 조합한 장치를 여러 개 배치하고, 각 장치 사이의 음파가 전해지는 시간에 관하여 이론치와 실험치의 차를 구함으로써 그 해역의 수온과 흐름의 분포를 입체적으로 조사할 수 있다.Marine acoustic tomography, or Ocean Acoustic Tomography (OAT), is a method designed to observe changes in the marine environment, such as sea water temperature or directional flow, in relation to global climate. The sound velocity in the sea is about 1500 / sec, but the sound velocity increases in the surface layer with high temperature and the sea floor under high pressure, and it decreases in the middle 1000 ~ 1500m water depth layer. This layer is called a sound channel. When a sound wave is emitted from this layer, the sound wave propagates in a sine curve in this layer, so that it does not reach the sea surface or the seabed so that the attenuation due to reflection propagates long distances do. Marine acoustic tomography uses this characteristic. By arranging a plurality of devices that surround a certain sea area and combining a sound source and a receiver and obtaining the difference between the theoretical value and the experimental value with respect to the time during which the sound waves are transmitted between the respective devices, The distribution of water temperature and flow can be investigated in three dimensions.
일본해양과학기술센터(JAMSTEC)에서는 1000km 사방 해역을 조사하려는 목적으로 1000km전파능력을 가진 20Hz의 저주파 음원을 개발중이며, 미국에서는 인도양으로부터 57Hz의 음파를 발신해 16000km 떨어진 태평양과 대서양에서 수신하는데 성공하였다. 근래에는 비교적 수심이 얕은 연안에서 수온 및 해류의 변화를 관찰하기 위해 연안음향 토모그래피(Coastal Acoustic Tomography, CAT) 연구가 관심을 받고 있다.The Japan Marine Science and Technology Center (JAMSTEC) is developing a 20Hz low frequency sound source with 1000km propagation capability for the purpose of surveying a 1000km sea area. In the United States, it has received 57Hz sound from the Indian Ocean and received it in the Pacific and the Atlantic Ocean . In recent years, coastal acoustic tomography (CAT) research has been attracting attention in order to observe changes in water temperature and ocean currents in relatively shallow coastal areas.
이와 같이 토모그래피 기법들을 통해, 해양 생물에 지대한 영향을 미치는 수온 변화 및 유향유속 변화를 관측할 수 있어 전지구적 환경모니터링에 이용할 뿐만 아니라, 양식업 및 어업 등과 같은 수산업에 이용할 수 있으며, 적조 및 쓰나미 등과 같은 자연 재해 예측 및 예방하는 역할을 할 수 있다.Through the use of tomography techniques, it is possible to observe changes in water temperature and directional flow rate, which have a great influence on marine life, and thus can be used not only for global environmental monitoring but also for aquaculture such as aquaculture and fishery. Can predict and prevent natural disasters.
해양 음향 토모그래피의 일반적인 방법으로는 해수의 수온 및 유향 유속의 변화를 관찰하기 위해서는 CTD 센서와 ADCP를 통해 측정해야 한다. 또한, 광범위한 해역의 수온 추정은 인공위성을 통한 원격 해양탐사 방법으로 가능하나, 이는 실제로 표층수온으로 제한된다.As a general method of ocean acoustic tomography, measurements of CTD sensor and ADCP should be made to observe the changes in sea water temperature and flow direction. In addition, estimation of water temperature in a wide area is possible by remote ocean exploration method through satellite, but this is actually limited to surface water temperature.
기존 토모그래피 시스템에서는 수직 단층별 수온 분포와 유속 분포를 구하기 위해서는 각각의 다른 토모그래피 시스템을 사용하여 계산하게 되는데, 일반적으로 수온 분포를 계산하기 위해서는 각각 1개의 송파기와 수파기를 필요로 하며, 수파기에서 측정한 음향 신호 도착 정보만을 사용하여, 수직 단층별 수온 분포를 계산하게 된다. 또한, 유속 분포를 계산하기 위해서는 최소 1쌍의 송수신 겸용 송수파기를 필요로 하고, 각각의 전파된 시간을 이용하여, 송수파기에서 측정된 음파의 전달시간 차와 경로 정보를 역산하여, 수직 단층별 유속분포를 제한적으로 계산하여 제공한다. 따라서 해양 음향 토모그래피의 기법을 향상시킴으로써 보다 확장된 해양관측 정보를 정확하게 제공할 수 있는 해양 음향 토모그래피에 대한 연구가 필요하다.
In the conventional tomography system, to calculate the water temperature distribution and the velocity distribution for each vertical fault, each other tomography system is used. In order to calculate the water temperature distribution, it is necessary to use one wave and water wave for each vertical wave. Using only the measured acoustic signal arrival information, the water temperature distribution for each vertical fault layer is calculated. In order to calculate the flow velocity distribution, at least one pair of transmitting and receiving duplexers is required, and the propagation time difference and the path information of the sound waves measured by the transceivers are inversely calculated using the propagated time, To be limited. Therefore, it is necessary to study the ocean acoustic tomography which can provide more accurate oceanographic information accurately by improving the technique of ocean acoustic tomography.
종래의 토모그래피 시스템에서는 수직 단층별 수온 분포와 유속 분포를 구하기 위해서는 각각의 다른 토모그래피 시스템을 사용하여 계산하게 되는데, 일반적으로 수온 분포를 계산하기 위해서는 각각 1개의 송파기와 수파기를 필요로 하며, 수파기에서 측정한 음향 신호 도착 정보만을 사용하여, 수직 단층별 수온 분포를 계산하여야 하였다. 또한, 유속 분포를 계산하기 위해서는 최소 1쌍의 송수신 겸용 송수파기를 필요로 하고, 각각의 전파된 시간을 이용하여, 송수파기에서 측정된 음파의 전달시간의 차와 경로 정보를 역산하여, 수직 단층별 유속분포를 제한적으로 계산하여 제공하여 정확성이 떨어지는 문제가 있어, 본 발명은 보다 확장된 해양관측정보를 정확하게 제공할 수 있는 해양 음향 토모그래피 시스템을 제공하는 데에 목적이 있다.
In the conventional tomography system, each tomography system is used to calculate the water temperature distribution and the velocity distribution of vertical faults. Generally, one water wave and one water wave are required to calculate the water temperature distribution, The water temperature distribution of the vertical faults should be calculated using only the acoustic signal arrival information measured in the vertical direction. In order to calculate the flow velocity distribution, at least one pair of transmitting and receiving duplexers is required, and the propagation time and the path information of the sound waves measured by the transceivers are inversely calculated using the propagated time, The present invention provides a marine acoustic tomography system capable of accurately providing more extended marine observation information. SUMMARY OF THE INVENTION
상기의 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 해양음향 토모그래피 시스템에 있어서, 음향데이터 측정부와 환경데이터 측정부로 이루어지는 데이터 측정부(P.1), 상기 데이터 측정부(P.1)에 연결되어 측정된 음향데이터와 환경데이터 데이터를 데이터처리부(P.3)로 전송해주는 데이터 전송부(P.2), 상기 데이터 전송부(P.2)로부터 데이터를 전송받아 수직단층별 유속분포를 계산하는 제1 데이터 처리부(P.3), 상기 데이터 전송부(P.2)로부터 데이터를 전송받아 음속분포를 계산하는 제2 데이터처리부(P.4), 및 상기 제1 데이터 처리부(P.3) 및 제2 데이터처리부(P.4)의 결과와 해양수치모델을 이용하여 데이터 보정하여 결과를 출력하는 데이터 동화부(P.5)를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 시스템을 제공한다.
In order to solve the above problems, the present invention provides a marine acoustic tomography system, comprising: a data measuring unit P.1 consisting of an acoustic data measuring unit and an environmental data measuring unit; (P.2) for transmitting sound data and environmental data to a data processing unit (P.3), a first transmission unit for receiving data from the data transmission unit (P.2) A second data processing unit P.4 for calculating a sound velocity distribution by receiving data from the data transfer unit P.2, And a data moving unit (P.5) for outputting a result of the data correction using the result of the second data processing unit (P.4) and the marine numerical model, and a tomography system for real-time marine environment observation .
본 발명에 따른 실시간 수직 단층별 해양환경 관측을 위한 해양음향 토모그래피 시스템 및 이를 이용한 환경측정 방법을 이용함으로써 해양의 수온 및 유향유속 변화를 모니터링할 수 있어 양식업 및 어업 등과 같은 수산업에 이용할 수 있으며, 적조 및 쓰나미 등과 같은 자연 재해 예측 및 예방하는 역할을 할 수 있다.
By using the ocean acoustic tomography system and the environmental measurement method for observing the marine environment of the real time vertical single layer according to the present invention, it is possible to monitor the change of the water temperature and the directional flow of the ocean and can be used for the fisheries such as aquaculture and fishing, And a natural disaster such as a tsunami can be predicted and prevented.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 측정 및 전송부 세부 블록도이다( P.1.~P.2.).
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 데이터 처리 및 동화부 세부 블록도이다(P.3.~P.5.).
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 수직 단층면의 SVP, CVP 및 C-SVP의 예시 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 음선추적모델을 통한 데이터와 실측한 데이터 비교 과정을 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 음선추적모델을 통한 시간별 음선 식별 과정을 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 수직단층별 수온분포 실험 결과를 나타낸 데이터이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 상호다중모델을 적용한 실시간 유속 관측치 및 유속 보정 결과를 나타낸 것이다.1 is a schematic diagram of a tomography technique for observing a real-time marine environment according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a tomography technique for observing a real-time marine environment according to an embodiment of the present invention.
3 is a detailed block diagram of a tomography technique measurement and transmission unit for real-time marine environment observation according to an embodiment of the present invention (P.1 to P.2).
4 is a detailed block diagram of the tomography technique data processing and animation unit for real-time marine environment observation according to the embodiment of the present invention (P.3 to P.5).
5 is an exemplary graph of SVP, CVP, and C-SVP of a vertical fault plane according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 illustrates a process of comparing data and measured data through a sound tracing model according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating a process of identifying an acoustic line in time according to an acoustic line tracking model according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph showing the results of water temperature distribution experiment for each vertical single layer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 9 shows a real time flow velocity observation and a flow velocity correction result using mutual multiple models according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 해양의 수직단층별 음속분포와 유속분포를 함께 고려한 실시간 수직단층별 해양 환경 관측을 위한 음향 토모그래피 시스템 및 이를 이용한 해양 환경 관측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an acoustic tomography system for observing a marine environment in a real-time vertical fault layer in consideration of a sound velocity distribution and a velocity distribution of a vertical single layer of the ocean, and a method for observing a marine environment using the system.
본 발명에서는 기존의 해양 음향 토모그래피 기법과는 다르게, 수직단층별 수온과 유속을 동시에 고려해줌으로써, 기존 토모그래피 기법보다 향상된 정확도를 제공해주고자 한다. 이를 위해서, 본 발명에서는 한 쌍의 송수신 겸용 송수파기를 기본적으로 사용하였으며, 양쪽의 송수파기에서 신호 도착시간 및 음선 경로를 분석해서 수직 단층별 유속분포(Current Vertical Profile, CVP)를 계산한다. 추정된 CVP는 실제 음향 신호의 전달 속도, 즉 수직음속분포(Sound Vertical Profile, SVP)에 영향을 미치게 된다. 따라서, SVP에 미치는 CVP의 영향을 최소화하기 위해, 유속과 함께 고려한 수직음속분포, 즉 C-SVP(Combined Sound Vertical Profile)를 사용하여, 얻어지는 유속과 수온의 정확도를 향상시켰다.In the present invention, unlike the conventional ocean acoustic tomography technique, the water temperature and the flow velocity of each vertical fault layer are simultaneously considered, thereby providing improved accuracy over the existing tomography technique. To this end, in the present invention, a pair of transmitting and receiving duplex transceivers are basically used, and the signal arrival time and the sound path are analyzed in both transceivers to calculate a vertical current profile (CVP). The estimated CVP affects the delivery speed of the actual sound signal, that is, the sound vertical profile (SVP). Therefore, to minimize the effect of CVP on SVP, the accuracy of the obtained flow velocity and water temperature is improved by using the vertical sound velocity distribution considered together with the flow velocity, that is, C-SVP (Combined Sound Vertical Profile).
또한 본 발명에서는 데이터 동화부, 즉 기존의 누적되어 측정된 해양정보를 활용한 해양모델을 이용하여, 최종적으로 얻어진 수직단층별 유속과 수온분포를 실시간으로 보정하도록 하였다. 또한 예기치 않는 환경변화에 대해서도, 확률적으로 대응할 수 있는 상호 다중 모델을 적용하여 전체 시스템의 신뢰성을 높여, 사용자에게 제공할 수 있도록 하였다. 이하 구체적인 예를 들어 상세히 설명한다.Also, in the present invention, the flow velocity and water temperature distribution of the vertical single layer finally obtained are corrected in real time using a data moving part, i.e., a marine model using existing cumulative measured marine information. In addition, we apply a mutual multiple model to cope with unexpected environmental changes in a stochastic manner, so that the reliability of the entire system can be improved and provided to users. A specific example will be described in detail below.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법의 개략도이며, 도 2는 이를 흐름도로 나타낸 것이다. 실시간 해양환경(수온, 유속) 관측을 위한 토모그래피 시스템은 데이터 측정부(P.1)와 데이터 전송부(P.2), 제1 데이터 처리부 I(P.3), 제2 데이터처리부(P.4) 및 데이터 동화부(P.5)로 이루어져 있다.FIG. 1 is a schematic view of a tomography technique for observing a real-time marine environment according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flowchart thereof. The tomography system for observing real-time marine environment (water temperature, flow velocity) is composed of a data measurement unit P.1, a data transfer unit P.2, a first data processing unit I (P.3), a second data processing unit P. 4) and a data moving unit (P.5).
데이터 측정부(P.1)는 음향 데이터를 측정하는 부분과 환경 데이터를 측정하는 부분으로 나누어 진다. 먼저 음향 데이터 측정부는 기본적으로 송수신 겸용 송수파기(Transducer)를 사용하여, 실시간으로 쌍방향의 음향 신호를 측정한다. The data measuring part (P.1) is divided into a part for measuring acoustic data and a part for measuring environmental data. First, the sound data measuring unit basically measures a bidirectional sound signal in real time using a transceiver for both transmission and reception.
측정한 음향신호를 기반으로 전력지연프로파일(Power Delay Profile, PDP)로 계산하여, 다중경로에 해당하는 신호 도착 시간을 파악하게 된다. 또한 송수파기에 부착되어 있는 압력 센서를 통해, 깊이 정보를 추출할 수 있다. 음향 데이터 측정부는 케이블을 통해 시스템 또는 부이로 연결되어 있다. 연결된 시스템으로 쌍방향 송수신을 통해 얻어진 음향데이터 정보 및 전력지연프로파일(Power Delay Profile, PDP)정보, 그리고 송수파기의 거리 계산을 위한 GPS 정보 및 압력센서로부터 얻어진 깊이 정보를 전송한다. 이때 시스템 또는 부이와 송수파기는 시간 동기장치(ex. GPS 모듈)를 통해 서로 동기화가 되어 있다. 환경 데이터 측정부는 일회성으로 측정하는 것을 기본으로 한다. The signal arrival time corresponding to the multipath is obtained by calculating the power delay profile (PDP) based on the measured sound signal. In addition, the depth information can be extracted through the pressure sensor attached to the transceiver. The acoustic data measuring unit is connected to the system or a part via a cable. And transmits the acoustic data information and the power delay profile (PDP) information obtained through bidirectional transmission and reception to the connected system, and the GPS information for calculating the distance of the transceiver and the depth information obtained from the pressure sensor. At this time, the system or transponders are synchronized with each other through a time synchronization device (eg GPS module). Environmental data measuring part is based on one-time measurement.
또한 에코사운더를 사용해 해당 지역 해저지형정보를 측정한다. 그리고 CTD(Conductivity-Temperature-Depth sensor)를 통해 수직 단층별 수온분포(Sound Velocity Profile, SVP)를 측정한다. 이 때 측정된 SVP는 향후 데이터 처리부에서 처리된 수온 및 유속 분포 데이터를 지속적으로 업데이트하여, 실시간으로 정보를 제공할 수 있게 된다.In addition, echosounders are used to measure local submarine topography information. And the Sound Velocity Profile (SVP) is measured by the CTD (Conductivity-Temperature-Depth sensor). At this time, the measured SVP can continuously update the water temperature and flow velocity data processed by the data processing unit in the future and provide information in real time.
데이터 전송부(P.2)는 시스템(Transceiver) 또는 부이(Buoy)로 구성되어 있으며, 케이블을 통해 송수파기와 연결되어있다. 데이터 전송부에서는 송수파기에서 측정된 음향 데이터와 해양 환경 데이터를 무선통신기를 통해 외부 중앙처리장치, 즉 데이터 처리부로 전송해주는 역할을 한다.The data transfer section (P.2) consists of a system (transceiver) or a buoy, and is connected to the transceiver through a cable. The data transmission unit transmits the acoustic data measured by the transceiver and the marine environment data to the external central processing unit, that is, the data processing unit through the wireless communication unit.
데이터 처리부는 수상의 보트나, 해안가 근처 건물 또는 장소에 있는 외부 중앙처리장치이며, 이는 시스템 또는 부이로부터 전송된 신호를 처리하는 역할을 한다. 본 발명에서는 수직 단층 유속분포(제1 데이터 처리부)와 음속분포(제2 데이터 처리부)를 계산하는 부분으로 나뉘어 있다.The data processing unit is an external central processing unit in the boat of the watercraft or in a building or place near the waterfront, which serves to process signals transmitted from the system or the buoy. In the present invention, the vertical single-layer flow velocity distribution (first data processing section) and sound velocity distribution (second data processing section) are divided.
제1 데이터 처리부(P.3)는 수직 단층별 유속분포를 측정은 다음과 같다. 기본적으로 CTD로 측정된 SVP를 기반으로 주어진 환경에서 음선추적(Ray Tracing)하여, 도착 음선 경로를 예측하게 된다. 이 때의 SVP(z)는 수직 단층별 평균음속, 즉 측정한 해당 지역의 수심별 평균음속 값이다. 또한 예측된 도착 음선 경로를 기반으로 실제 측정된 음향 데이터 신호(PDP)와 가장 유사한 음선을 식별하는 과정을 거치게 된다.The first data processing unit (P.3) measures the flow velocity distribution of each vertical single layer as follows. Basically, based on the SVP measured by the CTD, Ray tracing is performed in a given environment to predict the arrival path of the incoming sound. In this case, SVP (z) is the average sound velocity per vertical fault, that is, the average sound velocity per depth of the measured area. Also, based on the predicted arrival sound path, the process is performed to identify the sound line most similar to the actually measured sound data signal PDP.
제2 데이터 처리부(P.4)에서는 계산한 유속이 음파 전달 속도에 미치는 영향들을 고려하기 위해, 유속분포가 결합된 음속수직분포 즉 한 쌍의 C-SVP(Combined SVP)를 고려한다. 한 쌍의 C-SVP 중, 하나인 C- SVP + (Z)는 송수파기1에서 송수파기2로 전달되는 음향신호 방면 수직단층별 평균 음속이며, 다른 하나인 C- SVP - (Z)는 송수파기 2에서 송수파기 1로 전달되는 음향신호 방면의 수직단층별 평균 음속인데, 이 때, C-SVP는 송수파기의 개수가 늘어남에 따라, 유향유속에 대한 값을 계산할 수 있으며, 이는 각각의 C-SVP(Z)를 형성함으로써, 식별되는 음선들의 정확도의 정확도를 향상시킬 수 있다. 따라서 향상된 음선식별 정확도와 다중경로 음선전달 특성을 이용하여, 최종적으로 수직 단층별 평균음속분포인 C ray (z)와 평균수온분포 T ray (z)를 얻을 수 있게 된다.The second data processing unit P.4 considers a sonic vertical distribution, ie, a pair of C-SVPs (Combined SVP) combined with a flow velocity distribution, in order to consider the effects of the calculated velocity on the sound wave propagation velocity. Of the pair of C-SVP, one of the + C- SVP (Z) is the speed of sound the sound signal toward a vertical single-walled area, the average delivered from songsupagi songsupagi 1 to 2, C- SVP other, from (Z) is
데이터 동화부(P.5)는 본 데이터 처리부의 결과(수온과 유속 분포)와 기존 계절별 시간별 수집된 통계자료를 바탕으로 한 해양수치모델을 이용하여 해양 신뢰성 있게 실시간으로 제공해주는 것을 목적으로 한다. 데이터 보정을 위한 가장 기초적인 방법으로 이동 평균 필터(moving average filter)가 존재한다. 그러나 이동 평균 필터는 사전에 알려진 통계 정보들을 활용하지 않고 측정치들만을 평균 취하기 때문에, 해양 및 기후 조건 등을 반영하지 못한다.The data moving part (P.5) aims to provide the marine reliable and real time by using the marine numerical model based on the result (water temperature and flow velocity distribution) of this data processing part and the statistical data collected over the previous season. There is a moving average filter as the most basic method for data correction. However, the moving average filter does not utilize known statistical information and does not reflect marine and climatic conditions because it only averages the measured values.
상기의 문제를 해결하기 위해, 본 발명에서는 제공하고자 하는 정보의 해당 지역의 누적된 관측통계자료(계절별, 날짜별)를 토대로 만든 해양모델(수온 및 유속)을 이용하였다. 이러한 누적관측통계자료 기반 해양모델을 통해 토모그래피 시스템으로 측정된 수온과 유속 분포값 또는 누락된 관측자료를 보완하는 역할을 할 수 있게 되었다.In order to solve the above problem, the present invention uses a marine model (water temperature and flow rate) based on cumulative observation statistical data (seasonal and date-specific) of the information to be provided. Based on these cumulative observational statistical data, the ocean model can be used to supplement the measured water temperature and flow velocity values or missing observational data measured by the tomography system.
또한, 본 발명에서는 예기치 못한 해양환경 변화를 고려하기 위해, 데이터 동화 기법으로 다양한 모델들의 상호작용을 이용하였다. 즉, 해양모델로부터 예측 추정치와 예측 공분산을 계산하며, 8단계)와 14단계)에서 계산한 U ray (z)T ray (z)을 활용하여 유속과 수온값을 보정 및 업데이트한다.In addition, in the present invention, in order to consider an unexpected change in the marine environment, the interaction of various models is used as a data assimilation technique. In other words, the predicted estimates and predicted covariances are calculated from the ocean model, and the velocity and temperature values are calibrated and updated using U ray (z) T ray (z) calculated in steps 8) and 14).
먼저 충분히 합리적으로 수집된 통계자료들을 통해 해양모델을 구축하고 변화를 예측하고 관측치를 활용하여 예측의 오류를 줄여주는 방법을 사용하였다. 보통의 해양모델이 비선형 함수로 표현되기 때문에 미분을 이용하여 선형화 함으로써 예측공분산, 보정이득 등의 계산을 용이하게 하였다.First, we constructed a marine model by using reasonably collected statistical data, predicted the change, and used the method of reducing the error of prediction by using the observations. Because the ordinary ocean model is represented as a nonlinear function, it is easy to calculate the predictive covariance and the correction gain by linearizing using the derivative.
그럼에도 불구하고, 누적관측통계자료기반 단일의 해양모델과 데이터 동화 부분은 예기치 못한 현실의 다양한 변화들을 모두 표현할 수 없다. 예를 들어 태풍이나 쓰나미, 적조현상 등 불규칙적인 자연현상들이 일어났을 때, 수온 및 유속 분포들의 특성들이 심각하게 변화하는데 이러한 변화를 단일 모델로 표현하는 것은 매우 어렵기 때문이다.Nonetheless, a single ocean model and data assimilation based on cumulative observational statistics can not represent all the various changes in the unexpected reality. For example, when irregular natural phenomena such as typhoons, tsunamis, and red tides occur, the characteristics of water temperature and velocity distributions change seriously, and it is very difficult to express these changes in a single model.
따라서, 이러한 예기치 않는 변화에 대응할 수 있는 알고리즘으로 다양한 모델들을 서로 상호보완적으로 이용하는 상호다중모델을 사용하였다. 상호다중모델을 표현하기 위해 마르코프 모델을 기반으로 확률적으로 적합한 해양수치모델 및 해양관측모델을 바꿔주는 것이다. 여러 통계로 수집된 해양수치모델들을 기반으로 서로 다른 차원을 가질 수 있고 서로 다른 통계적 성질을 기반한 오차들을 통해서 만들어 질 수 있다. 이렇게 상호다중모델과 동화처리 방법을 통해 얻어진 수온분포와 유속분포는 실시간으로 업데이트 되어, 초기에 해양 데이터로 측정된 수온분포 및 유속분포 대신 사용된다. 상기와 같이 실시간으로 업데이트된 데이터는 CTD 또는 ADCP 등으로 해양환경을 지속적으로 측정해야 하는 번거로움을 덜 수 있다. 이하 본 발명의 각 구성부의 각 단계별 수행과정을 구체적으로 설명한다.
Therefore, we used mutual multiple models that complement each other with various models as an algorithm that can cope with these unexpected changes. To represent mutual multiple models, it is possible to change probabilistic marine numerical models and marine observational models based on Markov model. It can have different dimensions based on marine numerical models collected from various statistics and can be created through errors based on different statistical properties. The water temperature distribution and the flow velocity distribution obtained through the mutual multiple models and the dynamic processing method are updated in real time and used instead of the water temperature distribution and the flow velocity distribution measured initially by the marine data. The data updated in real-time as described above can be free from the inconvenience of continuously measuring the marine environment using CTD or ADCP. Hereinafter, the steps of each component of the present invention will be described in detail.
<P.1 데이터 <P.1 Data 측정부Measuring part - 환경 데이터> - Environmental data>
초기설정 단계) 수직단층별 수온 측정 및 해저지형정보 측정Initial setting step) Water temperature measurement by vertical single layer and measurement of undersea topography information
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 측정 및 전송부 세부 블록도이다(P.1.~P.2.). 본 환경 데이터 측정부는 실시간 해양환경, 즉 수직 단층별 수온과 유속을 동시에 고려하기 위해, 초기에 측정해주는 단계이다. 본 단계에서는 일반적으로 최소 2가지 해양 환경 데이터를 측정한다. 먼저는 CTD 센서를 통해 온도(T), 염도(S), 압력(z) 등을 측정하고, 이를 Mackenzie equation을 통해 수직 단층별 음속분포, 즉 SVP를 다음과 같이 계산한다. 3 is a detailed block diagram of a tomography technique measurement and transmission unit for real-time marine environment observation according to an embodiment of the present invention (P.1 to P.2). This environmental data measurement unit is an initial measurement step to simultaneously consider the temperature and flow rate of the real ocean environment, that is, the vertical fault. At this stage, at least two marine environmental data are generally measured. First, the temperature (T), salinity (S) and pressure (z) are measured by the CTD sensor and the sound velocity distribution, ie SVP, of the vertical fault layer is calculated by Mackenzie equation as follows.
[수학식 1][Equation 1]
여기서 계산된 C(T,S,z)를 수직 단층별 음속분포 SVP (z)로 간주하고 계산한다.The calculated C (T, S, z) is regarded as the sound velocity distribution SVP (z) for each vertical fault layer.
두 번째로는 에코사운더로 해저지형정보(수심지도, Bathymetry)를 측정한다. 위의 두가지 해양 환경 데이터는 음선추적모델을 활용하여, 음속과 유속을 계산하는데 필요한 초기정보이다. 향후, 초기 SVP 또는 수온분포는 16단계)에서 계산된 SVP 또는 수온분포로 업데이트함으로써, 실시간으로 음속과 유속을 계산하게 된다.
Secondly, the echosounder measures sea surface topography (bathymetry). The two marine environmental data above are initial information needed to calculate the sound velocity and flow rate using the line tracing model. In the future, the initial SVP or water temperature distribution is updated to the SVP or water temperature distribution calculated in step 16 ) , thereby calculating the sound velocity and the flow velocity in real time.
<P.1 데이터 <P.1 Data 측정부Measuring part - 음향 데이터> - Acoustic data>
1단계) 쌍방향 송수파기의 하이드로폰을 통해 음향 신호 수신Step 1) Acoustic signal reception through the bidirectional transceiver's hydrophone
본 단계에서는 각각의 송수파기에서 송신한 음향신호를 수신한다.In this step, the sound signal transmitted from each transceiver is received.
2단계) 수신한 신호들의 전력지연프로파일(PDP) 측정Step 2) Measure the power delay profile (PDP) of received signals
본 단계에서는 수신한 음향신호와 송신한 음향신호의 연관성 즉 Correlation을 이용해서, 수신한 신호의 다중경로 전력지연프로파일(Profile Delay Profile, PDP)을 도 7(b)와 같이 측정한다. 측정된 PDP는 향후 음선추적모델로 계산된 음선모델 기반 전력지연프로파일과 비교하여, 유효한 음선을 선택하는 역할을 보조한다. 각각의 송수파기에서 측정된 PDP를 기반으로, 1번 송수파기에서 신호 도착 시간 과 2번 송수파기의 신호 도착 시간 를 측정할 수 있다. 여기서 i는 다중경로로 도달하는 음선들의 개수이며, 여기서는 수학식의 편의상 i=1로 생각하고 계산하고자 한다.In this step, the multi-path power delay profile (PDP) of the received signal is measured as shown in FIG. 7 (b) using the correlation between the received sound signal and the transmitted sound signal, that is, correlation. The measured PDP assists in selecting a valid sound line in comparison with the sound line model based power delay profile calculated in the future sound tracing model. Based on the PDP measured at each transceiver, the signal arrival time at the first transceiver And the signal arrival time of the second transceiver Can be measured. Here, i is the number of sound lines arriving at multiple paths. Here, i is assumed to be i = 1 for convenience of the mathematical expression.
3단계) 각각의 측정된 전력지연프로파일과 송수파기의 위치 및 깊이 정보 전송Step 3) Transfer each measured power delay profile and transceiver location and depth information
본 단계에서는 각각의 송수파기와 연결된 시스템(또는 부이)에 측정된 PDP 정보와, 송수파기의 위치 및 깊이 정보를 전송하는 단계이다. 여기에서 송수파기의 위치는 GPS를 통해 파악할 수 있으며, 두 송수파기의 거리는 R로 표현할 수 있다. 또한, 송수파기1의 깊이()와 송수파기2()의 깊이는 각각의 압력센서를 통해 알 수 있다.
In this step, the measured PDP information and the position and depth information of the transceiver are transmitted to the system (or the buoy) connected to each transceiver. Here, the position of the transceiver can be grasped by GPS, and the distance between the two transceivers can be expressed by R. Also, the depth of the transceiver 1 ) And transceiver 2 ( ) Can be known through the respective pressure sensors.
<P.2 데이터 전송부><P.2 Data Transfer Section>
4단계) 데이터 처리부로 데이터 전송Step 4) Transferring Data to the Data Processing Unit
환경 데이터 측정부에서 측정한 SVP(또는 수온분포)와 해저지형정보와, 음향 데이터 측정부에서 측정한 PDP, 송수파기의 위치 및 깊이 정보 등을 시스템(또는 부이)의 무선통신기를 통해 외부 중앙처리장치 즉 데이터 처리부로 전달한다.
The SVP (or water temperature distribution) and the undersea topography information measured by the environmental data measuring unit, the PDP measured by the sound data measuring unit, the location and depth information of the transceiver, and the like are transmitted to the external central processing unit That is, the data processing unit.
<P.3 데이터 처리부 I - 유속><P.3 Data processing section I - Flow rate>
5단계) SVP기반 음선추적모델을 통한 도착 음선 경로 예측Step 5) SVP-based tracing model of arrival
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 기법 데이터 처리 및동화부 세부 블록도이다(P.3.~P.5.). 본 단계에서는 도 8과 같이 수신한 SVP정보를 기반으로, 음선추적모델(대표적으로 BELLHOP 모델 사용)을 통한 도착 음선 경로를 예측한다. 여기서 도 8은 시간별로 측정된 SVP에 따른 예측된 도착 음선 경로를 보여주고 있다. 4 is a detailed block diagram of the tomography technique data processing and animation unit for real-time marine environment observation according to the embodiment of the present invention (P.3 to P.5). In this step, based on the received SVP information as shown in FIG. 8, the arrival sound path is predicted through the sound-line tracking model (typically using the BELLHOP model). Here, FIG. 8 shows a predicted arrival sound path according to SVP measured over time.
[수학식 2]&Quot; (2) "
-> 송수파기간의 음선경로와 PDP 생성
-> Generate sound path and PDP between transceiver
6단계) 음선 식별 (Ray identification) 과정Step 6) Ray identification process
본 단계에서는 유효한 음선을 식별하기 위해서, 도 7과 같이 음선추적모델로 계산된 M-PDP(Modeled Power Delay Profile)와 2단계)에서 수신한 음향데이터로부터 얻어진 PDP와 비교하여, 가장 빠르게 도달한 음선과 다중경로로 도달한 음선들의 경향을 파악하여, 유효하다고 판단되는 음선들을 식별한다.
In this step, in order to identify a valid sound line, as compared with the PDP obtained from the sound data received in the M-PDP (Modeled Power Delay Profile) calculated in the sound tracing model as shown in FIG. 7 and the second step And the tendency of the sound lines reached by the multi-path, and identifies the sound lines judged to be valid.
7단계) 식별된 음선의 실제 이동 경로 길이 계산Step 7) Calculate the actual path length of the identified sound line
본 단계에서는 도 8과 같이 식별된 음선들의 실제 이동 경로의 길이를 계산한다. 여기서 i는 식별된 다중경로 음선들의 개수이며, 다중경로 개수에 따라 수직 단층별 유속 및 음속 분포가 나오게 된다. 단 여기서는 수학식의 편의상 i=1로 생각하고 계산하고자 한다.
In this step, the length of the actual movement path of the sound lines identified as shown in FIG. 8 . Where i is the number of identified multi-path sound lines, and the flow velocity and sound velocity distribution for each vertical monolayer is given by the number of multipaths. However, here, we want to calculate i = 1 for convenience of mathematical expression.
8단계) 음선 경로에 따른 수직 단층별 유속 계산Step 8) Calculation of vertical fault velocity along the sound path
기본적으로는 평균음속 과 평균유속 을 계산하기 위해, 2단계에서 송수파기1에서 측정된 과 송수파기2에서 측정된 을 사용한다. 과 는 다음과 같이 표현될 수 있다. , , (여기서 은 송수파기 간의 거리). 따라서 평균음속 , 평균유속 , 즉 송수파기1에서 송수파기2로 전달되는 평균유속 을 계산할 수 있다. 그러나 은 송수파기 간의 직선 거리를 사용함으로써, 유속오차를 발생하게 된다. 이 단계에서는 7단계)에서 계산된 식별된 음선의 실제 이동 경로 길이인 을 직선거리 대신 사용하게 된다. 즉 평균유속을 다음과 같이 계산할 수 있다.Basically, And average flow rate , In
[수학식 3]&Quot; (3) "
이 때에, 다중경로로 도달하는 음선 경로의 길이(들을 고려해주면, 본 단계에서 송수파기1에서 송수파기2 방향으로 흐르는 해류의 수직 단층별 유속 을 계산할 수 있게 된다.
At this time, the length of the sound path reaching the multi-path ( The flow rate of the vertical current flowing in the direction from the transceiver 1 to the
<P.4 데이터 처리부 II - 음속><P.4 Data processing part II - Sound speed>
9단계) 수직단층별 Step 9) By vertical fault 유속값과And SVP를SVP 고려한 measured 한쌍의Pair of C- C- SVPSVP 생성 produce
본 단계에서는, 환경 데이터 측정 초기단계)에서 CTD로 측정된 SVP의 경우, 실제 해류에 대한 영향을 전혀 반영하지 못한 채 측정된 값임으로, 데이터 처리부 I에서 계산된 수직단층별 평균 유속 값을 사용해서, 도 6과 같이 한쌍의 C-SVP를 그리고자 한다. 여기서 C-SVP는 다음과 같이 한쌍이 나타날 수 있다.In this stage, in case of SVP measured by CTD in the initial stage of environmental data measurement, it is a value measured without reflecting the influence on actual ocean current. Therefore, the average flow rate per vertical single layer calculated in data processing section I Using the values, We want to have a pair of C-SVPs as well. Here, a pair of C-SVPs can appear as follows.
[수학식 4]&Quot; (4) "
10단계) 각각의 C-SVP를 기반으로 음선추적모델을 통한 도착 음선 경로 예측Step 10) Estimating the arrival path of the arrival of each C-SVP based on the line tracing model
본 단계에서는 9단계)에서 수직단층별 유속분포를 고려한 한쌍의 음속분포 C-SVP 즉, 와 를 이용해서 음선추적모델을 통한 도착 음선 경로 예측을 하도록 한다.In this step, a pair of sound velocity distributions C-SVP considering the distribution of vertical single-layer flow velocity, Wow To perform the arrival line path prediction through the line tracking model.
[수학식 5]&Quot; (5) "
-> 송수파기1에서 송수파기2로 전달되는 음선경로와 M-PDP1 생성 -> Create the sound path and M-PDP1 to be transmitted from transceiver 1 to
-> 송수파기2에서의 송수파기1로 전달되는 음선경로와 M-PDP2 생성
-> Create the sound path and M-PDP2 to the transceiver 1 in the
11단계) 각각의 경우에 대해, 음선 식별 (Ray identification) 과정Step 11) For each case, the ray identification process
본 단계에서는 유효한 음선을 식별하기 위해서, 도 6 및 6단계)와 같이 음선추적모델로 계산된 M-PDP1과 M-PDP2와 실제로 측정된 PDP1과 PDP2을 비교하여, 유효한 음선을 식별하는 과정을 거친다.
In this step, in order to identify a valid sound line, a valid sound line is discriminated by comparing M-PDP1 and M-PDP2 calculated by the sound line tracking model with actually measured PDP1 and PDP2 as in FIGS. 6 and 6) .
12단계) 식별된 Step 12) Identified 음선의Acute 실제 이동 경로 길이 Actual travel path length LL 1One ,ray, ray , , LL 22 ,ray, ray 계산Calculation
본 단계에서는 직선거리가 아닌, 도 6 및 7단계)과 같이 식별된 음선들의 실제 이동 경로의 길이 L 1 ,ray , L 2 , ray 를 계산한다.
In this step, the length of the actual movement path of the sound lines identified as in FIGS. 6 and 7), not the linear distance Calculate L 1 , ray , L 2 , and ray .
13단계) 음선 경로에 따른 수직 단층별 음속 계산Step 13) Calculate sound speed per vertical layer according to sound path
본 단계에서는 12단계)에서 계산된 식별된 음선들의 이동 경로 길이 L 1 ,ray , L 2 ,ray 와 각각의 도달시간 ,을 통해 고정된 수심의 평균음속 와 를 계산한다. 그리고 식별된 다중경로(i)별로 수심별 평균음속을 계산하면, ,을 계산할 수 있으며, 최종적으로 출력하고자 하는 수직단층별 음속분포인 를 구할 수 있다.In this step, the movement path lengths L 1 , ray , L 2 , and ray And each arrival time , The average sound velocity of the fixed depth through Wow . Then, by calculating the average sound velocity per depth by the identified multipath (i) , , And the distribution of the sound velocity of the vertical fault layer to be finally output Can be obtained.
[수학식 6]&Quot; (6) "
, ,
[수학식 7]&Quot; (7) "
14단계) 수직 단층별 수온 계산 14) Calculation of water temperature by vertical fault
본 단계에서는 13단계)에서 계산된 수직단층별 음속분포인 를 [수학식 1]의 Mackenzie equation을 사용하면, 도 9와 같이 수직단층별 수온분포 를 얻을 수 있다.
In this step, the sound velocity distributions Using the Mackenzie equation of Equation (1), the vertical distribution of water temperature distribution Can be obtained.
<P.5 데이터 동화부><P.5 Data Animation Section>
15단계) 통계 자료를 기반으로 계절별, 시간별 유속 및 수온 지도 예측15 steps) Seasonal, hourly flow velocity and water temperature map prediction based on statistical data
본 단계에서는 계절/시간별 통계 자료에 기반한 해양모델로부터 다음 시간의 유속과 수온 지도와 공분산 행렬을 예측하는 과정이다. 통계자료에 기반한 수온과 유속의 해양수치모델은 다음과 같이 나타낼 수 있다.This step is a process of predicting the flow rate, temperature map and covariance matrix of the next time from the ocean model based on season / time statistical data. Statistical data based on water temperature And flow rate Can be expressed as follows.
[수학식 8]&Quot; (8) "
해양수치모델: Marine numerical model:
여기서 f 와 g은 각각 유속과 수온의 해양모델이고, 과 은 각 해양모델의 오차를 나타낸다. 유속과 수온의 해양모델 f 와 g은 현재 시간의 유속과 수온 값 , 과 시간 의 함수로써 다음 시간의 유속과 수온 값 , 을 계산하는 해양예측모델 함수이다. 또한 8단계)과 14단계)에서 계산된 수온과 유속은 실제값과 오차의 합으로 표현된다. 이를 해양관측모델이라고 부른다.Where f and g are oceanic models of flow velocity and water temperature respectively, and Represents the error of each ocean model. The oceanic models f and g of the flow velocity and water temperature show the flow rate of the current time and the water temperature value , And time As a function of the velocity of the next time and the water temperature value , Is a marine forecasting model function. Also, the water temperature calculated in steps 8) and 14) And flow rate Is expressed by the sum of the actual value and the error. This is called a marine observational model.
[수학식 9]&Quot; (9) "
해양관측모델: Ocean Observation Model:
여기서 과 은 해양관측에서 발생한 오차를 의미한다. 본 데이터 동화부에서는 해양수치모델 수학식 8을 바탕으로 다음시간의 해양정보를 예측하고, 해양관측모델 수식의 관계로 얻어진 8단계)과 14단계)의 결과 , 를 활용하여 유속값 과 을 보정 및 업데이트 하는 과정을 거친다. 그 중 예측 과정은 다음과 같다. (이 과정부터는 수온 분포 역시 유속 분포와 동일하게 계산이 가능함으로, 유속 분포에 대해서만 나타내고자 한다.)here and Is an error in ocean observations. The data moving part predicts the marine information of the next time on the basis of the numerical equation 8 of the marine numerical model and obtains the results of the steps 8) and 14) obtained by the relation of the marine observation model equation , The flow rate value and And corrects and updates them. The prediction process is as follows. (From this process, the water temperature distribution can also be calculated in the same way as the flow velocity distribution.
[수학식 10]&Quot; (10) "
예측 추정치 계산: Calculating Predicted Estimates:
[수학식 11]&Quot; (11) "
예측 추정치 공분산 계산: Compute the predicted estimate covariance:
여기서 , 는 n번째 추정치 의 공분산 행렬, 은 로부터 예측한 의 공분산 행렬, 은 통계자료에 기반한 모델의 오류인 의 공분산 행렬이다.here , Is the nth estimate Of the covariance matrix, silver Predicted from Of the covariance matrix, Is an error in the model based on statistics Lt; / RTI >
16단계) 8단계), 14단계)에서 계산한 유속 및 수온 정보를 기반으로 실시간 보정 및 업데이트Step 16) Step 8), Step 14) based on the flow rate and water temperature information based on the real-time correction and update
본 단계에서는 8단계)의 관측된 데이터를 기반으로 15단계)의 예측된 추정치를 보정하고 업데이트 하는 단계이다. 보정 및 업데이트 과정은 다음과 같다. 은 유속에 대한 해양관측오차 의 공분산이다.In this step, it is a step of correcting and updating the predicted estimate of step 15) based on the observed data of step 8). The calibration and update procedure is as follows. Is the ocean observation error .
[수학식 11]&Quot; (11) "
최적화된 보정 이득 계산: Calculation of optimized calibration gain:
[수학식 12]&Quot; (12) "
보정된 추정치 계산: Calculation of Calculated Estimates:
[수학식 13]&Quot; (13) "
보정된 추정치 공분산 계산: Calculation of the adjusted estimate covariance:
위에서 설명한 보정기법은 단일 해양모델에 대한 설명이다. 하지만 해양환경에서는 종종 일반적인 모델로 설명되지 않는 태풍, 쓰나미, 적조현상 등의 자연재해들이 발생한다. 이러한 자연현상들은 그 패턴이 급변하여 일반적인 모델로 표현하는 것이 어렵다. 따라서 다양한 자연재해들을 반영한 서로 다른 모델들을 반영하기 위하여 상호다중모델을 보정기법에 접목한다. 기존의 해양수치모델과 해양관측모델이 다양한 모델로 표현될 때, 모델 파라미터 로 변화하는 해양수치모델과 해양관측모델을 다음과 같이 수정한다.The calibration technique described above is a description of a single ocean model. However, in the marine environment, natural disasters such as typhoons, tsunamis, and red tide phenomena, which are not often described as typical models, occur. These natural phenomena are difficult to express in a general model because the pattern changes rapidly. Therefore, multiple models are combined with calibration techniques to reflect different models reflecting different natural disasters. When existing marine and marine observational models are represented in various models, the model parameters The oceanic numerical model and the oceanic observational model are changed as follows.
[수학식 14]&Quot; (14) "
다중모델 표현법- 해양수치모델, 해양관측모델:Multiple Model Representation - Marine Numerical Model, Ocean Observation Model:
여기서 은 서로 다른 해양모델의 모드를 의미하고 는 초기 설정한 해양모델들의 집합이다. 서로 다른 해양모델들은 각각의 환경에 따라 유기적으로 변화하며 인 모델에서 인 모델로 변화하는 확률을 마르코브 모델을 이용하여 다음과 같이 정의한다.here Means the mode of different ocean models Is a set of ocean models initially set. Different ocean models vary organically according to their environment In the model The probability of changing to the in-model is defined as follows using the Markov model.
[수학식 15]&Quot; (15) "
여기서 는 해양모델변환 확률 분포 함수, 는 해양모델들의 집합을 나타낸다. 해양모델변환 확률분포함수는 각기 다른 해양모델 사이의 유기적으로 변화하는 것을 표현한다.here Is an ocean model conversion probability distribution function, Represents a set of ocean models. Marine model conversion probability distribution function Represent organically changing between different ocean models.
[수학식 16]&Quot; (16) "
[수학식 17]&Quot; (17) "
수학식 16은 모델 와 까지의 유속 관측치들에 조건부인 관측치 의 확률 밀도함수를 나타내고, 이를 이용하여 여태까지 관측치가 주어졌을 때 시점의 해양모델이 일 사후 확률을 수학식17과 같이 구한다. 위에서 정의한 해양모델의 사후확률 를 이용하여 최종적으로 상호다중모델을 고려한 유속 추정치와 공분산을 다음과 같이 계산한다.Equation (16) Wow Lt; RTI ID = 0.0 > observations < / RTI & And the probability density function of the probability density function The ocean model of the point (17) < / RTI > The posterior probability of the ocean model defined above , The flow velocity estimates and the covariances considering the mutual multiple models are finally calculated as follows.
[수학식 18]&Quot; (18) "
상호다중모델을 적용한 부정된 유속 추정치 계산:Calculation of Uncertain Flow Velocities Applying Mutual Multiple Model:
[수학식 19]&Quot; (19) "
상호다중모델을 적용한 부정된 유속 추정치 공분산 계산:Calculating the Covariance of Uncertain Flow Velocity Estimates Using Mutual Multiple Models:
위 방법으로 다중 해양모델을 고려한 유속 추정치 와 수온 추정치 를 데이터 동화부의 최종 결과값으로 산출한다.
Estimates of flow velocity considering multiple ocean models using the above method And water temperature estimates As a final result value of the data moving unit.
< 토모그래피 시스템을 이용한 실시간 해양환경 관측 방법 > <Real-time marine environment observation method using tomography system >
본 발명은 상기와 같은 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 시스템을 이용한 실시간 해양환경 관측방법을 제공한다. 즉, 데이터 측정부(P.1)에서 음향데이터와 환경데이터를 측정하는 데이터측정단계(S1), 상기 데이터측정단계(S1)에서 측정된 데이터를 제1 또는 제2 데이터처리부로 전송하는 데이터전송단계(S2), 상기 전송된 데이터로부터 유속분포 또는 음속분포를 계산하는 데이터 처리단계(S3), 상기 계산된 데이터와 해양수치모델을 이용하여 데이터를 보정하여 결과를 출력단계(S4) 및 상기 보정된 결과로 상호다중모델을 실시간으로 보정 및 업데이트하는 해양모델보정단계(S5)로 이루어진 것을 특징으로 하는 토모그래피 시스템을 이용한 실시간 해양환경 관측 방법을 제공한다.
The present invention provides a real-time marine environment observation method using the tomography system for real-time marine environment observation as described above. That is, a data measuring step S1 for measuring the acoustic data and the environment data in the data measuring unit P.1, a data transmitting step S1 for transmitting the data measured in the data measuring step S1 to the first or second data processing unit, A data processing step S3 for calculating a flow velocity distribution or a sound velocity distribution from the transmitted data, a data processing step S3 for correcting data using the calculated data and a marine numerical model, And an ocean model correction step (S5) of correcting and updating multiple mutual models in real time as a result of the comparison.
본 발명에 따른 실시간 수직 단층별 해양환경 관측을 위한 해양음향 토모그래피 시스템 및 이를 이용한 환경측정 방법을 이용함으로써 해양의 수온 및 유향유속 변화를 모니터링할 수 있어 양식업 및 어업 등과 같은 수산업에 이용할 수 있으며, 적조 및 쓰나미 등과 같은 자연 재해 예측 및 예방하는 역할을 할 수 있으므로 산업상 이용가능성이 있다.By using the ocean acoustic tomography system and the environmental measurement method for observing the marine environment of the real time vertical single layer according to the present invention, it is possible to monitor the change of the water temperature and the directional velocity of the ocean and can be used for the fisheries such as aquaculture and fishing, And tsunamis, and it can be used industrially.
Claims (9)
음향데이터 측정부와 환경데이터 측정부로 이루어지는 데이터 측정부(P.1);
상기 데이터 측정부(P.1)에 연결되어 측정된 음향데이터와 환경데이터 데이터를 데이터처리부(P.3)로 전송해주는 데이터 전송부(P.2);
상기 데이터 전송부(P.2)로부터 데이터를 전송받아 수직단층별 유속분포를 계산하는 제1 데이터 처리부(P.3);
상기 데이터 전송부(P.2)로부터 데이터를 전송받아 음속분포를 계산하는 제2 데이터처리부(P.4); 및 상기 제1 데이터 처리부(P.3) 및 제2 데이터처리부(P.4)의 결과와 해양수치모델을 이용하여 데이터 보정하여 결과를 출력하는 데이터 동화부(P.5);를 포함하며,
상기 제2 데이터처리부는(P.4)는 계산한 유속이 음파 전달 속도에 미치는 영향들을 고려하기 위하여, 유속분포가 결합된 음속수직분포 즉, 한 쌍의 C-SVP(Combined Sound Vertical Profile)를 고려하며, 상기 한 쌍의 C-SVP는 송수파기 1에서 송수파기 2로 전달되는 음향신호 방면 수직단층별 평균 음속(C-SVP+(Z))과 송수파기 2에서 송수파기 1로 전달되는 음향신호 방면의 수직단층별 평균 음속(C-SVP-(Z))인 것을 특징으로 하는 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 시스템.
In a marine acoustic tomography system,
A data measuring unit (P.1) comprising an acoustic data measuring unit and an environmental data measuring unit;
A data transmission unit P.2 connected to the data measurement unit P.1 for transmitting the measured sound data and the environment data data to the data processing unit P.3;
A first data processing unit (P.3) for receiving data from the data transfer unit (P.2) and calculating a flow velocity distribution for each vertical fault layer;
A second data processing unit (P.4) for receiving data from the data transfer unit (P.2) and calculating a sound velocity distribution; And a data moving unit (P.5) for outputting a result of data correction using the results of the first data processing unit (P.3) and the second data processing unit (P.4)
In order to take into consideration the effects of the calculated flow velocity on the sound wave propagation velocity, the second data processing section (P.4) calculates a sound velocity vertical distribution, i.e., a pair of C-SVP (Combined Sound Vertical Profile) ( C-SVP + (Z)) of the vertical direction of the sound signal transmitted from the transceiver 1 to the transceiver 2 and the vertical direction of the sound signal transmitted from the transceiver 2 to the transceiver 1 And the average sonic velocity ( C-SVP - (Z)) of each tomographic layer.
2. The method according to claim 1, wherein the acoustic data measures a two-directional acoustic signal in real time using a transceiver for both transmission and reception, and the environmental data measuring unit measures echo- sensor is used to measure the water velocity profile (SVP) of each vertical single layer.
The method as claimed in claim 1, wherein the first data processing unit (P.3) comprises the step of identifying a sound line most similar to the actually measured sound data signal (PDP) based on the predicted arrival sound path Tomography system for observing real - time marine environment.
The method according to claim 3, wherein the first data processing unit (P.3) calculates the actual travel path length of the identified sound line reached by the multipath, calculates a flow velocity average for each depth corresponding to the path, And a tomography system for observing real-time marine environment.
The method of claim 1, wherein the C-SVP increases the number of transducers to calculate a value for the flow direction to form the C-SVP (Z) , thereby improving the accuracy of the identified sound lines Tomography system for observing real - time marine environment.
식 1 : 해양수치모델:
(단, f: 유속의 해양모델, : 수온의 해양모델, : 유속 해양모델의 오차, : 수온 해양모델의 오차, : 현재시간의 유속 : 현재시간의 수온 시간, 함수로써 다음 시간의 유속과 수온 값 :다음 시간의 유속, : 다음 시간의 수온값)
측정된 수온과 유속 분포값 또는 누락된 관측자료를 보완하여 출력하는 것을 특징으로 하는 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 시스템.
The method according to claim 1, wherein the marine numerical model of the data moving unit (P.5) is a function of a marine numerical model according to Equation (1) based on cumulative observation statistics collected during each season Lt; / RTI &
Equation 1: Marine numerical model:
(Where, f : ocean model of flow velocity, : Ocean model of water temperature, : Error of flow velocity model, : Error of water temperature ocean model, : Flow rate of current time : The temperature time of the current time, the flow rate of the next time as a function and the water temperature value : The flow rate of the next time, : Water temperature value of next time)
The measured water temperature and the flow velocity distribution value, or the missing observation data, and outputs the corrected data to the tomography system for observing the real-time marine environment.
식 2 : 해양관측모델:
(단, 여기서 과 은 해양관측에서 발생한 오차)
데이터를 보정하고 이를 활용하여 다시 해양수치모델을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 실시간 해양환경 관측을 위한 토모그래피 시스템.
The method of claim 7, wherein the moving image data unit (P.5) are related by a single-layer vertical flow rate of the currents obtained by the prediction information and the marine ocean observation model formula based on the marine numerical model, and the vertical U ray tomography by the water temperature Distribution, and error from T- ray are used to calculate the ocean observation model,
Equation 2: Ocean Observation Model:
(However, here and The error caused by ocean observations)
Wherein the data is corrected and the data is updated again to update the marine numerical model.
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