Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
ㅇ 해양에서 다양한 개발사업이 이루어지고 있으며 개발로 인한 환경적 영향을 예측·평가하여 저감방안을 마련하고 있음
ㅇ 복잡한 해양환경적 특성으로 인해 개발사업이 해양환경에 미치는 영향을 파악하는 데는 한계가 있음
ㅇ 해양환경 정보화플랫폼의 자료, 위성자료, 기존의 수치모형에서 계산된 방대한 물리적 자료를 딥러닝 기술에 적용하여 해양오염 예측 도구를 개발하고자 함

Ⅱ. 국내외 현황 및 사례 분석
ㅇ 해양 분야에서 딥러닝을 활용한 연구를 예측(결측치 보정 포함) 및 분류 연구로 구분하여 정리함
ㅇ 해양 분야가 아닌 타 분야에서 딥러닝을 활용한 연구도 정리함

Ⅲ. 연구 방법론
1. 해양환경자료
ㅇ 해양환경, 해양생태, 해양보호구역, 해양환경정보지도, 폐기물해양배출, 해양쓰레기, 해역이용영향평가 등과 관련된 다양한 자료를 제공하는 해양환경정보포털(MEIS)의 자료를 검토함
ㅇ 2010년부터 천리안 위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 통하여 해양관측을 수행하고 있으며, 위성으로부터 제공되는 자료를 조사함
2. 수치모형
ㅇ 해양의 유동, 지형, 파랑, 수질까지 다양한 영역의 해양환경 변화를 파악할 수 있는 수치모형 중에 연안역에서 널리 사용되는 Delft3D를 소개함
3. 딥러닝 모델
ㅇ 딥러닝 알고리즘은 입력 데이터의 형태에 따라 활용할 수 있는 모형이 다르기 때문에 주요 모형에 대해서만 설명함
ㅇ 딥러닝 모형이 사용된 연구 사례를 소개함

Ⅳ. 적용 및 검증
1. 파랑 예측
ㅇ 딥러닝의 적용 사례연구로서 외해에서 장기간 관측된 파랑 및 기상자료와 딥러닝 기법을 활용하여 해안역 인근의 일 년간의 파랑을 예측함
ㅇ 60km 이상 이격된 해역의 기상정보와 파랑정보를 활용하여 해안가 인접지역의 파랑 자료를 간접적으로 추정할 수 있음
2. 농도 확산
ㅇ 파랑 예측 사례는 단일지점의 자료를 이용하여 추정값을 산출하였다면 금번 사례연구는 공간적 자료를 활용하여 딥러닝 기법의 효율성을 검증함
3. 실해역 적용
ㅇ 연구해역에서 시공간적인 물리 인자를 생성하기 위하여 수치모형을 구동하고 위성관측자료를 활용하여 용존 유기물질, 클로로필-a, 총부유물질, 수중 가시거리에 대한 공간 자료를 생성함
ㅇ CNN 모형을 활용하여 딥러닝 모형을 구축하고 클로로필-a를 추정함
Ⅴ. 결론 및 제언
ㅇ 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝 기술을 활용하여 연안역에서 플랑크톤 시·공간적 변화를 예측하는 도구를 개발함
ㅇ 개발된 예측모형에 대한 정확도 및 신뢰성을 높이기 위하여 추가적인 연구 및 분석이 필요함
ㅇ 딥러닝 예측 기술의 추가적인 개발은 기존 기술과 함께 시너지 효과를 발생시켜 환경정책계획 수립에 기여할 수 있음