Current Issue

과거의 해양관측은 선박을 이용하거나 고정된 구조물을 만들어 고정점을 관측하는 방식이 대부분 이었다. 과학기술의 발전에 의해서 부이를 이용한 무인관측과 아르고(ARGO) 플로트 등의 무인관측기를 이용한 해양관측이 시작되게 되었다(Yang and Ishida[2004]). 최근에는 수중글라이더, 수중드론, 무인선 등의 장비들을 이용한 관측도 진행되고 있다(Manley[2008]).

무인 관측 장비를 이용한 해양의 조사는 선박을 이용한 해양 조사에 비하여 운영비용이 적고 장기간 관측이 가능한 장점을 가지고 있다(Garrison[2013]). 또한 부이나 관측소를 이용한 고정점에서 관측하는 시스템과 달리 연구자가 원하는 지역으로 이동시켜서 관측할 수 있는 장점을 가지고 있다. 상용 장비 중 일 년 가까이 장기간 관측 가능한 무인선은 미국의 Liquid Robotics사의 Wave Glider, 영국의 AutoNaut사의 AutoNaut, 미국의 Saildrone사의 Saildrone이 있다(Liquid Robotics[2016]; AutoNaut[2016]; Saildrone[2019]). Wave Glider와 AutoNaut은 파력을 이용하여 추진하며, Saildrone은 바람의 힘을 이용하여 추진한다. 3종의 무인선은 공통적으로 태양광 발전을 이용하여 배터리를 충전하여 제어 및 계측시스템을 구동한다. 또한 Iridium Satellite(위성통신)을 공통적으로 사용하며, Cell 모뎀을 이용한 CDMA, WIFI, RF 등 다양한 통신을 사용한다(Fig. 1, Table 1).

Fig. 1. 
Long-term operational unmanned surface vehicles, Wave Glider(Left), AutoNaut(Center), and Saildrone(Right).

무인 선박의 기술의 발전에 따라 다양한 해양 관측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. Wave Glider의 GNSS(Global Navigation Satellite System)센서를 이용하여 파고 및 해수면 높이 관측 연구(Penna et al.[2018]; Ko et al.[2018]), 수온·염분 센서를 이용한 저염수 탐지연구(Moh et al.[2018]), AutoNaut을 이용하여 Chlorophyll-a데이터 수집(Dallolio et al.[2021]) 등의 다양한 연구가 진행되고 있다.

본 연구에서는 무인파력선 개발에 앞서 해양환경 자료 수집 및 모니터링 시스템을 개발하고 실해역 실험을 통해 검증하고자 한다. 다양한 센서를 이용하여 해양자료를 수집하는 시스템과 웹베이스 기반의 모니터링 시스템을 개발하고 무인파력선을 활용해서 2019년 3월 29일부터 4월 4일까지 성능 검증을 수행하였다. 수집된 자료를 통해 무인파력선의 위치 및 상태정보와 해양자료를 검증하고 개발된 시스템의 활용가능성을 확인하였다.

구축한 시스템에 대한 실시간 데이터 관측은 2019년 3월 29일부터 4월 4일까지 수행하였다. Fig. 9와 같이 대한민국 포항 장사해수욕장 해안선으로부터 약 300 m 이격된 목표 위치(36°15' 39.16"N, 129°25' 1.26"E)를 기준으로 반경 100 m 범위 안에서 정점 관측을 수행하였다. Fig. 10은 웨이브글라이더의 위치를 UTM 좌표계(Universal Transverse Mercator Coordinate System)로 나타낸 것이다. 관측을 수행하는 동안 목표 반경 안에서 위치를 잘 유지했는지 확인하기 위하여 목표 위치에서 벗어난 거리를 Fig. 11과 같이 히스토그램으로 표현하였다. Fig. 11을 통해 무인파력선이 목표점 100 m 반경 이내에서 관측한 횟수가 전체 자료의 95% 이상인 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 9. 
Location of the observation area.

Fig. 10. 
Trajectory of the wave glider.

Fig. 11. 
Histogram showing the distance between the target way point and the wave glider.

해양자료 수집 시스템이 3월 29일 13시 30분부터 4월 4일 10시까지 관측한 자료는 모니터링 시스템을 통하여 누락 없이 10분 간격으로 저장된 것을 확인하였다. Fig. 12는 해양자료 수집 시스템이 관측한 표층 및 수심 8 m에서의 수온, 염분 및 Chlorophyll-a 자료를 나타낸다. Fig. 12(a) 그래프에서 표층 수온의 13시~15시 사이에 수온이 가장 높은 것이 관측되었으며, 수심 8 m의 수온(평균 12.26^oC, 분산 0.0778^oC)의 경우 표층수온(평균 12.28^oC, 분산 0.1103^oC)과 유사한 변화특성을 보였다. Fig. 12(b)에서 표층의 염분도는 평균 34.4 psu, 분산 0.0005 psu, 수심 8 m의 염분도는 34.1 psu, 분산 0.0013 psu로 관측되었다. 표층의 평균 염분도가 수심 8 m 보다 0.3 psu 높고 변동은 매우 작게 나타났다. 표층 염분이 수심 8 m 보다 높은 현상이 관측되었다. 울산 부근의 2013년도 관측 사례에서도 표층 염분이 5~10 m 수심보다 0.3 psu 이하 역전이 관측된 사례가 존재했다(Kim et al.[2014]). 이러한 원인을 밝히기 위해서는 여러 대의 관측시스템을 운영하여 수직적, 수평적 물리적 특성을 확인하는 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다. Fig. 12(c)에서 표층 Chlorophyll-a은 관측기간 동안 18시~08시 사이에 증가하고(최대 4.77 μg/L) 08시~18시 사이에 감소하는(최소 0.67 μg/L) 주기성을 나타냈다. Chlorophyll-a는 와편모조류 또는 규조류의 양에 따라 영향을 받고 시간에 관계없이 주기적 증가와 감소를 반복하는 경향을 나타낸다(Kim et al.[2018]). 이에 따라 관측지점에서 18시~08시 사이에 와편모조류 및 규조류의 양이 증가함을 예상할 수 있다.

Fig. 12. 
Observation data from 29 March to 4 April, 2019, Water temperature (a), Salinity (b), and chlorophyll-a on the surface (c).

장기관측을 수행하는 해양환경 모니터링 시스템 개발을 위하여 해양자료 수집 시스템과 모니터링 시스템을 검증하였다. 해양자료수집 시스템에 탑재된 Iridium과 CDMA 모뎀은 서로 상호 보완하여 통신 안정성을 높여 장기 관측을 수행하는데 도움을 주었다. 이는 10분 간격으로 취득한 해양자료를 누락 없이 30분마다 준 실시간으로 수신한 것을 통해 확인할 수 있었다. 검증을 수행하는 동안 웹베이스의 모니터링 시스템에서 웨이브글라이더의 위치와 상태정보를 조회하고 해양자료 수집 시스템에 탑재된 수온, 염분 및 Chlorophyll-a 정보를 준 실시간으로 확인할 수 있었다.

한 대의 Wave Glider를 이용한 정점 관측으로 수집된 해양자료를 통해 넓은 해역 전반에 대한 수직 및 수평적인 특성을 확인하기에는 한계가 있었다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 앞으로 개발될 무인파력선에 윈치(Winch) 시스템을 적용해서 깊은 수심에서도 연속적인 센서 자료를 확보할 수 있는 연구가 필요하다. 그리고 다수의 기체를 동시에 운영해서 모니터링 시스템을 통해 각 기체들의 정보를 종합하고 제어하면서 수평적 데이터의 변동을 확인할 수 있도록 개발되어야 할 것으로 판단된다.