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저자정보
황도현 (부경대학교) 박수호 (부경대학교) Unuzaya Enkhjargal (부경대학교) 정민지 (부경대학교) 김나경 (부경대학교) 박미소 (부경대학교) 김보람 (부경대학교) 윤홍주 (부경대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
1,201 - 1,208 (8page)

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해양에서 바닷물의 성질이 비슷한 바닷물 덩어리를 수괴라 하며, 전선은 서로 다른 속성의 두 수괴가 만나는 해역이다. 경사도 알고리즘은 해수면 온도 픽셀이 급격하게 변하는 곳을 경사가 크다고 보고, 경사가 큰 곳을 전선으로 가정하여 추출하는 방법이다. 이 방법은 대용량의 위성 자료를 한꺼번에 처리할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 경사도 알고리즘을 이용하여 한반도 주변 해역의 전선을 찾아보고자 하였다. 연구 자료는 격자화 되어있는 해수면 온도 위성 자료를 이용하였다 해상도는 1/4°이며, 연구 기간은 1993년 1월부터 2018년 12월까지 월 평균 자료를 사용하였다. 해수면 온도 자료를 이용하여 전선 추출 결과 대표적으로 중국 연안 전선(China Coastal Front), 남해 연안 전선(South Sea Coastal Front), 쿠로시오/쿠로시오 속류 전선(Kuroshio Front/ Kuroshio Extension Front), 아극 전선(Subpolar Front), 아북극 전선(Subarctic Front) 등 다섯 개의 전선을 찾을 수 있었다. 계절별 전선 분포 비교 결과 겨울, 봄철에는 여름, 가을철에 비해 더 많은 종류의 전선이 분포하였으며, 분포 범위도 더 넓어졌다.
#전선 #해수면 온도 #윤곽선 추출 #경사도 알고리즘 #소벨 연산자

목차

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참고문헌 (18)

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T. Yanagi / 1987 / Classification of"Siome", Streaks and Fronts / J. of the Oceanographical Society of Japan 43(3):149~158 google schola R. J. Holyer / 1989 / Edge detection applied to satellite imagery of the oceans / IEEE trans on geoscience and remote sensing 27(1):46~56 google schola J. F. Cayula / 1992 / Edge detection algorithm for SST images / J. of Atmospheric and Oceanic Technology 9(1):67~80 google schola G. Kirches / 2016 / GRADHIST—A method for detection and analysis of oceanic fronts from remote sensing data / Remote Sensing of Environment 181:264~280 google schola GHRSST Science Team / 2010 / The Recommended GHRSST Data Specification (GDS) Revision 2.0 Technical Specifications / GHRSST International Project Office google schola

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