국내 연구진, 빅데이터로 '해양 난류' 분석

해양 오염물질 추적에 활용 가능할 듯

국내 연구팀이 빅데이터 분석으로 해양 난류의 특성을 분석했다.

한국과학기술원(KAIST)은 김성용 인공지능연구소 기계공학과 교수 연구팀이 빅데이터 분석을 통해 아중규모 난류의 고유한 특성과 원동력을 발견하는 데 성공했다고 12일 밝혔다.

이번 연구는 해양 표층 대형자료의 빅데이터 분석을 통해 수 킬로미터, 수 시간 규모의 해양유체를 이해했다. 이를 통해 전지구와 지역 기후변화 예측모델의 개선에 기여할 것으로 기대된다.

김 교수 연구팀은 1~100km 및 매 시간 규모를 뜻하는 시공간 규모인 아중규모에서 해양 난류를 연구했다. 아중규모 난류는 열과 밀도를 포함한 물리적 혼합과 난류 특성에 대한 연구뿐 아니라 표층까지의 해양 영양분 전달, 적조와 엽록소의 번성 등 해양생물, 생태와 환경 보존의 주요 물리적 원인으로 주목받고 있다.

전 세계적으로 아중규모 해양 난류는 주로 컴퓨터를 이용한 수치 모델링 연구로 진행되고 있다. 그러나 시공간으로 급격히 변하는 아중규모의 해양유체를 기존 장비와 기술로 관측하기에는 어려움이 있어 제한적이고 간헐적인 현장 관측만 가능했다.

연구팀은 원격탐사 장비인 연안레이더와 해색위성을 이용해 관측한 1년간의 해수유동장과 5년간의 엽록소 농도장 빅데이터를 분석해 해양 난류의 고유한 특성을 입증했다.

연구팀은 해양 난류 파수영역에서의 에너지 스펙트럼의 기울기 변화를 계절과 공간에 따른 변화 관점에서 분석했다.

이를 통해 아중규모 난류 운동에서 큰 규모에서 작은 규모, 작은 규모에서 큰 규모로 에너지가 이동하는 캐스케이드 현상이 일어난다는 것을 밝혔다. 에너지가 투입되는 공간규모는 약 10km이며 이는 수평방향으로 밀도 변화가 심할 때 중력장에서 불안정해져 이를 복원하기 위해 난류 현상이 발생하는 상태인 경압불안정성에 의한 것임을 입증했다.

동해에서 관측된 아중규모 난류 운동의 예.

이번 연구 결과는 아중규모의 원리를 이해함으로써 방사능, 기름 유출과 같은 해양 오염물 추적 등에 응용이 가능할 것으로 보인다.

이번 연구는 우리나라 동해안 극전선의 가장자리에서 활발하게 생성되는 아중규모 소용돌이와 전선의 장기 관측자료를 이용한 것이다.

이번 연구는 환경유체와 지구물리 분야 국제 학술지 ‘저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스’ 8월6일자에 두 편의 연계논문으로 게재됐다.