[논문]인공위성 고도계 자료와 해색 위성 자료 기반의 동해 중규모 소용돌이 탐지 비교

박지은; 박경애

doi:10.7850/jkso.2019.24.2.282

[국내논문] 인공위성 고도계 자료와 해색 위성 자료 기반의 동해 중규모 소용돌이 탐지 비교
Comparison of Mesoscale Eddy Detection from Satellite Altimeter Data and Ocean Color Data in the East Sea 원문보기

바다 : 한국해양학회지 = The sea : the journal of the Korean society of oceanography, v.24 no.2, 2019년, pp.282 - 297

초록
AI-Helper

인공위성 자료를 활용한 중규모 소용돌이 탐지에는 해수면온도, 식물플랑크톤 클로로필-a 색소 농도, 해수면고도 등 다양한 해양 변수를 활용할 수 있다. 각 위성 해양 자료는 시 공간 해상도, 관측 방식 및 자료 처리 과정이 상이하기 때문에, 동일한 소용돌이에 대해서도 다른 탐지 결과를 유도할 수 있어, 인공위성 자료를 활용한 소용돌이 탐지에 대한 기초 연구가 필요하다. 본 연구에서는 해색 위성 자료, 위성 고도계 해수면고도 자료, 적외선 해수면온도 자료를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하고 그 결과를 상호 비교하였다. 연속된 해색 위성 클로로필-a 농도 영상으로부터 최대 상호 상관 계수를 통하여 산출한 표층 해류장과, 위성 고도계의 해수면고도 영상 자료로부터 산출한 지형류를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하였다. 소용돌이 탐지 결과를 상호 비교하기 위하여 1) 해색 영상과 고도계 영상이 동시에 소용돌이를 탐지한 경우, 2) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 존재하나 고도계 자료는 탐지하지 못한 경우, 3) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 소용돌이가 존재하지 않으나 고도계 자료에서는 존재하는 경우 등 세 가지 사례를 선택하였다. 이와 같은 세 가지 사례를 통하여 동해 중규모 소용돌이 탐지 시 인공위성 고도계 자료의 문제점 제기와 더불어, 해색 위성 자료와 적외선 해수면온도 자료의 한계점을 제시하였다. 또한 해양 현상과 인공위성 관측 원리에 대한 깊이 있는 이해를 기반으로 소용돌이 탐지 및 관련 연구가 진행되어야 함을 강조하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Detection of mesoscale oceanic eddies using satellite data can utilize various ocean parameters such as sea surface temperature (SST), chlorophyll-a pigment concentration in phytoplankton, and sea level altimetry measurements. Observation methods vary for each satellite dataset, as it is obtained using different temporal and spatial resolution, and optimized data processing. Different detection results can be derived for the same oceanic eddies; therefore, fundamental research on eddy detection using satellite data is required. In this study, we used ocean color satellite data, sea level altimetry data, and infrared SST data to detect mesoscale eddies in the East Sea and compared results from different detection methods. The sea surface current field derived from the consecutive ocean color chlorophyll-a concentration images using the maximum cross correlation coefficient and the geostrophic current field obtained from the sea level altimetry data were used to detect the mesoscale eddies in the East Sea. In order to compare the eddy detection from satellite data, the results were divided into three cases as follows: 1) the eddy was detected in both the ocean color and altimeter images simultaneously; 2) the eddy was detected from ocean color and SST images, but no eddy was detected in the altimeter data; 3) the eddy was not detected in ocean color image, while the altimeter data detected the eddy. Through these three cases, we described the difficulties with satellite altimetry data and the limitations of ocean color and infrared SST data for eddy detection. It was also emphasized that study on eddy detection and related research required an in-depth understanding of the mesoscale oceanic phenomenon and the principles of satellite observation.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Schematic currents in the seas around Korea including the East Sea, where the background image is an RGB composite from GOCI data.
그림 Fig. 2. Sea surface temperature distribution from NOAA-18/AVHRR on 5 April 2011 in the East Sea.
그림 Fig. 3. Spatial distribution of (a) chlorophyll-a concentration (mg m^-3) from GOCI data and (b) satellite altimeter sea surface height anomaly (m) in the East Sea on 5 April 2011, where the red boxes represent the cases for the study of eddies.
그림 Fig. 4. Spatial distribution of chlorophyll-a concentration from GOCI data at (a) 9:30 a.m. and (b) 11:30 a.m. on April 5, 2011, and (c) surface current field derived from (a) and (b) by using maximum cross correlation method.
그림 Fig. 5. Spatial distribution of surface current vectors from satellite altimeter data in the East Sea on April 5, 2011, where the background image represent the sea surface height anomaly data.
그림 Fig. 6. Distribution of locations of warm and cold eddies over an sea surface height anomaly image as marked in red and black dots, respectively.
그림 Fig. 7. (a) Daily-averaged current vectors estimated by a maximum cross correlation method from the GOCI chlorophyll-a concentration images and (b) geostrophic current vectors estimated using sea surface height anomaly from satellite altimeter for the Case 1.
그림 Fig. 8. (a) Daily-averaged current vectors estimated by a maximum cross correlation method from the GOCI chlorophyll-a concentration images and (b) geostrophic current vectors estimated using sea surface height anomaly from satellite altimeter for the Case 2.
그림 Fig. 9. Spatial distribution of sea surface temperatures (℃) from NOAA-18/AVHRR on 5 April, 2011 in the area of the Case 2.
그림 Fig. 10. (a) Daily-averaged current vectors estimated by a maximum cross correlation method from the GOCI chlorophyll-a concentration images and (b) geostrophic current vectors estimated using sea surface height anomaly from satellite altimeter for the Case 3.

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 위성 변수에 따른 중규모 소용돌이 탐지 결과를 분석하기 위하여 정지궤도 해색 위성 클로로필-a 농도의 연속된 영상 자료로 그 주변의 해류장을 추정한 결과를 바탕으로 중규모 소용돌이를 탐지하고, 위성 해수면고도 이상 자료와 이로부터 구한 지형류 해류장을 활용하여 소용돌이를 탐지한 후, 두 위성 자료의 소용돌이 탐지 결과를 사례별로 비교하며, 위성 기반 소용돌이 탐지에서 나타나는 문제점과 탐지 오류의 원인을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 해색 위성 영상과 위성 고도계 자료를 활용하여 동해 소용돌이를 탐지한 사례를 비교 분석하여 제시하였다. 연속된 위성 클로로필-a 농도 영상으로 부터 최대 상호 상관 계수를 통해 해류장을 산출한 후 해수면온도 영상의 2차원 공간 구배로 가장자리를 정의하여 소용돌이를 탐지하였고, 해수면고도 이상 영상과 이를 통해 산출한 지형류장에서 유선에 기반한 한 알고리즘으로 소용돌이를 탐지하였다.

가설 설정

이러한 가정은 위성 고도계 해류장과 마찬가지로 클로로필-a 농도로 산출한 해류장이 실제의 해류를 정확하게 반영한다고 할 수 없다는 것을 의미한다.

제안 방법

Archiving, Validation, and Interpretation of Satellite Oceanographic (AVISO)에서 제공하는 격자화된 2011년 4월 5일 일평균 위성 고도계 해수면고도 이상 자료와 이를 활용하여 계산된 지형류 자료를 통해 소용돌이를 탐지하였다. 지형류 균형을 가정하여 x, y 방향에 대한 지형류 U, V는 식 (1)과 같이 계산된다.
Level-1 자료로부터 GOCI Data Processing System (GDPS)을 통해 GOCI 표준 대기보정을 실시하였고, National Aeronautics and Space Administration (NASA) / Goddard Space Flight Center에서 개발한 Ocean Color 2 알고리즘을 활용해 Level-2 클로로필-a 농도 자료를 산출하였다.
두 영상 사이의 시간 차이는 2시간 간격으로 하였으며 하루 동안 촬영된 8장의 GOCI 영상을 통하여 총 6장의 해류장을 구한 후 평균하여 일평균 해류장을 계산하였다
따라서 클로로필-a 농도 영상에서의 소용돌이 탐지는 연속된 클로로필-a 농도 영상에서 나타나는 회전성 운동을 하는 해역을 찾은 후 해당 해역의 해수면온도 구배 영상을 확인하는 방식으로 이루어졌다.
또한 동심원 주변으로 해수면온도가 강한 공간구배를 갖는 화소들의 공간적 위치를 가장 잘 모의하는 타원체를 찾고 이를 소용돌이의 가장자리로 정의하여 분석에 활용하였다(Park et al., 2012; Park et al., 2016).
본 연구에서는 이러한 방법들 중 낮은 해상도에서도 적용이 가능하고 비교적 오탐지율이 낮은 WA 알고리즘을 위성 고도계 자료를 통한 소용돌이 탐지에 활용하였다. 우선 일정 격자 안의 해수면고도 이상이 최소가 되는 지점 또는 최대가 되는 지점을 소용돌이의 중심으로 보고, 해수면고도 이상 자료를 0.
연속된 위성 클로로필-a 농도 영상으로 부터 최대 상호 상관 계수를 통해 해류장을 산출한 후 해수면온도 영상의 2차원 공간 구배로 가장자리를 정의하여 소용돌이를 탐지하였고, 해수면고도 이상 영상과 이를 통해 산출한 지형류장에서 유선에 기반한 한 알고리즘으로 소용돌이를 탐지하였다.
우선 일정 격자 안의 해수면고도 이상이 최소가 되는 지점 또는 최대가 되는 지점을 소용돌이의 중심으로 보고, 해수면고도 이상 자료를 0.02 × 0.02° 로 내삽한 후 65 × 65 (~ 130 km) 크기의 각 격자 내에서 소용돌이 중심을 탐지하였다.
우선 회전성 운동을 하는 해역에 에 대해 영상간 최대 상호 상관을 통한 영상 추적 기법으로 클로로필-a 농도 해류장을 산출한 후 해류 벡터가 동심원을 이루며 회전하는 형태의 소용돌이를 확인한다.
이 중심 주변으로 폐곡선을 이루는 해수면고도 이상 등고선 중 등고선을 따라 계산한 유속의 평균 속도가 최대인 등고선을 소용돌이의 경계로 정하였다(Chelton et al., 2011a).
이에 반해 고도계 자료는 난수성과 냉수성 소용돌이가 거의 동일한 정도의 비율로 동해 전역에 걸쳐서 나타나는 차이점이 있다. 이러한 소용돌이 탐지 결과에 대해 가능한 상황들을 사례별로 (Case 1, 2, 3) 나누어 비교 분석하였다.
이러한 차이는 어떤 과정에서 나타난 것인지, 서로 다른 위성 자료에서 표현된 소용돌이 중 어느 자료가 실제 소용돌이의 존재를 제대로 표현한 것인지 추가 분석이 필요하다. 이를 위하며 동일 시기의 해수면온도 영상을 활용하였다.
해색 위성 영상에서 중규모 소용돌이를 탐지하기 위하여 우선 클로로필-a 농도 영상을 통해 표층 해류장을 구하였다. 식 (2)와 같이 연속된 두 위성 영상 A, B 사이의 최대 상호 상관(ρ, Maximum Cross Correlation: MCC)을 구한 후 (i, j) 위치에서 최대 상호 상관을 갖는 픽셀이 얼마만큼 이동했는지에 따라 해류를 계산하였다(Emery et al.
2는 본 연구에 사용된 2011년 4월 5일 오전 10시 경 동해 영역을 촬영한 해수면온도 영상이다. 해색 자료와 고도계 자료를 활용하여 산출된 해류장과 소용돌이 유무를 확인하기 위하여 동일한 날짜의 해수면온도 영상 자료를 보조적으로 활용하였다.

대상 데이터

중규모 소용돌이의 가장자리를 정의하고, 소용돌이 탐지의 보조 자료로 활용하기 위해 1 km 해상도의 NOAA-18/ AVHRR 해수면온도 자료를 활용하였다. Fig. 2는 본 연구에 사용된 2011년 4월 5일 오전 10시 경 동해 영역을 촬영한 해수면온도 영상이다. 해색 자료와 고도계 자료를 활용하여 산출된 해류장과 소용돌이 유무를 확인하기 위하여 동일한 날짜의 해수면온도 영상 자료를 보조적으로 활용하였다.
맑은 날의 동해 영역 클로로필-a 농도 영상을 얻기 위하여 2011년 4월 5일의 GOCI 자료를 선택하였다. Level-1 자료로부터 GOCI Data Processing System (GDPS)을 통해 GOCI 표준 대기보정을 실시하였고, National Aeronautics and Space Administration (NASA) / Goddard Space Flight Center에서 개발한 Ocean Color 2 알고리즘을 활용해 Level-2 클로로필-a 농도 자료를 산출하였다.
중규모 소용돌이의 가장자리를 정의하고, 소용돌이 탐지의 보조 자료로 활용하기 위해 1 km 해상도의 NOAA-18/ AVHRR 해수면온도 자료를 활용하였다. Fig.

이론/모형

해류 벡터를 산출 한 후에는 부적절한 벡터를 제거하기 위하여 Park et al.(2016)에서 제안한 문턱값 변동 품질 관리 기법을 적용하였다. 두 영상 사이의 시간 차이는 2시간 간격으로 하였으며 하루 동안 촬영된 8장의 GOCI 영상을 통하여 총 6장의 해류장을 구한 후 평균하여 일평균 해류장을 계산하였다

성능/효과

두 위성 자료로부터 소용돌이를 탐지한 결과 소용돌이 중심의 위치, 유속장, 소용돌이의 외곽형태 모두 유사하게 나타난 것으로 보아 이 소용돌이는 실제로 존재하는 것이 명확하다고 판단된다.
8a의 클로로필-a 농도 영상에서 보이는 60 km의 소용돌이의 규모에 3배에 달할 정도로 크게 산출되었다. 두 자료에서 산출된 소용돌이는 이렇듯 회전방향도 서로 상이하며, 크기도 비교하기 어려울 정도로 현저한 차이를 보였다. 이러한 차이는 어떤 과정에서 나타난 것인지, 서로 다른 위성 자료에서 표현된 소용돌이 중 어느 자료가 실제 소용돌이의 존재를 제대로 표현한 것인지 추가 분석이 필요하다.
탐지 결과에 의하면 동해 북부에 비하여 동해 남부에서 소용돌이가 더 많이 탐지되었고, 특히 40°N 이하의 위도에서 대마난류의 분지들이 사행하는 구간에서 가장 많은 소용돌이가 탐지되었다.

후속연구

따라서 해양 중규모 소용돌이를 탐지할 시 한 가지 종류의 위성 영상만을 활용하기 보다는 다른 종류의 자료를 포함하여 각 위성 자료로부터 얻어진 정보 간의 상호 비교를 수행한다면 원격 탐사를 통한 소용돌이 탐지의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 생각된다.
두 자료에서 산출된 소용돌이는 이렇듯 회전방향도 서로 상이하며, 크기도 비교하기 어려울 정도로 현저한 차이를 보였다. 이러한 차이는 어떤 과정에서 나타난 것인지, 서로 다른 위성 자료에서 표현된 소용돌이 중 어느 자료가 실제 소용돌이의 존재를 제대로 표현한 것인지 추가 분석이 필요하다. 이를 위하며 동일 시기의 해수면온도 영상을 활용하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	중규모 소용돌이를 탐지하기 위한 방법은 무엇인가?	중규모 소용돌이를 탐지하기 위한 방법으로는 위성 추적 표층 뜰개, 고정 부이, 수온염분수심기록계(Conductivity Temperature Depth profiler: CTD), thermosalinograph 등을 통해 획득한 실측 자료를 분석하는 방식이 있다(e.g.
	중규모 소용돌이 탐지하기 위해 획득한 실측 자료의 한계는 무엇인가?	, 1985; Schmitt and Olson, 1985). 하지만 이러한 실측 자료는 넓은 해역을 동시에 관측할 수 없는 단점을 가진다. 고해상도 수치 모델 결과도 소용돌이의 분석에 사용될 수 있다(e.
	동해의 특징은 무엇인가?	동해는 좁은 해협을 통해 대양과 연결되는 반폐쇄성 해역으로 대양보다는 규모가 작지만 대양에서 나타나는 현상과 순환 양상이 유사하게 일어나 작은 대양(‘miniature ocean’)으로 불린다(Ichiye, 1984; Kim et al., 2001).

참고문헌 (56)

Bowen, M.M., W.J. Emery, J.L. Wilkin, P.C. Tildesley, I.J. Barton and R. Knewtson, 2002. Extracting multiyear surface currents from sequential thermal imagery using the maximum cross-correlation technique. J. Atmos. Ocean. Technol., 19: 1665-1676.

상세보기
Bryan, K., 1996. The role of mesoscale eddies in the poleward transport of heat by the oceans: a review. Physica D, 98: 249-257.

상세보기
Chae, H.-J. and K.-A. Park, 2009. Characteristics of speckle errors of SeaWiFS chlorophyll- ${\alpha}$ concentration in the East Sea. J. Korean Earth Sci. Soc., 30: 234-246.

원문보기 상세보기
Chaigneau, A., A. Gizolme and C. Grados, 2008. Mesoscale eddies off Peru in altimeter records: Identification algorithms and eddy spatio-temporal patterns. Prog. Oceanogr., 79: 106-119.

상세보기
Chaigneau, A., G., Eldin and B. Deqitte, 2009. Eddy activity in the four major upwelling systems from satellite altimetry (1992-2007). Prog. Oceanogr., 83: 117-123.

상세보기
Chaigneau, A., M. Le Texier, G. Eldin, C. Grados and O. Pizarro, 2011. Vertical structure of mesoscale eddies in the eastern South Pacific Ocean: A composite analysis from altimetry and Argo profiling floats. J. Geophys. Res.: Oceans, 116: C11.
Chelton, D.B., M.G. Schlax, R.M. Samelson and R.A. de Szoeke, 2007. Global observations of large oceanic eddies. Geophys. Res. Lett., 34: L15606, 10.1029/2007GL030812.

상세보기
Chelton, D.B., M.G. Schlax and R.M. Samelson, 2011a. Global observations of nonlinear mesoscale eddies. Progress in Oceanography, 91: 167-216.

상세보기
Chelton, D.B., P. Gaube, M.G. Schlax, J.J. Early and R.M. Samelson, 2011b. The influence of nonlinear mesoscale eddies on near-surface oceanic chlorophyll. Science, 334: 328-332.

상세보기
Cornillon, P. and K.-A. Park, 2001. Warm Core Ring Velocities Inferred from NSCAT Data. Geophys. Res. Lett., 28: 575-578. doi:10.1029/2000GL011487.

상세보기
Cornillon, P.C., R. Weyer and G. Flierl, 1989. Translational velocity of warm core rings relative to the slope water. J. Phys. Oceanogr., 19: 1317-1332.

상세보기
Dewar, W.K. and G.R. Flierl, 1987. Some effects of the wind on rings. J. Phys. Oceanogr., 17: 1653-1667.

상세보기
Emery, W.J., A.C. Thomas, M.J. Collins, W.R. Crawford and D.L. Mackas, 1986. An Objective Method for Computing Advective Surface Velocities from Sequential Infrared Satellite Images. J. Geophys. Res., 91: 12865-12878. doi:101029/JC091iC11p12865.

상세보기
Evans, R.H., K.S. Baker, O.B. Brown and R.C. Smith, 1985. Chronology of warm-core ring 82B. J. Geophys. Res., 90: 8803-8812.

상세보기
Gower, J.F.R., K.L. Denman and R.J. Holyer, 1980. Phytoplankton patchiness indicates the fluctuation spectrum of mesoscale oceanic structures. Nature, 288: 157-159.

상세보기
Henson, S.A. and A.C. Thomas, 2008. A census of oceanic anticyclonic eddies in the Gulf of Alaska. Deep Sea Res. Part I: Oceanogr. Res. Pap., 55: 163-176.

상세보기
Hooker, S.B. and J.W. Brown, 1994. Warm core ring dynamics derived from satellite imagery. J. Geophys. Res., 99: 25181-25194.

상세보기
Ichiye, T., 1984. Some problems of circulation and hydrography of the Japan Sea and the Tsushima Current. p. 15-54. In: T. Ichiye (ed.). Ocean Hydrodynamics of the Japan and East China Seas. Vol. 39: Elsevier Oceanography Series. Elsevier, Amsterdam.
Isern-Fontanet, J., E. Garcia-Ladona and J. Font, 2003. Identification of marine eddies from altimetric maps. J. Atmos. Ocean. Technol., 20: 772-778.

상세보기
Isern-Fontanet, J., E. Garcia-Ladona and J. Font, 2006. Vortices of the Mediterranean Sea: an altimetric perspective. J. Phys. Oceanogr., 36: 87-103.

상세보기
Isoda, Y. and S.I. Saitoh, 1993. The northward intruding eddy along the east coast of Korea. J. Oceanogr., 49: 443-458.

상세보기
Jayne, S.R. and J. Marotzke, 2002. The oceanic eddy heat transport. J. Phys. Oceanogr., 32: 3328-3345.

상세보기
Kang, S.K., J.Y. Cherniawsky, M.G.G. Foreman, J.-K. So and S.R. Lee, 2008. Spatial variability in annual sea level variations around the Korean peninsula. Geophys. Res. Lett., 35: L03603. doi:10.1029/2007GL032527.

상세보기
Kelly, K.A., 1989. An inverse model for near-surface velocity from infrared images. J. Phys. Oceanogr., 19: 1845-1864.

상세보기
Kim, K., K.R. Kim, D.H. Min, Y. Volkov, J.H. Yoon and M. Takematsu, 2001. Warming and structural changes in the East (Japan) Sea: a clue to future changes in global oceans?. Geophys. Res. Lett., 28: 3293-3296.

상세보기
Lai, D.V. and P.L. Richardson, 1977. Distribution and movement of Gulf Stream rings. J. Phys. Oceanogr., 7: 670-683.

상세보기
Lee, D.K. and P. Niiler, 2010. Eddies in the southwestern East/Japan Sea. Deep Sea Res. Part I: Oceanogr. Res. Pap., 57: 1233-1242.

상세보기
Lee, K.J., 2013. Mesoscale eddies in the East/Japan Sea derived from low-resolution gridded altimeter data: Detection algorithms and characteristics of statistical eddy properties, Doctoral thesis, Seoul National University.
Mason, E., A. Pascual and J.C. McWilliams, 2014. A new sea surface height-based code for oceanic mesoscale eddy tracking. McWilliams, 31: 1181-1188.
Mitchell, D.A., D.R. Watts, M. Wimbush, W.J. Teague, K.L. Tracey, J.W. Book, K.-I. Chang, M.-S. Suk and J.H. Yoon, 2005. Upper circulation patterns in the Ulleung Basin. Deep Sea Res. Part II: Top. Stud. Oceanogr., 52: 1617-1638.

상세보기
Nencioli, F., C. Dong, T. Dickey, L. Washburn and J.C. McWilliams, 2010. A vector geometry-based eddy detection algorithm and its application to a high resolution numerical model product and high-frequency radar surface velocities in the Southern California Bight. J. Atmos. Oceanic Technol., 27: 564-579.

상세보기
Nof, D., 1983. On the migration of isolated eddies with applications to Gulf Stream rings. J. Mar. Res., 41: 399-425.
Okubo, A., 1970. Horizontal dispersion of floatable particles in the vicinity of velocity singularity such as convergences. Deep Sea Res., 17: 445-454.
Park, J.-E., K.-A. Park, D.S. Ullman, P.C. Cornillon and Y.-J. Park, 2016. Observation of diurnal variations in mesoscale eddy sea-surface currents using GOCI data, Remote Sensing Letters, 7: 1131-1140. DOI: 10.1080/2150704X.2016.1219423.

상세보기
Park, K.-A. and J.Y. Chung, 1999. Spatial and temporal scale variations of sea surface temperature in the East Sea using NOAA/AVHRR data. J. Oceanogr., 55: 271-288.
Park, K.-A., D.S. Ullman, K. Kim, J.Y. Chung and K.R. Kim, 2007. Spatial and temporal variability of satellite-observed Subpolar Front in the East/Japan Sea. Deep Sea Res. Part I: Oceanogr. Res. Pap., 54: 453-470.

상세보기
Park, K.-A., H.J. Woo and J.H. Ryu, 2012. Spatial scales of mesoscale eddies from GOCI Chlorophyll-a concentration images in the East/Japan Sea. Ocean Sci. J., 47: 347-358.

원문보기 상세보기
Park, K.-A., J.Y. Chung and K. Kim, 2004. Sea surface temperature fronts in the East (Japan) Sea and temporal variations. Geophys. Res. Lett., 31(7), doi.org/10.1029/2004GL019424.

상세보기
Park, K.-A., M.S. Lee, J.E. Park, D. Ullman, P.C. Cornillon and Y.J. Park, 2018. Surface currents from hourly variations of suspended particulate matter from Geostationary Ocean Color Imager data. Int. J. Remote Sens., 39: 1929-1949.

상세보기
Park, K.-A., P. Cornillon and D.L. Codiga, 2006. Modification of surface winds near ocean fronts: Effects of Gulf Stream rings on scatterometer (QuikSCAT, NSCAT) wind observations. J. Geophys. Res., 111: C03021. doi:10.1029/2005JC003016.

상세보기
Qiu, B. and S. Chen, 2005. Eddy-induced heat transport in the subtropical North Pacific from Argo, TMI and altimetry measurements. J. Phys. Oceanogr., 35: 458-473.

상세보기
Richardson, P.L., 1980. Gulf Stream ring trajectories. J. Phys. Oceanogr., 10: 90-104.

상세보기
Roemmich, D. and J. Gilson, 2001. Eddy transport of heat and thermocline waters in the North Pacific: a key to interannual/decadal climate variability? J. Physical Oceanogr., 31: 675-687.

상세보기
Sadarjoen, I.A. and F.H. Post, 1999. Geometric methods for vortex extraction. In Data Visualization (pp. 53-62). Springer, Vienna.
Sadarjoen, I.A. and F.H. Post, 2000. Detection, quantification, and tracking of vortices using streamline geometry. Comput. Graphics, 24: 333-341.

상세보기
Schmitt, R.W. and D.B. Olson, 1985. Wintertime convection in warmcore rings: Thermocline ventilation and the formation of mesoscale lenses. J. Geophys. Res., 90: 8823-8837.

상세보기
Shin, H.R., C.W. Shin, C. Kim, S.K. Byun and S.C. Hwang, 2005. Movement and structural variation of warm eddy WE92 for three years in the western East/Japan Sea. Deep Sea Res. Part II Top. Stud. Oceanogr., 52: 1742-1762.

상세보기
Tokmakian, R., P.T. Strub, and J. McClean-Padman, 1990. "Evaluation of the maximum cross-correlation method of estimating sea surface velocities from sequential satellite images. J. Atmos. Ocean. Technol., 7: 852-865.

상세보기
Toner, M., Jr A.D. Kirwan, A.C. Poje, L.H. Kantha, F.E. Mller-Karger and C.K.R.T. Jones, 2003. Chlorophyll dispersal by eddy-eddy interactions in the Gulf of Mexico. J. Geophys. Res., 108: 3105. doi:10.1029/2002JC001499.

상세보기
Traon, P.Y. Le, F. Nadal and N. Ducet, 1998. An improved mapping method of multisatellite altimeter data. J. Atmos. Ocean. Technol., 15: 522-534.

상세보기
Ubelmann, C., P. Klein and L.L. Fu, 2015. Dynamic interpolation of sea surface height and potential applications for future high-resolution altimetry mapping. J. Atmos. Ocean. Technol., 32: 177-184.

상세보기
Waugh, D.W., E.R. Abraham and M.M. Bowen. 2006. Spatial variations of stirring in the surface ocean: a case study of the Tasman Sea. J. Physical Oceanogr., 36: 526-542.

상세보기
Weiss, J., 1991. The dynamics of enstrophy transfer in two-dimensional hydrodynamics. Physica D, 48: 273-294

상세보기
Wunsch, C., 1999. Where do ocean eddy heat fluxes matter? J. Geophys. Res.: Oceans, 104: 13235-13249.

상세보기
Yoon, S.T., K.I. Chang, S. Nam, T. Rho, D.J. Kang, T. Lee, K.-A. Park, V. Lobanov, D. Kaplunenko, P. Tishchenko and K.R. Kim, 2018. Re-initiation of bottom water formation in the East Sea (Japan Sea) in a warming world. Scientific reports, 8: 1576.

상세보기
Zavialov, P.O., J.V. Grigorieva, O.O. Mller, Jr. A.G. Kostianoy and M. Gregoire, 2002. Continuity preserving modified maximum cross-correlation technique. J. Geophys. Res., 107: 3160. doi:10.1029/2001JC001116.

상세보기

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증