1. 서 론

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정할 수 있는 장비인 해양 고주파 레이더(High Frequency Radar, HFR)는 일반적으로 해양에서 발생하는 파장의 2배에 해당하는 전파인 HF 대역을 해면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Lipa and Barrick 1983; Barrick et al. 1977). 이는 해양에 직접 계류하여 한 정점의 해류를 관측하는 일반적인 해류계(current merter)와 달리 육상 연안에 설치하여 운영되므로 분실 및 파손 위험도가 낮고 상시 유지관리가 용이한 이점을 지닌다.

2022년 3월 기준, 전 세계적으로 HFR은 30개국에서 400대 이상의 장비가 광역 표층해류 모니터링의 목적으로 활용되고 있으며(국립해양조사원 2022), 미국을 주축으로 해양레이더를 운용하는 독일, 프랑스, 호주 등 글로벌표층해류 자료 네트워크(http://global-hfradar.org/)를 구축함으로써 활용성 또한 증대되는 추세이다(Roarty et al. 2019). 2022년 6월 기준, 국내에서도 주요 항만 및 해역의 광역 표층해류를 다양한 목적으로 관측하기 위하여 한반도 연안에 약 55기의 HFR이 실시간 운영 중에 있다(Table 1).

HFR로 관측된 표층 유속 자료 활용 분야를 집계한 결과, 해수유동, 유류유출 오염, 수색 및 구조, 해변 감시, 쓰나미 감지 등 경보 분야로 나타났으며, 이는 해양 사고에 대한 안전 및 대응 분야에서 활용도가 높은 것으로 분석되었다(Harlan et al. 2010; Roarty et al. 2019; Oh et al. 2020; Song et al. 2022).

이와 같이 해양 고주파레이더로 관측된 실시간 표층 해류 자료는 조난자나 해양표류체의 구조 및 수색 결정에 활용되는 자료인 만큼 신뢰성 높은 수준으로 제공되는 것이 중요하다.

현재 대표적인 HFR의 제작 업체는 독일 Helzel 社의 WERA와 미국 CODAR 社의 SeaSonde가 있으며 각 장비의 정확도는 동일 공간해상도 기준, ADCP의 최상층 자료와 비교 시, < 7–8 cm/s를 제시하고 있다(Chapman et al. 1997; 이 등 2008).

HFR은 육상에서 전파를 이용하여 표층 유속을 관측하는 장비로써 실시간 표층해류 자료는 해면 신호를 송·수신하는 안테나 주변의 전파환경에 민감하게 반응한다. 따라서 제작사는 관측자료의 품질 개선을 위해 다음의 2가지 방법을 적극 권장하고 있다.

1. 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM) : 설치된 안테나의 주변 수신 신호의 감도 측정 및 적용

2. 스펙트럼 신호 구분(First Order Line, FOL) : 수신된 스펙트럼 신호에서 해류 성분인 1차 첨두(peak)와 파랑 성분인 2차 첨두를 구별하는 방법

위 제시된 2가지 방법 중, APM은 해양 고주파레이더를 설치하거나 안테나, 송신기(Tx), 수신기(Rx) 그리고 케이블 등 일부 장비를 교체할 때마다 측정이 요구되며, 그 외 주기적으로 최소 1년에 1회 이상을 시행하도록 제작사는 권장하고 있다(SeaSonde 2020). 이에 따라, 국내 HFR을 최다로 운용하는 국립해양조사원은 연간 1회의 정기적인 APM을 실시하고 있으며, 한국해양과학기술원에서도 각 원격 관측소(radial site)마다 장비 수리를 위한 재설치 시 또는 연간 1회 안테나 주변 전파환경을 측정 및 적용하여 자료의 품질 향상을 추구하고 있다.

하지만, 송 (2016)에 따르면 HFR에 분배된 전파 대역 내에서 전파환경을 조사한 결과, 20 MHz 이상의 대역대는 해양레이더에 간섭을 미칠 정도의 지속적인 전파 잡음(noise)이 적은 반면 13 MHz 대역대는 전파잡음으로 간주되는 전파 신호가 빈번히 수신되었으며 그 원인으로는 인접한 타국가에서 발생하는 단파대 방송 신호나 특정 시간대에 불법으로 사용하는 무선신호, 안테나 주변 양식장의 모터에서 발생하는 전파잡음 등 다양한 원인에 의한 것으로 분석하였다. 또한, 전파 잡음이 강한 시기의 방사형(radials) 유속 자료는 약 25%, 관측 반경은 약 22% 정도 줄어드는 경향을 보였으며 전파잡음이 표층해류 자료에 주요한 영향을 미치는 것으로 해석하였다. 이 결과에서 의미하는 것과 같이 관측 자료의 질에 영향을 미치는 APM 수행 시 전파잡음은 패턴 결과에 영향을 줄 것이며 최종적으로 해류 자료의 품질을 낮출 것이라고 여겨지나 그에 따른 연구는 현재 전무한 실정이다. 그러므로 지금까지 이루어지는 APM의 측정은 레이더 주변 전파 상황이 아닌 해상의 바람 및 파고 상황, 조위 및 조류의 세기 등 해양 기상 및 해황 만을 고려하여 진행되었으며 관측의 수행 만족도 또한 루프 패턴에 나타나는 스파이크나 널(null)의 구분을 통한 검토만으로 이루어졌다.

본 연구는 관측자료의 품질 개선에 주요 방법인 APM에 관한 방법 연구로써 APM 패턴 측정 시 배경 전파 잡음이 표층해류자료에 미치는 영향을 파악하여 최적의 APM 방법을 제안하고자 하며 다양한 배경 전파 환경에서 실시한 APM이 적용된 해류장(Measured Pattern)과 적용되지 않은 해류장(Ideal Pattern)을 상호 비교함으로써 표층 해류장의 품질이 APM의 측정 시기와 적용에 따라 달라질 수 있음을 제시하고자 한다.

2. 자료 및 방법

전파환경 특성분석

일반적으로 HFR는 진단파일(diagnostic files)을 통하여 관측환경 및 수행능력을 제공한다. 그중에서 레이더에 수신되는 잡음 장(Noise Floor, NF)과 레이더 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)는 안테나 주변의 전파환경과 신호의 품위 레벨에 대한 정보를 알려주며 시간당 방사형 유속장에서 관측된 벡터 개수(Radial Vector Total Counts, RADV)와 최대 관측 거리(The Maximum Radial Range, RADR)는 관측 검출 능력을 대변하는 중요한 정보이다.

Fig. 1은 JJse에서 수집된 5일 동안의 NF, SNR, RADV 자료를 나타내었다. 그 경향을 살펴보면 전파 잡음(NF)은 오전 0시에 가장 높은 값을 보이고 그 이후로 잡음이 줄어들기 시작하여 오전 5시에 가장 낮은 값을 보였다. 그리고 오후 12시부터 잡음이 다시 높아지기 시작하여 오전 0시에 가장 높아지는 특성을 지녔으며 전파 잡음(NF)과 신호 대 잡음비(SNR)는 음의 상관성을 나타내었다. 유속장에서 관측된 벡터 갯수(RADV)는 전파 잡음의 영향으로 오전 0시에는 200개 미만으로 줄어들고 잡음이 낮은 오전 5시에는 약 1000개 이상으로 증가하여 해류의 검출 능력은 전파 잡음과 신호 대 잡음비의 영향이 큼을 알 수 있다.

Fig. 1.

Time-series of signal-to-noise ratio (blue line), noise floor (red line), and vector count (green line) of monopole observed at JJse HFR from July 26 to August 01, 2022

전파환경에 따른 APM의 영향 평가를 실험하기 앞서, JJse HFR 안테나의 전파환경을 파악하기 위해 2022년 7월 한 달 동안 관측된 Monopole의 SNR을 시간별로 나타내었으며 동 시간에 대한 일별 자료를 평균하여 추세선으로 도시하였다(Fig. 2). 그 결과, 시간에 대한 변동성은 보이나 전체적인 경향성은 오전 3시 30분부터 6시 30분까지 약 30 dB 이상의 SNR로서 하루 동안 전파 환경이 가장 좋은 시간대로 분석되었으며 22시 30분부터 익일 01시 30분까지 약 10 dB 이하의 SNR로 높은 전파잡음으로 인한 레이더 신호 강도가 낮은 환경임을 알 수 있었다.

Fig. 2.

Time-series of daily signal-to-noise ratio (gray line) of monopole and daily mean (black line) observed at JJse HFR from July 1 to 31, 2022

APM 수행 및 분석

안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)은 안테나로부터 수신되는 각 방향별 신호 강도(signal strength)를 측정하여 안테나 패턴 보정을 통해 방사해류장(Radial vectors)의 위상 오류를 수정하는 것으로 이는 정확한 표면 해류장(total vectors)을 생산하는 역할을 한다(Lipa et al. 2006; Laws et al. 2010; Washburn et al. 2017).

APM을 측정하는 방법에는 주변 선박을 이용한 AIS (Automatic Identification System) 방법, 드론을 통한 방법 그리고 도보와 선박을 이용한 방법이 사용된다. 먼저, AIS 방법은 스펙트럼의 선박 에코를 AIS 정보와 일치시켜 보정하는 방식으로 관측 해역의 선박 교통량에 따라 관측자료의 양이 달라지며 수행해야 할 원격 관측소가 많을 경우 장점이 있으나 특정 소프트웨어가 필요하다. 드론을 통한 방법은 전파 출력장비(transponder)를 드론에 매달아 관측하는 방법으로 주변 장애물에 영향을 받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상풍 조건과 비행제한지역, 제한된 체공시간 등의 제약이 있다. 도보(walking) 및 선박을 통한 측정은 AIS나 드론보다 보편적이며 대부분의 CODAR 社 장비는 도보와 선박을 이용한 방식을 선택한다. 이와 같이 APM을 측정하는 방식의 차이는 있으나 Loop 패턴 측정 결과에서는 큰 차이를 보이지 않는다(Evans et al. 2015).

전파 잡음이 자료 질에 미치는 영향을 알아보기 위해 2022년 8월 2–3일 동안 JJse의 전파환경 특성 분석 결과를 기반으로 전파 잡음이 높은 오후 11시와 낮은 오전 4시에 선박을 이용하여 APM을 진행하였다. APM은 레이더가 설치된 위치에서 약 600 m 반경으로 선박을 이용하여 간이 Transponder와 HF-Radar와의 교신을 통해 공간적으로 움직이면서 안테나의 전파 환경과 패턴을 측정하였다(Fig. 3).

Fig. 3.

Trajectory of transponder when the radio noise environment is high (red line) and low (blue line), (b) Installed Transponder (yellow box)

APM 자료처리는 CODAR 社에서 제공되는 소프트웨어인 SeaSondeAcqusition을 이용하여 Transponder의 신호를 확인한 후, TS (TimeSeries)와 Loop 파일을 생성하였으며, CrossLoopPatterner을 이용하여 패턴 파일을 생성하였다(Fig. 4). 패턴 파일을 생성하기 위해 해상에서 운용된 Transponder의 GPS 정보와 TS 파일에서 생성된 Loop 자료 간 시간 동기화를 진행하였으며 선박 경로의 가장자리 및 신호 감도가 낮은 구역은 제거하여 처리하였다. 이에 적용된 변수는 smoothing 30°, interporation 1°이며, signal level은 전파잡음이 낮은 시기(APM-g)는 25 dB, 전파잡음이 강한 시기(APM-b)는 전파잡음의 영향을 저하시키기 위해 보다 높은 signal level인 34 dB를 적용하였다(Table 2).

Fig. 4.

Experimental antenna patterns measured in high (a) and low (b) noise level. The red (blue) thick solid lines show the measured pattern. The magenta (cyan) thin solid lines indicate the ideal pattern

Fig. 4는 그에 따른 결과로써, 전파환경이 다른 각 시기에 루프의 보정된 위상값에 이상적인 안테나 환경을 적용한 패턴(Ideal Pattern)과 측정된 전파환경이 적용된 패턴(Measured Pattern)을 제시하였다. Ideal Pattern은 안테나 주변 전파 환경이 동일하다고 가정하기 때문에 각 Loop의 크기는 약 2.5의 최대 진폭으로 원 형태를 나타낸다. 전파잡음이 높은 시기에 Measured Pattern에서는 약 3.0 이상의 최대 신호 진폭 범위를 나타내었으며 전파잡음이 낮은 시기는 약 2.5 정도로, Loop의 진폭 강도가 약 17%정도 낮음을 알 수 있었다. 또한 APM 자료처리에 사용된 유효한 자료 수는 전파 잡음이 낮은 시기(Fig. 4b)에 5279개로 전체 관측된 자료 수의 약 98% 비율로 취득된 대부분의 자료를 패턴형성에 적용할 수 있었던 반면 전파 잡음이 높은 시기(Fig. 4a)에 유효한 자료의 비율은 약 28%로 패턴 형성에 있어 충분한 관측 결과가 적용되지 못함을 알 수 있었다.

하지만 두 패턴 모두 Loop의 모양, 명확한 null의 형태와 유사한 위치 그리고 패턴 내에 스파이크가 없는 완곡한 Loop의 형태로 외형적으로 유사한 결과를 나타내었으며, 이는 이전까지의 APM 수행 만족도의 판단 기준인 형태적으로만 볼 때 두 경우 모두 잘 수행된 APM의 결과로 판단할 수 있다.

방사형 유속 자료

한국해양과학기술원에서는 제주해협의 해수유동 모니터링을 위해 제주시 신엄(JJse) 연안에 13 MHz HF-Radar를 설치하여 3 km 간격, 최대 90 km 방사형 유속장(radial currents)을 실시간 관측하고 있다(Fig. 5). 방사형 유속 자료는 2 Hz 간격으로 해수면에 전파를 발사하여 스펙트럼 원시자료인 CSQ 파일을 256초마다 생성하고 이를 수집 및 중첩하여 매 10분 주기로 CSS 파일을 형성하게 된다. 방사형 유속 자료의 최종 형태인 매 정시에 생산되는 RUV는 7개의 CSS 파일을 통합한 것으로 정시 기준 ±37.5분을 관측한 자료이다. 표류부이와 비교 분석을 위해 9월 27일부터 28일까지 방사형 유속 자료를 생성하였으며, 그 중 9월 27일 17시부터 28일 01시까지의 자료는 결측되어 비교 분석에서 제외하였다. 방사형 유속 자료의 크기는 원격 관측소 방향을 가리키는 경우에는 양(+)의 값으로 표현되며, 그 반대인 경우에는 음(-)의 값으로 표현된다.

Fig. 5.

The maximum observation area of JJse Radial vector and the movement path of the drift buoy for verification

본 연구에서 사용된 방사형 유속 자료는 전파 환경에 따른 APM 측정 결과(APM-b, APM-g)를 적용하여 생산된 자료로써 Table 2에 제시된 APM의 유형별로 Ideal pattern이 적용된 유속 자료(APM-bI, APM-gI)와 Measured Pattern이 적용된 유속 자료(APM-bM, APM-gM)를 동시에 생산하였다. 생산된 4가지 유형의 방사형 유속 자료는 정확도 검증을 위해 투하된 표류부이의 관측 시간과 영역이 공통된 자료를 이용하였다.

자료 검증을 위한 표류부이 실험

표층 유속에 대한 자료 검증을 위해 2022년 9월 27일 제주 북서 해역에서 4개 지점에 표류부이를 투하하여 48시간 동안 표층 흐름의 시ㆍ공간적 변화를 관측하였다(Fig. 5, Table 3). 관측에 사용된 표류부이는 이리듐 위성 통신을 활용하고 수심 1 m 이내에 십자형 저항체를 부착하여 표층 해류를 관측하도록 제작되었다(Fig. 6). 해수유동관측소에서 매 정시마다 생산되는 자료는 정시를 기준으로 ±37.5분 동안 관측된 도플러 변위 자료를 분석하여 표출되는 해수유동 자료이다. 반면 표류부이 자료는 위성통신을 통해 10분 간격으로 수집한 위치 정보이기 때문에 정시를 기준으로 ±35분 평균하여 1시간 간격으로 자료를 재처리하였다.

Fig. 6.

(a) Schematic diagram of drift buoy, (b) and (c) installation and release of drift buoy

표류부이 관측 지점은 격자 간격이 큰 HF-Radar에서 생산되는 자료의 위치가 다르다. HF-Radar 유속을 표류부이 지점의 유속으로 추출하기 위해 표류부이 위치에서 반경 3 km 이내에서 가까운 4개의 HF-Radar 격자점을 선정한 후 HF-Radar 유속에 거리역비례 가중내삽법(Inverse Distance Weighted interpolation)을 적용하여 추출하였다(이 등, 2008).

표류부이 유속의 방향은 방사형 유속의 방향과 다르기 때문에 식 1을 통해 표류부이 유속을 방사형 유속의 가장 가까운 축(grid axis) 방향으로 벡터 투영(Vector Projection) 하여 방사형 유속의 축 방향 유속으로 변환하였다(Fig. 7).

여기서 u, v는 표류부이의 성분별 유속이며, ɵ는 방사형 유속 자료의 축과 표류부이 유향의 사이각으로 투영된 표류부이 유속(Projected Vector)은 u’, v’로 표현된다.

Fig. 7.

Schematic diagram of drift buoy velocity projected as radial velocity

표류부이 유속과 방사형 유속는 유속 차이를 가지고 있으므로 이 두 요소에 의한 효과를 최소화하기 위해 주성분 분석(Principle Component Analysis)을 이용하여 회귀분석을 실시하였다(Yoshikawa et al. 2006; 이 등, 2008). 회귀분석 시 투영된 표류부이 유속 자료는 4개의 표류부이 자료를 병합(merged drifter) 하여 방사형 유속 자료과 비교ㆍ검증하였다.

3. 결 과

전파 환경에 따른 안테나 패턴 측정 결과로 Ideal Pattern과 Measured Pattern에 대한 방사형 유속장을 생성하였고 검증을 위해 투하된 표류부이의 유속과 상호 비교하여 자료 품질 개선 효과를 분석하였다(Table 4).

전파 잡음이 높은 시기에 APM 측정으로 계산된 Ideal Pattern 유속(APM-bI)과 표류부이 유속의 비교 결과 회귀선의 기울기가 1.17으로 방사형 유속이 표류부이 유속보다 17% 작으며 상관계수는 0.88, 평균 제곱근 오차(RMSe)는 12.88 cm/s로 나타났다. 반면 Measdured Pattern 유속(APM-bm)의 회귀선 기울기는 1.06으로 표류부이 유속과 유사하지만 상관계수와 RMSe는 각각 0.76, 14 cm/s로 APM-bI 자료보다 유속 편차가 크고 오히려 자료의 질이 개선되지 않는 결과를 보였다. 표류부이 유속과 APM-bI, APM-bM 유속의 시계열 자료에서는 전체적으로 유사한 결과를 보인다(Fig. 8). 하지만 APM-bM 유속은 표류부이 D091의 27일 16시와 D095의 28일 08–16시에 유속 자료에서 APM- bI와 비교 시 오차가 증가되는 결과를 보였다. 이와 같이 표류부이 마다 시간에 따라 반응이 다르게 나타나는 이유는 경로가 다르기 때문이다.

Fig. 8.

Scatter plots of speed measured by HF-radar and drifters from September 27 to September 28, 2022. Regression results are obtained from PCA. Dotted line denotes the regression line by PCA

전파 잡음이 낮은 시기에 Ideal Pattern 유속(APM-gI)의 비교 결과 회귀선의 기울기는 1.20으로 표류부이 유속이 방사형 유속 보다 20% 크게 나타났다. 상관계수는 0.89, RMSe는 12.15 cm/s로 전파 잡음이 높은 시기에 APM 측정으로 계산된 방사형 유속(APM-bI, APM-bM) 보다 오차가 줄어든 결과를 보였다. Measured Pattern 유속(APM-gM)과 표류부이 유속의 비교에서는 상관계수가 0.91, RMSe는 9.54 cm/s로 자료 품질 개선 효과가 가장 크게 나타났다.

4. 결론 및 토의

HFR의 표층 해류 자료는 2개 이상의 방사형(radials) 유속 자료의 합성 성분으로 생성되며 방사형 유속 자료의 오차를 줄이는 것은 정확한 표층 해류 자료를 생성하는 데 있어 중요하다. 전파의 도플러 원리로 관측하는 해양 고주파레이더는 주변 전파환경에 민감하기 때문에 안테나 주변 전파환경을 측정 및 적용하는 안테나 패턴 측정(APM) 작업은 그중에서 주요한 요소가 된다.

지금까지 이루어지는 APM은 해양 기상 및 해황 등을 고려하여 진행되었으나 본 연구에서는 주변 배경 잡음이 높은 시기와 낮은 시기를 선정하여 APM을 수행하였으며 각 시기에서 이상적인 패턴(Ideal Pattern)과 안테나 환경 측정 패턴(Measured Pattern)을 적용하여 방사형 자료를 생성하였다. 생성된 4타입 자료는 표류부이로 관측된 자료를 이용하여 방사형 자료를 기준으로 동일 시간과 위치 자료로 재생산하여 평가하였다.

전파 잡음이 높은 시기에 APM 측정으로 계산된 유속의 비교 결과 APM-bM 유속이 APM-bI 보다 상관계수는 0.12 낮고 RMSe는 1.12 cm/s 높아져 Measured Pattern 유속이 Ideal Pattern으로 적용된 결과보다 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 전파 잡음이 높고, 낮은 시기의 이상적인 패턴이 적용된 APM-bI와 APM-gI의 유속 비교 결과 큰 차이가 없음을 알 수 있었으며 각 인자에서 나타나는 미비한 차이는 적용된 루프의 위상에 따른 차이로 해석된다. 끝으로 전파 잡음이 낮은 시기에 측정한 APM-gM 유속의 상관계수는 0.91로 가장 높았고 RMSe는 비교 경우 중 가장 낮은 9.54 cm/s로 자료 품질 개선 효과가 가장 크게 나타났다. 전파잡음이 높은 경우와 전파환경이 낮은 경우에 관측된 안테나 패턴들은 형상학적으로 유사하였으나 실측값을 대변하는 표류부이 관측 값과 비교 결과 품질 차이가 확연히 나타남을 알 수 있었다.

방사형 유속 자료는 안테나 패턴 측정(APM)을 통해 Measured Pattern이 적용된 유속을 사용하는 게 일반적이다. 하지만 시ㆍ공간에 대한 검증 없이 유속장을 생산한다면 오히려 품질을 낮추는 결과를 초래할 수 있다. 안테나 신호 보정을 위한 안테나 패턴 측정 작업은 반드시 안테나 주변 전파환경을 고려하여 진행되어야 하며 관측된 안테나 패턴 측정 결과는 형태적인 모양만으로 판단하여 사용해서는 안 된다. 만약 안테나 패턴 측정의 재실시가 어려운 환경일 경우 실측자료와 비교를 통해 Measdured Pattern보다 Ideal Pattern이 적용된 방사형 유속장을 활용하여 합성유속장을 생성하는 것이 자료 품질에 효율적이라 판단된다.

해양 고주파레이다는 국내에 다양한 전파환경을 지닌 여러 해안가에서 운용되고 있다. 후방 산란 된 미약한 전파 신호를 이용하여 해류 자료를 산출하는 장비에서 강한 노이즈는 자료 품질에 큰 영향을 미치나 올바른 방법의 수신안테나 신호 보정과 해류와 파랑 그리고 노이즈의 신호 구별을 통하여 보정함으로써 품질이 개선된 자료를 생산해낸다. 이렇게 생산된 자료로 사용 목적에 맞게 시ㆍ공간에 대한 분석이 이루어진다면 활용도가 뛰어날 것으로 여겨진다.