Abstract
Climate changes consistently cause coastal accidents such as coastal flooding, so the studies on monitoring the marine environments are progressing to prevent and reduce the damage from coastal accidents. In this paper, we propose a new method to predict the sea level which can be applied to coastal monitoring systems to observe the variation of sea level and warn about the dangers. Existing sea level models are very complicated and need a lot of tidal data, so they are not proper for real-time prediction systems. On the other hand, the proposed algorithm is very simple but precise in short period such as one or two hours since we use the measured data from the sensor. The proposed method uses Kalman filter algorithm for harmonic analysis and double exponential smoothing for additional error correction. It is shown by experimental results that the proposed method is simple but predicts the sea level accurately.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
