국제 품질검사의 수온 시계열 관측자료 적용 및 성능 검토

Abstract

해양 관측자료는 국가 차원의 재원으로 생산된 공공재의 성격을 가지고 있다. 이에 따라 지역사회나 연구모임에서 공유하던 과거에서 벗어나 최근에는 국제사회의 공유를 지향하며 누구나 손쉽게 사용 가능 하도록 하는 것을 전제로 관측이 수행되고 있다. 국제적으로 공유되는 해양 관측자료는 단기적으로 자료동화 모형이나 빅데이터에 의한 예측 및 예보에 활용되어 인명 및 재산피해 예방에 기여하며, 장기적으로는 사회적 의사결정이나 국가 정책결정에 반영할 수 있다. 특히 네트워크의 발달과 관측 센서기술의 질적 및 양적 증가로 관측자료의 종류와 양이 비약적으로 증가하면서 자료관리와 함께 품질관리에도 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 해양에서 장기관측을 수행하고 있는 국제기구인 IOOS, NDBC, OOI에서 사용하고 있는 자동 품질검사의 성능을 해양관측의 필수요소인 수온 관측 시계열 자료에 적용하여 분석였다. 2013년 이어도 해양과학기지 층별 수온염분 관측자료를 기초로 3개의 CASE를 분류하였고, Confusion Matrix를 사용하여 정밀도와 재현율, F1-score 등을 산출하여 각 기관별 품질검사 특성을 분석하였다. 분석 결과, IOOS의 품질검사는 AO(Additive Outlier)와 TCO(Temporary Chance Outliers) 검출 시 F1-score가 각각 0.54, 0.36으로 낮은 성능을 보였다. NDBC의 품질검사는 AO 검출 시 F1-score가 1.0으로 높았으나 TCO 검출 시 정밀도와 재현율이 0.35, 0.5였는데, 특히 변동성이 큰 관측자료에서 정상치를 이상으로 분류하는 특성을 보였다. OOI 품질검사는 AO 검출 시 F1-score가 0.97로 상당히 높으나 변동성이 큰 관측자료에서 정상치를 이상으로 분류하는 비율이 약 1%에 해당한다. 위 검사는 AO를 검출을 위하여 알고리즘이 구성되어 있으며, 시계열 자료에 빈번하게 발생하는 TCO 검출에는 비교적 취약하고 판단된다. 이러한 연구 결과는 변동성이 큰 천해역에서 관측된 시계열 자료에서 정상치를 이상으로 분류하는 경향이 있어 천해역 시계열 관측자료에 국제기구의 품질검증 기법을 활용하는데 주의가 필요하며, 천해에 최적화된 품질검증 기법 개발이 선행되어야 함을 제시한다.