고해상도 위성영상을 활용한 갯벌 퇴적상 변화 연구

최종국,유주형,Choi, Jong-Kuk,Ryu, Joo-Hyung 대한자원환경지질학회 2011 자원환경지질 Vol.44 No.1

The surface sediment distribution in a tidal flat in 2001 was compared with that of 2008 using high spatial resolution remote sensing images and a GIS-based analysis. Maps of the surface sedimentary facies for each time frame were induced by an IKONOS data acquired in February, 2001 and a KOMPSAT-2 data acquired in April, 2008 using an object-based classification method. The area ratio of each surface sedimentary facies were estimated, and the results were compared each other for deducing the change in the sedimentary facies during the time interval. The result showed that the percentage of grains larger than very fine sand (0.0625 mm) has increased considerably since the early 2000s in the Hwangdo tidal flat. Mud flat facies has decreased 5.81 % in the late 2000s compared with the early 2000s. However, mixed flat and sand flat have increased 4.46% and 2.14%, respectively. A field campaign also supported the result. This study showed that the monitoring of changes in the surface sedimentary facies in the tidal flat is possible through a GIS-based analysis using high spatial resolution remote sensing images. 이 연구에서는 공간해상도 4m 급의 고해상도 위성인 IKONOS 및 Kompsat-2 영상자료와 현장조사 자료를 기반으로 지리정보시스템 분석기법을 적용하여 천수만 황도 갯벌의 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 파악하였다. 2001년 2월에 획득된 IKONOS 영상과 2008년 4월에 획득된 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 객체 기반 분류법 (object-based classification)에 의해 갯벌의 표층 퇴적상 분포도를 작성하였다. 두 시기에 얻어진 퇴적상 분포도로부터 각 퇴적상의 면적을 추출하고, 이를 통해 두 시기 동안 연구지역 갯벌의 표층 퇴적상 변화를 분석하였다. 분석 결과, 황도 갯벌에서는 2000년 대 초반에 비해 전반적으로 모래 성분이 증가하여 펄 퇴적상의 상당 부분이 혼합 퇴적상으로 변화한 것으로 나타났다. 펄 퇴적상은 2000년대 초에 비해 후반에 5.81% 증가하였으나, 혼합 퇴적상과 모래 퇴적상은 각각 4.46%와 2.14% 증가하였다. 2004년 4월과 2009년 5월 및 2010년 5월 현장조사 결과에 대한 비교분석을 통해 이를 확인할 수 있었다. 연구 결과, 고해상도 위성영상과 지리정보시스템 분석기법의 활용을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 모니터링하는 것이 가능한 것으로 판단된다.

GIS 및 확률모델을 이용한 폐탄광 지역의 지반침하 위험 예측

최종국,김기동,이사로,김일수,원중선,Choi, Jong-Kuk,Kim, Ki-Dong,Lee, Sa-Ro,Kim, Il-Soo,Won, Joong-Sun 대한자원환경지질학회 2007 자원환경지질 Vol.40 No.3

본 연구에서는 확률기법인 빈도비 모델 (frequency ratio model) 및 지리정보시스템 (Geographic Information System: GIS)의 공간분석기법을 이용하여 강원도 삼척지역 폐탄광 주변의 지반침하 발생 취약지역을 예측하였다. 지반침하에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 지형도, 지질도, 갱내도, 토지특성도, 시추공 자료, 기 관측된 침하지 자료 등으로부터 공간자료를 구축하였다. GIS 공간분석과 확률기법을 이용하여 지반침하의 주 요인이 되는 8개의 인자를 추출하였고 관측된 침하지역과 8개 인자와의 연관성을 알아보기 위하여 각각의 결정계수($R^2$)를 계산하였다. 빈도비 모델을 적용하여 각인자의 등급별 가중치를 결정한 후, 이를 중첩 분석하여 지반침하 위험 예측도를 작성하였다. 지반침하 위험 예측도를 기존 침하지 위치와 비교 검증한 결과 96.05%의 높은 예측정확도를 나타냈다. 이를 통해 폐탄광 지역에서 GIS와 빈도비 모델을 이용하여 지반침하 위험지역을 정량적으로 예측하는 것이 가능하다고 판단된다. In this study, we predicted areas vulnerable to ground subsidence near abandoned underground coal mine at Sam-cheok City in Korea using a probability (frequency ratio) model with Geographic Information System (GIS). To extract the factors related to ground subsidence, a spatial database was constructed from a topographical map, geo-logical map, mining tunnel map, land characteristic map, and borehole data on the study area including subsidence sites surveyed in 2000. Eight major factors were extracted from the spatial analysis and the probability analysis of the surveyed ground subsidence sites. We have calculated the decision coefficient ($R^2$) to find out the relationship between eight factors and the occurrence of ground subsidence. The frequency ratio model was applied to deter-mine each factor's relative rating, then the ratings were overlaid for ground subsidence hazard mapping. The ground subsidence hazard map was then verified and compared with the surveyed ground subsidence sites. The results of verification showed high accuracy of 96.05% between the predicted hazard map and the actual ground subsidence sites. Therefore, the quantitative analysis of ground subsidence near abandoned underground coal mine would be possible with a frequency ratio model and a GIS.

페탄광지역의 지반침하발생과 지하 채굴적의 상관관계 연구

최종국,김기동,송교영,조민정,Choi, Jong-Kuk,Kim, Ki-Dong,Song, Kyo-Young,Jo, Min-Jeong 대한자원환경지질학회 2008 자원환경지질 Vol.41 No.4

This study is to examine a relation between coal mining subsidence occurrence at abandoned underground coal mines and underground goaf with respect to surface geology, subsurface structure, depth and thickness of coal beds and the distribution of drifts. A study is carried out at the site where susceptibility of coal mining subsidence was proven high in a previous study. In that previous study, the susceptibility of coal mining subsidence was spatially analyzed by GIS using digitized geological maps, investigation reports, digitized mining tunnel maps without consideration of subsurface structure and the multi-level arrangement of drifts. Here we analyze geological characteristics around the goaf and the distribution of coal seam based upon digitized geological maps and investigation reports on the study area. And digitized mining tunnel maps are also used to analyze the depth and multi-level arrangement of drifts. The results show that weakened surface rock strength, relatively shallow depth and large thickness of coal seam below the surface are closely related to the coal mining subsidence occurrence. Complicatedly inter-connected drifts, shallow depth of drifts and surface rock fractures are revealed as additional control factors affecting coal mining subsidence. These factors examined in this study as well as original factors should be taken into account for the quantitative estimation of coal mining subsidence occurrence at abandoned underground coal mine. 이 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하와 지하 채굴적 사이의 상관성을 지질, 지하구조, 탄층의 심도와 두께, 지하갱도의 분포 측면에서 분석하고자 하였다. 연구대상 지역은 강원도 삼척시 삼척탄전에 속하며, 채굴적 특성을 고려하지 않은 기존의 연구에서 수치지질도, 수치갱내도, 현장조사보고서 자료와 GIS의 공간분석기법을 적용하여 지반침하 취약성이 높게 분석된 지역에 해당된다. 연구지역에 대한 수치지질도 및 지반안정성 조사 보고서를 기반으로 연구지역내에서 지반침하가 관측된 지역의 분포, 지표 및 지하의 지질구조와 탄층의 분포현황을 분석하였고, 수치갱내도 자료를 이용하여 지하 갱도의 심도 및 중첩분포 현황을 분석하였다. 연구결과, 지표의 암석 강도 저하, 얕은 심도와 두꺼운 층후의 함탄층 존재가 지반침하 발생과 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었다. 또한, 다수의 중첩된 갱도의 분포 및 얕은 심도의 지하 갱도 존재, 단층의 존재 역시 지반침하발생에 영향을 주는 주요인으로 확인되었다. 지반침하 위험지역을 정량적으로 예측함에 있어, 연구결과로 나타난 지반침하 관련 요인을 추가로 데이터베이스화하여 폐탄광 지역별로 적합한 지반침하예측 모델을 구축한다면 폐탄광 지역의 지반침하위험 예측 및 예방에 매우 효과적일 것으로 판단된다.

동해 연안역 일차생산량 추정을 위한 GOCI 자료 적용

최종국,안재현,손영백,황득재,이순주,Choi, Jong-kuk,Ahn, Jae-Hyun,Son, Young Baek,Hwang, Deuk-jae,Lee, Sun Ju 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.2

이 연구에서는 GOCI 자료로부터 산출된 엽록소농도(CHL), 광합성유효광량(PAR), 진광층 깊이 및 국외 위성 기반의 해수면온도자료(SST)를 이용하여 동해 연안의 일차생산량 지도를 작성하고, 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 광범위한 냉수대가 발현한 2013년 7월 25일과 대규모 적조가 발생한 2013년 8월 13일에는 평균 1,012 mg C m^-2 d^-1 및 1,945 mg C m^-2 d^-1의 높은 일차생산량을 보였다. 냉수대와 적조가 물러난 2013년 8월 25일에는 평균 778 mg C m^-2 d^-1의 일차생산량을 보여 기존 연구의 분석결과와 유사한 결과를 보였다. 민감도 분석결과, 광합성유효광량은 일차생산량 계산 결과에 큰 영향을 주지 않았으나, 진광층 깊이와 엽록소 농도는 평균 민감도인 0.5 이상의 값을 보였다. 특히 해수면 온도는 결과값에 매우 큰 변화를 가져와 해수면 온도 자료에 오류가 있을 경우 일차생산량 계산 결과에 큰 오류를 가져올 수 있는 것으로 분석되었다. 연구 결과, 일차 생산량 연구에 GOCI 자료가 활용 가능함을 확인할 수 있었으며, 하루 8회 영상획득이 가능한 GOCI를 적용함으로써 일차생산량 추정을 위한 입력변수들의 정확도가 향상되어, 국외의 극궤도 위성에 비해 정밀도가 높은 일차생산량 추정이 가능할 것으로 판단된다. Here, we generated maps of primary production in the coastal waters of the East Sea using sea surface chlorophyll-a concentrations (CHL), photosynthetically available radiation (PAR), euphotic depth induced by GOCI along with sea surface temperature (SST) from satellites of foreign countries as input parameters, and carried out a sensitivity analysis for each parameters. On 25th of July in 2013 when a wide cold waters appeared and on 13th of August in 2013 when a big harmful algal bloom existed in the study area, it shows high productivities with averages 1,012 and 1,945 mg C m^-2 d^-1, respectively. On August 25, 2013, when the cold waters and red tide retreated, it showed an average of 778 m^-2 d^-1, similar to the results of the previous analysis. As a result of the sensitivity analysis, PAR did not significantly affect the results of the primary production, but the euphotic depth and CHL showed aboveaverage sensitivity. In particular, SST had a large influence to the results, thus we could imply that an error in SST could lead to a large error in the primary production. This study showed that GOCI data was available for primary production study, and the accuracy of input parameters might be improved by applying GOCI, which can acquire images 8 times a day, making it more accurate than foreign polar orbit satellites and consequently, it is possible to estimate highly accurately primary production.

가소화된 P(VdF-co-HFP) 계 고분자 전해질의 기계적 성질 및 이온전도도

최종국(Jong Kuk Choi),김성훈(Seong Hun Kim) 한국고분자학회 2000 폴리머 Vol.24 No.2

동해에서 식물플랑크톤 군집 분포 분석을 위한 GOCI 활용 연구

최종국 ( Jong-kuk Choi ),노재훈 ( Jae Hoon Noh ),( Robert J. W. Brewin ),( Xuerong Sun ),이미진 ( Charity M. Lee ) 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.6

식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 μm, nano-; 2-20 μm 및 pico-; <2 μm)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다. Phytoplankton controls marine ecosystems in terms of nutrients, photosynthetic rate, carbon cycle, etc. and the degree of its influence on the marine environment depends on their physical size. Many studies have been attempted to identify marine phytoplankton size classes using the remote sensing techniques. One of successful approach was the three-component model which estimates the chlorophyll concentrations of three phytoplankton size classes (micro-phytoplankton; >20 μm, nano-; 2-20 μm and pico-; <2 μm) as a function of total chlorophyll. Here, we examined the applicability of Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) to the mapping of the phytoplankton size class distribution in the East Sea. A fit of the three-component model to a biomarker pigment dataset collected in the study area for some years including a large harmful algal bloom period has been carried out to derive size-fractioned chlorophyll concentration (CHL). The tuned three-component model was applied to the hourly GOCI images to identify the fractions of each phytoplankton size class for the entire CHL. Then, we investigated the distribution of phytoplankton community in terms of the size structure in the East Sea during the harmful Cochlodinium polykrikoides blooms in the summer of 2013.

GOCI 위성영상과 HYSPLIT 모델을 이용한 화산재 확산경로 예측 -2013년 9월 17일 분화된 사쿠라지마 화산을 중심으로-

최종국 ( Jong Kuk Choi ),이창욱 ( Chang Wook Lee ),황의홍 ( Eui Hong Hwang ),이슬기 ( Seul Ki Lee ),류근혁 ( Geun Hyeok Ryu ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.2

일본 가고시마에 위치하고 있는 사쿠라지마 화산은 세계에서 가장 활발하게 활동하고 있는 화산 중 하나이다. 2013년 8월 18일 사쿠라지마 화산은 최근 들어 가장 큰 규모의 분화를 하였고, 분화에 의해 발생한 화산재는 일본뿐만 아니라 국내 유입에 대한 우려를 야기하였다. 본 연구에서는 사쿠라지마 화산분출물이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 수치실험을 수행하였다. 화산재 확산 경로를 예측하기 위하여 HYSPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하였으며, 연구대상일은 화산재 유입이 예상되는 규모로 분화한 2013년 9월 17일이다. 또한 천리안 위성영상을 이용하여 화산재를 탐지하였고, 모의실험 결과와 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 모델기반의 화산재 확산 예측 경로와 GOCI 위성 영상에서 탐지한 화산재 분포지역과 63.52%가 일치하는 것을 보였다. Mt. SAKRAJIMA in southern Kagosima, japan is one of the most active volcanoes in the world. On 18 August 2013, the SAKRAJIMA volcano recently went into the largest scaled eruption with a huge plume of volcanic ash. Therefore, the concern arises if this considerable amount of ashes might flow into the Korea peninsula as well as Japan. In this paper, we performed numeric experiment to analyze how volcanic product resulted from the SAKRAJIMA volcano has impacted on Korea. In order to predict the spread pathway of ash, HYSPLIT model and UM data has been used and 17th September 2013 has been selected as observation date since it is expected that the volcanic ash would flow into the South Korea. In addition, we have detected ash dispersion by using optical Communication, Ocean and Meteorological Satellite- Geostationary Ocean Color Imager (COMS-GOCI) images. As the results, we come to a very satisfactory conclusion that the spread pathway of volcanoes based on HYSPLIT model are matched 63.52 % with ash dispersion area detected from GOCI satellites image.

GOCI-II 발사 1년, 현재와 미래

최종국 ( Jong-kuk Choi ),박명숙 ( Myung-sook Park ),한경수 ( Kyung-soo Han ),김현철 ( Hyun-cheol Kim ),임정호 ( Jungho Im ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5

GOCI의 임무를 승계한 GOCI-II가 2020년 2월 성공적으로 발사되어 운영 중에 있다. GOCI-II는 향상된 공간해상도 및 분광해상도, 늘어난 관측시간과 전구 관측 모드 추가 등을 통해 연안 해수환경의 미세한 변화를 포함하여 폭 넓은 분야에서 활용성이 클 것으로 기대된다. 본 특별호는 발사 및 자료공개 후 1년이 지난 현재의 GOCI-II 자료 품질을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 방안 관련 연구결과를 소개한다. 이를 통해 GOCI-II 자료가 해양은 물론 육상, 기상의 다양한 분야에서 활발히 활용되는 계기가 되기를 기대한다. GOCI-II, which succeeded the mission of GOCI, was successfully launched in February 2020 and is in operation. GOCI-II is expected to be highly useful in a wide range of fields, including detailed changes in the coastal seawater environment using improved spatial and spectral resolution, increased number of observation and full disk observation mode. This special issue introduces the assessment of the current GOCI-II data quality and the studies on the accuracy improvement and applications at this time of one year after launch and data disclosure. We expect that this issue can be an opportunity for GOCI-II data to be actively utilized not only in the ocean but also in various fields of land and atmosphere.

위성영상 및 항공사진을 이용한 해안선 변화 모니터링 : 울진군 죽변면 연안을 대상으로

엄진아,최종국,유주형,원중선,Eom, Jin-Ah,Choi, Jong-Kuk,Ryu, Joo-Hyung,Won, Joong-Sun 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.5

해수면과 육지가 접하는 해안선은 자연적인 물론 연안개발 등 인위적인 활동에 따른 침식 및 퇴적에 의하여 끊임없이 변화한다. 해안선 변화는 해안환경의 파괴뿐만 아니라 연안구조물을 위협하며, 따라서 효율적인 연안관리를 위하여 해안선 변화의 장기적이고 시계열적인 모니터링이 필요하다. 이 연구에서는 1971년부터 2009년까지의 항공사진, 항공라이다 및 고해상도 광학위성영상을 이용하여 경상북도 울진군 지역의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선 변화를 관측하기 위하여 위성영상 및 항공사진을 정밀 기하보정을 실시하였으며, 젖은 모래 마른 모래 및 해수의 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 해안선을 추출하였다. 연구 결과, 원자력 발전소 방파제 설치 이후 방파제 주변으로 해안선 형태가 변화한 것을 알 수 있었다. 방파제 주변에서는 1971년부터 2009년까지 최대 120 m 해안선이 이동하였으며, 방파제 건설 전에는 약 30 m, 방파제 건설 이후 90 m 정도 해안선이 이동하였다. 한국해양연구원 동해연구소 앞 해안에서는 2003년까지는 퇴적으로 인하여 해안선이 해안쪽으로 최대 47m 이동하였지만 2003년 이후부터 2009년까지 계속하여 침식현상이 일어나면서 해안선이 육지쪽으로 최대 40m로 급격하게 변화하고 있다. 이러한 해안선의 변화는 많은 복합적인 영향으로 인하여 일어날수 있으며, 연구지역의 경우방파제의 건설에 의한 침식 및 퇴적 현상이 주 원인인 것으로 판단된다. 따라서 향후 물리학적 및 퇴적학적 연구를 통한 효율적 관리 방안 수립이 필요할 것으로 생각된다. Coastal shoreline movement due to erosion and deposition is a major concern for coastal zone management. Shoreline is changed by nature factor or development of coastal. Change of shoreline is threatening marine environment and destroying. Therefore, we need monitoring of shoreline change with time series analysis for coastal zone management. In this study, we analyzed the shoreline change using airphotograph, LiDAR and satellite imagery from 1971 to 2009 in Uljin, Gyeongbuk, Korea. As a result, shoreline near of the nuclear power plant show linear pattern in 1971 and 1980, however the pattern of shoreline is changed after 2000. As a result of long-term monitoring, shoreline pattern near of the nuclear power plant is changed by erosion toward sea. The pattern of shoreline near of KORDI until 2003 is changed due to deposition toward sea, but the new pattern toward land is developed by erosion from 2003 to 2009. The shoreline is changed by many factors. However, we will guess that change of shoreline within study area is due to construction of nuclear power plant. In the future work, we need sedimentary and physical studies.

지역 해양순환예측시스템에 대한 OSTIA 해수면온도 자료동화 효과에 관한 연구

김지혜,엄현민,최종국,이상민,김영호,장필훈,Kim, Ji Hye,Eom, Hyun-Min,Choi, Jong-Kuk,Lee, Sang-Min,Kim, Young-Ho,Chang, Pil-Hun 한국해양학회 2015 바다 Vol.20 No.1

한반도 주변을 연구해역으로 하는 지역 해양순환예측시스템을 이용하여 관측기반의 분석 자료인 Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) 해수면 온도 자료의 동화를 통한 초기장 개선효과가 황해, 동중국해 그리고 동해의 해수면온도 예측결과에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해서, 본 연구에서는 3차원 최적내삽법을 적용한 실험(Exp. DA)과 적용하지 않은 실험(Exp. NoDA)을 수행하여 각각의 실험결과를 관측자료와 비교 분석하였다. 2011년 9월 OSTIA 해수면 온도 자료와의 비교결과, Exp. NoDA는 24, 48, 72 예측시간에서 약 $1.5^{\circ}C$의 비교적 높은 Root Mean Square Error(RMSE)를 보였으나, Exp. DA에서는 모든 예측시간에서 $0.8^{\circ}C$ 이하의 상대적으로 낮은 RMSE가 나타났다. 특히, 초기 24시간 예측결과에서 RMSE는 $0.57^{\circ}C$를 보여 Exp. NoDA에 비해 예측성능이 크게 향상된 결과를 보였다. 해역별로는 황해와 동해에서 자료동화 적용 시, 60% 이상의 높은 RMSE 감소율이 나타났다. 기상청 8개 지점 연안 계류부이의 표층수온 자료를 이용하여 자료동화 효과를 계절적으로 살펴본 결과, 전반적으로 여름철을 제외한 모든 계절에서 자료동화 적용 후 70% 이상의 높은 RMSE 감소율을 보여 한반도 연안 표층수온의 단기 예측성이 향상됨을 확인하였다. 또한, 해수면 온도 자료의 동화로 인한 해양상층부의 수온구조 변화를 살펴보기 위해 동해를 대표해역으로 하여 Argo 수온 프로파일 자료와 실험결과를 비교하였다. 특히 연직 혼합이 강한 겨울철 해양 상층부(<100 m) 경우 Exp. DA의 RMSE가 Exp. NoDA에 비해 약 $1.5^{\circ}C$ 감소한 결과를 보여 해수면 온도의 자료동화 효과가 해양상층부의 수온 예측성 향상에 기여함을 확인하였다. 하지만, 겨울철 혼합층 아래에서는 Argo 관측 대비 수온 오차가 오히려 증가한 해역도 존재하여 해수면 온도 자료동화의 한계성도 나타났다. Impacts of Sea Surface Temperature (SST) assimilation to the prediction of upper ocean temperature is investigated by using a regional ocean forecasting system, in which 3-dimensional optimal interpolation is applied. In the present study, Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) dataset is adopted for the daily SST assimilation. This study mainly compares two experimental results with (Exp. DA) and without data assimilation (Exp. NoDA). When comparing both results with OSTIA SST data during Sept. 2011, Exp. NoDA shows Root Mean Square Error (RMSE) of about $1.5^{\circ}C$ at 24, 48, 72 forecast hour. On the other hand, Exp. DA yields the relatively lower RMSE of below $0.8^{\circ}C$ at all forecast hour. In particular, RMSE from Exp. DA reaches $0.57^{\circ}C$ at 24 forecast hour, indicating that the assimilation of daily SST (i.e., OSTIA) improves the performance in the early SST prediction. Furthermore, reduction ratio of RMSE in the Exp. DA reaches over 60% in the Yellow and East seas. In order to examine impacts in the shallow costal region, the SST measured by eight moored buoys around Korean peninsula is compared with both experiments. Exp. DA reveals reduction ratio of RMSE over 70% in all season except for summer, showing the contribution of OSTIA assimilation to the short-range prediction in the coastal region. In addition, the effect of SST assimilation in the upper ocean temperature is examined by the comparison with Argo data in the East Sea. The comparison shows that RMSE from Exp. DA is reduced by $1.5^{\circ}C$ up to 100 m depth in winter where vertical mixing is strong. Thus, SST assimilation is found to be efficient also in the upper ocean prediction. However, the temperature below the mixed layer in winter reveals larger difference in Exp. DA, implying that SST assimilation has still a limitation to the prediction of ocean interior.