• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권1호
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• pp.29-43
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• 2023

수학교과에서 단순히 수학적 개념을 습득하는 것보다 수학과 관련된 문제를 실생활에 적용하는 맥락적 문제해결의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구는 장애학생을 대상으로 실제적 상황을 나타내는 문장제 문제에 대한 연구 동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2000년에서 2022년까지 발행된 단일대상실험설계를 사용하여 중재의 효과를 탐구한 논문 최종 12편을 선정하여 참여학생 특성, 중재 환경, 중재 방법 및 교수전략 등에 대해 분석하였다. 그 결과, 초등학교 고학년을 대상으로 연구가 가장 많이 이루어졌고, 학습장애, 자폐성장애, 지적장애를 포함하는 다양한 장애 유형을 대상으로 연구가 진행된 것을 확인하였다. 중재는 대부분 연구자에 의해 이루어졌고, 1회기 당 30~40분 정도로 중재가 제공되었다. 장애학생을 위한 수학문장제 문제 중재 방법으로 도식 기반 교수, 인지-초인지 전략 교수, 테크놀로지 기반 교수를 적용한 것으로 나타났고, 대부분 명시적 교수를 함께 사용한 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에 포함된 12편의 단일대상연구가 방법론적으로 타당하게 실행되었는지를 분석하고자 Council of Exceptional Children에서 제시한 질적지표를 사용하여 평가하였고, 이러한 결과를 종합하여 향후 장애학생을 위한 문장제 문제 연구 방향에 대해 논의하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.569-575
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• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.295-304
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• 2022

본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.409-415
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• 2018

스마트기기기의 발전으로 일상생활에 큰 변화를 가지고 왔으며, 가장 크게 변화된 영역 중 하나가 가상현실 영역이다. 가상현실이란 디스플레이 장치를 이용해 이미 만들어진 3차원 고해상도 이미지를 마치 자신이 그 속에 존재하는 것과 같은 착각을 일으키는 기술이다. 실습장비가 구축되지 않은 교과목의 경우 시청각 자료에 의존할 수밖에 없어 실습 집중도 및 수업에 대한 질적 저하 발생하고 있는 현실이다. 방사선과 학생들에게 효과적인 교재 개발을 위해 가상 현실을 이용하였다. 가상현실을 이용한 동영상 교보재 제작을 위해 방사선종양학과가 개설된 병원을 선정하여 2017년 7월부터 9월에 촬영을 2회 실시하였다. 방사선종양학과 업무 흐름도를 고려하여 동영상을 제작하였으며, 전산화단층모의치료실 및 선형가속기실 두 군데에서 촬영을 진행하였다. 동영상 촬영에 앞서 각각에 대한 시나리오 및 촬영 동선을 사전 체크하여 동영상 편집을 용이하게 할 수 있도록 사전 작업을 진행하였다. Window XP 운영체제를 사용하는 PC환경에서 모델링과 맵핑 작업을 실시하였다. 대표적인 가상현실 카메라인 고프로 Hero4 2대를 이용하여 화소는 4K UHD: 약 800만 화소 해상도는 $3,840{\times}2,160/4,096{\times}2,160$ 두 개를 사용하였으며, 동영상 제작 후 편집은 프로그램 어도비프리미어 CC, 에프터이펙트, 포토샵, 일러스트를 사용하였다. 총 재생 시간은 가상현실을 이용한 교보재 제작 시 구토 및 어지러움증이 발생하지 않는 시간 5분 내외로 편집을 진행하였다. 동영상 구성은 도입, 시설 설명, 장비 설명, 교과 설명 및 정리로 진행하였으며, 동영상 촬영 후 편집 기간은 약 2주 정도 소요되었다. 현재 개발된 가상현실 방사선과 교육콘텐츠는 다양한 기관에서 활용할 수 있도록 시장을 확보하고 홍보를 확대하는 작업을 추진하고 있다. 향 후 가상현실을 체험한 학습자들을 대상으로 가상현실을 이용한 방사선과 교육 콘텐츠에 대한 만족도 및 학습 효능감에 대해 조사하여 가상현실 기술을 이용한 교보재에 대한 학습 콘텐츠 유용성을 평가하여 효과적인 임상실습 환경을 제공하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 초등상담연구
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• 제8권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구는 학생들이 진로와 관련된 실제적이고 맥락적인 문제를 해결하는 과정에서 자신의 적성, 흥미, 성격 등에 대한 정확한 이해를 하고 다양한 직업세계를 탐구할 수 있는 PBL(문제중심학습) 기반 진로교육 프로그램을 개발하여 초등학생들의 진로성숙도에 미치는 효과를 검증하는데 목적이 있다. PBL 기반진로교육 프로그램을 개발하는 과정은 먼저 아동들의 발달 특성 및 요구분석을 거쳐 과제 분석을 실시하고 수행목표를 진술한 뒤, 이를 토대로 프로그램의 핵심 구성요소인 PBL 문제를 개발하고 그 타당성을 검토하였다. 다음으로 프로그램 각 영역별 문제해결과정 및 결과발표에 대한 평가계획 및 평가도구를 제작하고 온라인 학습공간을 설계하였다. 이렇게 개발된 프로그램은 매 회기 40분 단위의 총 21개 회기로 구성되어 초등학교 5학년에 8주 동안 실시되었고 연구결과는 다음과 같다. PBL 기반 진로교육 프로그램에 참여한 실험집단은 통제집단에 비하여 사후검사에 있어서 진로태도와 진로태도의 하위요인(계획성, 성향, 타협성), 진로능력과 진로능력의 하위요인(직업의 이해능력, 자신의 이해능력, 의사결정능력)이 유의미하게 향상되었다. 또한 검사지 반응 분석 결과의 보완을 위한 내용 분석 결과, 학생들은 프로그램의 각 영역별로 제시되는 PBL 문제를 팀을 이루어 해결하고 발표하는 과정을 통하여 객관적으로 자신을 이해하고 일과 직업세계에 관한 다양하고 질이 있는 지식을 쌓게 되었다고 보고하였다. 본 연구의 결과 연구자가 개발한 PBL 기반 진로교육 프로그램은 학생들이 자신에 대한 객관적 이해와 의사결정능력의 향상,모둠원간의 활발한 상고작용과 토의가 이루어지도록 하여 초등학생의 진로태도와 진로능력 의 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이는 초등학생의 진로교육에 있어 자율적인 학습태도와 주체의식이 자신의 미래를 탐색하고 개발하고 개척할 수 있는 기회와 경험을 제공하는데 매우 중요하다는 것을 의미한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제31권6호
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• pp.1084-1091
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• 2002

아라키돈산의 필요성에 대한 인식이 점차 증가하면서 생산가능한 균주로서 독성을 보이지 않는 Mortierella alpina를 이용할 때 오는 효과를 알아보기 위하여 곰팡이의 추출유와 곰팡이 자체의 섭취로서 arachidonic acid를 섭취토록 하여 생육과 뇌발달 및 학습에 미치는 효과를 비교하고자 하였다. 대조군으로서 우지를 섭취시킨 쥐와 비교할 때 식이군별 암컷의 체중변화에서는 비교적 체중이 증가되지 않은 군은 Mortierella alpina섭취군으로 나타났으며 새끼를 젖뗀 후 심하였지만 개체 차이가 심하여 통계적인 유의성은 없었다. 분만 직후의 체중증가는 수유동안 감소가 일어나 이유시기에는 체중 감소가 각군 모두에서 일어났다. 새끼에서는 이유전까지는 체중증가에 어미의 식이군에 따른 차이가 전혀 보이지 않았으나 이유 후 식이섭취 동안 군별 차이가 있어 특히 적은 양을 섭취한 Mortierella alpina 섭취군(LF)에서 체중이 가장 적었다. 섭취량자체도 적었고 증체량도 적었기에 이에 대한 식이 효율에서는 유의적인 차이는 보이지 않았다. 어미와 새끼의 미로실험에서 어미의 경우는 식이별 통계적 유의성을 볼 수 없었으며 또한 2차에 걸친 시기에서도 학습효과를 볼 수 없었다. 그러나, 이유가 새끼의 미로 측정 결과를 보면, 통제군에 비하여 고추출유섭취군(HO)에서 실수의 빈도가 감소하였고 backing error빈도는 다른 군보다 낮았다고 볼 수 있어 긴사슬 지방산의 효과를 일부 추정할 수 있었다. 그러나 성숙기인 7주령에 시행한 미로실험 에서는 유의적 인 차이를 보이지 않았다. 이는 뇌의 성장에 이유기까지의 중요성을 확인할 수 있는 좋은 결과로 보며, 지방급원으로서 곰팡이 자체의 섭취군에서는 통계적 유의차를 나타내지 않아 불포화지방산의 효과를 추정하기 어려우며 곰팡이의 체내 소화작용이나 식이섭취에 다른요인이 있을 것으로 생각할 수 있었다. 어미와 새끼의 DNA함량을 비교하면 Mortierella alpina 섭취군의 체중 증가의 지연에서 보듯이 뇌의 성장에서도 지연됨(무게감소)과 함께 DNA함량에서도 적게 나타났으나 어미의 경우, 간과 뇌의 DNA함량에 식이군간의 유의차가 없었다. 그러나 이유기 새끼의 뇌의 DNA함량은 Mortierella alpina 섭취군이 가장 적었고 간의 DNA 함량은 차이가 없었다. 새끼의 성숙기에는 식이군 간 차이가 있어 뇌의 DNA함량은 여전히 적었으나 간의 DNA함량에서는 체중 g당 환산할 때 Mortierella alpina를 적게 섭취한 군(LF)이 더 많아서 신체에서 간이 더 커진 모습을 보였다 아라키돈산의 섭취가 특히 어린시기의 뇌발달에 필요함을 인식할 때, 아라키돈산의 급원으로서 식이에 일정비율 공급할 필요에 맞추어 다량 생산할 수 있는 기반이 Mortieralla alpina 곰팡이를 이용함으로서 가능한 것으로 볼 수 있었다. 곰팡이의 배양과 기름의 추출과정을 통하여 생산된 기름의 섭취에서 생육에 문제를 보이지 않았으며 다량의 함유 아라키돈산의 효과를 미로를 이용한 실험에서 확인되었다. 고도의 불포화지방산을 함유하기에 산화과정을 우려하여 곰팡이 자체를 섭취시켜 본 결과 성장이 느리게 진행되는 것으로 나타났기에 이는 진균류의 세포막을 분리하여 내부에 포함된 지방을 이용하기에는 어려움이 있는 것으로 추정할 수 있었다. 아라키돈산의 가격이 워낙 비싸기에 쉽게 이용할 수 있는 Mortierella alpina를 이용한 추출유로 충분한 식품첨가 가능성을 보여 주었다고 보지만 기타 미량 성분에 대한 추적이 요구되며 모든 공정에서 문제를 발견하지 못할 때 식품산업에 응용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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• pp.142-142
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• 2010

일반적으로 기술융합이라는 용어는 IT, BT, NT 등 성격이 다른 큰 범주에서 기술간의 결합으로 인식되고 있다. 현재까지의 기술융합 연구들은 IT기술을 중심으로 한 융합과 관련 국가 정책에 관한 것이 대부분을 차지하고 있어 큰 기술 범주 위주에 국한되어 있다. 하지만 동일한 목적을 위해 수행하는 유사 기술영영에서의 기술융합 역시 기술혁신의 수단으로 간과할 수 없는 영역이다. 실제로 미국, 유럽 등의 선진국에서는 기술융합 전담기관을 신설하여 프로젝트 내의 기술간 융합에 관심을 갖고 있지만, 국내에서는 프로젝트 범위의 기술융합 가능성 및 실효성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지식경제부에서 수행하는 가스하이드레이트 연구개발사업을 실증사례로 하여 프로젝트 범위의 기술 융합에 관하여 기술융합의 필요성, 적용가능성, 실효성에 초점을 맞추어 고찰하였다. 가스하이드레이트 개발 사업은 지식경제부 내 가스하이드레이트 개발사업단 주관으로 2005년에 시작되었으며 2014년까지 I 지역 탐사 및 시추, II 지역 탐사 및 시추, 시험생산의 3단계의 달성목표를 가지고 있다. 가스하이드레이트는 천연가스가 저온 고압 상태에서 물과 결합해 형성된 고체 에너지로 화석연료 고갈에 따라 이를 대체할 가장 유력한 청정에너지원으로 주목받고 있다. 현재 가스하이드레이트 개발사업단에서는 지구물리탐사분야 지질지화학분야 개발생산분야로 세부 기술모듈을 형성하여 목표달성을 위해 노력하고 있지만, 중과제간 교류가 부족한 상황으로 인해 목표달성을 위한 기술력의 확보 및 향후 상업생산에 대한 불확실성이 증가하고 있는 상황이다. 이와 같은 상황을 해결하기 위해서 기술개발 및 혁신의 수단인 기술융합의 필요성이 증가하고 있다. 기술혁신은 기초연구, 응용연구, 개발, 학습, 투자 등의 일련의 과정을 거쳐 경제적 성과와 사회적 영향을 만들어내는 개념으로 정의 할 수 있다. 기술혁신을 이루어내는 가장 중심적인 역할을 담당하는 기술융합은 2개 이상의 요소기술들이 결합하여 기술이 갖지 않는 새로운 기능을 발휘하는 기술혁신의 한 현상으로 정의할 수 있다. 기술융합은 21세기 초에 접어들어 급속하게 변화하는 양상을 보이며 예상보다 경제에 더 큰 영향을 미치고 있다. 가스하이드레이트 각 단계에서의 애로점을 극복하기 위한 기술혁신을 위해 지구물리탐사 지질지화학 개발생산분야간의 융합의 가능성 등을 타진해본 결과, 각 기술융합들을 기술융합 유형에 맞춰 분류할 수 있었으며 유형별 적용가능성과 기대효과 측면에서 비교분석을 수행하였다. 분석의 정밀도를 높이기 위하여 기술융합 유형에 대한 이론과 실제 가스하이드레이트 전문가들과의 설문을 통해 비교분석을 실시하였다. 가스하이드레이트 실증 사례에 대한 분석 결과, 기술융합 이론은 기존의 큰 기술범주뿐만 아니라 작은 범주에도 적용할 수 있으며, 필요성과 적용가능성, 실효성 면에서도 충분한 고찰을 통해 기술융합 이론의 적용 범위를 좁히면 더 많은 연구와 융합기술을 얻을 수 있다는 결론을 얻을 수 있다.