• 한국조경학회지
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• 제46권2호
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• pp.27-36
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• 2018

본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.243-266
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• 2006

본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 한국해양학회지:바다
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2012

하구언이 설치된 하구의 여름철 환경변화는 방류되는 담수에 의해 결정된다. 본 연구에서는 영산강 하구언 담수방류에 의한 하구의 염분 및 수온 분포를 파악하기 위하여 2010년 6월 소규모 방류시와 8월의 집중방류 중 후로 3회에 걸쳐 8개 정점에서 관측한 CTD 자료를 분석하였다. 6월의 소규모 방류시 표층염분은 30~32.5 psu를 나타냈고, 수평구배는 고하도 근해에서 다른 해역에 비해 상대적인 큰 값을 보여주었다(0.25~0.32 psu/km). 그러나, 저층염분은 약 33 psu의 일정한 값을 보여 수평구배는 존재하지 않았다. 영산강 하구내 수온은 $19{\sim}21^{\circ}C$ 범위를 보이며 동서방향보다 남북방향의 구배가 상대적으로 크게 나타났다. 대규모 방류가 진행 중이었던 8월 12일의 경우 표층염분은 9~26 psu로 감소하였다. 또한, 고하도 북쪽 수로의 표층과 저층 수평구배가 각각 3.79 psu/km와 0.28 psu/km인 강한 염분전선이 형성되었다. 수온은 하구언에서 높고 멀어질수록 감소하는 경향을 보였으며, 고하도 북쪽수로 표층과 저층에서 각각 $-0.45^{\circ}C/km$와 $-0.12^{\circ}C/km$의 공간적 변화가 나타났다. 집중방류 후(3차 관측) 표층염분은 22~26 psu로 회복되었으나 고하도 주변해역에서 여전히 높은 수평구배가 나타났다. 저층염분은 26.5~27.5 psu의 범위로 전반적으로 감소하였으나 수평구배는 크지 않았다. 하구언 가까운 정점에서 관측한 염분과 수온 시계열 자료에 의하면, 상층의 고온저염수가 일시적으로 하강하였다가 빠르게 회복하는 패턴을 보여주었는데, $13{\times}10^6$ 톤 방류시 회복속도는 약 0.4 m/hr로 나타났다. 영산강 하구는 대규모 방류 후 전반적으로 저염화되고, 여름철의 강한 태양복사에 의해 표층수온은 증가하여 하구 내 성층구조가 강화되고 수직혼합이 억제되는 환경이 형성되었다. 담수방류에 따른 염분의 공간적인 분포특성을 볼 때, 수평구배가 높은 고하도 주변해역, 고하도에서 하구언까지 염분이 낮은 내측해역, 그리고 상대적으로 높은 염분을 보이는 고하도에서 연안까지 외측해역으로 구분할 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권2호
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• pp.49-57
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• 2016

기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.25-34
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• 2015

농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상 관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.212-223
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• 2022

서해병 폐기물 배출해역 오염심화구역의 퇴적물 정화·복원을 위해 2013, 2014, 2016, 2017년에 준설토를 피복하였다. 피복 효과 평가를 위해 배출해역 내 피복구역(5개 정점)과 자연회복구역(2개 정점)을 설정하고 2014년부터 2020년까지 연 1회 구역별 표층 퇴적물을 채취하여 퇴적물 물리·화학적 특성 및 저서동물상을 분석하였다. 퇴적물 평균 입도(Mz)는 자연회복구역에서 5.91~7.64 Φ로 세립질이었고 피복구역에서는 준설토의 영향으로 1.47~3.01 Φ의 조립질 퇴적물로 구성되어 있었다. 유기물 및 중금속 함량은 피복구역에서 자연회복구역 대비 약 50 % 낮아(p<0.05) 준설토 피복 효과가 있는 것으로 판단되었다. 대형저서동물 분석 결과에서는 피복구역의 출현종수, 생태지수가 자연회복구역보다 낮게 나타났다(p<0.05). 피복구역의 출현종수 및 생태지수의 시계열 분석 결과에서는 2013, 2014년 피복 이후 초기 4년간 증가하다가 이후 감소하는 경향을 보였다. 이는 피복으로 인해 빠른 성장과 짧은 수명의 특징을 보이는 기회종 생물들이 피복 초기에 우세하다가 2016, 2017년에 추가로 피복이 진행됨에 따라 서식환경이 다시 교란되어 나타난 현상으로 추정된다. AMBI는 자연회복구역 및 피복구역에서 모두 2등급(Good), BPI는 1~2등급 수준을 유지하고 있어 건강한 저서상태로 평가되었다. 따라서 폐기물 배출해역의 오염퇴적물 정화 및 저서생태계 복원을 위한 준설토 피복은 오염도 저감효과는 나타나지만 저서생태계의 측면에서는 장기적인 모니터링을 통해 회복추이를 관찰해야 할 것으로 판단된다. 또한 향후 배출해역의 오염심화구역 정화 복원 사업 확대 시 적응적 관리가 필요할 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.435-445
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• 2023

삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.