• 벤처창업연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.67-79
• /
• 2020

본 연구는 미국 7개 대학의 창업교육 교과과정과 창업교육 프로그램에 대한 분석을 통해 미국 대학의 창업 교과과정의 특징과 프로그램의 현주소를 알아보고, 대학별 창업교육의 특징을 알아보고자 한다. 국내에 잘 소개되지 않은 미국 7개 대학의 기업가정신센터(Entrepreneurship Center)를 기반으로 학부단위 기업가정신 학위 과정 (Entrepreneurship Degree Course)을 개설하고 있는 대학 중 창업교육이 활성화 되어 있는 미국 드렉셀대학교, 서던캘리포니아대학교, 샌디에고주립대학교, 오클라호마주립대학교, 캘리포니아샌버나디노주립대학교, 캘리포니아어바인대학교, 플로리다주립대학교로 선정하여 진행하였다. 특히, 미국 7개 대학의 창업교육 과정과 창업지원제도가 학부과정, MBA과정, 석박사과정 그리고 비교과 차원에서 어떻게 진행되고 있는지 조사하였다. 본 연구를 통해 살펴본 미국 대학의 창업교육 시사점을 정리해보면 다음과 같다. 첫째, 대학이 주도적으로 창업교육을 하기 위해서는 대학의 특성에 맞는 창업교육 교과과정을 구성하고 지원프로그램을 도입해야 한다. 둘째, 대학 내 독립적인 센터를 설립하여 자체적으로 예산을 확보하고 이를 통해 자율적으로 운영이 될 필요가 있다. 셋째, 대학의 창업교육은 대학-산업의 파트너십 구축, 기업가정신 학위 과정의 운영 그리고 대학의 학과 간의 협업을 포함하여야 한다. 넷째, 독립적인 센터를 중심으로 동문, 지역 창업가들의 활발한 참여를 이끌고 이를 기반으로 창업 관련 프로그램이 운영이 되어야 한다. 따라서 각 대학의 특성에 맞는 차별화된 프로그램을 도입하여 국내 대학의 질적 성장 동력을 제고해야 할 것이다. 사례연구는 일반화할 수 없는 한계가 있지만, 유용한 프레임워크를 제공할 수 있다. 본 논문을 통해 국내 대학 창업교육의 현주소를 살펴보고, 선진화된 창업교육을 위한 방향성을 모색하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m³, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.198-221
• /
• 2021

1960-70년대 대규모 산림녹화 이후에 한국의 산림은 점차 노령화되고 있다. 노령림의 순 CO₂ 교환은 이론적으로 중립에 가깝지만, 교란이나 관리에 의해 CO₂ 흡원 또는 발원이 될 수 있다. 본 연구는 한국의 광릉 낙엽활엽수 노령림(GDK)의 CO₂ 수지 역학을 이해함으로써, 다음 두 가지 질문에 답하고자 하였다: (1) 보전되고 있는 GDK는 과연 이론적으로 알려져 있는 CO₂ 중립인가? (2) 관측된 CO₂ 수지의 경년 변동이 문헌에 보고된 조절 인자들과의 선형적인 인과관계로 설명이 가능한가? 이에 답하기 위해, 본 연구는 KoFlux GDK 관측지에서 에디 공분산 기술로 2006년부터 2020년까지 15년 동안 관측된 CO₂ 플럭스 자료와 생기상학적 자료를 분석하였다. 연구 결과, (1) GDK는 15년 자료를 평균해서 보면 약한 CO₂ 발원이며, 관측기간 동안 흡원과 발원 사이를 오갔으나 최근 5년 동안 CO₂ 발원으로서의 강도가 증가하고 있다. (2) 전천일사, 생장기간, 엽면적지수의 경년 변동은 총 일차생산량(Gross Primary Production, GPP)의 경년변동과 양의 상관관계(R²=0.32~0.45)가 있는 반면, 기온과 지표면 온도의 경년 변동은 생태계 호흡(Ecosystem Respiration, RE)의 경년 변동과 유의한 상관관계가 없었다. 또한, 관측기간 초반(첫 10년)의 CO₂ 플럭스와 기상요인 및 생물학적 요인으로 학습시킨 기계학습은 관측기간 후반(최근 5년)의 GPP와 RE의 경년 변동을 제대로 모사해내지 못했다. 단, 고사목에서 배출된 탄소 추정량이 CO₂ 발원으로의 전환에 일부 기여했을 것으로 추정된다. GDK의 장기 CO₂ 수지 역학에 대해 올바로 이해하고 해석하기 위해서는, 분석과 모델링을 위한 복잡계과학 기반의 새로운 프레임워크가 필요하다. 더불어, 플럭스 모니터링 및 자료 품질 유지와 함께 고사목과 교란을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요함을 다시 한 번 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제55권1호
• /
• pp.63-84
• /
• 2022

고대 유목문화 중 하나인 사카(Saka)문화는 유라시아 고대 문화 네트워크의 중요한 매개 역할을 하였던 것으로 평가받는다. 이들에 의해 조영된 카타르토베(Katartobe) 고분군에 대해 대한민국 국립문화재연구원과 카자흐스탄 국립박물관 문화유산연구소가 3년간 공동 발굴하였던 내용을 재해석해 보았다. 조사 과정에서 확인되었던 고고학적 자료들을 토대로 주변의 사카문화권에서 확인된 고분 조사 사례들과 비교·검토하여 카타르토베 고분군 축조 집단의 매장의례를 유추해 보고자 하였다. 그들은 매장의례 과정에서 동물을 함께 매장하기도 하고 제사를 지내기도 하며, 망자를 땅속에 묻고 불을 사용한 의식을 치르기도 하였다. 그리고 이러한 매장의례는 사카문화에 있어 중요한 부분이었음을 다른 유적 사례를 통해 확인하였다. 또한 당시 하나의 봉분 아래 다수의 목곽이 설치될 경우 대부분 동시에 매장이 이루어졌으며, 망자의 죽음 시점이 다를 때는 2차장인 세골장이 이루어졌다는 것도 간접적으로 확인할 수 있었다. 또한 묘도가 발견된 경우도 있었는데, 이는 단지 매장을 위한 통로가 아닌 별도의 의식이 이루어지는 장소였음도 확인할 수 있었다. 그들의 삶에 있어 중요한 동반자 역할을 하였던 동물들도 쿠르간 내 출토되는 위치와 종류, 뼈에 나타난 흔적들을 통해 검토해보았다. 그 결과 매장 의례의 각 단계에서 서로 달리 사용됨을 알 수 있었다. 또한 동물의 매장은 출토된 위치와 동물의 종, 뼈에 나타난 흔적을 통해 다양한 의미를 내포하고 있음을 알 수 있었다. 부장토기들은 인근 사카문화계 고분군들과 비교해 본 결과 대부분의 비슷한 기종들이 공헌용기로 사용되었으며, 두향을 서쪽으로 하고 있는 피장자들의 두부(頭部)쪽을 중심으로 배치되는 양상을 보였다. 한편 족부(足部)가 위치하는 목곽 모서리에 토기를 한 점씩 배치하는 것은 카타르토베 고분군 축조집단의 독특한 매장의례였다. 현재 중앙아시아 쿠르간에 대한 조사자료가 다량 축적되지 않은 상태이기 때문에 성급한 일반화를 논하기는 어려운 단계이다. 실제로 하나의 유적 내에서도 일부 정형성이 있는가 하면 그 안에서도 다양성이 내재되어 있었다. 그러나 이러한 세세한 관찰과 연구가 지속된다면 고대 유라시아 문화 네트워크 주역들의 문화를 복원하는 데 큰 성과가 있을 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제55권1호
• /
• pp.133-150
• /
• 2022

21세기는 '문화경쟁' 시대라고 말해도 과언은 아니다. 국제화 시대를 살아가고 있는 오늘날 우리는 '자국의 정체성'을 문화에서 찾으려 한다. '문화'란 그 민족이 살아온 발자취를 고스란히 담고 있는 자국민의 독특한 민족성을 말한다. 세계는 하나의 다차원적인 지구로 변해가는 이 시점에서 민족적 고유성과 독창적 조형성을 담은 전통 문양은 자국민을 대표하는 브랜드다. 프랑스의 명품 브랜드 고야드 문양은 수작업 과정에서 자연스럽게 생성된 Y자형 패턴을 볼 수 있다. 이 문양은 160년이 지난 오늘날 프랑스를 대표하는 기업 브랜드로 세계적인 명성을 자랑한다. 반면 저소득국가의 경우 직물을 직조하는 과정에서 자연스럽게 만들어진 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되어 지구촌 사람들로부터 사랑받고 있다. 이처럼 다차원적인 세계를 살아가는 지구촌 사람들은 자국의 문화를 계승하려는 의지와 타민족의 고유한 문화를 보존하려는 이른바 '지구는 하나라는 시각(One Planet Perspective)' 프레임 워크를 실현하고자 한다. 예를 들어 콜롬비아의 '와유 부족'은 2013년 식수난으로 국제 구호기구들이 이들을 찾아가 구호품을 전달하는 과정에서 핸드메이드 제품인 '모칠라백'을 발견하게 된다. 이것이 계기가 되어 유럽과 한국에서도 이를 수입하여 판매를 결정한 것은 '와유 부족'의 생계에 도움을 주고자 함이다. 또한 소수 부족의 전통문화 속에서 천 년 동안 진화해 온 미적·문화적 가치는 유네스코에 등재되어 세계적으로 보존되고 있다. '문화란 하루아침'에 형성된 것이 아니라 적어도 100년 이상 지속되면서 그 시대의 트렌드에 적용된 문양은 기업을 대표하는 브랜드다. 또한 나아가 국가 정체성을 반영한 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되기도 한다. 우리는 민족적 고유한 미의식을 계승하고 있으나 이를 현대적인 추세에 맞게 창의적이고 심미적으로 재해석한 실용적 가치를 보여주는 전통 문양 브랜드는 없다. 이에 본연구는 세계의 문양 브랜드 전략을 파악하고 한국 기업 브랜드의 문제점을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.23-48
• /
• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.49-71
• /
• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.249-267
• /
• 2021

디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.

• 현장농수산연구지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.89-104
• /
• 2021

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1505-1514
• /
• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.