• 트랜스-
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• 제9권
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• pp.37-66
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• 2020

21세기로 접어들면서 사회와 문화의 흐름은 자기 스스로 경험하고 즐기고 체험을 하는 단지 보고 즐기는 것에서 자신이 직접 경험하고 행위의 주체 자가 되는 문화현상으로 나타나고 있다. 이러한 흐름은 2010년부터 활성화되고 있는 커뮤니티 댄스(Community Dance)로 나타났다. 커뮤니티 댄스는 누구나 대상이 될 수 있으며 모임의 특성과 연령에 따라 아동 무용, 성인 무용, 노인무용으로 나뉠 수 있어 다양한 연령대로 활동 할 수 있다. 또한 미취학 아동부터 노인에 이르기까지 연령대별로 모임에서 성별, 인종, 종교에 관계없이 건강을 증진하거나 표현의 욕구를 충족하고 체력을 향상시킬 수 있는 모든 사람의 행복과 자아 성취를 위한 모든 종류의 춤을 말한다. 모든 사람들이 각자의 여가시간을 활용하여 자발적으로 즐겁게 참여하는 무용 활동으로 체험을 통한 춤이라는 비언어적 특징이 세대 간의 공감대와 소통을 이루며 삶의 질 향상에 도움을 줄 수 있다. 커뮤니티 댄스는 평생교육을 통해 사회학습으로의 확장성을 가져오며 전문가들이 일반인들을 대상으로 함께 진행하는 자발적인 공동체 모임이다. 커뮤니티 댄스의 정의는 누구나 개인의 일상생활을 풍요롭게 하고 사회적으로 공동체의식을 높여 밝은 사회를 만들며, 개개인에게는 건강증진과 미적 교육의 목표를 이루는 신체활동의 총체라고 할 수 있다. 또한 창의성의 의미를 자기표현으로서의 몸과 창의성에서 무용체험은 참여자가 참여 과정에서 경험하는 긍정적인 심리체험과 일상에 미친 영향력을 탐색해 행복 관점을 투영하여 커뮤니티 댄스의 효과로 나타나고 있으며 참여자들은 춤 문화를 향유를 위해 지금까지 온라인 오프라인을 통해 지속적인 네트워킹을 하고 있다. 커뮤니티 댄스의 붐이 불기 시작하면서 10년간 다양한 분야로 연구가 진행되었지만 실질적인 프로그램의 방법론은 미비하여 국내에서 진행한 커뮤니티 댄스 사례를 조사하여 펠든크라이스 기법(Feldenkrais Method)을 제시하여 향 후 국내 커뮤니티 댄스에 필요한 방법론으로 자리 잡아 문화 소외계층과 활용될 수 있기를 기대하며 무용의 신체 기능적 측면의 향상과 심리적 안정감을 줄 수 있는 교육적 효과와 예술가들의 안무 창작법의 일환으로 활용될 수 있으리라 사료된다.

• 직업교육연구
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• 제35권4호
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• pp.131-153
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• 2016

NCS의 성공은 직업능력개발훈련 기관인증평가자의 역할과 역량에 달려 있다. 이 연구는 NCS기반 직업능력개발훈련 기관인증을 위한 평가자의 역할과 역량을 도출하는 데 목적이 있다. 델파이 기법을 적용하여 평가자의 구체적 역할을 다각적으로 탐색하고, 필요한 지식과 기술, 태도 그리고 특성을 도출하여 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 교육훈련 전문가와 심사평가 전문가를 패널로 선정하여 3차에 걸친 델파이 연구를 진행하였다. 연구 결과, 평가자의 역할은 총 8개로 운영자, 조정 중재자, 협력자, 분석가, 검증가, 기관평가자, 기관컨설턴트, 학습자로 분류되었고, 각 역할에 따른 역량은 총 25개로 도출되었다. 지식 영역은 HRD 지식, NCS 지식, 직업능력개발훈련 지식, 훈련기관인증평가 지식의 총 4개의 역량이 포함되었다. 기술 영역은 갈등관리 능력, 대인관계 능력, 문서작성 능력, 문제해결 능력, 분석 능력, 사전준비 능력, 시간관리 능력, 의사결정 능력, 정보이해 활용 능력, 종합적사고 능력, 직업훈련기관에 대한 이해 능력, 커뮤니케이션 능력, 피드백 능력, 핵심파악 능력의 총 14개의 역량으로 구성되었다. 태도영역은 객관성 및 공정성, 서비스 마인드, 소명의식, 윤리의식, 자기개발, 책임감, 팀워크의 총 7개로 정리됐다. 이 연구의 결과로 도출된 역할과 역량은 평가자가 일정한 요건을 갖추어 공정하고 체계적으로 인증평가할 수 있도록 평가자 대상 교육프로그램을 설계하고 운영하는 데 유용할 것이다. 특히, 평가자의 경험과 역할에 따라 기초교육 및 향상 교육을 실시할 수 있도록 역량별 교육 프로그램을 모듈별로 설계하고, 지속적으로 평가자의 품질을 관리하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.1-23
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• 2022

본 연구의 목적은 미얀마의 섬유 및 패션산업에 대한 교수 및 대학생들의 인식을 살펴보고 패션 관련 고등교육 프로그램의 현황과 수요를 파악하는 것이다. 이를 위해 미얀마 대학생들과 양곤공과대학교 섬유공학과 교수들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 한 명의 한국인 교수를 제외하고 교수들은 이메일을 통해 폐쇄형 및 개방형 질문이 포함된 설문지에 응답하였다. 학생 데이터는 온라인 그룹 인터뷰 또는 이메일을 통해 수집되었다. 응답은 키워드 추출 및 분류를 통해 분석되었으며, 미얀마의 고등교육에 대한 일반적인 의견에 대한 폐쇄형 질문에 대해 기술통계분석이 실시되었다. 일반적으로 교수들은 고등교육이 매우 중요하며, 미얀마의 고등교육이 개선될 필요가 있다고 하였으며, 예체능 교육이 매우 중요하고, 예술과 패션을 포함한 문화산업은 미얀마의 사회경제적 발전에 중요하며, 패션산업이 미얀마 경제에 기여하는 바를 고려할 때 패션교육은 중요하다고 답하였다. 미얀마의 패션 산업에 대한 관심은 특히 학생들 사이에서 매우 높았지만 섬유공학 분야 학위 취득에 대한 관심은 제한적이었다. 의류업계의 낮은 임금, 관심이 아닌 학점으로 전공이 결정되는 것, 미얀마의 고등교육 및 패션스쿨 패션학과의 부재 등을 이유로 들었다. 일부에서는 미얀마 대학생들의 교육적 요구에 맞는 패션 학위가 제공되면 이러한 인식이 개선될 것이라고 믿었다. 패션상품개발, 패션디자인, 패턴 메이킹, 패션마케팅, 패션 브랜딩, 패션매니지먼트, 복식사사, 문화연구 분야에서 교육 프로그램에 대한 수요가 높았다. 섬유공학과 학생들은 졸업 후 섬유 및 의류공장을 주요 취업 기회로 인식하였다. 많은 학생들이 더 높은 급여를 받고 더 높은 수준의 지식과 기술을 습득할 수 있기를 기대했기 때문에 글로벌 패션 브랜드에 취직하기를 원했다. 미얀마 패션교육프로그램 개발은 패션 및 패션교육 분야에 대한 관심 증가, 교육을 받을 여력이 없는 학생들에게 학습 기회 제공, 미얀마의 국가 브랜드 개발, 미얀마 패션산업 및 전통 브랜드의 브랜드화 개선 등 다양한 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.127-147
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• 2022

예비 과학교사 교육은 학교 현장에서 이루어지게 될 과학교육의 질을 제고하기 위하여 중요하며, 이에 따라 많은 예비 과학교사 교육연구들이 국내에서 보고되어 왔다. 그러나 그 연구 동향을 중등교사 맥락을 포함하여 포괄적으로 살펴보고 정리하는 작업은 거의 이루어지지 않아 왔다. 이에 본 연구는 지금까지 국내에서 이루어진 예비 과학교사 교육 연구의 동향을 살펴보았다. 분석 대상 문헌은 1995년부터 2021년까지 17개의 KCI 등재지급 학술지에서 출판된 410건이었다. 해당 연구 문헌들의 동향은 시기별 문헌 수, 주제어 빈도, 연구의 질적 속성을 살펴봄으로써 조사하였다. 이 때 연구의 질적 속성은 예비교사의 유형과 전공, 연구맥락 교과, 연구 주제, 접근 방법, 자료 유형, 연구 참여자 수를 질적 코딩함으로써 다각적으로 파악하였다. 연구 결과, 예비 과학교사 교육 연구의 보고는 5년 간격으로 약 40건씩 증가하는 추세를 보였다. 연구가 출판되는 학술지는 '한국과학교육학회지'가 가장 큰 비중을 차지하되 2010년대 후반 이후 다양성이 증가하고 있었다. 주제어 빈도 분석 결과 과학교수효능감이나 과학의 본성, 그리고 여타 교수학습맥락이 강조되고 있었다. 질적 속성 코딩결과 예비교사 유형은 중등교사, 예비교사 전공과 연구맥락 교과는 '일반' 과학교육이 가장 많았다. 연구 주제로서는 '예비교사 대상 교육 프로그램', 그리고 '인식 및 정의적 영역'이 가장 많았다. 접근방법으로서는 특정 주제에 대한 '분석'을 수행한 연구가 가장 많았다. 연구 참여자 수는 11명 이상 30명 미만이 가장 많았다. 다만 이러한 질적 속성의 패턴은 시기별로, 그리고 예비교사 유형별로(유, 초, 중) 사뭇 다르게 나타났다. 연구 결과로부터 보다 행정적인 측면에 집중한 연구, 공통과학 교사에 대한 연구, 교사의 행위주체성에 집중한 연구, SSI 및 STS와 측면에서 생태전환교육을 주도할 환경교육 맥락의 포용 등 추후 예비 과학교사 교육 연구가 나아갈 방향을 탐색하고 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.19-32
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• 2022

기후 변화의 감지, 예측의 최적지이며 미래 기술, 자원의 보고인 극지의 중요성에 따라 극지 교육의 필요성이 더욱 강조됐다. 이에 본 연구에서는 극지에 대한 초등학생의 일반적 인지 및 정의적 특성을 탐색한 후, 극지에 대한 경험 다양성 수준에 따른 인지 및 정의적 특성을 추가로 분석했다. 연구를 위해 개발된 검사 문항은 43명의 초등학교 5학년생을 대상으로 한 예비 검사를 통해 수정, 보완되었다. 검사 문항은 학생들의 배경 변인으로 성별, 극지에 대한 학습 경험 및 일상 경험, 과학적 소양을 묻는 문항과 극지 지식, 기능, 신념, 태도를 묻는 문항으로 구성됐다. 문항의 유형은 선택형, 진위형, 리커트(4점)이며 총 66개다. 검사에 참여한 학생들은 대·중·소 도시의 초등학교에 재학 중인 5학년생 323명이다. 연구 결과, 학생들은 극지의 변화와 관련된 과학적 원인 및 과정보다는 극지의 변화로 인한 극적인 결과에 관심이 크고 잘 알았다. 이는 극지의 주요 특징임과 동시에 극지 환경 변화 매커니즘의 중심에 있는 얼음에 대한 이해보다, 극지 환경 변화로서 고통 받을 극지 생물에 더욱 관심이 크고 잘 알고 있다는 사실을 통해 확인됐다. 또한, 학생들은 극지 기후 변화의 문제를 자신을 제외한 전지구적 문제로 인식했다. 북극과 남극에서 일어나는 일은 전 세계에 영향을 미치지만, 자기 자신과 지역 사회에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 생각한다는 것이다. 극지에 대한 지식의 수준과 극지 관련 자료를 해석, 추론하는 탐구 능력은 서로 큰 관련이 없었으며, 극지에 대한 경험 다양성의 수준이 높은 학생일수록 극지의 과학 기술에 대한 이해가 뛰어났다. 본 연구는 학생들의 극지 소양 관련 특성을 점검했다는 것과, 향후 극지 교육이 나아가야 할 방향을 제시하는 기초 자료가 될 것이라는 점에서 의미가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권4호
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• pp.417-428
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• 2022

이 연구는 다가오는 2022 개정 과학과 교육과정, 이를 바탕으로 하는 교과서 저술 및 새 교육과정 실행 관련 과학교사 연수에 기초자료를 제공하고자 2015 개정 과학과 교육과정에서 새로이 도입된 8가지 과학 교과의 '기능'의 바탕이 되는 과학실천이 얼마나 어떤 수준으로 교과서에 반영이 되고 있는지 분석하였다. 중학교 검정교과서 14종과 고등학교 통합과학 교과서 5종에 제시된 1,378개의 학생활동을 과학실천의 정의와 수준을 분석틀로 활용하여 분석하였다. 연구 결과 모든 학년의 교과서에서 대부분의 학생 활동이 3개의 실천에 집중된 것으로 밝혀졌고, 이전 교과서 분석 연구 결과와 달리 '정보를 얻고, 평가하고, 소통하기' 실천이 더 많이 강조된 것으로 정보화 사회에 따른 변화를 반영한 것으로 드러났다. 하지만 학생 주도형 과학학습의 중요 요소가 될 수 있는 '질문하기' 실천은 여전히 교과서에서는 거의 찾을 수 없고, 과학실천에 대한 최근의 이해를 반영하는 '모형 개발하고 사용하기', '수학 및 컴퓨팅 사고 사용하기', '증거에 기초하여 논의하기'는 많이 다루어지지 않는 것으로 드러났다. 한편, 교과서에 제시된 실천의 수준은 '설명 구성하기' 실천을 제외하고는 대부분이 초등학교 수준으로 드러났다. 다수의 학생이 중학교 과학과 통합과학 이후 과학을 거의 이수하지 않는다는 점을 고려할 때, 이러한 낮은 수준의 일부 실천에 반복적으로 노출된다는 것은 다수의 미래 시민이 이해하는 과학실천이 일부 활동으로 인식되고, 중학교 이하의 수준에 머무를 수 있음을 암시한다. 이러한 연구 결과로부터 학생 수준에 맞춘 다양한 실천의 강조가 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다. 새 교육과정에서는 현재 교육과정 문서에 명시되지 않은 과학적 기능의 정의, 과학적 기능별 학생들에게 기대되는 수준을 제시하여 교육과정이 교과서 저술에 충분한 안내가 될 수 있도록 하는 것이 필요하다. 이러한 노력에는 해외 교육과정에 대한 벤치마킹, 학생들의 실천 능력과 수준을 탐색하는 연구, 교실 수업에서 이루어지는 과학실천에 관한 연구가 뒷받침되어야 할 것이다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.235-248
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• 2022

학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.