• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권1호
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• pp.268-289
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• 2013

천연기념물 제373호 경북 의성군 금성면 제오리의 공룡발자국화석 산지를 대상으로 화석산지의 위치 및 규모, 층서, 퇴적층 특성, 산출화석, 퇴적구조와 지질구조 등 화석 이외의 특이 지질기록, 관련 연구문헌, 자연사적 가치, 보존 및 관리 상태 등에 대한 전반적인 조사와 분석이 이루어졌다. 이를 바탕으로 이 화석산지의 발달규모 및 자연사적 중요성, 보존 및 관리 상태 등에 따른 가치 평가를 실시하였으며, 이 화석산지의 보존 및 활용 방안을 제시하였다. 제오리 화석산지는 의성소분지에 분포하는 앨비안(백악기 전기 말)의 시기를 갖는 경상누층군 사곡층이 분포하는 지역으로, 이 화석산지에는 12개의 용각류 보행렬, 10개의 조각류 보행렬 및 1개의 수각류 보행렬 등을 포함한 300여 개의 공룡 발자국이 보존되어 있다. 공룡발자국화석층은 판상으로 발달한 중립 내지 세립의 장석사암층과 이를 피복하는 이암박층, 엽층으로 교호하는 세립사암 내지 실트스톤과 이암, 셰일질 이암 등으로 구성되어 있으며, 공룡 발자국은 판상의 장석사암층 내에 간헐적으로 협재하는 엽층으로 교호하는 세립사암 내지 실트스톤과 이암 내에 보존되어 있고, 대부분 하흔의 상태로 나타난다. 이 발자국화석층은 건조 내지 아건조성 기후 조건에서 건기와 우기가 반복적으로 발달하는 계절성 기후하의 충적평원의 층상범람퇴적층으로 해석된다. 공룡발자국화석층 표면에는 북동 주향의 인장단열들이 밀집하여 발달되어 있으며, 이로 인해 이 화석산지에서 관찰되는 공룡발자국들은 외견상 여러 층준에 걸쳐 산출되는 것처럼 보인다. 이 화석산지의 자연사적 가치는 1) 국내에서 공룡화석 산지로서는 처음으로 천연기념물로 지정이 된 학술사적인 의미, 2) 1,600여 $m^2$의 좁은 범위 안에 다양한 종류의 공룡발자국이 300여 개 보존되어 있는 국내에서 매우 드문 높은 공룡발자국 산출밀도, 3) 단층의 발달 특성을 포괄적으로 이해하는 데 매우 유용한 현장 교육자료로서의 가치를 가지는 공룡발자국층에 수반된 인장단열 밀집 기록 등으로 요약된다. 이와 같은 제오리 화석산지의 가치를 시민 및 지역사회와 효과적으로 공유하기 위해 고환경 복원도와 화석층에 수반된 정단층 산상 설명 등을 비롯한 그림과 사진 등을 활용한 설명문의 입체화가 필요하며, 화석산지를 소개하는 소책자의 발간과 함께 화석산지의 자연사 및 사회적 가치에 대한 지역사회 홍보 및 계도가 필요하다. 이와 함께 탐방객들의 안전을 위해 이 화석산지 전면을 지나는 도로를 현재의 위치에서 최소한 10m 정도 남측으로 이동시켜, 탐방객들의 안전한 관찰을 도모함은 물론 체험학습의 공간 확보 및 차량통행에 의한 진동의 영향을 저감시키는 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 공연문화연구
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• 제32호
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• pp.595-628
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• 2016

창작판소리 집단 판소리공장 바닥소리가 2006년 시연한 잔혹소리극 <내다리내놔>는 전설의 고향 '덕대골'을 각색하여 창작판소리로 재탄생시킨 작품이다. 전설의 고향 '덕대골'은 KBS에서 방영된 전설의 고향 중에서도 "내다리 내놔"라는 대사를 통해 무서운 작품의 대명사로 꼽힌다. 북과 대금이 연주하고 소리와 그림자극으로 전개되는 잔혹소리극 '내다리내놔'를 접하면서 관객의 정서는 잔혹함을 중심으로 형성되게 된다. 잔혹함의 정서는 공포를 기반으로 한다. 어릴 적 접했던 전설의 고향의 섬뜩함을 주된 감정의 기반으로 하면서, 이야기 속에 담겨 있는 효에 대한 가치를 짧은 시간 안에 교육 대상에게 제공한다. 판소리라는 장르를 이용하여 우리의 생활 속에서 이루어지는 정서 및 가치에 대한 교육을 효율적으로 학습시킬 수 있음을 알 수 있다. 소리와 이야기, 몸짓 등 다양한 자극이 한데 어우러진 판소리는 훌륭한 교육의 수단이 될 수 있고, 판소리로 공연되는 작품이 어떠한 내용과 가치를 지녔는가에 따라 효율적이고 다양한 가치 교육과 그로 인한 정서 함양을 이루어낼 수 있다. 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 친근하면서도 다양한 소재를 통해 우리 고유의 언어와 풍속에 담긴 가치와 정서, 문화에 대해 각 연령대에 많이 사용하는 어휘나 각 연령대별 선호하는 리듬을 통해 접할 수 있도록 한다면 판소리를 접하는 대상이 호기심과 흥미를 갖고 그것에 대해 지속적인 관심을 가질 수 있다. 그러므로 이러한 장르를 교육에 활용한다면 교육적 효과는 클 것으로 기대된다. 이러한 효과적인 접근성에 기반을 두고 각 연령대에 맞는 어휘를 구사함으로써 그 내용을 쉽게 이해하게 함으로써 교훈적 내용을 원활하게 습득할 수 있는 기회를 제공하므로, 중요한 교육적 가치를 가지고 있다고 할 수 있다.

• 한국사회정책
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• 제23권1호
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• pp.1-23
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• 2016

이 글에서는 박근혜 정부가 적극적으로 추진해온 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 한국노총과 민주노총이 보여온 정책대안과 활동전략을 중심으로 우리 노조운동의 전략적 역량을 검토하며 비판적으로 평가하고 있다. 정부 주도의 노동시장유연화 정책이 계획대로 성사된 것은 아니지만, 노동계가 그들이 바라는 고용안정성을 강화하는 진보적인 노동개혁을 관철시키는'파워의 역설'을 이뤄내지 못하였을 뿐 아니라 정부의 개혁정책에 대해 전략적 역량을 제대로 발휘하지 못하였다. 특히, 양노총은 조합원대중의 결집된 동원(조직연대자원)과 시민사회 친노동정치 세력과의 광범한 연대(연결망자원), 우호적 지지여론의 확보-강화(담론자원), 그리고 활동체계 조직자원 등의 효능적 집행(인프라자원)을 이뤄낼 수 있는 전략적 역량을 제대로 행사하지 못해온 것으로 평가된다. 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치에 있어 행사되는 노조운동의 전략적 역량에는 대중적 담론의 형성과 확산이 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 제한된 운동자원과 불리한 권력지형의 제약에 놓여 있는 노조운동으로서는 조직 안의 대중적 결집과 강력한 동원을 이뤄냄과 동시에 조직 밖의 시민사회로부터 대중적 지지와 동참을 이끌어낼 수 있는가의 여부가 그들의 정치적 협상력이나 사회적 영향력을 더욱 중요하게 좌우하기 때문이다. 노동개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 노조운동으로서는 조직안팎에 대한 프레밍 조정 총화 학습의 전략적 능력을 효과적으로 행사하는 것이 더욱 중요해진다. 최근의 노동개혁국면에서 우리 노조운동은 보유한 자원을 제대로 가동-활용치 못하고 타성적 방식으로 저항운동을 전개함으로써 스스로 조직 안팎의 대중으로부터 운동적 효능감을 잃어가고 있는 것에 대해 깊은 성찰이 요구된다. 또한, 노동시장의 진보적 개혁을 도모함에 있어 정 경 언의 보수 권력연합 앞에서 분열된 조직노동과 야당 및 시민사회의 각개적 대응이 무기력할 수 밖에 없는 만큼, 친노동 세력과 집단들간에 유기적 연대-공조 네트워크를 만들어내는 것이 필요하다.

• 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.

• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 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.

• 문화예술교육연구
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• 제5권1호
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• pp.97-147
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• 2010

최근 세계화의 흐름에서 교육에 대한 새로운 문제제기는 다문화적 흐름을 요청할 수밖에 없는 핵심적 문제로서 도전받고 있다. 더 나아가 전지구적 차원에서 인류의 '공동위험'에 대해 공동협력하고, 문화간 차이의 이해가 더욱 중요시되는 이전과는 상이한 상황에 노출되어 있다. '교육노마디즘'은 교육의 새로운 가치와 의미를 새롭게 생성하는 은유적 표현이다. 최근 초국가적 교육열의 흐름은 이미 중심적 흐름이며, 위기와 기회의 양면성을 동시에 내재하고 있다. 이러한 기회의 양면성을 소화하지 못하는 측면에서 '한국교육의 공동화'현상으로 진단할 수 있다. 이는 교육의 미국교육의 과도한 의존과 자생교육이 상호교류하는 기저로서 필요함에도 불구하고, 아직 마련되지 않음을 의미한다. 교육의 세계화의 흐름은 국가의 '이중낭비'와 학부모의 과도한 사교육비의 '이중부담'과 강요된 탕진, '학력세탁'을 향한 전지구적으로 이동하는 현재의 흐름으로 발견된다. 이러한 위기국면에서 근대교육은 외국시스템과의 창조적 접목으로 교육의 세계화의 흐름에 맞는 한국교육의 새로운 기저가 요구됨에도 불구하고, 한국교육의 독특한 강점인 공동체적-정감적-시너지적 관계의 아름다움이 교육의 세계화의 흐름에서 살려지지 않는다. 즉 세계화의 흐름에 맞는 새로운 한국교육의 기저는 코뮤니타스를 향한 전지구적 강한 연대와 공동체성으로 도약하는 소통세계와 만나는 일이다. 이 소통세계는 근대의 모델인 우리 모두를 몰아가고 있는 치열한 제로섬 경쟁구도로부터 즐김과 향유 그리고 자족과 증여의 기쁨을 시너지적으로 새롭게 생성하는 문명전환의 교육으로 거듭날 수 있는 기회이다. 이 논문은 이 기회가 잘못 활용되는 학부모들의 초국가적 교육열의 패러다임을 살펴봄으로써 진정한 교육노마디즘의 가능성과 그 한계를 살펴보고자 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.497-508
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• 2023

수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.