• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.39-46
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• 2022

기후변화로 인해 집중호우의 강우 특성은 과거와는 다르게 변화하고 있으며 불확실성 또한 크게 증가하고 있다. 이에 더해 도시개발, 인구집중 등의 변화는 홍수피해를 가중시키고 있다. 대다수의 도심지 침수 원인은 복합적이므로 해당 지역의 여건들을 고려하여 적절한 침수방어계획을 수립하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 정부는 지자체별로 방재성능목표라는 기준을 수립하고 있다. 2010년 처음 방재성능목표 개념이 제시된 이후, 몇 차례 설정 기준 등이 변화하였지만 전체적인 기술, 방법론, 절차 등은 유지되어 왔다. 따라서, 본 연구에서는 도시 방재성능목표 설정 및 전반적인 평가방법에 대한 고찰을 위해 계량정보분석(Scientometric Analysis) 방법을 활용하여 도시 방재성능과 관련된 연구 및 기술을 검토하였다. 계량정보분석은 논문, 문헌 등의 자료를 기반으로 해당 분야의 트렌드를 확인하고 새로운 지식 및 정보를 도출하는 방법으로, 본 연구에서는 1990년부터 2021까지 최근 약 30년동안 Web of Science의 관련 방재성능과 관련된 논문을 수집하였다. 계량정보 분석 소프트웨어인 Citespace를 활용하여 인용분석을 포함한 저자, 연구기관, 국가 및 연구동향 등을 파악하였다. 분석결과, 도시 방재성능의 기술적인 부분 외에도 자산 평가 개념 도입 등 의사결정에 필요한 고려요소들이 파악되었다. 향후 핵심키워드를 구체화하여 각 기술별 방재성능평가에 대한 고찰을 실시한다면 국내의 평가기준 및 절차를 고도화 할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.34-44
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• 2024

최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제45권1호
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• pp.11-25
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• 1979

1979년(年) 8월(月) 4일(日)과 5일(日)에 걸쳐 강원도 평창지구에 많은 사태(沙汰)가 발생된 바 있었다. 이 지역(地域)을 답사할 기회를 통해 산사태에 대한 조사연구(調査硏究)가 부족(不足)하고 예방대책(豫防對策)이 미약하다는 사실을 알게 되었다. 이에 현지답사시(現地踏査時) 얻었던 자료(資料)와 기 연구자들의 보고서 등을 참조로 하여 우리나라 산사태(山沙汰)의 발생조직과예방대책을 살펴본 결과는 다음과 같았다. 1. 지난 6년간(年間)의 자료(資料)로 1일(日)200mm이상(以上), 1시간당(時間當) 60mm이상(以上)의 호우지대(豪雨地帶)를 보면 횡성, 원주, 영동, 무주, 남원과 순천을 연결하는 서부지역과 경상남도의 남부해안지방(南部海岸地方)에 분포(分布)되 있다. 이 원인(原因)은 산맥(山脈)과 저기압(低氣壓)의 방향(方向)에 영향을 받은 것으로 사료(思料)된다. 2, 호우(豪雨)의 정점(頂點)의 분포(分布)는 야간에 나타나며 이 시점에서 산사태(山沙汰)를 일으키고 막대한 피해(被害)를 주는 것 같다. 3. 평창지역(平昌地域)의 산사태(山沙汰)는 화강암(花崗巖)의 조사질양토(粗砂質壤土)와 석회암(石灰巖) 정암(貞岩)의 점토질토양(粘土質土壤)에서 발생(發生)하며 토석류(土石流)는 기암면(基岩面)이나 석회암토양(石灰巖土壤)에서 나타나는 반시(盤尸)을 따라 일어나고 있었다. 4. 이들 암석(岩石)에서 유래한 토양(土壤)의 투수력(透水力)은 빠른 것 같으며 화강암토양(花崗巖土壤)은 토성(土性)의 영향으로 석회암토양(石灰岩土壤)은 토양구조(土壤構造), 폐식(廢植)의 높은 함량(含量)과 근계(根系)의 영향 때문이다. 5. 산사태발생(山沙汰發生)의 근원지의 지형(地形)은 대부분 곡두(谷頭)의 요형지(凹型地)와 산복 상부의 요형(凹型)지에서 나타나고 있다. 이는 유거수(流去水)의 집수력(集水力)때문인것 같고 이 지점의 토양단면(土壤斷面)을 보면 석회암지대(石灰岩地帶)는 혼연성토양(混淵性土壤), 화강암지대(花崗岩地帶)는 발(髮)한 심토호(深土戶)으로 되있다. 6. 산사태지(山沙汰地)의 경사도(傾斜度)는 대부분 $25^{\circ}$이상(以上)에서 나타났고 경사위치(傾斜位置)는 산복상부의 6~9부 능선에서 나타났다. 7. 산사태지(山沙汰地)의 식피(植被)는 대부분 화전(火田)경작지, 화전초지(火田草地), 화전조림지(火田造林地), 황폐지(荒廢地)의 불량임분(不良林分)과 미림목지(未林木地)이었다. 일부 성림지(成林地)(중경목지)에도 나타났으나 대개 표상(表上)에 암석시(岩石尸)이 있는 지역이다. 8. 산사태위험도(山沙汰危險度)는 몇가지 환경인자(環境因子)로 즉 식피(植被), 경사도(傾斜度), 경사형태(傾斜形態) 및 위치(位置), 기암(基岩)과 분포형태(分布形態), 토양단면(土壤斷面)의 특성(特性) 등(等)으로 추정이 가능할 것 같다. 9. 가옥피해(家屋被害)는 대부분 다음과 같은 지형(地形)에서 나타나고 있다. 충적추(沖積錐)와 선상지요형사면(扇狀地凹型斜面)의 산록, 곡간(谷間)이나 야계변(野溪邊)의 소단구(小段丘)와 붕적토지(崩積土地) 등(等)이다. 가옥피해위험지(家屋被害危險地)는 항공사진으로 가옥(家屋)주위의 지형상태(地形狀態)를 참고를 하면 판정(判定)이 가능할 것 같다. 10. 산사태(山沙汰)의 예방대책(豫防對策)으로 위험지(危險地)의 진단기술(診斷技術)의 개발(開發), 현지조사(現地調査)를 통해 가능한 조속(早速)히 예방사방(豫防砂防)이 이루어져야 할 것이다. 가옥(家屋)과 부락(部落)의 피해예방대책(被害豫防對策)이 수립(樹立) 실행(實行)하여야 되며 재해방비림(災害防備林)의 조성책(造成策)이 고려되어야 할 것이다. 11. 산사태(山沙汰)에 의한 가옥(家屋)과 부락(部落)의 피해위험도(被害危險度)를 판정(判定)하여 지도사업(指導事業)을 통해 알려 주어야 한다. 12. 사태위험지(沙汰危險地)의 계벌작업(階伐作業), 화전경작(火田耕作), 연료채취(燃料採取)를 철저히 금지(禁止)시키고 피해위험지(被害危險地)의 가옥(家屋)신축을 규제시켜야 될 것이다. 따라서 산림경영계획(山林經營計劃)의 편성시 산사태(山沙汰)여부 토양침식(土壤浸蝕)과 홍수문제(洪水問題)들이 고려되어야 하며 재해예방대책(災害豫防對策)이 포함되어야 할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.43-53
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• 2010

댐은 생활에 필요한 물을 안정적으로 공급하고 여름철 집중강우에 의한 홍수피해를 저감하는 효과가 있으나, 댐 건설로 많은 토지나 가옥 등이 수몰되고 댐 주변지역의 환경에도 큰 영향을 주고 있다. 이러한 댐 주변지역의 생활환경을 개선하고 지원하기 위한 사업들이 시행되고 있으며, 본 연구에서는 GIS 공간중첩 기능을 이용하여 공간정보 축척에 따른 용담댐 수몰지역과 댐주변지역 면적오차 특성을 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 1/3,000 수치지형도를 기준으로 각 축척별 수몰지역 면적오차를 분석한 결과, l/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합과 표준오차 그리고 수몰지역 전체면적에 대한 면적오차의 합의 비율에서 각각 9.5배, 9.0배, 10.5배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 둘째, 댐주변지역 면적오차를 분석한 결과, l/5,000 수치지형도가 l/25,000 수치 지형도에 비해 진안군 진안읍이 2km 이내 및 2~5km의 집수구역내 지역에서 각각 13.8배와 20.6배로 가장 큰 차이를 보였다. 또한 2km 이내의 집수구역외 지역에서는 점유면적 자체가 매우 작아 오차특성에 큰 차이를 보이지 않았으며, 2~5km 구간의 집수구역외 지역에서는 금산군 남이면이 31.8배로 가장 큰 오차특성을 나타냄을 알 수 있었다. 마지막으로 댐주변지역 면적오차의 합과 표준오차 그리고 주변지역 전체면적에 대한 면적오차의 합의 비율에서도 1/5,000 수치지형도는 1/25,000에 비해 각각 7.4배, 11.8배, 7.4배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 원예과학기술지
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• 제33권2호
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• pp.210-218
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• 2015

최근 멜론 재배지에서 확산되고 있는 멜론 황화엽 증상의 발생 원인을 구명하고자 황화엽 발생개체와 정상 개체간의 생육과 바이러스 이병 여부를 평가하였다. 그 결과 황화증상을 보이는 멜론 잎에 대해 전자현미경 검경 및 국내 보고된 박과 감염 8종에 대해 RT-PCR한 결과 바이러스가 진단되지 않았다. 국내 미보고된 바이러스로 의심되어 차세대유전체염기서열분석(NGS)를 이용하여 진단한 결과 박과진딧물바이러스(CABYV)로 판정되어 CABYV 특이프라이머를 이용하여 RT-PCR 한 결과 모두 CABYV 감염이 확인되었다. 광합성 능력은 정상엽의 경우 $12.36{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$였고, 황화엽은 ($4.09{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 황화엽이 정상엽의 1/3 수준으로 낮았다. 뿌리의 활력도 정상적인 생육을 보인 멜론에서는 $0.48mg{\cdot}g^{-1}$이었으나 황화증상이 발생한 개체에서는 $0.28mg{\cdot}g^{-1}$로 황화증상 개체의 뿌리 활력이 정상 개체보다 2배 정도 낮았다. 잎의 무기성분은 모든 성분에서 정상엽이 황화엽보다 2배 이상 유의성 있게 높게 나왔고, 특히 철분의 함량은 20배 정도의 차이를 보였다. 정상 개체와 황화증상 개체의 세포조직을 관찰한 결과, 울타리조직이나 해면조직은 모두 정상적인 모양을 보여 황화증상이 잎의 세포조직에는 영향을 미치지 않는 것으로 사료되었지만 다만, 황화증상 개체의 잎은 통도조직의 주변을 중심으로 전분이 많이 축적되어 있는 것으로 나타나 동화양분의 전류가 되지 않은 것으로 추정되었다. 따라서 최근에 국내의 멜론재배지에서 급속하게 발생하고 있는 황화엽 증상은 생리적인 원인보다는 진딧물에 의한 바이러스 이병에 의한 원인이 더 큰 것으로 판단되며 황화엽 증상의 피해와 확산을 줄이기 위해서는 바이러스 매개충인 진딧물을 사전에 방제하는 것이 좋을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.351-363
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• 2020

연안 충적층 지역은 토양침식, 지반침하 등 지질 재해와 태풍, 홍수 해양 재해에 노출되어 인명 또는 재산 피해의 위험에 취약하다. 지반 침하는 지표 물질이 지하로 이동하면서 지반의 점진적인 또는 급격한 침강이 발생하는 현상으로 지속적인 감시가 요구된다. 영상레이더 위상간섭기법 (Radar Interferometry)은 마이크로파 영역에서 관측된 위상정보를 이용하여 지형 변위를 정밀하게 관측할 수 있는 기술이다. Small BAseline Subset(SBAS) 기법은 최소 20장 이상의 영상레이더 자료를 사용하여 대상 지역에 대한 시계열 지표 변위를 정밀하게 분석할 수 있어 지반침하 감시에 유용하다. X- 또는 C-밴드에 비해 장파장인 L-밴드 영상레이더 자료는 긴밀도 유지에 보다 유리하여 지구과학용으로 적합하다. 하지만 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2은 전지구 관측 프로그램을 운영하고 있어 시계열 분석을 하기에 영상 획득이 충분하지 않을 수 있다. 관심 지역인 부산의 경우, Stripmap 영상은 11장으로서 SBAS 시계열 분석 기법을 적용하기에는 부족한 촬영 수이다. 일반적으로 동일한 모드의 영상 간 위상간섭기법의 적용이 가능하지만, 비슷한 관측 기하에서 관측한 Stripmap과 ScanSAR 영상을 이용한 위상간섭기법의 적용이 성공적으로 수행된 바 있다. 해당 지역의 ScanSAR 영상은 18장으로 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하면 SBAS 기법을 이용한 향상된 시계열 분석이 가능하게 된다. 본 연구에서는 Gamma 소프트웨어를 이용하여 ALOS-2 PALSAR-2로부터 획득된 L-band 영상 자료에 대한 위상간섭기법 적용 가능여부를 평가하였다. Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법 적용을 위해 이종 모드 관측 영상 사이의 chirp bandwidth와 pulse repetition frequency (PRF)의 차이를 고려한 영상레이더 자료 처리를 수행하였으며, radar carrier frequency의 차이 보정과 common band filtering 적용 여부에 따라 발생하는 위상간섭도의 품질을 분석하였다. Radar carrier frequency 차이 보정에 따른 위상간섭도의 긴밀도 변화는 크게 나타나지 않았으나, common band filtering으로 인해, 위상간섭도에서 azimuth 방향으로 주기적인 잡음과 전체적인 긴밀도 저하가 발생하였다. 따라서 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하는 경우 두 관측 모드의 range와 azimuth 방향의 밴드 폭의 특성에 따라 주의 깊은 자료 처리가 요구된다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권4호
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• pp.469-483
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• 2019

북한은 1970년대부터 이어진 산림황폐화로 인해 매년 홍수와 산지토사재해가 발생하고 있다. 북한의 산지토사재해 피해저감과 통일 이후의 국토관리를 위해서는 북한 내 산림복구와 사방사업 관련 기술 및 동향을 파악하는 것이 무엇보다 우선적이다. 이 연구에서는 북한에서 발행된 사방공학 관련 논문 146편을 분석대상으로 하였으며, 문헌학적 특성과 논문의 통계적 분석을 실시하였다. 이후 VOSviewer 프로그램을 이용하여 연구영역을 구분하였으며, 이상의 연구결과를 토대로 시간적 변화에 따라 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 1990년대부터 관련 논문이 꾸준히 증가하였다. 관련 연구주제는 (i) 토양침식 및 유실, 산지토사재해 위험지 평가, (ii) 산림의 수리·수문학적 이해, (iii) 사방구조물의 합리적인 시공, (iv) 사방사업 효과 및 관리방안으로 구분되었다. 특히, 김일성 집권시기에는 (ii) 산림의 수리·수문학적 이해에 관한 연구영역의 점유비율이 높았으나, 김정일과 김정은 집권시기에는 (i) 토양침식 및 유실, 산지토사재해 위험지 평가에 관한 연구영역의 점유비율이 증가하였다. 이러한 결과를 통해 사방공학에 대한 북한의 관심과 필요성이 꾸준히 증가하고 있는 것을 유추할 수 있었다. 이 연구의 결과가 북한의 사방공학 분야를 올바르게 이해하는 기초자료로써 본격적인 남북 산림협력을 대비하기 위한 발판이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.