• 수면정신생리
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• 제26권1호
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• pp.44-48
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• 2019

목 적 : 불면증은 대표적인 수면 질환이다. 최근 연구에 의하면 인지적 신체적 각성이 불면증을 야기하는 주요 역할을 한다. 아울러 대뇌 피질의 과각성으로 인한 정보처리과정 장애가 정상적인 입면과 수면의 연속성을 방해한다는 연구 결과도 있다. 뉴로피드백은 행동치료의 한 방식으로 피검자의 뇌파에 영향을 미쳐서 대뇌 과각성을 감소 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 불면증 환자에서 뉴로피드백 치료가 뇌파 특성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 방 법 : 본 연구는 불면증 진단기준을 만족하는 피검자 13명과 성별 및 연령이 매칭된 대조군 14명을 대상으로 진행하였다. 뉴로피드백 치료와 Sham 치료를 무작위로 각각 30분씩 시행하였다. 각각의 치료 세션 중 뇌파를 측정하고 스펙트럼 분석을 시행하여, 뉴로피드백 치료가 뇌파 스펙트럼에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 결 과 : 불면증 환자에서 치료적인 1회기 뉴로피드백을 한 경우, Sham 치료를 한 경우에 비해서 세타 및 시그마 파워($13.9{\pm}2.6$ vs. $12.2{\pm}3.8$ and $3.6{\pm}0.9$ vs. $3.2{\pm}1.0$ in %, respectively ; p < 0.05)가 통계적으로 유의한 수준으로 증가하였다. 그 외 뇌파상으로 통계적으로 유의미한 변화는 없었다. 결 론 : 본 연구는 국내 최초로 불면증 환자에서 1회기 뇌파 뉴로피드백을 통해 입면에 도움이 되는 세타파의 비율이 증가하는 것을 확인하였으며, 이는 입면주기를 앞당길 수 있는 새로운 방법에 대한 제안을 줄 수 있다. 불면증 자체의 치료 반응을 평가하지 못한 제한점은 있으며, 향후 불면증상의 변화까지 평가할 수 있는 후속 연구가 이어져야 한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제22권1호
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• pp.39-47
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• 2019

목적: 본 연구는 소아완화의료 대상 환자와 가족을 돌보는 전문기관 종사자의 환자진료 및 시스템 연계에 대한 인식을 알아보기 위해 수행된 서술적 조사 연구이다. 방법: 자료 수집은 호스피스 완화의료 전문기관(이하 전문기관)에 근로하는 전문가를 대상으로 2017년 9월부터 10월까지 진행되어 총 61건의 자료를 수거하였다. 결과: 소아완화의료를 입원형, 자문형, 가정형 중 한가지 형태로라도 제공하고 있는 기관은 11기관(18.0%)이었으며, 지역별 분포는 서울, 경기, 인천, 경상 지역에 집중되어 있어 기타 지역에서는 활용 가능한 자원이 전무한 상황이다. 개입 시 장애요인은 '훈련된 전문인력을 확보하는 것의 어려움'이며, 비암성 소아청소년 환자의 경우 '예후 및 경과 예측의 어려움 47.5% (n=28)' 으로 확인되었다. 소아완화의료 구성형태는 '성인과 다른 소아청소년의 특성, 소아청소년 전문인력 필요, 관리 및 제도보완 필요'를 이유로 응답자 중 73.8% (n=45)이 별도의 소아완화의료팀 구성이 필요하다는 의사를 밝혔다. 개입시점은 '완치가능성이 적은 소아암 진단 시'부터 진행해야 하는 것이 33.7% (n=33)로 가장 높았으나 의뢰시점은 '사망시점을 예상하기 어려우나 지속적 악화상태인 경우'가 38.2% (n=39)로 가장 높아, 전문기관으로 의뢰 전 기존 치료 병원에서 개입을 진행되는 것을 선호하였다. 응답기관 중 14.8% (n=9)만이 추후 소아완화의료 제공에 참여할 의사가 있다고 밝혔다. 결론: 2018년 두 곳으로 시작한 소아청소년 완화의료 시범사업기관에 더해 지역별로 배치되어 있는 전문기관에서 소아완화의료를 제공할 수 있도록 하여 자원의 접근성을 높일 필요가 있다. 별도 소아완화의료 구성의 필요성을 인정함에도 소아완화의료를 제공하는 것에 대한 부담감으로 실제적 서비스를 제공하는 데 어려움이 있기에 우선적으로 소아완화의료 전문가를 양성하고 교육 개발 및 의뢰 시점에 대한 논의 등을 통하여 소아완화의료 확산에 대한 현실적 논의를 진행해야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.202-217
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• 2022

연구목적: 최근 개인형 이동장치(PM : Personal Mobility) 이용이 지속적으로 증가하면서 사고 또한 매년 폭발적으로 급증하고 있다. 이에 따라 PM 이용에 대한 안전 요구가 강화되고 있으나 여전히 안전한 환경을 위한 법/제도, 인프라, 관리체계 등은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 PM 관련 선행연구 검토를 토대로 주요 문제점과 개선방안을 종합적으로 모색하고, 델파이조사를 통해 개선방안의 중요성에 따른 우선순위를 제시한다. 연구방법: 연구방법은 크게 문헌연구와 전문가 설문조사(델파이조사)로 구성된다. 기존의 선행연구와 개선사례(지방자치단체, 정부부처, 업체 등)를 검토하여 문제점, 개선사항을 도출하고 키워드를 기반으로 문제점/개선사항 분류표를 작성한다. 분류 내용을 토대로 전문가 설문조사를 실시하여 우선순위 개선방안을 도출한다. 연구결과: PM 관련 문제점은 인적요인과 관련하여 '교통법규 미준수, 지식 부족, 조작 미숙, 안전의식 부재'가, 물리적요인과 관련하여 '기기 특성, 도로-주행 가능 공간, 도로시설물, 주차시설'이, 관리적요인으로 '관리/감독, 제품관리, 이용자관리, 교육/훈련'이, 그 외 이 모든 요인들과 관련한 법률적요인을 '법률 부재/미흡, 혼선/중복, 실효성 저하' 측면으로 나눠볼 수 있었다. 이와 관련한 개선과제로 'PM 교육·홍보, 주차·반납, 도로개선, PM 등록·관리, 보험, 안전기준, 통행기준, PM 기기안전, PM 부대시설, 단속/관리, 전담조직, 서비스제공업체, 관리체계, 이와 관련한 법/제도 개선'의 14개 핵심 부문에 대해 42개 세부과제를 도출하였다. 세부 과제에 대한 중요도 평가결과 비용, 시간, 효과, 시급성, 실현가능성 평가항목에 대해 평균이 종합적으로 높은 과제는 '단속/계도활동 강화, 교육홍보/캠페인, 무단방치 PM관리, 통행규정 명확화'로 나타났다. 결론: PM 시장은 공유 서비스를 기반으로 점차 시장 규모가 커지고 있으며, 산업 활성화와 더불어 PM 이용의 안전환경이 보장되어야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 PM 관련 주요 문제점, 개선방안을 종합적인 관점에서 모색하고 우선적으로 필요한 개선대책의 순위를 알아본데 있어 그 의미가 있으며 향후 정책수립 자료의 기초가 될 수 있다는 점에서 그 가치가 있다. 향후에는 실질적인 정책 적용을 위해 개선 핵심 분야별로 심층적인 자료 보완이 필요할 것이다.

• 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_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.395-410
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• 2023

연구목적: 본 논문은 이러한 국가중요시설에서의 드론테러 위협과 대응실태를 분석하여 문제점을 도출함으로써 안티드론시스템을 실효적으로 활용하기 위한 법·제도적인 발전방안을 제시하는 데에 연구의 목적으로 두었다. 연구방법: 연구방법은 질적연구방법으로서 기존 선행연구논문, 정책자료 등에서 다루지 못한 다양한 문제점들을 전문가 심층면담을 통해 분석하였다. 심층면담을 위한 연구참여자는 국내 안티드론 및 테러분야 전문가 16명을 선정하여 반구조화 인터뷰 12개 문항을 토대로 진행하였다. 면담내용은 연구참여자들의 사전 동의 하에 녹취를 하고 이를 다시 한글파일로 전사한 후, 코딩작업을 통해 문제점 및 개선방안을 도출하였다. 이러한 토대를 만들기 위해 해외에서 발생한 드론테러 사례를 바탕으로 그 위협과 유형을 분석하고, 국내 드론테러 발생 개연성을 평가하여 안티드론시스템 구축방안을 법·제도적 관점에서 살펴보았다. 연구결과:연구결과 현재 우리나라 국가중요시설 드론테러에 대해 효과적으로 대응하기 위해서 선행되어야 할 몇 가지 문제점에 대한 개선사항이 식별되었다. 첫째, 국가중요시설 및 드론테러에 관한 용어를 명확히 재정립하여 이들을 ｢통합방위법｣ 및 ｢테러방지법｣등의 법률에 반영해야 한다. 둘째, 국가중요시설 방호개념을 현재의 지상위주의 방호에서 공중위협을 고려한 3차원적 방호개념으로 전환하고 안티드론시스템 구축에 관한 사항을 ｢통합방위법｣에 구체화하여 반영해야 한다. 셋째, ｢국가중요시설 상공에 대한 비행금지 특별법｣을 제정하는 것이다. 이를 위해 비행금지 대상시설 지정을 확대하되, 비행금지 설정범위는 최소화하여 '드론산업발전'과 '국가중요시설 보호'라는 양 날개가 균형적으로 발전할 수 있도록 법률을 개정해야 한다. 넷째, 불법비행 대응체계 정립 및 관련제도 개선이다. 예컨대 일반적인 사항에 대해서는 통일된 매뉴얼을 갖추되, 각 시설별 특성에 맞게 맞춤형으로 차별화하고 이에 대한 전문인력 확충, 대응훈련 강화 등을 통해 통해 철저한 대비를 해야 하다. 결론:본 연구의 결과에 따라, 향후 국가중요시설에서의 드론테러 및 불법드론에 대한 대응능력을 갖추고 안티드론시스템을 실효적으로 활용할 수 있도록 법 및 제도적인 뒷받침과 정책발전의 방향성을 제시하는데 함의가 있다고 할 수 있겠다.

• 역사민속학
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• 제33호
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• pp.115-143
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• 2010

본고에서는 기존의 연구가 풍수·지리학과 미술사 등에 편중된 현상에서 벗어나 국가의례의 관점에서 조선초기 왕릉제사의 제도적 마련과 의식 정비, 종묘와의 차별성, 그리고 능행의 정치사적 의미 등을 천착함으로써 왕릉의 역사적 위치를 찾아보고자 하였다. 왕릉 제사는 태조 즉위년 추존 4대왕(비)과 신의왕후의 제릉이 조성된 후 능직(陵直)과 수호군(守護軍)이 설정되고, 사맹월(四孟月)·삭망(朔望)·속절(俗節) 등의 제사가 정해지면서 시작되었다. 능제는 태종 초반 신의왕후 한씨의 제릉에 친제가 거행되면서 정리되기 시작했다. 특히 동왕 8년 태조의 사망으로 건원릉(健元陵)이 조성되어 흉례가 시행되고, 2년 후 3년상이 끝나면서 본격적으로 제사의 시행 및 의식의 정비가 모색되었다. 왕릉 주변의 금지(禁止)설정, 능제의 재정 확보, 건원릉친제의(健元陵親祭儀)와 섭행의(攝行儀)의 제정 등이 그 실례이다. 이후 세종즉위년에 정종, 동왕 2년에 태종비 원경왕후, 동왕 4년 태종이 잇달아 사망함으로써 후릉과 헌릉이 각각 조성되었다. 이 과정에서 흉례와 관련된 제반 의식들이 재검토되었고, 제사와 관련된 여러 세부 사항들과 배릉의(拜陵儀)가 수정·보완되었다. 그 내용은 이후 부분적 수정을 거쳐 국조오례의의 길례조와 흉례조에 수록되었다. 왕릉에서 시행된 제사는 사맹월의 시제와 삭망, 속절(정조, 한식, 단오, 추석, 동지, 납일) 등 다양한데, 당시 종묘 및 원묘인 문소전에서 시행된 것과 동일하였다. 이러한 방식은 고려 이래의 전통으로 사시제(四時祭)가 능제에서 배제된 중국사의 경험과 달랐다. 그런데 조선의 능제는 국가 사전(祀典)에 대사(大祀)로 편입된 고려시대와 달리 속제(俗祭)라는 별도의 체계속에 포함시킴으로써 국가의 대사인 종묘와 구분되었다. 아울러 능제를 흉례의 체계에 부가(附加)시킨 중국과 달리 왕릉 관련 의식을 흉례와 길례로 각각 구분하여 편입시키는 독자성을 보였다. 왕릉의 제사 시기가 종묘 및 원묘와 동일하다는 사실은 왕의 친행이 종묘보다는 왕릉에 집중시키는 결과를 낳았다. 태조~성종의 102년간 종묘의 국왕친제가 41회에 불과한 반면 왕릉에는 170회에 걸쳐 이루어졌고, 문소전에서는 85년간 99회의 친제가 진행되었다. 이러한 현상으로 원묘인 문소전의 폐지 및 왕릉에서의 사시제 폐지를 주장하는 여론은 조선전기 내내 끊임없이 제기되었다. 결국 임진 왜란 과정에서 원묘인 문소전은 파괴되었지만 복구되지 못하였고, 왕릉의 사시제는 인조대에 이르러 폐지되기에 이르렀다. 이후 왕릉제사는 속절제(납일 제외)를 중심으로 운영되었다. 조선시대 제사에 왕이 참여한 사례는 예상외로 많지 않다. 대표적인 제사대상인 종묘의 경우에도 대략 2~3년에 한번씩 왕의 친행이 이루어졌을 뿐이었다. 반면에 왕릉의 친제는 매년 수차례에 걸쳐 이루어졌다. 누대의 선왕이 모여 있는 혼전(종묘)보다는 육신이 안치된 개별 능에 인간적인 친근감을 느끼고, 능행중에 원찰에의 행행이 쉬웠으며, 능제가 속제이기 때문에 제사과정이 간략하다는 이유 등이 결합되어 나타난 것이다. 장엄한 의장을 갖추어 진행된 능행은 일반 민에게 우리의 '왕'을 알리는 동시에 그들의 생활상을 왕이 직접 관찰하여 통치의 기반으로 삼았던 중요한 정치적 행위였다. 아울러 초기의 국왕들은 능행의 과정에서 강무(講武), 대열(大閱), 진법(陣法) 등 군사훈련을 상시적으로 시행함으로써 그들의 군사통수권을 과시하는 정치 수단으로 이용하였다.

• 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.