• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.21-43
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• 2001

오늘날 GIS 영역을 포함하는 정보시스템 개발 환경은 소프트웨어의 복잡성 및 다양성 그리고 분산처리 및 네트워크 컴퓨팅 등의 측면에서 과거에 비해 현저하게 변화되었다. 이에 신속하게 대응하기 위하여 소프트웨어 개발 패러다임에 변화가 일어나고 있으며 객체지향기술에 바탕을 둔 컴포넌트 기반 개발이 대세로 자리잡고 있다. GIS 개발에서도 국내외적으로 관련 표준 지침을 만들어 컴포넌트에 기반한 개발을 독려하고, 앞으로 컴포넌트 기술의 적용이 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 GIS를 위한 컴포넌트 기반개발 방법론의 필요성이 대두되나 아직 연구가 충분히 이루어지지 못하는 실정이다. 본 연구는 UML을 활용한 컴포넌트 기반의 GIS 개발 방법론(ATOM Advanced Technology Of Methodology for GIS)의 프로세스의 제안과 함께 사례연구를 통하여 이의 적용가능성을 확인하는 것이다. ATOM은 컴포넌트 개발 그 자체를 지원할 뿐만 아니라 식별된 컴포넌트와 기존 재사용 가능한 컴포넌트에 바탕을 둔 소프트웨어 개발 생명주기 전체 단계를 지원하는 전사적인 GIS 구축 방법론이다. ATOM은 생명 주기 각 단계에 대한 주요 활동과 각각의 활동을 수행하기 위한 작업들을 정의하였다. 또한 작업간 입력물과 출력물을 제시하고, 각종 문서화를 위한 표준 양식과 항목을 제시하며 작업들의 성공적 수행을 위한 상세한 지침을 제시하여 최대한 방법론의 이해를 돕고자 하였다. 무엇보다도 ATOM의 가장 중요한 특징은 단순한 기능과 최소의 크기, 최대의 재사용을 위한 컴포넌트 추출에 목적을 두고 GIS 도메인의 여러 특징을 고려한 GIS를 위한 컴포넌트 기반의 개발방법론이라 할 수 있다. ATOM의 사례 적용은 재사용 및 상호운용성이 뛰어난 컴포넌트의 추출과 함께 보다 체계적이고 구체적인 개발 가이드 라인을 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권1호
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• pp.54-61
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• 2007

목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.

• 농업과학연구
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• 제9권2호
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• pp.576-583
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• 1982

토마토 가공(加工) 공정중(工程中)에 있어서의 유리 아미노산의 변화(變化)를 검토(檢討)할 목적(目的)으로 가공용(加工用)인 KAGOME 77 품종(品種)의 토마토로 조제(調製)한 fresh pulp, heated pulp, puree 및 paste 중(中)의 유리 아미노산을 측정(測定)하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. Amide group 중(中) glutamine과 asparagine의 분해(分解) 속도(速度)에는 상당(相當)한 차(差)가 인정되었으며, glutamin 은 빨리 분해(分解)되어 paste 중(中)에는 전(全)혀 잔존(殘存)하지 않았으나 asparagine은 paste 중(中)에도 56% 이상(以上)이 잔존(殘存)하였다. 2. 산성(酸性) group중(中)의 glutamic acid의 감소량(減少量)은 전(全) 아미노산 중(中) 가장 컸으며 aspartic acid의 그것은 glutamine 다음인 3 번째로 컸다. Paste 중(中)에 있어서의 glutamic acid와 aspartic acid의 잔존율(殘存率)은 각각 38% 및 24%이었다. 3. 중성(中性) group의 glycine, alanine, valine, isoleucine 및 leucine 등(等)은 약간(若干) 감소(減少)하는 경향(傾向)을 나타내었다. 4. 염기성(鹽基性) group중(中) lysine과 histidin의 변화(變化)는 인정(認定)되지 않았으나, argmme은 가열(加熱) 공정중(工程中)에 약간(若干) 증가(增加)하는 경향(傾向)을 나타내었다. 5. Aromatic group인 tyrosine, phenylalanine 및 tryptophane은 가열(加熱) 공정(工程) 중(中)에는 약간(若干) 증가(增加)하였으나 농축중(濃縮中)에 있어서의 변화(變化)는 거의 인정(認定)되지 않았다. 6. 함유황(含硫黃) 아미노산인 methionine은 전(全) 공정(工程)을 통(通)해서 약간(若干) 감소(減少)하였으나 비단백성(非蛋白性)인 ${\gamma}$ amino butyric acid의 감소(減少)는 거의 인정(認定)되지 않았다. 7. Fresh pulp중(中)의 주요(主要) 아미노산은 glutamic acid>${\gamma}$-amino butyric acid$${\geq_-}$$glutamine>aspartic acid>asparagine의 순(順)으로 많이 함유되어 있었으나, paste 중(中)에는 glutarru acid>${\gamma}$-amino butyric acid>aspartic acid=asparagine의 순(順)으로 많이 함유(含有)되어 있었으며, 미량(微量)이긴 하나 방향족(芳香族) 아미노산과 염기성(鹽基性) 아미노산의 분포비(分布比)가 증가(增加)하는 경향(傾向)을 나타내었다. 8. HITACHI-KLA-5-Amino Acid Analy-zer로 측정(測定)하였을 때 tryptophane의 직전(直前)에 fresh pulp에서는 나타나지 않았던 unknown peak가 가공품(加工品)에 있어서만 나타났으며, 가열(加熱) 및 농축(濃縮)이 진행(進行)됨에 따라 큰 peak로 되었다. 그리고 이것은 lysinoalanine 또는 ornithino이 아니라는 사실(事實)도 확인(確認)하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권4호
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• pp.212-223
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• 2006

본 연구에서는 방사선치료용 선형가속기의 갠트리 회전에 따른 온-보드 영상장치(on-board imager, OBI)의 회전중심점의 위치 정확도 확인을 위해 제조사에서 제공된 고객인수시험절차서(customer accetpance procedure, CAP)상에서 명시된 방법을 비롯하여 OBI 선원 위치 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$에서 획득된 영상, 갠트리 각도 $10^{\circ}$ 간격으로 촬영된 영상, 콘빔 CT 재구성을 위한 미처리 투사영상 등에 디지털 영상처리 기법을 적용하여 자동으로 오차를 계산하는 새로 제안된 세 가지의 방법들을 각기 적용하여 그 오차를 평가하고 각 방법의 효용성에 대하여 검증하였다. 갠트리 회전에 따른 OBI 회전중심점의 오차 변화 양상 확인을 위해서는 $10^{\circ}$ 간격으로 영상 촬영 후 5차 다항식을 이용하여 조정함수(fitted function)를 구하는 방법이 적절하지만 정도관리 목적으로 최대 오차만을 구하고자 할 경우에는 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$ 등 네 방향에서 촬영된 영상을 이용하여 계산하는 것으로도 충분하였다. 각 방법을 적용하여 오차를 구한 결과 OBI 선원의 위치가 $90^{\circ}$부터 $180^{\circ}$ 사이일 경우 가장 크게 나타났으며 최대값은 0.44 mm였다. 또한 기간에 따른 OBI 회전중심점의 변화 양상은 최대 0.6 mm 이내로 안정적으로 유지되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 방법이 주기적인 정도관리에 적용된다면 간단하면서도 비교적 정확하게 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.36-44
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• 2006

본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.