• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.57-75
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• 2019

본 논문에서는 4차 산업혁명 핵심기술 중 가장 활발하게 산업화가 진행되고 있는 사물인터넷 산업을 대상으로 비즈모델 혁신방향 중심의 연구를 수행하였다. 글로벌 트렌드 분석을 위해 PEST분석을 활용하여 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 이슈를 도출하였고, Gartner, International Data Corporation 등 ICT관련 조사 분석기관의 사물인터넷산업에 대한 미래전망을 제시하였는데, 사물인터넷은 인프라 및 플랫폼을 기반으로 산업인터넷(IIoT), 소물인터넷(IoST) 등으로 네트워크 기술경쟁이 이슈가 될 것으로 전망하였다. 4차 산업혁명으로 인해 급변하는 산업계에 대응하기 위해 기존의 비즈니스 모델 혁신을 위한 다양한 경영학적 방법론들을 검토하였고, '적용성', '민첩성', '다양성', '연계성' 4가지 기준을 가지고 전문가 설문조사를 수행하여 Business Model Canvas 모델이 비즈니스 모델 혁신 방법론으로 가장 적합하다는 AHP 분석결과를 도출하였다. Business Model Canvas는 비즈니스 모델 혁신을 위한 방법론으로 비교적 최근에 제시된 경영전략이며, 9개의 블록 접근 방식을 통해 비즈니스모델의 가치를 식별하며, 비즈니스의 4대 핵심 영역인 고객, 주문, 인프라, 사업타당성 분석 등을 포괄한다. 결론적으로 ICT융합산업 분야에서 어떠한 Business Model Canvas 모델을 방향으로 적용할지에 대한 고찰을 기술하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.91-112
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• 2022

시니어 세대의 디지털 포용이라는 관점에서 이들의 디지털 소비생활의 질을 높이기 위해서는 디지털 소비여건에 대한 신뢰 관리가 중요하다. 하지만 지금까지의 디지털 환경에 대한 소비 연구는 온라인 소비를 주도해가는 주 소비자 계층인 밀레니얼 세대나 Z세대를 중심으로 이루어져왔다는 한계점이 있다. 본 연구는 시니어 소비자가 인식하는 디지털 소비여건 신뢰에 영향을 미치는 선행요인은 무엇인지 알아보고, 그 선행변수들간의 작용이 디지털 신뢰에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위해 시니어의 시장세분화를 실시하였다. 또한 세분시장별 디지털 소비여건 신뢰에 대한 차이를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 한국소비자원에서 일반 소비자를 대상으로 실시한 2021 한국의 소비생활지표 데이터를 활용하였고 그 중 60대 이상의 소비자 1703명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 시니어 세대의 디지털 소비신뢰에 영향을 끼치는 선행요인으로는 소비자 역량, 기업책임인식, 소비자 문제해결 창구 인식이 유의하게 나타났다. 이 세 가지 요소를 중심으로 시니어 소비자의 시장세분화를 실시한 결과 기업 책임신뢰 부정 집단, 소비자 역량 부정 집단, 문제해결 인식 부정 집단, 긍정인식 집단의 4개 세분시장으로 분류되었다. 각 세분시장별로 인식하는 디지털 신뢰를 분석한 결과 긍정인식 집단이 디지털 소비여건 신뢰를 가장 높게 인식하고 있었다. 이를 통해 시니어 소비자는 자신의 소비 역량과 기업 책임에 대한 인식, 그리고 지역 사회의 문제해결 창구에 대한 인식이 모두 높을 때 디지털 소비여건에 대한 신뢰를 높게 인식하는 것을 확인할 수 있다. 세대는 온라인 소비나 디지털 소비 여건에 대한 인식에 있어서 다른 수준을 보인다. 이에, 본 연구는 세대를 구분하여 시니어 소비자 계층의 디지털 소비여건 신뢰를 높이기 위한 방안을 살펴본 점에서 학문적으로 의의가 있다. 또한 시니어 세대가 신뢰할 수 있는 디지털 소비여건이 마련되기 위해서는 소비자, 기업, 지역 공공기관 모두의 긍정적인 인식이 형성되도록 관리되어야 함을 실무적 시사점으로 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인구학
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• 제23권2호
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• pp.79-112
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• 2000

본 연구는 서비스산업의 확대와 노동유연성 추구라는 유사한 환경을 겪고 있는 일본과 대만에서 시간제 고용의 활성화와 여성화 현상이 매우 대조적임에 주목하였다. 즉 일본에서는 시간제 고용의 활성화와 여성화가 매우 활발히 진행되었고 대만은 전혀 그 렇지 않은 것이다. 본 연구의 목적은 유사한 문화권의 두 나라가 시간제 고용을 중심으로 이렇게 대조적인 이유와 이는 양국의 여성 노동공급과 어떠한 연관성이 있는가를 살펴보는데 있다. 본 연구의 발견은 첫째, 시간제 고용을 둘러싼 일본과 대만의 현상을 시간제 \`활성화\` 와 \`비활성화\`로 요약한다면, 이는 가사와 육아의 부담으로 인한 여성의 \`자발적 선택\`이라는 개인주의적 접근보다는 노동시장의 구조적 특성, 자본주의와 가부장제의 합작품, 그리고 국가의 복지 및 가족정책을 강조하는 구조주의적 접근으로 설명이 가능함을 보여주었다. 특히 노동시장분절론과 노동유연성론은 유용한 설명틀을 제공하였다. 둘째, 여성의 노동공급에 있어서의 일본과 대만의 차이도 노동시장의 구조와 가족의 대응에서 그 해답을 찾을 수 있었다. 일본의 대기업 위주인 그리고 엄격히 분절적인 노동시장의 구조는 시간제 활성화와 여성화를 확대시켰고, 대만의 소(가족)기업 위주인 느슨한 그리고 덜 분절적인 노동시장은 한편으로는 기혼여성의 지속적인 정규직 취업을 용이하게 하였고 다른 한편으로는 비공식 고용의 여지를 남겨 놓아, 시간제가 확대될 필요가 없었다. 그러므로 본 연구는 서비스산업의 확대와 노동유연성의 추구라는 유사한 환경변화에 대하여 국가별고 다른 적응과 대응방식이 가능함을 보여 주었다. 특히 대만의 사례는 비공식 노동시장의 중요성을 인식시켜 주었으며, 비공식 노동시장의 현존이 산업화가 덜 되어서가 아니라, 노동시장의 특성상 중요하여 하청망을 통한 다품종 소량생산 이라는 산업화 전락의 일환일 수도 있음을 보여 주었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권6호
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• pp.894-902
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• 2016

본 연구에서는 부모의 영유아(0~36개월) 김의 선택 속성과 수준을 조사 및 분석하고 최적의 영유아 김 속성 및 수준을 도출하여 부모가 가장 선호하는 영유아 김의 속성을 제시함으로써, 향후 영유아 식품 시장에서의 소비자 니즈를 충족시킬 수 있는 차별화된 상품 개발 및 마케팅 전략 구축을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 FGI(Focus Group Interview) 형태의 예비 조사를 통해 부모가 가장 선호하는 영유아 김의 선택 속성 및 수준을 도출하였으며, 이를 바탕으로 본 조사를 통해 영유아 김 최적 모형 도출을 위한 설문조사 및 분석을 실시하였다. 예비 조사 결과 도출된 영유아 김의 속성은 '인증 종류', '기름 종류', '식감', '조미 종류', '김 장당 사이즈', '풍미'로 구성되었으며, 속성 중 '인증 종류'는 '유기농 인증'과 'HACCP'으로 수준을 구분하였으며, '기름 종류'는 '들기름', '참기름', '올리브유' 3개의 수준으로 구분하였다. 속성 중 '식감'은 '부드러운 식감', '중간 식감', '질긴 식감' 3개의 수준으로 부드러움의 정도를 표시하였으며, '조미 종류'는 '간장', '소금', '무조미' 3개의 수준으로 간의 정도를 구분하였다. 속성 중 '김 장당 사이즈'는 '기존 사이즈'와 '1/2 사이즈'로 수준을 구분하였으며, '풍미' 는 '일반 풍미', '당근 풍미', '양파 풍미' 3개의 수준으로 구분하였다. 따라서 총 6개의 속성과 16개의 수준을 바탕으로 18개의 프로파일을 디자인하여 본 조사를 한 결과 N모델(유기농, 참기름, 부드러운 식감, 무조미, 1/2 사이즈, 일반 풍미)에 대한 선호도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 영유아 김 선택 속성의 상대적 중요도를 분석한 결과 '조미 종류', '풍미', '식감', '기름 종류', '사이즈', '인증' 순으로 나타났으며, 선택 속성의 수준에 대한 효용값을 살펴보면 '조미 종류' 는 '무조미', '간장 조미', '소금 조미' 순으로 선호하는 것으로 나타났다. '풍미'에 대한 효용값을 살펴보면 '일반 풍미', '양파 풍미', '당근 풍미' 순이며, '식감'의 경우 '부드러운 식감', '중간 식감', '질긴 식감' 순으로 선호하였다. '기름 종류' 에 대한 효용값은 '들기름', '올리브유', '참기름' 순이며, '사이즈'는 '1/2 사이즈', '기존 김 사이즈' 순이고, '인증 종류' 에 대한 효용값은 '유기농', 'HACCP' 순으로 선호도가 높은 것으로 나타났다. 각 속성과 속성 수준들의 효용값을 이용하여 부모들이 가장 선호하는 가상의 최적 영유아 김 수준을 도출한 결과 '무조미', '일반 풍미', '부드러운 식감', '1/2 사이즈', '유기농', '들기름'으로 영유아 김 선호 예측 점수는 77.71점, BTL 모형을 바탕으로 예측된 시장점유율은 53.7 %로 나타났다. 또한, 현재 판매되는 대표적인 영유아 김의 속성 결합은 '간장 조미', '일반 풍미', '중간 식감', '기존 사이즈', 'HACCP', '참기름'을 바탕으로 구성된 모형을 바탕으로 선호 예측 점수는 67.78점, BTL 모형을 바탕으로 예측된 시장점유율은 46.3%로 나타났다. 따라서 전체 조사 대상자는 '무조미' 김에 대한 요구도가 '간장 조미' 김보다 높았으나, 도출된 효용값을 시장 세분화 변수로 활용하여 군집분석(Cluster analysis)을 통한 사후적 시장 세분화를 실시한 결과 군집 1은 현재 판매되는 대표적인 영유아 김의 특징인 '간장 조미김'에 대한 중요도가 높았으며, 군집 2는 컨조인트 분석을 통해 구성한 최적의 영유아 김의 특징인 '무조미 김'에 대한 중요도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 실시한 사후적 시장 세분화 결과를 바탕으로 향후 소비자 라이프스타일에 따른 특성이나 영유아 식품 브랜드 선호도, 충성도에 대한 추가적인 조사를 통해 사전적 시장 세분화 결과를 도출하여 비교한다면, 보다 세분화된 제품의 개발 방향 및 마케팅 전략을 마련할 수 있으리라 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.377-391
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• 2018

광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제22권1호
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• pp.133-146
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• 2012

대학교 푸드 서비스는 단체급식이나 그 외 상업급식에 비해 그 동안 주목을 받지 못하였다. 경영자 및 연구자들은 지각된 가치는 소비자 행동에 큰 영향을 미치는 것으로 인식하고 있다. 그러나 대학교 푸드 서비스에서 만족도에 영향을 주는 가치의 매개역할은 아직 확실히 증명되지 않은바 있다. 본 연구에서는 대학교 푸드 서비스의 가치, 만족도와 재방문 의사 속성들 간의 영향관계를 밝혀 고객 지향적인 대학교 푸드서비스 마케팅의 전략방안을 제시하고자 한다. 따라서 대학교 푸드 서비스의 서비스 속성이 가치에 영향을 미치는지 여부를 확인하고, 이것이 고객만족과 재방문의사를 형성하는데 있어서 매개변수로서의 역할을 증명하고자 한다. 본 연구는 국내 3개 대학의 학생들을 대상으로 진행되었으며 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)이 적용되었다. 연구결과 대학교 푸드 서비스에서 식품, 메뉴, 편리함 등의 속성은 대학교 푸드 서비스의 가치에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 나타냈으며 가치는 대학교 푸드 서비스의 만족에 간접영향을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구는 대학교 푸드 서비스의 가치를 통해서 만족도에 대한 가치의 매개 역할이 증가함을 알 수 있었다. 또한, 가치를 통해 증가된 만족도는 재방문의사를 도출해 낸다. 본 연구는 대학교 푸드 서비스 분야에서 고객만족을 형성함에 있어 가치의 매개역할을 증명함으로써 학문적 시사점을 기여하고 있다. 또한, 레스토랑 경영자나 마케터들에게는 대학교 푸드 서비스에 가치를 고려한 제품과 서비스 제공하는 마케팅 전략수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 대학교 푸드 서비스에 대한 가치연구는 시장세분화, 제품차별화, 포지셔닝정책 등의 향후 연구를 도출해 내는데 의미 있는 결과를 제시할 것으로 사료된다. 또한 장기적 안목에서는 학생모집, 학생학업평가 및 대학 명성 등 전체 대학경험과 그 외 경쟁우위를 선점하기 위해서 대학교 푸드 서비스의 가치와 만족도를 증진시키는 방안이 모색되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.431-438
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• 2020

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제61권4호
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• pp.257-267
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• 2023

목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.