• 한국식품영양과학회지
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• 제37권3호
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• pp.317-324
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• 2008

본 연구는 경인지역 대학생을 대상으로 친환경농산물에 대한 지식정도를 알아보고, 환경과 친환경농산물에 대한 인식을 5점 척도로 평가하여 일반사항, 환경농산물에 대한 지식이 환경과 친환경농산물에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 실시되었으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 친환경농산물에 대한 자가 지식을 묻는 문항에 친환경농산물에 대해 '매우 잘 알고 있다'와 '잘 알고 있다'로 응답한 비율이 52.9%이었으며, 친환경농산물인증마크를 올바르게 선택한 학생은 50.9%이었다. 나머지 40.1%의 학생들이 오답으로 선택한 것 중 농산물품질인증마크가 65.8%로 가장 많았으며, 친환경농산물의 인증을 정부와 민간기관에서 병행하고 있는 것에 대해 87.0%가 모른다고 응답하였다. 둘째, 환경과 친환경농산물에 대한 인식을 5점 척도로 조사한 요인별 결과, 친환경농산물의 이미지에 대한 5문항의 평균 점수는 $3.84{\pm}0.68$로 높게 나타났으며, 5문항 중 '친환경 농산물은 건강에 좋은 것이다'라는 문항이 $3.95{\pm}0.84$로 가장 높은 점수를 나타내었고 '품질인증마크가 붙은 친환경농산물은 믿을 수 있다'의 평균 점수는 $3.70{\pm}0.92$로 가장 낮았다. 셋째, 환경에 대한 태도 3문항의 평균 점수는 $3.51{\pm}0.73$이었고, 3문항 중 '환경은 후세들을 위하여 최대한 보전하는 것이 원칙이다'라는 문항이 $4.16{\pm}0.90$으로 가장 높은 점수를 나타내어 이러한 환경보전 의식과 후세들을 생각하는 마음이 친환경농산물의 소비에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 사료된다. 넷째, 농약에 대한 태도 2문항의 평균 점수는 $3.58{\pm}0.87$로 농약의 과다 사용과 잔류에 대한 불안감이 높았으며, 친환경농산물에 대한 인식에 영향을 미치는 요인 중 친환경농산물에 대한 자가 지식 정도는 친환경농산물의 이미지, 환경에 대한 태도, 농약에 대한 태도 모두에 유의한 영향을 나타내었다. 다섯째, 친환경농산물의 소비 증진을 위해 개선되어야 할 점으로는 '가격인하'에 대한 의견이 48.3%로 가장 많았고, '믿을 수 있는 생산자와 제조회사의 확립' 21.2%, '친환경농산물에 대한 홍보강화' 15.0%, '구매 장소의 다양화' 11.9%, '친환경농산물의 품질 향상' 8.3%, ‘품질인증 표시제도의 강화' 4.4% 순이었다. 이상에서 조사된 바에 의하면 대학생들은 친환경농산물을 환경과 건강에 좋은 농산물로 인식하고 있었으나 친환경농산물과 관련된 지식이 부족한 것으로 나타났다. 환경과 친환경농산물에 대한 좋은 인식은 구매 행동으로 이어질 수 있으며, 친환경농산물에 대한 올바른 지식은 구매 시 단순히 '가격'을 기준으로 판단하지 않게 해 줄 것이고, 끊임없는 유통 구조의 개선과 친환경농산물을 찾는 소비자의 증가는 친환경농산물의 '가격 인하'로까지 이어질 것이다. 소비자로서 바람직한 가치관을 가지고 올바르게 식품을 선택할 수 있도록 대중매체는 친환경농산물에 대한 적극적인 홍보를 수행하여야 하며 대학생들을 대상으로 식품 선택 및 소비자 교육을 실시하여 올바른 정보를 제공해 주어야 할 것이다.

• 농약과학회지
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• 제11권3호
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• pp.201-209
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• 2007

국내에서 시판되고 있는 5개의 미생물농약(A제품 : Bacillus thuringiensis subsp aizawai, B제품 : B. thuringiensis, C제품 : B. thuringiensis Berline Variety kurstaki, D제품 : B. thuringiensis var. kurstaki, E제품 : B. thuringiensis subsp aizawai)에 대한 특성을 조사하였다. 제품의 생물활성에 영향을 미칠 수 있는 활성포자수의 조사 결과, 각 각 제품에 표시되어 있는 숫자 보다 A B제품은 약 100배, D E제품은 약 10배로 감소되어 나타났고, C제품은 유사하게 나타나는 경향을 보였다. 5개 제품의 pH를 측정한 결과 A, B제품은 각각 pH 3.67, pH 3.73으로 나타났고, 나머지 3개 제품은 약 pH 5로 나타났다. 위상차현미경으로 관찰된 독소단백질의 형태에서는 C제품이 B. thuringiensis 고유의 뚜렷한 이중피라미드모양의 독소단백질 모습을 갖고 있었다. 또한 전자현미경으로 관찰된 A제품에서는 이중피라미드모양이 심하게 마모되어있는 것을 확인하였다. 한편, B. thuringiensis 제품을 작물에 사용하였을 때 균일하게 도포되는지 여부를 확인하기 위하여 제형의 균일도를 조사하였다. 그 결과 C D E 제품은 NA배지에 균일하게 균이 배양되었고, A B 제품은 NA배지 상에 균일성을 보이지 않았다. 제품상의 특성에서 가장 큰 차이를 보인 'A'와 'C'제품으로 배추좀나방 유충을 이용하여 생물검정을 한 결과, 두 제품 모두 추천 농도에서 48시간 이후 100% 사충율을 보였으나 'A'제품의 경우에는 희석 배수에 따라 사망률이 일정하지 않게 나타났다.

• Journal of Korean Medical Science
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• 제33권52호
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• pp.346.1-346.11
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• 2018

Background: To evaluate the therapeutic benefits of the treat-to-target (T2T) strategy for Asian patients with early rheumatoid arthritis (RA) in Korea. Methods: In a 1-year, multicenter, open-label strategy trial, 346 patients with early RA were recruited from 20 institutions across Korea and stratified into 2 groups, depending on whether they were recruited by rheumatologists who have adopted the T2T strategy (T2T group) or by rheumatologists who provided usual care (non-T2T group). Data regarding demographics, rheumatoid factor titer, anti-cyclic citrullinated peptide antibody titer, disease activity score of 28 joints (DAS28), and Korean Health Assessment Questionnaire (KHAQ) score were obtained at baseline and after 1 year of treatment. In the T2T group, the prescription for disease-modifying antirheumatic drugs was tailored to the predefined treatment target in each patient, namely remission (DAS28 < 2.6) or low disease activity (LDA) ($2.6{\leq}DAS28$ < 3.2). Results: Data were available for 163 T2T patients and 162 non-T2T patients. At the end of the study period, clinical outcomes were better in the T2T group than in the non-T2T group (LDA or remission, 59.5% vs. 35.8%; P < 0.001; remission, 43.6% vs. 19.8%; P < 0.001). Compared with non-T2T, T2T was also associated with higher rate of good European League Against Rheumatism response (63.0% vs. 39.8%; P < 0.001), improved KHAQ scores (-0.38 vs. -0.13; P = 0.008), and higher frequency of follow-up visits (5.0 vs. 2.0 visits/year; P < 0.001). Conclusion: In Asian patients with early RA, T2T improves disease activity and physical function. Setting a pre-defined treatment target in terms of DAS28 is recommended.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권3호
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• pp.297-309
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• 2019

본 연구는 서울 및 경기지역의 고등학생 381명을 대상으로 일반적 특성, 음식 콘텐츠 이용 수준, 식습관, 식이자기효능감에 대한 설문 조사를 실시하였고, 음식 콘텐츠 이용 수준에 따라 세 개의 집단으로 구분하여 식습관 및 식이자기효능감 등과의 차이와 식이자기효능감의 매개효과를 분석하였다. 연구 결과, 음식 콘텐츠 이용이 많을수록 일일 외식 및 간식 비용이 높은 것으로 나타났으나 체질량 지수 (BMI)는 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 대상자의 식습관과 관련하여 음식 콘텐츠 이용이 많은 집단이 가공식품과 단 음식을 자주 섭취하며 잦은 야식과 스트레스성 충동적 음식 섭취를 하는 것으로 나타난 반면, 가공식품구입 시 식품 영양표시를 더 자주 확인하는 것으로 나타났다. 대상자의 식이자기효능감과 관련하여 음식 콘텐츠 이용이 많을수록 전반적으로 식이자기효능감이 낮은 것으로 나타났으며, 특히 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경 자극 조절 효능감, 정서적 요인 조절 효능감에 해당하는 문항 점수가 낮게 나타났다. 상관관계 분석 결과, 음식 콘텐츠 이용 수준은 식습관과 유의한 부 (-)적 상관관계가 있었으며 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경자극 조절 효능감, 정서적 요인 조절 효능감과도 유의한 부 (-)적 상관관계를 보였다. 매개효과 분석에서는 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경 자극 조절 효능감 변인과 정서적 요인 조절 효능감 변인이 유의미한 완전매개효과를 나타냈다. 이상의 연구 결과를 종합해보면, 음식 콘텐츠를 많이 이용하는 것은 식습관 및 식이자기효능감에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 음식 콘텐츠 이용 수준과 식습관의 관계에서 식이자기효능감이 완전매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 통해 음식 콘텐츠가 범람하고 있는 현재, 청소년의 올바른 식습관을 형성하기 위해 식이자기효능감을 높일 수 있는 영양교육이 중요하다고 사료된다. 청소년은 대중매체에서 제공하는 정보의 영향을 많이 받으며 스마트폰과 인터넷을 많이 사용하므로 음식 콘텐츠가 주는 시각적 자극을 영양교육의 목적으로 적절하게 활용한다면 청소년의 영양에 대한 관심 증가와 식습관 개선을 위한 동기부여에 보다 큰 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권3호
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• pp.310-322
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• 2019

본 연구에서는 인천 및 경기지역에 거주하며 식품 구매의 주 소비자인 성인 여성 410명을 대상으로 전자상거래에서 식품 구매 실태를 파악하고 식품 구매 상태에 따른 식생활과의 관련성을 분석하여 향후 전자상거래를 통한 올바른 식품 구매 지도 및 확산을 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 조사대상자의 연령은 20 ~ 50대가 비교적 고르게 분포하였으며, 기혼자가 70.5%였다. 전자상거래 식품 구매경험자는 87.6%이었으며, 최근 6개월 이내 식품 구매액은 대상자의 43.2%가 10만원 미만이었다. 식품 쇼핑몰에 대한 정보는 20 ~ 40대는 인터넷 검색을 통해서, 50대 이상의 경우에는 TV 광고를 통해서 얻는 경우가 많았다. 전자상거래에서 주로 구매하는 식품은 커피, 티, 간편조리식품, 냉장, 냉동식품이 40% 이상으로 높았다. 전자상거래를 이용하여 식품을 구매하는 이유는 '오프라인 매장 보다 저렴해서' '배송 및 운반이 편리해서', '전자상거래에서 판매되고 있는 식품의 종류가 다양해서', '경제활동 및 육아로 식품을 직접 구입할 시간이 부족해서' 순이었다. 전자상거래 식품 구매 시 중요하게 생각하는 부분은 '가격 및 품질'이 44.8%로 가장 높았으며, '신속하고 정확한 배송', '제품의 유통기한, 내용량, 영양성분, 성분명 및 함량의 명확한 표기' 순이었다. 전자상거래에서 식품 구매 후 대상자의 69.1%가 매우 만족 또는 만족하였으며, 95.5%는 향후 전자상거래에서 식품 구매의사가 있다고 답하였다. 전자상거래에서 식품 구매의 장점과 단점에 대한 인식은 5점 만점에 각각 3.6점과 3.7점이었으며, 50대 이상과 기혼자에서 장점에 대한 인식 점수가 유의하게 낮았다. 전자상거래에서 식품 구매자는 비구매자보다 '가공식품의 잦은 섭취', '달고 기름진 음식의 잦은 섭취', '외식', '과음 및 잦은 음주'의 식행동 점수가 낮아 바람직하지 않은 것으로 나타났다. 전자상거래에서 식품 구매비용이 높을수록 '우유 매일 섭취'의 식행동은 바람직한 반면, '가공식품의 잦은 섭취', '달고 기름진 음식의 잦은 섭취', '외식', '과음 및 잦은 음주'는 바람직하지 않은 것으로 나타났다. 전자상거래에서 식품 구매자는 비구매자보다 '천천히 여유롭게 식사', '편식하지 않고 음식을 골고루 섭취', '과식하지 않고 적당히 섭취' 점수가 낮아 바람직하지 않은 것으로 나타났으며, 식품 구매비용에 따라서는 금액이 낮을수록 '천천히 여유롭게 식사하는 편'의 식습관 점수가 높았다. 이상의 결과를 종합할 때 성인 여성의 87.6%가 전자상거래를 통한 식품 구매 경험을 가지고 있었으며, 전자상거래에서 식품 구매경험이 있거나 그 비용이 클수록 바람직하지 않은 식행동과 식습관을 보였다. 이와 같이 전자상거래에서 식품 구매는 소비자의 식행동 및 식습관과 관련성이 있는 것으로 나타나고 있기 때문에 지속적으로 증가하고 있는 전자상거래를 이용한 식품 구매 대상자들에게 건전한 식품구매와 올바른 식생활을 유도할 수 있는 지속적인 관심과 영양지도가 요구된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 정신신체의학
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• 제29권2호
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• pp.153-161
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• 2021

연구목적 본 연구는 주요우울장애 환자들을 대상으로, 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 사용하여 선택적 세로토닌 재흡수 억제제(Selective Serotonin Reuptake Inhibitors, SSRI)와 세로토닌 노르에피네프린 재흡수 억제제(Serotonin Norepinephrine Reuptake Inhibitors, SNRI)의 출혈 경향성을 분석하고, 두 군 사이의 차이를 비교 분석하고자 하였다. 방 법 본 연구는 단일 기관에서 시행된 전향적 개방연구로 DSM-5 진단기준에 의해 주요우울장애로 진단받은 총 41명을 대상으로 하였다. 대상군을 무작위 배정에 따라 각각 SSRI (Escitalopram) 투여군과, SNRI (Duloxetine) 투여군으로 분류하였다. 각 항우울제를 투여 받기 전과 6주가 지난 시점에 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 이용하여 폐색시간(Closure Time, CT)을 측정하였다. 특정 항우울제가 폐색시간에 영향을 미치는지 알아보기 위해 각 군 내에서 대응표본 t-검정(Paired t-test)을 시행하였고, 두 군 사이에 혈소판 기능의 상대적인 변화를 확인하기 위해 공분산 분석(Analysis Of Covariance, ANCOVA)을 시행하여 두 군의 폐색시간의 변화를 비교 분석하였다. 결 과 SSRI군과 SNRI군에서 약물 투여 전과 6주후 폐색시간(CEPI-CT, CADP-CT)에 대한 유의한 변화는 없었고, 두 군 간의 폐색시간 변화량에도 차이가 없었다. 결 론 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 통해 SSRI인 Escitalopram과 SNRI인 Duloxetine간의 출혈경향성에 차이가 없음을 보였다. 향후 다양한 항우울제를 대상으로 출혈경향성에 대한 추가적인 대규모 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 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.