• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권2호
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• pp.165-204
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• 2022

본 연구는 유럽지역 내 20개 연결계통국가들을 대상으로 2000년부터 2014년까지의 패널 자료를 구성하여 유럽이 2005년에 도입한 배출권거래시장을 기점으로 표본기간을 전과 후로 나누어 탄소배출량 결정요인을 이분산과 자기상관의 문제를 고려한 패널 GLS 방법으로 추정하였다. 종속변수로는 개별국가들에서의 탄소배출량이 사용되었으며, 설명변수로는 발전원별 발전량 비중, 이웃 국가들의 전력수급률, 자원보유국의 전력생산량, 발전원집중도, 산업부문에서의 1인당 총에너지 사용량, 전력가격에서의 세금, 1인당 전력 순수출량, 1인당 국토면적의 크기 등이 사용되었다. 추정결과에 의하면, 2005년을 기점으로 전과 후 모두에서 원전과 재생에너지 발전량 비중, 발전원집중도, 1인당 국토면적의 크기 등은 탄소배출량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 석탄 발전량 비중, 이웃 국가들의 전력수급률, 자원보유국의 전력생산량, 산업부문에서의 1인당 총에너지 사용량 등은 탄소배출량에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이외 가스 발전량 비중과 전력가격에서의 세금은 2005년 이전에 대해서만 각각 탄소배출량에 음(-)과 양(+)의 영향을 미쳤으며, 1인당 전력 순수출량은 2005년 이후에 대해서만 탄소배출량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 저탄소 녹색성장으로의 탄소배출량 절감을 위한 거시적인 대응전략을 제시하며 전력교역시장을 고려한 중장기 전원믹스 최적화 방안과 그 역할에 대한 의미와 가치를 시사하고 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.69-79
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• 2022

본 연구는 최근 신재생에너지원으로 관광, 여행 등의 목적을 가지며 관광자원의 역할을 할 수 있는 풍력발전시설의 경관 인식을 파악하였다. 이에 지역별로 방문객이 경험한 풍력발전시설의 경관과 관련된 소셜미디어 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 풍력발전시설의 경관을 인식할 때 연구대상지에서 공통적으로 풍력발전시설의 규모, 조망점과 풍력발전시설 간의 거리, 조망점에서 풍력발전시설을 볼 때 시각적 개방성, 풍력발전시설이 위치하고 있는 지형에 따라 달라지는 것을 알 수 있다. 또한, 풍력발전시설의 선호는 풍력발전시설의 형태와 주변경관을 파악할 수 있는 장소인 평지나 바다에 설치되어 있는 곳을 더 좋은 경관이라고 인식하고 있다. 특이한 점으로 경관에 대한 부정적인 키워드는 강원도 태백 가덕산, 태백 매봉산, 태기산과 경상도 경주 풍력발전시설에서 나타났다. 부정적인 키워드는 풍력발전시설을 가까이 조망했을 때 조망각이 높아 느껴지는 압도적인 크기와 산의 능선이 함께 보이는 경관에서 심리적 위압감을 느끼고 있음을 알 수 있다. 반면, 평지나 바다가 보이는 경관의 풍력발전시설에서는 긍정적인 경관 형용사가 도출되어 방문객은 경관의 스카이라인이 산 능선과 겹쳐서 보이거나 너무 가까이에서 풍력발전시설을 바라볼 때보다 평지나 바다에서 경관의 시각량이 충분히 확보될 때 그 장소를 대표할 만한 상징적인 요소라고 인식하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 풍력발전시설을 경험한 방문객의 의견을 토대로 경관 인식을 분석하였다. 그러나 풍력발전시설은 설치되는 권역별로 경관특성이 다르고, 시점, 관찰자 등 변수가 많아 연구결과를 일반화시키기 어려운 한계가 있다. 최근 풍력발전시설 조성 시 발생하는 경관훼손이 주요 이슈가 되고 있고, 국내에는 풍력발전시설의 경관을 평가할 수 있는 방법이 미흡하다. 이에 풍력발전시설의 경관을 평가할 시 풍력발전시설의 규모, 풍력발전시설이 설치된 지역 고유의 자연적 특성, 풍력발전시설과 조망점과의 거리가 중요한 구성요소로 나타난 것은 주목할 사항이라 판단된다. 또한, 풍력시설은 보전해야 할 자연환경에 설치되는 시설로 추후 경관적 관점에서 풍력발전시설과 주변 환경을 바라보는 경관의 연구가 필요하다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권4호
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• pp.605-614
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• 2022

인류는 기후변화와 인구 구성 비율의 급격한 노령화 라는 두 가지 커다란 생존을 위협하는 문제점에 직면해 있다. 기후변화는 경제 발전과 운송 수단의 발달로 화석 연료 사용 증가에 따른 대기 중 온실가스 농도가 증가한 결과이고, 인구 구성 비율의 노령화는 선진국의 의 생명과학 기술 발전과 개인 위생의 증진으로 기대 수명이 증가한 결과이다. 돌이킬 수 없는 전 지구적인 기후변화를 피하기 위해서는 빠른 기간 내에 온실 가스의 배출이 없는 탄소 제로 경제로 전환을 해야 한다. 이 목표를 달성하기 위해서는 농업 중 온실가스의 발생이 가장 많은 낙농축산업을 저탄소 경영방식으로 전환하고 동시에 소비자들의 저탄소 식품들에 대한 인식의 변화가 필요하다. 현재 지구상 이용 가능 초지 중 77%가 가축용 사료 재배에 활용되지만, 인간이 섭취하는 전체 단백질의 37%와 총 열량의 18%만이 낙농축산업에서 얻어질 뿐이다. 그러므로, 가축보다 온실가스 배출량, 물의 사용량이 적고, 사육 공간이 작아도 되며 사료전환율이 높은 식용 곤충을 단백질원으로 활용해야 할 필요성이 있다. 이와 더불어 건강기능 증진 효과가 있다고 과학적으로 밝혀진 누에와 같은 곤충들의 기능성을 활용하여 현재 치료 방법이나 예방법이 확립되지 않은 퇴행성 질환들을 예방하고 치료를 촉진시킬 수 있는 기능성 식품 개발이 필요하다. 곤충은 동물 중 가장 오래 전에 지구상에 나타났고, 인간의 생존 유무와 상관없이 앞으로도 빠르게 진화를 하여 지구의 환경 변화에 적응하고 번성할 것이다. 그러므로, 다양한 식용 곤충과 누에를 포함한 약용 곤충을 이용한 산업은 현재 인류가 직면한 문제를 해결하여 미래에 인간이 지구에서 생존하고 번영할 수 있는 중요한 받침돌이 될 것이다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권1호
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• pp.91-106
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• 2022

비트코인의 가격 급등으로부터 부각된 암호화폐는 기존 화폐와 달리 탈중앙화 되어 있어 스태그플레이션 해소 수단으로 각광받고 있다. 특히 4차 산업혁명시대에 접어들면서 블록체인 및 사물인터넷을 이용한 기술들이 다방면에서 활용되고 있으며 그 파급력 또한 광범위하다. 그럼에도 불구하고 테슬라 대표 일론 머스크의 발언처럼 암호화폐의 환경오염 문제 지적은 지속되어 왔으며, 그 중 대표적인 것이 화석연료 사용에 따른 채굴시의 막대한 전기 사용량이다. 또한 기존 채굴방식이 지속될 경우 발생하는 이산화탄소 발생량은 지구 기후 변화의 주원인인 온난화 현상의 가속화를 초래한다. 한편 암호화폐의 채굴에 따른 환경오염과의 연관성을 종합적으로 고찰한 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구에서는 암호화폐의 생태계 다변화에 따라 환경오염의 문제를 구체적으로 살펴보고자 하였다. 기존 선행문헌을 최신 자료 위주로 조사한 결과 암호화폐의 채굴은 전기사용량 및 전자폐기물 증가에 따라 탄소 중립과는 상반된 환경오염에 영향을 미치고 있었다. 또한 채굴과정이 필요없는 POS 방식이 등장하였지만 탈중앙화가 무너지는 단점이 대두되어 각종 친환경 암호화폐가 등장하는 전환점을 맞이하게 되었다. 끝으로 신재생 에너지를 이용한 암호화폐의 등장은 에너지 저장장치의 이용 극대화, 그리고 국제적 협약이 탄생하는 계기로 작용하게 되었다. 이와 같은 결과를 기초로 향후의 암호화폐는 통화의 가치 뿐만 아니라 환경친화적인 접근이 병행되지 않고서는 퇴보하게 될 것이라는 점을 명확히 언급하고자 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.555-560
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• 2023

기존 아민 수용액 기반 CO₂ 포집 공정을 산업적으로 적용할 경우 CO₂ 탈거 및 용매 재생에 따른 재생 에너지가 크다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 CO₂에 대한 높은 흡수 용량과 함께 흡수제에 포함된 물의 조성을 낮춤으로써 재생 에너지를 저감할 수 있는 저수계 흡수제를 제안하였다. 이를 위해 본 연구에서는 디아민인 MAPA (3-methylaminopropylamine)와 함께 물의 일부를 대신하여 물에 비해 CO₂에 대한 물리적 용해도가 높고 비열이 낮은 NMP (N-methyl-2-pyrrolidone)를 흡수제에 도입하였다. 흡수제의 CO₂에 대한 흡수 용량(α_rich)과 순환 흡수 용량(Δα) 및 흡수 속도는 충전탑을 이용하여 측정하였다. 2.5M의 MAPA를 포함한 흡수제를 사용했을 경우 NMP가 10 wt% 포함된 경우에 최대 순환 흡수 용량을 얻을 수 있었다. 총괄물질전달 계수는 NMP의 농도가 증가함에 따라 증가하였다. 그러나 0.5보다 더 높은 CO₂ 로딩 값에서는 NMP의 농도 증가에 따른 물질전달 계수의 증가 폭이 줄어들었다. lean 로딩 값이 낮은 경우에는 점성에 의한 물질전달 저항이 낮아서 NMP 첨가에 따라 총괄 물질전달 계수가 증가하나 로딩 값이 증가함에 따라 흡수제의 점도가 증가하면서 CO₂와 MAPA의 확산도가 낮아지며 이에 따라 총괄 물질전달계수가 급격히 감소하였다.

• 유기물자원화
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• 제31권4호
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• pp.13-28
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• 2023

본 연구에서는 초본계 바이오매스인 잔디 예지물의 혐기소화 원료 가치를 평가하기 위하여 잔디 3종 (Poa pratensis, PP; Zoysia japonica, ZJ; Agrostis stolonifera, AS)의 생화학적 메탄퍼텐셜을 측정하였으며, 사일리지 저장기간 (0, 30, 60, 90, 120, 180일)에 따른 잔디 예지물 (PP)의 생화학적 메탄퍼텐셜 변화를 분석하여 사일리지 저장기간이 잔디 예지물의 혐기소화에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. Parallel first-order kinetics model에 의한 생화학적 메탄퍼텐셜 (B_u-P)은 PP, ZJ, AS에서 각각 0.330, 0.297, 0.261 Nm³/kg-VS_added이었으며, PP의 잔디 예지물이 메탄생산을 위한 혐기소화 원료로서 가장 적합하였다. PP의 잔디 예지물 사일리지의 B_u-P는 저장기간 0일 0.269 Nm³/kg-VS_added에서 저장기간 180일 0.217 Nm³/kg-VS_added로 약 19% 감소하였다. 또한, 잔디 예지물 사일리지 저장기간 0일에 NDF, ADF, BP 함량은 각각 67.59, 39.68, 3.02%인 반면, 180일에는 각각 77.12, 54.65, 6.24%로 나타나 저장기간 180일에 잔디 예지물 사일리지에서 세포벽 구성 물질의 함량이 크게 증가하였다. 잔디 예지물을 효율적으로 혐기소화 하기 위해서는 사일리지 저장 방식 외에도 사일리지 제조과정에서 초기 수분함량, 효소 또는 알칼리 처리와 같은 전처리 방법, 잔류 농약에 의한 혐기소화 저해 영향 등에 관한 추가적인 연구가 요구된다.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.41-50
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• 2024

식물 미생물 연료전지(P-MFC)는 식물과 근계의 미생물 군집에서 전기를 생성하는 바이오매스 활용 에너지 기술로 지속가능한 환경을 고려하는 자연기반해법의 적정기술이다. 국내 수변공간에 적합한 P-MFC 기술 개발을 위해서는 국제적인 연구 동향에 대한 분석이 선행되어야 할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Web of Science에서 조회되는 P-MFC 관련 연구논문 총 700편을 대상으로 동시 출현단어 분석 프로그램인 VOSviewer을 사용해 핵심 키워드를 도출하고 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, P-MFC 관련 연구는 1998년부터 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2010년대 중후반부터 크게 증가 추세에 있다. 국가별 논문 투고 수는 '중국'-'미국'-'인도' 순으로 가장 많았으며 2010년대 이후 P-MFC에 관해 관심이 커지기 시작해 수변공간과 습지 환경이 풍부한 필리핀, 우크라이나, 멕시코 등의 나라에서도 게재 수가 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 기간별 연구 경향의 경우, 1998년~2015년에는 다양한 환경에서 미생물 연료전지의 성능 검증에 대한 연구가 주를 이루었다. 2016년~2020년에는 미생물 연료전지 사용의 구체적인 조건, P-MFC의 구조 및 발전 방식과 관련된 연구가 주를 이루었다. 2021년~2023년에는 P-MFC 발전 과정의 제약 요소와 효율성 향상을 위한 구체적인 연구가 주로 진행되었다. 본 연구를 통해 파악된 P-MFC 관련 국제적 연구 동향은 향후 국내 수변공간에 적합한 기술 개발 시 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다. 향후 본 연구 외에 세부 분야별 연구 동향 및 수준에 대해서도 추가적인 연구가 필요하며 국내에서 P-MFC 기술의 발전과 활성화를 위해서는 현장 적용성에 대한 연구 확대와 정책, 제도적 개선도 병행되어야 할 것이다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권1호
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• pp.16-22
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• 2024

전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.