• 환경생물
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• 제37권1호
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• pp.93-108
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• 2019

Synechococcus 속은 전 계절에 출현하였으며, 저수온기에 현존량이 가장 낮았고, 고수온기에 서쪽해역에서 최대 현존량을 나타내었다. 동중국해 북부해역의 서쪽해역에서 Synechococcus 속은 2017년에 비해 장강희석수의 유입량이 많았던 2016년에 현존량이 높게 나타나 고수온과 장강희 석수를 통한 영양염 유입이 Synechococcus 속 성장에 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 Synechococcus 속은 동중국해 북부해역의 서쪽해역과 동쪽해역에서 서로 다른 계통군이 존재함을 기존 연구에서도 알 수 있었다(Choi 2012). Picoeukaryotes은 계절적으로 춘계에 현존량이 가장 높았고, 조사시기 동안 Synechococcus 속에 비해서는 현존량이 낮았다. 그러나 picoeukaryotes은 Synechococcus와 Prochlorococcus 속보다 크기가 크고 생체량이 높기 때문에 동중국해 북부해역에서 일차생산자로써 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. Prochlorococcus 속은 저수온기인 동계와 춘계에는 출현하지 않았으며, 하계와 추계에는 쿠로시오수의 영향을 받는 동쪽해역에서 제한적으로 분포하였고 수직적으로 유세포 분석기의 형광값 차이에 의해서 형광값이 낮았던 생태형 I과 형광값이 높았던 생태형 II로 구분되어 나타났다. 또한 Prochlorococcus 속은 쿠로시오수의 유입량이 많은 추계에 가장 넓은 범위에서 분포함에 따라 쿠로시오수의 유입량이 생장 및 분포 범위에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이와 같이 동중국해 북부해역에서 Synechococcus와 Prochlorococcus 속의 생장과 분포는 수괴의 영향에 따라 서로 다른 물리 화학적 환경에서 다양한 계통군이 출현하였다. 따라서 동중국해 북부해역의 수괴의 구조를 파악하는데 초미소식물플랑크톤이 유용한 생물학적 지표가 될 수 있으며, 동중국해의 환경 특성 및 이에 연동되는 생태계 특성을 파악하기 위한 유용한 정보를 제공하기 위해서는 분자생물학적 분석이 병행되어야 할 것으로 생각한다.

• 한국습지학회지
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• 제24권4호
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• pp.331-344
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• 2022

본 연구는 묵논습지 토양 및 수문환경 특성을 분석하고 생태영향권 내 토지피복 유형의 변화를 고찰하여 묵논습지에 영향을 끼치는 다양한 환경요인 중에서 묵논 토양 및 수질 환경요인을 분석하고 생태영향권 내 토지피복유형의 변화를 살펴보았다. 습지화가 진행되고 있는 묵논습지를 대상으로 문헌연구와 환경공간정보서비스 및 예비답사를 통해 묵논습지를 선정 후 추가 정밀답사를 실시하여 묵논습지 생태환경 특성을 규명하였으며, 1980년대 이후 40년간의 생태영향권 내 토지피복유형의 변화를 고찰하여 표준 묵논습지의 내부적 외부적 환경요인을 분석함으로써 묵논습지 보전 복원 창출을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 급증하는 유휴농경지를 습지로 천이되도록 하여 자연습지와 동등 또는 그 이상의 기능을 발휘할 수 있도록 관리할 수 있을 것이다. 특히 토지피복변화를 통해 묵논습지가 주변생태적 영향권으로 확산될 수 있는 단서를 확인한 바 본 연구대상지는 묵논습지의 표준습지로서의 가능성이 높은 것으로 판단되며, 추후 정밀조사를 통해 지형과 토양, 물순환 체계와 탄소감축 성능 등을 정밀 분석한다면 묵논습지의 발달 과정을 표준화할 수 있을 것이다. 묵논습지 생태영향권의 토지피복유형은 주로 산림과 농경지가 분포하였지만 대체로 최근 10-20년 사이에 급속도로 감소하였고, 산림은 침엽수림에서 활엽수림이나 혼효림 또는 초지 등으로 바뀌고 있었다. 아직은 습지로 온전히 전화되지 못하고 나지 또는 초지 형태를 유지하고 있는 것으로 나타났는데, 휴경된 지 30년 이상 경과되어 자연습지화 된 사례에서 볼 수 있는 것처럼 점차 자연습지와 구조적으로나 기능적으로 유사한 습지로 천이가 진행될 것으로 예측된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.179-188
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• 2022

지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권2호
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• pp.173-184
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• 2016

생물종의 경쟁과 공간적 분포, 생태적 지위의 관계에 대한 정보는 생물지리학적 분포형태를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종(Gloydius ussuriensis, G. brevicaudus, G. saxatilis)에 대해 관찰자료와 종 분포 모델 기법을 바탕으로 분포 특성과 종의 생태적 지위를 산출하였고, 예측된 종 분포 모델들을 바탕으로 지리적 분포와 생태적 지위의 분화에 대한 종간 경쟁 관계의 영향을 추론하였다. 연구 결과 고도가 살모사들의 분포에 가장 중요한 환경변수로 나타났으며, 그들이 분포한 고도는 그 지역의 기후와 상관관계를 나타냈다. 종간 생태적 지위는 비교적 높게 중첩되어 있었지만, 예측된 3종의 분포형태는 태백산맥을 기준으로 차이를 나타냈다. 분포모델들을 중첩한 결과, 종간 중첩된 지역의 서식지는 대부분 산림지역으로, 전체 조사 지역에 비해 비교적 작은 범위가 중첩되어 접소적인 분포형태가 예측되었다. 또한 중첩된 지역에 분포한 개체수는 종간 양의 상관관계를 나타내고 있어, 이 지역에서 종간 경쟁이 심하지 않다는 것을 암시하고 있다. 결론적으로 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종은 유사한 생태적 지위를 차지하고 있지만, 직접적인 경쟁 없이 접소적인 분포형태를 띠고 있는 것으로 보인다. 향후 접소적인 분포형태를 일으키는 직접적인 요인을 알아내기 위해, 보다 자세한 생태학적, 행동학적 연구와 더불어 비교적 세밀한 격자 크기를 통한 다양한 지형변수(고도, 미소서식지 특성 등)들에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.55-64
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• 2019

기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.679-686
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• 2012

지난 2004년 4월 경부고속철도 1단계 개통이후, 2단계 사업은 2010년 11월 개통하였으며, 고속철도 개통이후 타 교통수단에 비해 속도 경쟁의 장점을 가지고 있어 고속철도의 수요는 계속 증가하고 있다. 이러한 고속철도의 개통은 인구의 이동, 기업의 입지, 공간구조의 개편 등과 같은 사회적, 경제적, 교통적인 변화를 주도하고 있는 실정이며. 특히 고속철도의 고속운행으로 지역간의 이동시간을 단축한다는 점에서 고속철도 수요는 계속적인 증가 추세로 전망된다. 본 연구에서는 고속철도 서울역 설문조사의 데이터를 이용한 EMME/2 프로그램의 2-Dimentional Blancing을 활용한 고속철도 역 접근수단별 통행분포 모형의 파라메타 추정을 통하여 조사 통행분포를 추정 통행분포와 같이 재현하고자 하였으며, 분석 결과 접근수단별로 파라메타(${\theta}$)는 승용차 0.0395, 버스 0.0390, 지하철 0.0415, 택시 0.0650으로 분석되었고, 통행거리빈도분포(Trip Length Frequency Distribution: TLFD)를 기준으로 조사치와 모형치를 비교한 결과 $R^2$는 승용차 0.909, 버스0.923, 지하철 0.922, 택시 0.745로 조사치와 모형치는 유사한 것으로 분석 되었으며, F검증 결과 P값이 모두 0.05보다 매우 작게 분석되어 95%신뢰수준으로 유의할 만 한 것으로 판단되었다. 통행거리빈도분포를 5km 단위로 설정하여 분석 하였으나, 향후에는 통행거리빈도분포를 중죤단위에서 소죤단위(행정동)로 세분화 연구가 필요하며, 통행거리 0~5km 구간의 분포을 반영할수 있는 결합함수(Combined function)을 활용한 중력모형과 3-Dimentional Blancing을 적용한 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

• 환경정책연구
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• 제12권3호
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• pp.21-47
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• 2013

GCI(Geospatial Correlative Integration) 중 Frequency ratio 모델을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 가리산리 지역의 산사태 취약성도를 작성하였다. 또한 연구지역의 미래 확률강우량을 적용하여 미래 목표연도별 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성와 관련된 요인으로는 기후노출은 확률강우량, 민감도는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심) 및 적응능력으로 는 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 470개소며 이 중 50%는 Frequency ratio 및 Neural network 모델의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 경사도가 다른 항목에 비하여 산사태 발생에 높은 가중치를 나타냈으며 경사도 항목의 세부 항목의 산사태 발생과의 상관관계에서는 경사도 $25{\sim}30^{\circ}C$인 지역이 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 발생 가능성이 매우 높은 지역이 2006년을 기준으로 2100년까지 약 110% 증가하였다. 앞으로 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다. 기존에 확률강우량 변화에 따른 산사태 발생의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측결과를 반영한 연구지역 내 산사태 발생 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후 변화를 고려한 국내 산사태 관리 방안 수립을 위한 방향을 제시하기 위한 연구라고 할 수 있다. 앞으로 분석모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 산사태의 상관관계를 파악할 수 있으며, 산사태의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위하여 기여할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.721-732
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• 2016

2012년 7월부터 2016년 8월까지 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 센서 자료와 해양 현장수온 관측 자료 사이에서 획득된 총 162,264개의 일치점 자료를 활용하여 북서태평양 해역에서의 마이크로파 해수면온도 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. AMSR2 해수면온도는 실측 자료에 대해 $0.63^{\circ}C$의 평균제곱근오차와 $0.05^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 풍속, 해수면 온도, 연안으로부터의 거리, 열전선 등 다양한 요인에 의해 발생되었다. AMSR2 해수면온도는 낮시간 동안 낮은 풍속(< 6 m/s)에서 실측 해수면온도보다 높게 산출되는 일변동(diurnal effect)에 의한 오차를 보였다. 또한 겨울철에 평균제곱근오차가 커지는 경향이 나타났는데, 이는 해상풍의 풍속이 커질수록 해수면의 방사율이 높아져 해수면온도 산출 시 양의 편차가 발생할 수 있으므로 겨울철의 강한 바람이 해수면온도 오차를 증가시킨 것으로 추정되었다. 이 외에도 저온에서 저하되는 민감도와 육지에 의한 자료오염 또한 AMSR2 해수면온도의 오차를 증가시키는 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 열전선에 따른 해수면온도 오차 특성을 분석한 결과 해수면온도의 공간 구배 크기가 커질수록, 열전선에 근접할수록 해수면온도 오차가 증가하였다. 본 연구는 북서태평양 해역 마이크로파 해수면온도의 정확도 검증 및 오차 특성 분석을 통해 향후 마이크로파 해수면온도를 활용하는 연구의 바탕을 마련하고자 하였으며, 연구 지역의 환경적 요인에 따라 발생할 수 있는 오차에 대한 분석이 선행되어야 보다 정확한 위성 관측 해수면온도를 얻을 수 있음을 제시하였다.