• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제46권1호
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• pp.91-129
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• 2024

한국은행은 금융위기 이후인 2011년 법 개정을 통해 기존의 물가안정 이외에 금융안정 책무를 추가로 부여받았는데, 그 이후 장기간에 걸쳐 가계신용이 소득 여건에 비해 빠르게 증가해 온 결과 최근의 가계부채 상황은 소비와 성장을 제약하고 부정적 경제충격발생 시 위기 발생 가능성을 높일 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 현재의 금융불균형 누증 상황이 앞으로 우리 금융·경제의 안정적 흐름을 제약하지 않도록 정부와 중앙은행이 더욱 유의해야 할 시기인 것으로 판단된다. 본 연구는 BIS가 중장기 경제안정화를 위해 거시·금융안정(macro financial stability)을 모색하고자 제안한 정책운용 체계인 통합적 물가안정목표제(IIT)의 국내 적용 가능성을 점검해 보고, 정책적 시사점을 도출해 보았다. 우선 VAR 모형을 통해 통화정책의 주택가격, 가계부채 파급효과를 살펴본 결과, 금융위기 이후 금리 인하에 따른 위험선호 경향이 뚜렷하게 증대된 것으로 나타났다. 또한 DSGE 모형을 통해 2000년 이후 2021년까지 약 20여 년간의 통화정책 운영 행태를 분석해 본 결과, 한국은행은 기준금리 결정 시 물가와 성장을 종합적으로 고려하면서, 가계신용 증가에도 일부 대응한 것으로 나타나 약한 형태의 IIT를 운영한 것으로 분석되었다. 다만, 금리평활화 계수가 매우 높게 추정되어 금리 조정에 상당히 신중했던 것으로 나타났다. 한편, 중앙은행 손실함수를 최소화하는 최적 금리준칙을 추정해 본 결과, 물가와 성장을 균형적으로 감안하면서, 경제 여건 변화에 대응하여 기준금리를 보다 적극적으로 조정하고, 소득 여건에 비해 가계부채가 빠르게 증가하는 경우에는 가계신용 상황에도 유의하는 정책이 바람직한 정책방안으로 분석되었다. 이 같은 연구결과를 고려할 때 BIS가 제안한 통합적 물가안정목표제는 중장기시계에서 우리 경제의 안정적 성장을 뒷받침할 수 있는 정책체계 대안으로 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권2호
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• pp.301-321
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• 2024

이 연구의 목적은 과학교사에게 오랫동안 요청된 이원화된 업무, 즉 '과학교과수업'과 '교과 외 과학 관련 행사'의 역사적 연원을 밝히는 것이다. 1970년대에는 기초과학 중심의 제3차 교육과정과 기술교육 중심의 과학화운동 사이의 긴장 속에서 국민학교 과학교육이 이루어졌다. 문교부는 과학화운동이 도입되기 전부터 오랫동안 국제기구의 지원을 받아서 탐구 중심의 기초과학교육 정책을 추진하였고, 특히 1973년 제3차 교육과정을 통해서 이를 실현하려고 하였다. 그러던 중 1973년에 '전 국민의 과학화운동'이 정권 차원에서 갑자기 추진되었다. 문교부로서는 갑작스러운 유신정권의 요구를 이미 진행 중이던 제3차 교육과정 속으로 편입해야 하는 상황에 처하게 된 것이다. 이처럼 두 가지 정책에서 비롯된 두 가지 요구가 공존하였기 때문에 이후 초등학교 과학교육 활동은 과학교과수업과 교과 외 과학 관련 행사로 이원화되어 실행되었다. 과학화운동은 교육과정 자체에 직접적인 영향을 미치지는 못하였지만, 학교 현장의 인사조직, 활동 공간, 평가 제도에 변화를 주었다. 국민학교에 과학화운동이라는 거대 프로그램이 도입되면서, 학교 내부의 인사조직을 변화시켜서 '과학주임교사제'가 새롭게 만들어졌고, '과학코너'라는 새로운 공간이 확보되었으며, '과학장제'라는 새로운 제도가 보급된 것이다. 이처럼 과학화운동 자체는 초등교육에 갑작스럽게 도입되었으나 결과적으로는 제3차 교육과정이 목표로 삼았던 탐구 중심 과학교육이 실천되는 데 어느 정도 기여했던 듯하다. 이는 역설적으로 과학화운동의 여파가 일선 교육청과 학교의 '교과 외' 자율적 활동으로 흡수된 것에 기인했다. 과학화운동 자체는 특정 시기의 정부 주도 정책이었지만, 다양한 과학교육종사자들이 오래 준비해 온 제3차 교육과정의 틀을 유지하면서도 긴급한 정부의 요청에 응답하는 방식이 교과 수업과 교과외 과학 활동으로 이원화된 것이었다. 이처럼 1970년대 과학교육현장에서 과학교육종사자들이 능동적으로 대응한 과정을 살펴봄으로써 과학교육계가 현재의 급변하는 환경에 대응할 수 있는 실마리를 얻을 수 있을 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.151-166
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• 2024

본 연구는 건설업체 종사자들을 대상으로 심리적자본과 조직몰입 그리고 이직의도와의 관계를 실증적으로 검증하고자 하며 이직의도를 낮추거나 완화시키기 위한 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 주어진 환경에서 조직 구성원들의 태도나 행동이 어떠한 영향을 주는지 확인하기 위해 심리적 자본을 희망, 복원력(탄력성), 자기효능감, 낙관성의 4개 요인으로 구분하였다. 이를 위해 수도권 지역의 건설업 종사자를 대상으로 310부를 분석에 활용하였으며 심리적자본이 조직몰입과 이직의도에 영향을 미치는지, 조직몰입이 이직의도에 어떠한 영향이 있는지, 조직몰입이 심리적자본과 이직의도의 관계에서 매개효과를 나타내는지 검증하고자 하였다. 심리적자본과 이직의도의 관계를 분석한 결과, 희망과 자기효능감은 이직의도에 부(-)의 영향을 미치며, 복원력과 낙관성은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 심리적자본과 조직몰입의 관계를 분석한 결과, 희망, 복원력, 낙관성은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치며, 자기효능감은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 조직몰입 매개효과를 검증한 결과, 심리적 자본의 하위요인 중 희망과의 관계에서 이직의도에 유의한 매개효과를 나타내는 것으로 확인되었다. 기존 선행연구들은 건설업 종사자들의 이직의도에 대한 외부적인 측면을 주로 고려하였다면, 연구를 통해 심리적인 측면에 접근하여 조직몰입을 더 높이고, 이직의도를 완화시키고자 했다는 점에서 학문적 시사점이 있다. 실무적 시사점으로는 건설업 종사자들의 심리적 요인 중 자기효능감과 조직에서의 직무에 대한 희망이 높을수록 심리적 안정 속에서 직무를 이행하기 때문에 이직의도가 낮아진다는 것을 확인하였다. 따라서, 자기효능감과 희망을 향상 시킬 수 있도록 직무 자율성 부여, 유연한 근무 등과 같은 다양한 제도 정비가 마련되어야 할 필요가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권2호
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• pp.89-102
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• 2024

개엽기, 낙엽기 추정은 식물 생태 주기를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 식물의 근적외선 반사(NIRv)는 일차생산량(GPP)의 강력한 대리지표로 밝혀져 식물계절학 연구에 활발하게 가용되는 추세이다. 하지만 지형에 의한 반사도 왜곡 효과가 상쇄되지 않아 산악 지역의 지형 왜곡 효과에 민감하며 낙엽기를 추정하는 데 성능이 떨어진다. 지형 보정 NIRv(TCNIRv)는 지형 왜곡 효과와 관련된 한계점을 완화하기 위해 경로 길이 보정 방법을 사용한다. TCNIRv는 낙엽기에 대해 NIRv 보다 더 정확한 값을 추정할 수 있다는 사실이 확인되었다. 지형 보정은 경사 및 사면 방향 같은 지형 속성과 연관성이 크기 때문에, 이번 연구에서는 광릉 수목원과 오대산 국립공원 같이 비교적 상이한 지형 특성을 가진 두 산악 지역을 대상으로 남사면과 북사면에서의 예측 결과를 비교하였다. 결과적으로, 두 연구지에서 TCNIRv 를 이용해 예측한 낙엽기는 북사면에서 남사면보다 지연되었고 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 266.8/268.3; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 262/264.8), 이는 NIRv 의 결과와는 반대되는 예측 결과였다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 또한 지형 보정 이후 남사면와 북사면 간의 낙엽기의 차이가 감소했다는 사실도 알 수 있었다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 우리는 사면방향에 따라 식물 생장기를 예측했을 때, TCNIRv 를 이용한 낙엽기 추정에서 NIRv 를 이용해 예측한 결과와 차이점을 가진다고 결론 내렸다. 이로써 다양한 지형 조건에서 사면 별 식물 생장기를 추정하는 데 지형 보정이 필수적이라는 사실을 강조한다.

• 환경생물
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• 제41권4호
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• pp.482-496
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• 2023

지난 수십 년간 국내 벼농사 시스템은 규모와 구조 측면에서 많은 변화가 있었으나, 이 시스템의 지속가능성에 대한 연구는 충분히 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 에머지 분석방법을 이용하여, 시스템 생태학의 관점에서 국내 벼농사 시스템의 지속가능성 변화를 분석하고자 했다. 이를 위해서, 2011년, 2016년, 2021년의 국내 벼농사 시스템에 대한 에머지 테이블을 작성하고 에머지 기반 지표 분석을 수행하였다. 에머지 분석 결과, 2011~2021년 동안의 논면적 감소에 따라 벼농사 시스템에 투입된 총 에머지는 10,744E+18 sej year^-1에서 8,342E+18 sej year^-1로 감소했고, 재생가능한 자원의 비율은 1.4% 감소한 것으로 나타났다. 면적당(ha) 투입된 에머지는 2011년 13.13E+15 sej ha^-1 year^-1에서 2021년 11.89E+15 sej ha^-1 year^-1로 감소한 것으로 분석되었고, 질소 비료 사용량 및 노동시간의 감소가 주된 원인이었다. 벼 1 g을 재배하는 데 투입되는 에머지는 2016년과 2021년 사이에 변화가 없었으나(specific emergy: 13.3E+09 sej g^-1), 벼농사 시스템의 지속가능성(emergy sustainability index, ESI)은 2011년부터 2021년까지 계속해서 낮아진 것으로 나타났다(2011년: 0.107, 2016년: 0.088, 2021년: 0.086). 본 연구는 국내 벼농사 시스템의 에머지 투입 구조 및 특징에 대한 정량적인 정보를 제공했다. 이 연구 결과는 국내 벼농사 시스템의 생태적 지속가능성 향상을 위한 방안을 구축하는 데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 환경생물
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• 제41권4호
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• pp.400-412
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• 2023

본 연구에서는 과정기반 생지화학모형 중 하나인 BGC-MAN (Biogeochemistry Management) 모형을 남북한에 적용하여 산림생태계의 생산성을 나타내는 지표인 순일차생산성(Net Primary Productivity, NPP)을 평가하였다. 기상자료의 경우에는 우리나라 기상청 기후정보포털의 실측 및 동아시아 시나리오 자료를 병행하여 활용하였다. 식생정보로는 소나무(Pinus densiflora) 및 참나무(Quercus spp.) 임분을 대상으로 우리나라의 광릉 및 설마천 유역과 북한 내 양묘장이 있는 것으로 알려져 있는 사리원, 서흥, 해주, 정주, 원산을 대상지로 선정하였다. 생물리적 정보 중경위도, 고도, 사면 방향 등의 지형정보는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)의 수치표고모델을 활용하였으며, 토양정보 등의 경우에는 HWSD (Harmonized World Soil Database)의 정보를 활용하였다. 관리 요인의 경우에는 1950년의 한국전쟁으로 인한 남북한 산림파괴와 이후 산림의 재조림 과정을 고려하였다. 1991년부터 2100년까지 모의된 NPP의 전체 평균 값은 5.17 Mg C ha^-1이었으며, 범위는 3.30~8.19Mg C ha^-1로 도출되었다. 또한 기후 시나리오의 변동성이 커짐에 따라서 산림 생산성의 교란이 커졌으며, 소나무 임분의 생장 둔화가 두드러지게 나타났다. 기후변화에 따라 생태계 과정기반 모형의 중요성이 커지는 시점에서 BGC-MAN 모형의 한반도 적용성이 검토되었다. 본 연구의 제한된 자료를 통해서 기후변화에 대한 교란이 산림생태계에 미치는 여러 요인들이 분석된 만큼, 향후 모델링 방법의 보완을 통해 보다 한반도 전역의 정밀한 생태계 변화를 과정기반 모형을 통해 모의할 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.481-491
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• 2024

최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.