• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.78-90
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• 2019

본 연구의 목적은 포용적 도시계획과 재생을 위한 공원녹지 정책의 개발 방향을 모색하는 데 있다. 국내 도시공원의 조성 현황 예산 법률 제도를 검토하고, 도시공원의 포용성 수준을 조사하여 다음과 같은 문제점과 한계를 드러냈다. 첫째, 1인당 공원 면적과 녹지율과 같은 공급자 중심의 지표를 지니는 도시공원 제도는 양적 확충에 초점이 맞춰져 있다. 둘째, 도시공원의 분포는 불균등하고, 공원녹지의 질적 수준은 취약계층 거주지일수록 낮다. 다음으로 영국 중앙정부와 런던, 에든버러, 카디프, 벨파스트, 리버풀 등 다섯 개 지방정부를 중심으로 사회경제적 불평등 완화와 포용성 확대를 위한 공원녹지 정책의 수립 배경과 내용을 분석하여 다음과 같은 특징을 밝혔다. 사회경제적 불평등 해소와 포용적 사회 건설의 필요성에 대한 정부의 인식, 물리적 재개발에서 사회경제적 재생으로 도시재생정책 방향의 변화, 공원녹지와 불평등 건강 웰빙의 상호관계에 대한 조사와 연구가 정책 수립의 배경으로 작용하였다. 그 결과, 영국 국토계획의 목표에 포용적 사회 만들기가 반영되었으며, 여러 지방정부의 공원녹지 정책에 박탈 지역과 취약계층을 중심으로 한 공원녹지 공급과 질적 개선 전략이 포함되었다. 또한 공원 결핍 분석 도구와 공원의 질적 평가 방법이 개발되었다. 이와 함께 각 사업의 지속가능성을 위해 별도의 기금 마련과 매칭 펀드 활용과 같은 다양한 재원 프로그램, 그리고 정부 조직 간 협업 기구 설립과 민간 조직의 적극적인 참여와 활성화와 같은 파트너십 구축 방안이 마련되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 공원녹지의 불평등과 포용성에 대한 조사와 연구 수행, 공원서비스의 질적 수준 향상전략 개발, 정책 필요 지역 분석도구 개발, 도시재생을 위한 공원사업 유형 개발, 다양한 파트너십 구축과 지원제도 마련 등, 다섯 가지 정책 방향을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.65-73
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• 2019

지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제33권12호
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• pp.81-90
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• 2017

This study was conducted to investigate the thermal environment status of nursery rooms in workplace daycare centers in Jeju and propose measures to improve their indoor physical thermal environment. For this purpose, measurements were performed in the winter indoor physical environment of 51 nursery rooms in 11 workplace daycare centers and a psychological evaluation survey on the thermal environment of nursery rooms was conducted for 70 nursery teachers. The investigation was carried out over 11 days in January 2017. The results are as follow. The average indoor temperature of the nursery rooms was $21.3^{\circ}C$($18.7-23.8^{\circ}C$) and the indoor temperatures of 47 nursery rooms (92.9%) were higher than the environmental hygiene management standard for domestic school facilities ($18-20^{\circ}C$). The average relative humidity was 33.9% (16.4-56.0%), and 37 nursery rooms (86.3%) showed a lower average relative humidity than the standard (40-70%). The average absolute humidity was $9.1g/m^3$ ($4.7-13.6g/m^3$), which was lower than the standard for preventing influenza ($10g/m^3$). When the indoor temperature and humidity of the nursery rooms were compared with international standards, it was found that 85% or more of the 51 nursery rooms maintained appropriate indoor temperatures, but 40-50% of the nursery rooms maintained a low humidity condition. Therefore, they need to pay attention to maintaining the appropriate humidity of the nursery room to keep the children healthy. The average indoor temperature of the nursery rooms showed a weak negative correlation with the average relative humidity. The indoor temperature had a significant effect on the relative humidity: a higher indoor temperature resulted in lower relative humidity. Regarding the fluctuations in the average indoor temperature of the nursery rooms during the day, in daycare centers that used floor heating, the indoor temperature gradually increased form the morning to the afternoon and tended to decrease during lunch time and the morning and afternoon snack times, due to ventilation. The daycare centers that used both floor heating and ceiling-type air conditioners showed a higher indoor temperature and greater fluctuations in temperature compared to the daycare centers that used floor heating only. In the survey results, the average value of the whole body thermal sensation was 3.0 (neutral): 32 respondents (62.7%) answered, "Neutral", Which was the largest number, followed by 21 respondents (30%) who answered, "Slightly hot" and 17 respondents (24.2%) who answered, "Slightly cold." Twenty-nine respondents answered, "Slightly dry," which was the largest number, followed by 28 respondents (54.9%) who answered, "Neutral" and 10 respondents (19.6%) who answered, "Dry." The total number of respondents who answered, "Slightly dry" or "Dry" was large at 39 (56.4%), which suggests the need for indoor environment management to prevent a low-humidity environment. To summarize the above results about the thermal environment of nursery rooms, as the indoor temperature increased, the relative humidity decreased. This suggests the effect of room temperature on the indoor relative humidity; however, frequent ventilations also greatly decrease the relative humidity. Therefore, the ventilation method and the usage of air conditioning systems need to be re-examined.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.69-82
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• 2021

목적 : 본 연구는 발달성협응장애(Developmental Coordination Disorder; DCD)에 관한 국내 연구동향 및 DCD의 선별이나 중재에 관한 연구결과를 고찰하여 향후 관련 종사자들이 연구를 설계하거나 중재결과를 효과적으로 제시할 수 있도록 기본정보를 제공하고자 한다. 연구방법 : 체계적 고찰방법을 사용하여 1990년 1월부터 2020년 12월까지 국내에서 발행된 논문들 중 발달성협응장애와 관련된 논문을 검색하였다. 검색어는 국내의 연구현황을 확인하기 위해 '발달성협응장애', '발달협응', '발달적 협응'으로 선정하였다. 검색원은 한국교육학술정보원과 한국학술정보, 구글학술검색을 사용하였다. 검색된 4,878개의 논문 중 중복되어 검색된 논문과 배제기준에 해당되는 논문을 제외한 총 17편의 논문이 분석에 사용되었다. 선정된 논문은 DCD연구 중 평가와 중재접근을 분석하기 위하여 Wilson(2005)이 제시한 개념적 모델을 이용하였다. 결과 : 선정된 연구의 질적수준을 분석한 결과에 따르면 두 집단간의 비무작위 연구인 level II가 70%를 차지하였다. 연구설계 시대상 아동의 DCD 유무를 판별하기 위해 Movement Assessment Battery for Children test(MABC)와 MABC Second Edition(MABC-2)(72%)가 운동발달 평가도구로 주로 사용되었다. 중재연구 중 역동체계접근을 적용한 논문은 47%으로 가장 높았으며, 정상발달기술접근의 논문과 인지적 신경과학을 적용한 논문은 각각 18%이었고, 신경발달이론을 적용한 논문은 11%이었다. 정상발달기술접근과 일반적 능력접근을 병행한 논문은 6%로 가장 낮은 사용을 보였다. 이들 논문은 주로 DCD아동들의 운동특성이나 운동(체육)프로그램의 중재효과에 관한 것이었다. 결론 : 국내에서 진행된 DCD관련 연구는 대부분 DCD의 움직임 특성을 설명하거나 운동 중재프로그램의 효과성을 설명한 연구가 주류를 이루었다. 향후 DCD 연구에서는 국내 실정에 적합한 평가도구들의 타당성에 관한 연구와 재활 분야에서 사용하고 있는 다양한 중재접근의 효과를 입증하여 DCD 아동의 운동협응을 향상시키기 위한 시도가 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제49권6호
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• pp.49-63
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• 2021

유아숲체험장은 유아가 산림을 체험함으로써 전인적 성장을 이루는 교육 시설이며, 숲이라는 환경에 특정 시설이 설치됨으로써 완성되는 것이 아니라 숲이라는 환경 자체에서 유아가 자유롭게 놀이할 수 있는 공간이 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 현황을 종합적으로 평가하여 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이론 고찰을 통해 숲체험 효과를 높이는 공간 요소 7가지와 실외놀이공간을 구성하는 6가지 영역을 도출하여 현황 평가를 위한 분석 표를 작성하고 서울시 유아숲체험장 24곳을 대상으로 현장조사연구를 수행하였다. 또한 전문가 인터뷰를 통해 유아교육학 관점에서 물리적 현황을 살펴보고 이용 주체의 경험을 정리하였다. 연구 결과 서울시 유아숲체험장은 위치적 특성과 공간 구조에 따라 6가지 유형으로 분류되며 각 유형별 특징을 갖는다. 개별 유아숲체험장의 환경적 강점을 드러냄으로써 숲체험의 효과를 높일 수 있다. 야외체험학습장의 경우 운동놀이 영역의 비중이 가장 컸다. 영역별 체험 공간을 고르게 구성함으로써 유아에게 보다 다양한 경험을 제공할 수 있다. 그러나 획일적인 시설물 위주의 현황을 숲체험 효과를 낮추는 단편적인 요인으로 볼 수는 없다. 창의적인 활동을 유도하여 숲체험 효과를 높이는 핵심은 주변 자연환경을 고려한 공간 구성이다. 시설물은 유아의 관심이 숲으로 옮겨가도록 돕는 매개체가 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 평균적인 물리적 현황을 파악할 수 있는 자료를 작성하였고, 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이는 사업시행 약 10년이 지난 시점에서 유아숲체험장의 질적 수준 향상을 위한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권2호
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• pp.79-87
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• 2021

하천의 하안 생태계에서 식생, 수문 및 지형 사이에 상호작용이 활발하다. 이들 중 하나의 요인의 작은 변화가 다른 두 요인에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 2020년 여름 극심한 홍수로 큰 피해를 입은 섬진강의 선정된 조사지 (가정 2 개 및 하한 2 개)에서 이러한 아이디어를 평가하였다. 특히 원격탐사, 수리 모의, 현장 조사를 결합하여 대홍수시 하안식생과 수리 특성 간의 관계를 조사하였다. 섬진강 조사구간에 위치한 예성교 수위관측소 (영점표고 EL. 27.4 m)에서의 수위는 2020년 8월에 극심한 강우에 의하여 표고 43.1 m까지 상승하였다. 최대 홍수위에서 가정과 하한 조사지의 전단응력은 가정보다 하한에서 4 배 더 높았다. 또한 하안식생이 없을 조건보다 식생이 있는 경우에 대홍수시 수위가 수위가 지점에 따라 최대 1m 정도 상승할 것으로 추정되었다. 조사구간 두 곳 모두에서 대홍수에 의하여 식생 분포면적의 78-80%가 나지로 바뀌면서 광범위한 생물학적 피해를 입었다. 상수리나무와 수고가 낮은 버드나무에 비하여 수고가 높은 버드나무류가 심한 피해를 받았다. 이러한 결과는 모든 하안식물종이 극심한 홍수에 대해 동일한 취약성을 가지고 있지 않으며, 교란에 대해 동일한 종류의 피드백을 나타내지 않는다는 것을 의미한다. 따라서 하안식생의 수목을 효과적으로 관리하는 동시에 의도하지 않게 야기할 수 있는 홍수위험을 최소화하기위한 하천관리 계획이 요청된다.