• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.366-377
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• 2016

물 이용 효율(water use efficiency, WUE)은 생태계의 에너지-물질-정보의 흐름과 연관된 프로세스-구조 사이의 관계에 대한 정보를 제공하는 중요한 생태학적 지표로 간주된다. 생태계 단위의 WUE 는 총일차생산량(gross primary productivity, GPP)과 증발산(evapotranspiration, ET)의 비로 정의될 수 있다. 이 연구에서는 국립수목원에 위치한 전나무(Abies holophylla) 조림지의 WUE 를 조사하기 위해 KoFlux 에서 장기간(2007-2015) 에디공분산 방법으로 관측된 이산화탄소와 수증기 플럭스를 사용하였다. 연구의 목적은 전나무 조림지의 WUE의 계절 및 경년 변동을 규명하여 탄력(resilience) 평가를 위한 총체적인 생태학적 지표의 개발에 활용하는 것이다. 분석 결과에 따르면, 전나무 조림지의 WUE는 8월에 최소값($1.8-3.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$), 2월에 최대값($5.1-11.4g\;C\;(kg\;H_2O)^{-1}$)을 갖는 오목한 형태의 계절 변동을 보였다. 성장기(4 월-10 월)의 WUE 는 평균 $3.5{\pm}0.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$ 이었고, 휴면기(11 월-3 월)의 WUE는 평균 $7.4{\pm}1.0g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$로서 경년 변동의 폭이 컸다. 이 전나무 조림지의 WUE 는 문헌에 보고된 다른 온대 지역 침엽수림의 WUE 와 비교했을 때, 상대적으로 높은 범위에 속한다. 성장기는 4 월부터 10 월까지의 기간으로 정의하였으나, 실제 성장기의 길이(growing season length, GSL)는 매년 변화하였고, 이러한 GSL의 변화가 성장기 WUE의 경년 변동의 62%를 설명하였다. 이 연구는 생태계 단위 WUE의 장기 변동을 정량화 한 국내 첫 결과로서, 산림생태계 모형, 위성 알고리즘 및 탄력을 시험하는 데 활용할 수 있다.

• 한국약용작물학회지
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• 제2권1호
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• pp.7-13
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• 1994

1983년(年) 부터 1992년(年) 까지 계속하여 재배(栽培)하여온 전남(全南) 승주군(昇州郡) 해룡면(海龍面) 농가(農家) 도장(圖場)에서 조사(調査)한 택사(澤瀉)의 주요특성(主要特性)과 재배기간중(栽培期間中) 관측(觀測)된 기상자료(氣象資料)를 이용(利用)하여 생육(生育) 및 수양(收量)과 기상요인(氣象要因)과의 상관관계(相關關係), 분산(分散) 및 수양(收量) 추정식(推定式)을 유도(誘導)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 기상요인중(氣象要因中) 변리(變異)가 큰 것은 10월(月) 의 강수량(降水量)과 11월(月)의 최저기온(最低氣溫)으로서 변리계수(變異係數) (C.V)는 각각 106.44%와 144.08%였으며, 7월(月), 8월(月), 9월(月)의 평균기온(平均氣溫)과 최고기온(最高氣溫) 및 최저기온(最低氣溫)은 비교적 변리(變異)가 적었다. 2. 생육(生育) 및 수양형질(收量形質)의 변리계수(變異係數)는 수양형질중(收量形質中) 생근중(生根重)은 30.62% 건근중(乾根重)은 31.8%서 년차간(年次間) 변리(變異)가 아주 켰고 묘장(苗長)과 경장(莖長)은 $5.51{\sim}6.26%$로 변리(變異)가 중간정도였으며 엽폭(葉幅), 엽장(葉長), 경수(莖數) 및 근경(根莖)은 $1.08%{\sim}3.23%$로 변리(變異)가 아주 적어서 이들 형질(形質)은 년차간(年次間) 변리(變異)가 적음을 알 수 있었다. 3. 기상요인(氣象要因) 택사생육(澤瀉生育) 및 수양형질간(收量形質間)의 상관(相關)에서는 11월(月)의 최고기온(最高氣溫)과 엽장(葉長), 경장(莖長), 경수(莖數), 및 건근중(乾根重)에서 5% 수준(水準)의 유의성(有意性) 있는 정(正)의 상관(相關)이 인정(認定)되었다. 4.생육(生育) 및 수양형질(收量形質) 상호간(相互間)의 상관(相關)에서는 모두가 정(正)의 상관(相關)으로 고도(高度)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되었으며 11월(月)의 최고기온(最高氣溫)을 이용(利用)하여 경수(莖數)를 추정(推定)한 결과(結果) $Y_1=4.114+0.5333\;X\;(R^2=0.4410)$,의 직선회귀식(直線回歸式)을 유도(誘導)할 수 있었고, 역시 11월(月)의 최고기온(最高氣溫)을 이용(利用)하여 건근중(乾根重)수양(收量)의 추정식(推定式) 유도(誘導)한 결과(結果)$Y_2=55.0405+14.3233\;X\;(R^2=0.4511)$의 직선회귀식(直線回歸式)을 얻을 수 있었으며 이들에 대한 분산(分散) 분석(分析)에서도 유의성(有意性)이 인정(認定)되었기에 수양(收量)에 대한 추정식(推定式)을 이용(利用)하여 이논적(理論的) 수양(收量)과 실제수양(實際收量)의 오차(誤差)를 구(求)한 결과(結果) l0%미만(未滿)의 차이(差異)를 보여 비교적 잘 적중되었다.

• 원예과학기술지
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• 제28권3호
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• pp.403-408
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• 2010

본 실험은 비닐온실 내에서 0%, 35%, 55%, 75% 차광처리에 따른 진달래($Rhododendron$ $mucronulatum$ Turcz.)와 영산홍($R.$ $indicum$ (L.) Sweet) 묘목의 생리적 반응을 조사하기 위하여 수행되었다. 차광처리는 생육 후반기인 2008년 9월 9일부터 11월 5일까지 시행되었다. 차광처리는 9월의 낮 온도를 0.9-$1.7^{\circ}C$, 10월에는 0.8-$1.7^{\circ}C$ 정도를 낮추는 효과가 관측되었다. 차광처리 전 진달래 및 영산홍의 함수율은 각각 68.5%, 66.3%이었으며, 차광처리 기간 후 75% 차광 하의 진달래의 함수율은 66.2%로써 3.4%가 감소하였으며, 영산홍은 65.9%로써 0.6%가 감소하였다. 두 수종 모두 차광 수준이 높아질수록 감소율이 낮아지는 유사한 경향을 보였다. 영산홍의 광합성능력은 차광 수준이 높아질수록 높았는데 75% 차광에서 $9.63{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 가장 높았다. 한편, 세포간극 내 $CO_2$의 농도, 기공전도도 및 증산율 역시 전광 하의 묘목에 비하여 차광처리에 따라 높았는데 55%, 35% 및 75% 차광순이었다. 수분이용효율은 전광의 묘목이 차광처리 묘목에 비하여 상대적으로 높은 것으로 조사되었다. 차광처리를 받지 않은 진달래 잎색은 자주색에 가까운 색으로 변색한 반면, 차광처리 수준이 높을수록 육안으로도 녹색이 지속되고 있는 것이 관찰되었다. 이러한 차광 수준별 진달래 잎색의 변화를 Munsell Color Chart로 정리한 결과 전광의 경우 R(red)과 Y(yellow) chart의 색이 많은 반면 차광 수준이 높을수록 G(green), Y의 chart에 속하는 비율이 높아 여전히 녹색을 많이 띄고 있었다.

• 생태와환경
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• 제42권2호
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• pp.200-211
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• 2009

최근 상수원 수질관리에 있어서 팔당호 수질악화에 직접적으로 영향을 주는 경안천 유역관리에 대한 관심이 증가하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 SWAT 모델을 적용하여 유역 내 점 비점오염원에 따른 오염물질 발생 특성을 평가하고자 하였으며, 연구결과는 향후 경안천 유역의 효율적인 수질관리를 위한 기초자료로서 도움이 되고자 한다. BASINS는 유역의 오염현황을 신속하고 용이하게 파악가능하고 예측모형의 입력자료를 자동적으로 생성해주기 때문에, BASINS 적용을 위한 공간입력자료인 유역 경계와 하천도, DEM, 토지 이용도, 토양도 등을 tool 형식에 맞게 변환하고 입력하여 SWAT과 같은 유역모델을 연구목적에 맞게 적용할 수 있었다. 연구목적에 맞게 모델을 적절히 적용하기 위하여 유량, SS, TN, 그리고 TP순으로 2004년부터 2008년까지 일별로 검 보정 하였고, 모델 통계 치와 효율 산정 및 산포도 작성을 통해 모델의 정량적, 정성적 모의특성을 판단하였다. 유량의 경우 실측값에 대한 모의 경향이 잘 반영 되었으며, SS, TN, TP의 경우 특정기간에서 과대 또는 과소평가 되었으나 유역이라는 광범위하고 복합적인 특성과 그 안에서의 복잡한 수질기작 등을 고려해 볼 때 허용할 수 있는 범위에서 실측값을 적절히 묘사한 것으로 판단되었다. 그러나 결과의 정확한 해석과 적용을 위해서는 보다 상세한 측정자료 확보 및 검 보정 작업이 필요하며, 특히 점오염원 배출현황에 대한 관측자료의 검증을 통해 이상 치들의 정확성을 개선할 필요가 있다. 년간 오염부하량을 산정한 결과, SS와 TP의 경우 강우량이 증가함에 따른 유출량 변화가 비점오염부하량 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. TN은 점오염부하량이 매년 유사한 범위에서 산정되였으나, 유량증가에 따른 질소성분의 희석이나 산화효과로 인하여 질소농도 감소가 비점오염부하량 감소로 나타났다. 수계오염총량관리 기술지침에 의해 산정된 배출부하량과 비교한 결과, 총량에서는 본 연구결과가 2${\sim}$3배 가량 더 작으며, 비점오염 부하량의 경우 더 큰 것으로 나타났다. 원단위를 이용하여 부하량을 산정할 경우 유달개념이 고려되지 않고 단순 강우유출비만을 고려하기 때문에 나타나는 결과라고 판단되였다. 연중 일정하게 나타나는 점오염원의 특성파는 달리, 비점오염원에 의한 부하량은 강우가 집중되는 6${\sim}$9월에 61.8${\sim}$88.7%수준으로 크게 증가하며 강우유출량에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었으나, TN과 TP는 평수기 및 저수기 (10${\sim}$5월)에 점오염원에 의한 영향이 크게 나타났다. 이는 저수기에 흐르는 경안천 유량의 많은 양이 용인시와 광주시에 위치한 환경기초시설의 방류량이며, 이에 따라 하절기 비점오염뿐만 아니라 저수기의 수질개선을 위한 관리 또한 적절히 필요한 것으로 판단되었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권4호
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• pp.423-433
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• 2018

본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.543-557
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• 2021

에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.101-119
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• 2022

기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R²=0.91, RMSE=8.1mg/m³)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km²이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km²(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km²(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.