• 한국식품과학회지
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• 제53권6호
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• pp.749-755
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• 2021

정미와 쇄미로부터 상업적 기준에 부합하는 쌀전분을 생산하는 효소소화법을 오래 묵은 쌀(고미)에 적용 가능한지를 조사하였다. 선행된 연구에서 다층 여과법을 채택한 효소소화법은 고미로부터 높은 조단백질 함량(3.6-4.1%)의 쌀전분이 배출되어 상업적으로 활용이 가능한 쌀전분을 생산할 수 없었다. 그래서 기존 효소소화법의 다층 여과법 대신에 효소반응 고미 침전물 상층부의 부드러운 층(쌀단백 잔류물, tailed 전분과 섬유소 등)을 흡입하여 제거하는 방식을 채택하여 개선된 효소소화법(iENZ, improved enzymatic digestion method)을 구축하였다. iENZ에 따른 고미전분의 조단백질 함량은 0.5-0.7%로, 알칼리침지법(AKL, akaline steeping method)에 따른 고미전분의 것과 유사하였으며 상업적인 생전분의 조단백질 함량 기준(<1%)을 충족하였다. 한편 iENZ에 따른 고미전분을 상업적인 쌀전분으로 활용할 수 있는지를 조사하기 위해 AKL과 iENZ에 따른 고미전분의 물리화학적 특성을 조사하였다. 고미전분들의 아밀로스 함량은 본 연구에 사용된 고미가 멥쌀로부터 유래되었다는 것을 가리킨다. AKL보다 iENZ에 따른 고미전분의 아밀로스 함량이 전반적으로 낮았는데, 이는 쌀이 오래 저장되면서 형성된 유리아미노산과 쌀전분의 아밀로스사이의 아밀로스-지질 복합체의 형성 때문이다. AKL과 iENZ에 의한 고미전분들은 전형적인 A형 결정 패턴을 보였으며, 추출정제법에 따른 X선 회절 패턴과 상대결정도의 차이는 관찰되지 않았다. iENZ에 따른 고미전분은 AKL에 의한 것보다 좁은 호화온도범위를 보이면서 높은 호화온도와 낮은 호화엔탈피를 나타내었다. 이것은 iENZ에 따라 고미로부터 쌀전분을 추출·정제하는 동안 고미전분 내에서 annealing이 일어났기 때문이다. iENZ에 의해 발생한 annealing은 고미전분의 팽윤력과 용해도를 낮췄으며, 페이스팅 점도 발달을 지연시키면서도 높은 수준의 페이스팅 점도를 형성하였다. 전반적으로 iENZ는 고미뿐만 아니라 정미와 쇄미에서도 고순도의 쌀전분을 생산할 수 있는 방법이었으며, 고미는 쌀전분 원료로 사용 가능하였다. iENZ는 쌀전분의 추출과 동시에 쌀전분을 물리적으로 변형하는 방법으로 생각되며, 이 방법에 따라 제조된 쌀전분은 쌀전분의 물리화학적 특성의 다양성을 확대할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.554-568
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• 2021

산림은 육상생태계에서 가장 큰 탄소흡수원으로 기후변화 대응에 있어 산림의 대기 중 이산화탄소 농도 저감 역할은 중요하다. 최근 '2050 탄소중립 계획'에 산림의 탄소흡수 기능의 강화가 기본 방향으로 제시되면서 정확한 산림의 탄소흡수량 산정이 강조되고 있다. 산림부문의 탄소흡수량은 Intergovernmental Panel on Climate Change 지침을 따라 산림 내 생물량, 고사목, 임상 유기물층, 토양층, 수확된 목재제품 등 여러 탄소 저장고 내 탄소축적 변화량으로부터 산정한다. 그러나 국내 산림의 경우 하층 식생을 제외한 주요 수종의 임목 재적 증가로부터 추정한 생물량 증가량만을 산림의 탄소흡수량으로 산정하고 있어 실제 산림의 탄소흡수량과 큰 차이가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 경기도 광주시 태화산에 위치한 57년생 잣나무 조림지에서 에디 공분산 시스템과 자동화 토양챔버 시스템을 이용한 탄소 플럭스 관측을 통해 산림의 탄소 교환량 및 순 탄소흡수량을 정량화하고, 이를 현재 산림의 탄소흡수량 산정 방법에 따라 법정림 임분수확표 내 연평균 생장량과 국가 고유계수를 이용하여 계산한 잣나무 조림지 임목의 생물량 증가량과 비교하였다. 또한 탄소 플럭스 관측기반의 순 탄소흡수량과 잣나무 조림지의 생물량 증가량 및 임상 유기물층의 탄소저장 변화량 등의 차이로부터 나머지 탄소 저장고에서 연간 탄소저장 변화량을 추정하였다. 그 결과 탄소 플럭스로부터 계산한 잣나무 조림지의 연간 순 탄소흡수량은 5.96 MgC ha^-1으로 생물량 증가로부터 계산한 임목의 연간 탄소흡수량 2.77 MgC ha^-1보다 약 2.2배 많았다. 연간 임상 유기물층의 탄소저장 변화량은 0.75 MgC ha^-1로 추정되어, 연간 하층 식생, 고사목, 토양층 등의 탄소 저장고로 유입되는 탄소의 양이 2.45 MgC ha^-1으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 국내 산림이 현재 평가 수준보다 더 큰 탄소흡수원임을 보여주며, 탄소 플럭스 관측과 더불어 하층 식생, 고사목, 토양층 등의 탄소 저장고에서 탄소축적 변화량의 정량화를 통해 더욱 정확한 산림부문 탄소흡수량 산정이 필요함을 시사한다.

• 한국식품과학회지
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• 제53권6호
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• pp.731-738
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• 2021

쌀전분 생산 원료로서 쇄미의 활용 가능성을 조사하기 위해 예산, 김포, 평택 지역의 미곡종합처리장들에서 얻은 대쇄미를 알칼리침지법과 효소소화법을 이용하여 쌀전분을 제조하고, 이들의 물리화학적 특성을 조사하였다. 쇄미의 조단백질 함량은 김포>평택>예산의 순서로 증가하였지만, 국내 주요 11품종 쌀의 조단백질 함량 범위를 초과하거나 미달하였다. 쇄미가루의 총 전분함량은 지역별 차이는 크지 않았으며, 정미의 총 전분 함량 범위내에 있어 쌀전분 생산 원료로 사용할 수 있다. 지역별 쇄미가루로부터 알칼리침지법과 효소소화법에 따라 제조된 쇄미전분의 조단백질 함량은 1% 내외로 상업적 생전분으로 활용이 가능 수준이었다. 아밀로스 함량은 지역별로 소폭 차이가 존재하였지만, 제조방법에 따른 유의적 차이는 관찰되지 않았다. 쇄미전분들의 형태학적 특성은 일반적인 쌀전분과 다르지 않았으며, 제조방법에 따른 구조적 변형은 관찰되지 않았다. X선 회절패턴은 모든 쇄미전분들에서 전형적인 A형 결정 배열을 나타내었으며, 제조방법에 따른 결정구조의 변형은 관찰되지 않았지만 상대결정도에 있어 차이가 존재하였다. 호화특성에 있어 알칼리침지법보다 효소소화법에 의한 쇄미전분들이 높은 호화개시온도 및 호화최고 온도와 좁은 호화온도범위를 나타내었다. 관찰된 상대결정도와 호화온도의 차이는 annealing이 효소소화법에 따른 쇄미전분에서 발생하였다는 것을 가리킨다. 팽윤력과 용해도는 알칼리침지법보다 효소소화법에 따른 쇄미전분에서 일반적으로 낮은 수준을 나타내었다. 페이스팅 점도 특성에 있어 알칼리침지법보다 효소소화법에 의한 쇄미전분은 페이스팅 점도의 발달이 지연되었으며, 높은 최고점도와 최저점도를, 낮은 붕괴점도, 최종점도와 치반점도를 나타내었다. 이와 같은 팽윤력, 용해도 및 페이스팅 점도의 차이는 효소소화법에 의한 쇄미전분들의 annealing 때문이다. 전체적인 결과를 종합하면, 쇄미는 쌀전분의 원료로 사용할 수 있으며, 효소소화법은 알칼리침지법에 따른 쌀전분의 팽윤력, 용해도, 호화특성 및 페이스팅 점도 특성과는 다른 쌀전분을 제조할 수 있을 것이다. 게다가 쌀전분의 높은 가격이 비싼 원료쌀과 높은 생산비용 때문임을 고려할 때, 쌀전분 원료로 쇄미의 사용에 따른 쌀전분 생산원가의 절감은 판매가격을 낮춰 쌀전분의 식품 및 비식품 산업적 활용도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.322-340
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• 2021

최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-220
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• 2019

본 연구에서는 낙엽 현상을 정량화하는 모델을 적용하여 광릉숲 천연활엽수림에서 수종에 따른 낙엽의 시기와 속도를 추정하고, 이에 따른 상층 수종의 양분이용특성을 검토하였다. 낙엽은 2015년과 2016년의 가을에 36개의 낙엽수거망을 이용해 주기적으로 수집하였으며, 5개 수종으로 분류하여 측정한 건중량을 딕슨의 모델에 적용했다. 또한 수집시기마다 낙엽의 질소농도를 분석하여 재전류율을 산출하였다. 광릉숲의 낙엽은 10월 초에 시작하여 11월 중순까지 떨어졌는데, 수종에 따라 두 해에 다른 경향을 보였다. 평균적으로 낙엽이 절정인 시기는 상층의 서어나무가 먼저, 졸참나무가 가장 늦게 나타났고, 낙엽의 속도는 팥배나무가 최소 18.6일 동안 빠르게, 까치박달이 최대 40.8일 동안 천천히 나타났다. 한편 낙엽이 절정일 때 상층 수종의 질소 재전류율은 졸참나무 평균 0.45%, 서어나무 평균 0.48%로 나타났으며, 졸참나무의 재전류율은 강수량이 적었던 2015년에 높게 나타났다. 잎은 달려있던 기간의 기온, 강수량, 광주기, $CO_2$ 등의 환경변화에 영향을 받아 탈락되므로 낙엽 현상과 재전류율은 수종에 따라 연간 다른 경향의 차이를 보였다. 향후 낙엽수들의 계절현상을 정량화하고 여러 조건에 따라 비교 분석 한다면 기후변화에 의한 낙엽 시기와 속도의 조절이 수목의 생육 기간을 연장 혹은 단축할 지를 예측하고, 이것이 양분이용특성에 어떠한 영향을 미치는지를 구명할 수 있을 것이다.

• 산업식품공학
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• 제23권3호
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• pp.193-199
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• 2019

식품첨가물등급의 protease를 이용하여 쌀가루로부터 쌀전분을 분리하는 효소적 쌀전분 분리·정제법을 구축하기 위해 protease의 반응시간, 반응온도와 농도를 요인으로 하여 변형된 23 완전요인설계법에 따라 protease 반응조건들을 설계하고 이에 따른 쌀전분들의 수율을 조사하였다. 설계된 반응조건들에 따라 제조된 쌀전분들의 수율들에 기초한 반응표면분석을 통해 쌀전분 수율에 대한 protease 반응조건들의 영향을 조사하였다. 또한 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들의 상업적 활용도를 평가하기 위해 알칼리 침지법에 의해 제조된 쌀전분(대조군)과 물리화학적 특성을 대해 비교 분석하였다. Protease를 이용한 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들의 수율은 대조군보다 낮았지만 그 상대적 순도는 높은 수준을 나타내었다. Protease에 미량함유되어 있는 amylase 계통의 효소들에 의한 쌀전분의 부분적인 손상이 예상됨에도 1.5% protease를 이용하여 15℃에서 24시간 동안 처리하여 제조된 쌀전분(RST2)의 아밀로오스 함량은 대조군의 것과 유의적인 차이를 보이지 않았다. 용해도는 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 대조군보다 유의적으로 높은 수준을 나타내었다. 팽윤력은 RST2와 0.5% protease를 이용하여 15℃에서 24시간 동안 처리하여 제조된 쌀전분(RST3)이 대조군과 유의적인 차이를 보이지 않았다. 호화온도는 대조군에 비해 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 높은 수준을 나타내었으나 호화엔탈피는 유의적으로 낮은 수준이었다. 페이스팅 점도는 대조군에 비해 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 모든 온도프로파일에 있어 낮은 수준을 나타내었다. 이와 같은 결과들은 효소적 분리·정제법에 사용된 protease에 미량 함유되어 있는 amylase 계통의 효소들에 의한 쌀전분의 부분적인 손상과 protease 처리하는 동안 쌀전분에 있어 annealing이 진행된 결과인 것으로 생각된다. 그럼에도 본 연구에서 효소적 분리·정제법에 의해 제조된 쌀전분들은 높은 고형분 함량을 요구하며, 페이스트의 겔화 또는 노화의 진행이 지연되는 특성을 가공식품의 원료로 적합한 것으로 판단된다. 따라서 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들은 기존의 알칼리 침지법에 의한 쌀전분과는 다른 특성을 보유한 쌀전분 소재로서 활용가능성이 있을 것으로 생각된다. 또한 효소적 분리·정제법은 알칼리 침지법에 비해 쌀전분의 제조 시간을 단축할 수 있으며, 고농도의 염용액을 배출하지 않아 경제적인 방법인 것으로 판단된다.

• 정신신체의학
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• 제29권1호
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• pp.49-57
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• 2021

연구목적 전공의 공통역량으로서 의료커뮤니케이션의 중요성을 환기시키기 위하여 전공의를 대상으로 의료커뮤니케이션 능력을 조사하고 의료커뮤니케이션 능력, 진료수행 자기효능감 그리고 공감능력의 관련성을 분석하고자 하였다. 방 법 일 대학병원 소속 총 106명 전공의를 대상으로 자기평가 의료커뮤니케이션 능력, 수정된 진료수행 자기효능감 척도, 한국판 의사 공감 척도를 조사하였다. 성별, 나이, 전공과목(인턴, 내과계, 외과계), 연차(인턴, 1~2년차, 3~4년차)에 따른 의료커뮤니케이션 능력의 차이를 조사하였다. 상관분석으로 의료커뮤니케이션 능력, 수정된 진료수행 자기효능감, 공감능력의 상관계수를 구하였고 구조방정식 모형을 이용하여 의료커뮤니케이션 능력에 영향을 미치는 각 변수의 효과를 검증하였다. 결 과 인턴 31명(31.6%), 내과계 레지던트 45명(45.9%), 외과계 레지던트 22명(22.4%)으로 총 98명이 참가하였다. 성별, 나이, 전공과목, 연차에 따른 자기평가 의료커뮤니케이션 능력 점수는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 의료커뮤니케이션 능력은 수정된 진료수행 자기효능감(r=0.782, p<0.001) 및 공감능력(r=0.210, p=0.038)과 유의한 정적 상관관계가 있었다. 공감능력은 진료수행 자기효능감에 직접적으로 유의한 영향을 미쳤으며(β=0.30, p<0.01), 진료수행 자기효능감은 의료커뮤니케이션 능력에 직접적으로 유의한 영향을 보였다(β=0.80, p<0.001). 공감능력은 진료수행 자기효능감을 매개하여(β=0.26, p<0.05) 간접적으로 의료커뮤니케이션 능력에 영향을 미치고 있었다. 결 론 전공의 의료커뮤니케이션 능력은 성공적 진료를 위해 필요한 진료수행 자기효능감과 직접적 연관성이 있었으므로 전공의 공통교육과정의 하나로서 중요한 위치를 차치한다고 할 수 있다. 그리고 현재의 의료커뮤니케이션 모델은 공감 능력과는 구별해서 이해될 필요가 있음이 시사된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.327-339
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• 2020

증산은 물이 기공을 통해 대기 중으로 이동하는 과정으로, 지표면의 물은 상당부분 증산을 통해 대기 중으로 이동한다. 에디공분산, 수분 수지 측정법 등의 증산량을 측정하는 방법이 있지만, 수종 및 임분의 구성 요소별 증산량의 차이를 비교하기 위해서는 개체목 증산량 측정이 필요하다. 개체목 증산량을 측정하기 위해 수액의 온도차를 이용한 수액류 측정법을 가장 널리 이용하고 있지만, 넓은 범위의 지역을 장기간 조사하기에 한계가 있다. 따라서 큰 공간적 규모에 대해 수액류 및 증산량에 대한 연구를 하기 위해서는 각 지역별로 측정한 데이터의 공유가 필요하다. 본 연구팀은 태화산 학술림에서 열손실탐침법을 이용하여 2011년부터 잣나무(Pinus koraiensis) 18본, 2013년부터 갈참나무(Quercus aliena) 16본을 대상으로 수액류를 측정하고 있으며, 광릉수목원에서도 열손실탐침법을 이용하여, 2013년부터 전나무(Abies holophylla) 18본, 졸참나무(Quercus serrata) 7본, 서어나무(Carpinus laxiflora) 3본, 까치박달(Carpinus cordata) 3본을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 구례 지리산 조사지에서는 열 파동법으로 2018년부터 산벚나무(Prunus sargentii), 낙엽송(Larix kaempferii), 2019년에는 추가로 상수리나무(Quercus accutisima), 소나무(Pinus densiflora), 물푸레나무(Fraxinus rhynchophylla)를 대상으로 수액류를 측정하였으며, 2020년에는 편백(Chamecypans obtuse), 잣나무(P. koraiensis), 자작나무(Betulla platyphylla), 전나무(A. holophylla), 곰솔(Pinus thrunbergii)을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 우리나라 산림의 수액류 데이터를 더욱 활발하게 공유하여 국내 산림생태계에서 개체목과 임분의 수액류와 증산의 환경민감성 등 다양한 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 정신신체의학
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• 제30권2호
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• pp.127-136
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• 2022

연구목적 자살관념이 있는 한국성인에서 자살시도와 연관된 요인을 규명하고자 하였다. 방 법 질병관리청에서 매년 실시하는 국민건강영양조사 중 자살행동을 조사한 2015, 2017, 2019년도 결과를 분석하였고, 만 19세 이상 성인을 대상으로 하였다. 자살관념자를 자살시도군(n=92)과 비자살시도군(n=831)으로 나누었고, 복합표본 교차분석으로 두 군의 사회인구학적, 정신의학적, 임상적 특성을 비교하였다. 복합표본 로지스틱 회귀분석으로 자살관념자에서 자살시도와 연관된 인자를 조사하였다. 결 과 자살관념자 중 자살시도군에서는 비자살시도군에 비해 우울증 진단 병력, 자살시도 전 정신의학적 상담 경험, 자살계획이 유의하게 많았다(p<0.001). 또한 두 군은 소득 수준, 폭음 빈도, 흡연 빈도에서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 다변량 분석 모형(Adjusted model)에서 자살계획이 있는 경우(Odds ratio [OR]=8.46, 95% Confidential Intervals [CI]=4.72-15.00), 매일 폭음을 하는 경우(OR=3.14, 95% CI=1.26-7.84), 최근 1년 동안 정신의학적 상담 경험이 있는 경우(OR=3.03, 95% CI=1.75-5.23), 소득 수준이 낮은 경우(OR=2.89, 95% CI=1.17-7.10), 평생 우울증을 진단받은 적이 있는 경우(OR=2.39, 95% CI=1.29-4.42)가 자살시도와 통계적으로 유의한 연관성이 있었다. 결 론 우리나라 일반인구의 자살관념자에서 사회인구학적, 정신의학적, 임상적 변수 모두에 걸쳐서 자살시도의 위험요인이 나타났다. 자살관념이 있는 환자들에서 자살계획, 문제음주, 소득수준, 우울증 병력 등을 평가하고 개입하는 것이 자살시도로의 이환을 방지해 줄 가능성이 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.