• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.249-254
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• 2022

최근 반도체와 같은 정보통신 기술의 발전과 함께 사물인터넷(IoT) 기술 발전이 급격히 이루어지면서 센서와 무선 통신 기능을 내장하여 주변 사물 및 환경 조건을 감지 및 분석하여 대응하는 원격 환경 모니터링 기술이 주목받고 있다. 하지만, 기 개발된 원격 환경 모니터링 시스템은 모두 별도의 전원 공급 장치를 필요로 하기 때문에 시·공간적 기기 사용의 제한을 야기하여, 사용자의 불편함을 유발할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체 역학적 에너지의 역학적 특성이 고려된 기구학적 설계 기반 전자기 발전 소자(Electromagnetic generator, EMG)를 개발함으로써 이의 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구동을 위한 전원 공급 장치로써 활용한다. 낮은 진동 주기 및 큰 진폭 변화의 역학적 특성을 지닌 생체 역학적 에너지를 효과적으로 이용하기 위해 자석의 기구학적 배치를 통한 깨지기 쉬운 힘의 평형을 유도하는 Levitation-EMG (L-EMG)를 설계했다. 이를 통해, L-EMG는 외부 진동에 민감하게 반응하여 자석과 코일 간의 효과적인 상대 움직임을 야기하여 고품질 전기 에너지 공급을 가능하게 했다. 뿐만 아니라, 실제 환경 감지 센서와 무선 통신 모듈의 필요 전력을 최소화하기 위한 마이크로 컨트롤러(Micro control unit, MCU)를 구성하였으며, 내장기능 중 저전력모드(Sleep mode)를 접목하여 소비전력의 최소화 및 이의 구동시간 증가를 달성했다. 최종적으로 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 휴대폰 어플리케이션을 구축하여 손쉽게 주변 환경 모니터링을 가능하게 했다. 따라서, 이번 연구는 생체역학적 에너지를 이용한 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구축 가능성을 검증할 뿐만 아니라, 더 나아가 별도의 외부 전원 없이 주변 환경 모니터링이 가능한 설계 방안을 제시할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.127-135
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• 2021

목 적 : 비인두암 VMAT 치료 시 콜리메이터 각도 273°와 350°를 사용한 2회전 치료계획(Vertical MLC VMAT plan, 이하 VMV plan)과 콜리메이터 각도 20°와 340°를 사용한 2회전 치료계획(Complemental MLC VMAT plan, 이하 CMV plan)과의 비교 분석을 통해 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 VMAT 치료를 받은 비인두암 환자 30명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse, PO, AcurosXB 알고리즘을 이용하였으며, 치료기는 Vital-beam을 사용하였다. 치료계획은 갠트리 회전반경이 각각 360°인 두 개의 회전(Arc)을 6MV를 이용하여 생성하고, 콜리메이터 각도 변화에 의한 영향을 확인하기 위해 273°와 350°로 설정한 VMV plan과 20°와 340°로 설정한 CMV plan을 수립하였다. 선량용적 히스토그램에서 확인 및 산출된 계획표적용적(PTV)과 결정장기(OAR)들의 선량지표들과 변조복잡성지수(MCSv), MU, 치료시간에 대해 기술통계 및 대응표본 t-검정을 실시하였다. 그리고 대상별로 두 치료계획의 MCSv의 차이와 각각의 평가지표들의 차이 간 상관관계가 있는지 확인하기 위해 피어슨의 상관관계 분석을 실시하였다. 결 과 : PTV 평가 지표의 경우, VMV Plan에서 PTV_67.5의 CI가 3.76% 개선되었으며, OAR의 경우 척수(-14.05%)와 뇌 줄기(-9.34%)의 선량감소 효과가 두드러지게 나타났다. 그리고 귀밑샘들(왼쪽 : -5.38%, 오른쪽 : -5.97%)과, 시각기관들(왼쪽 시신경 : -4.88%, 오른쪽 시신경 : -5.80%, 시신경교차 : -6.12%, 왼쪽 수정체 : -6.12%, 오른쪽 수정체 : -5.26%), 청각기관(왼쪽 : -11.74%, 오른쪽 : -12.31%)과 갑상샘(-2.02%)에서의 선량감소효과도 확인할 수가 있었다. 또한 MCSv가 VMV Plan에서 5.31% 높게 나왔으며, MU의 경우에 6.11% 낮은 것으로 나타났다. 그리고 두 치료계획의 MCSv의 차이는 PTV_54의 CI(r=-0.55)의 차이, PTV_48의 CI(r=-0.43)의 차이와 유의한 음(-)의 상관관계를 보였고, 척수(r=0.40), 뇌줄기(r=0.34), 양쪽 침샘들(왼쪽 : r=0.36, 오른쪽 : r=0.37)의 차이와 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 VMV plan의 moluation 복잡성이 CMV plan에 비해 상대적으로 높아 질 때, PTV_54, 48의 CI 개선 및 척수, 뇌줄기, 양쪽침샘들의 선량 감소 효과가 커지는 것을 의미하며, 이러한 분석결과들을 바탕으로 VMV plan의 modulation에 대한 효율성이 CMV plan 보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. (위 모든 값에 대해 유의수준은 p<.05) 결 론 : VMV Plan은 CMV plan과 비교하여 MLC가 더 효율적으로 modulation할 수 있도록 함으로써, 치료계획의 질을 향상 시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.

• 해양안보
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• 제4권1호
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• pp.57-82
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• 2022

이 논문은 Z세대의 관점에서 현재 해군 인력 활용 체제의 한계점에 관해 탐구하고 개선방안을 고찰하는 논문이다. 밀레니얼 세대에 이어 Z세대가 등장하고 있고, 군 인력구성에서의 비율 또한 점진적으로 증가하고 있다. 해군의 임무 특성상 X세대와 다른 특성을 가진 밀레니얼 세대와 또 다른 특성이 있는 Z세대와의 융합은 필연적으로 고찰해야 하는 과제 중 하나이다. 좁은 함정(艦艇)이라는 공간에는 폭넓은 임무 수행을 위해 수많은 장비를 탑재하고 이를 24시간 동안 동등한 수준의 전투력으로 운영할 많은 수의 승조원이 함께 생활하게 되는데, 이러한 특수한 작전환경에서 승조원 간 세대 갈등은 크나큰 전투력 악화로 이어질 수 있다. 신세대 장병은 이전 세대와 다른 측면에서의 사회적 어려움을 겪고 있고 군에 대한 가치관이 서로 다르기에, 그들 간의 진정한 화합을 위해서는 각 세대의 가치관의 차이점에 대해 자세히 탐구하고 군 조직은 이러한 변화에 대해 적절한 대처를 하고 있는지 검토해 보아야 한다. 이에 따라, 1장과 2장에서 기성세대와 구분되는 밀레니얼 세대와 Z세대의 성장기에 겪었던 환경과 이를 바탕으로 형성된 가치관에 대해 알아보고 세대 간 갈등의 해결 필요성을 제기한다. 3장에서는 군사 강국이 MZ세대와의 공존을 위해 시행 중인 방안 분석을 통해 교훈을 도출한다. 4장에서는 해군만의 특수한 작전 환경에 대해 살펴보고, 현재 한국 해군의 인력 활용의 현주소를 수병, 부사관, 장교, 정책적 차원으로 살펴보면서 세대 간 융합의 장애 요소를 식별하고 이에 대응한 개략적인 해결방안을 제시한다. 5장에서는 세대 간 특성 인식을 통한 진정한 공감의 필요성과 기술 중심군인 해군에게 인력 활용 문제 해결의 중요성을 재고하며 향후 인력 활용 문제 및 세대 간 갈등 문제를 해결한 해군 조직의 기대상에 대해 서술하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.634-643
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• 2023

연구목적:지하공동구 화재는 꾸준히 발생하고 있으며, 화재로 인한 재산 및 인명피해 중 특히 재산피해의 비중이 더 크다. 공동구에서 발생하는 케이블 화재는 수직으로 빠르게 확산되어 큰 위험을 초래할 수 있으며 본 논문은 실험을 통해 화재를 재현함으로서 과학적으로 화재의 성상을 분석하는데 그 목적이 있다. 연구방법:지하공동구 케이블 화재의 특성을 분석하기 위해 룸코너 실험을 통해 열방출율 및 온도변화를 측정하여 케이블 화재의 수직 및 수평 방향 전파에 대하여 정량적으로 비교·분석하였다. 연구결과:룸코너 실험(ISO 9705)을 통해 각 데이터 로거 Point 온도변화를 비교하여, 화재 진행 시 1단 케이블 중앙 Point 기준 수평방향과 수직방향으로의 착화온도 도달시간이 각각 589초, 536초로 수직방향 화재 전파가 53초 빠르다는 것을 확인할 수 있었다. 화재의 수직전파가 수평전파보다 상대적으로 빠르게 진행된다는 것을 증명하였고, 각 층 케이블 트레이별 화재 수평 전파 속도를 비교하여, 3단 케이블은 2단 케이블의 3.4배, 2단 케이블은 1단 케이블의 1.5배 빠른 속도로 진행되어 상방향에 위치한 케이블일수록 화재 확산 속도가 상대적으로 빠르며 화재 크기는 커진다는 것을 알 수 있었다. 결론:본 연구에서는 케이블 화재의 위험성을 파악하고 룸코너 실험의 결과를 바탕으로 케이블 화재 시 화재 수직전파의 위험성에 대해 분석하였다. 화재 확산을 막기 위한 연구와 화재 수직방향 전파를 예방하기 위한 소방 대응정책 등이 필요하며, 본 연구 논문의 시험 결과로 공동구 및 기타 화재 위험성 평가에 활용되기를 기대한다.

• 환경생물
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• 제40권4호
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• pp.455-463
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• 2022

기후변화에 따른 산림생태계의 기능 변화를 파악하기 위해 산림생태계의 중요한 기능인 낙엽분해율과 미기상 요인과의 상관관계를 분석하였다. 2017년 1월부터 48개월간 동사면과 서사면에 설치된 낙엽주머니를 통해 낙엽의 분해율을 분석하고 연구지소의 미기상요인(대기온도, 토양온도, 토양수분)을 관측하여 상관관계를 도출하였다. 48개월 경과 후 신갈나무 낙엽의 잔존율은 동사면과 서사면에서 각각 27.1±1.3%, 37.0±3.6%로 감소하였으며, 이에 따른 낙엽의 분해상수(k)는 동사면과 서사면에서 각각 0.33, 0.25로 나타났다. 신갈나무 낙엽의 초기 C/N비율은 38.5이었으며 시간이 경과함에 따라 감소하여 48개월 경과 후 동사면과 서사면의 C/N비율은 각각 13.4, 16.7로 나타났다. 연구지소의 조사기간 동안 평균 대기온도 및 토양온도는 동사면과 서사면에서 각각 8.2±9.0, 9.1±9.3과 8.5±7.4, 9.3±7.3℃로 서사면에서 더 높게 나타났다. 토양수분의 경우, 동사면과 서사면에서 평균 19.4±11.0, 20.5±5.7%로 큰 차이를 보이지 않았으나 연간 변화 양상이 다소 다르게 나타났다. 분석된 낙엽의 분해율과 미기상 요인과의 상관관계를 분석해본 결과, 동사면에서 낙엽분 해율과 토양수분이 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타나, 낙엽분해율은 토양수분량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 향후 기후변화에 따른 폭우, 폭설 등의 영향이 산림생태계의 기능에 미치는 변화에 대응할 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.

• 현장농수산연구지
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• 제20권1호
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• pp.107-123
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• 2018

현재 전 세계적으로 기후변화가 농업에 미치는 영향도가 점차 커지고 있다. 본 연구는 기후변화가 축산 생산성 변화에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 기후변화 요소들 중 가장 큰 영향력을 지닌 변수들을 선행연구와 전문가 조사를 통해 알아보았다. 그리고 현재 축산농가들의 실질적 생산성 자료를 이용하여 기후변화와의 관계성에 대해 알아보았다. 가축 등 농업 생산성 변화에 관한 기후 평가를 위해 국내에서 축종별(한우(거세우), 낙농, 양돈, 산란계, 육계) 등의 전국 대표 자료들을 조사하였다. 또한 평가지표를 선정하고 분류하기 위하여 선행연구로서 기후변화 요인 변수선정 연구, 기후변화 요인 변수의 가중치 계산연구 등을 살펴보았다. 본 연구는 축산부문에 있어서 산학연 및 농민 등이 전문가(한우17, 낙농15, 양돈36, 산란계16, 육계15명)를 활용하여 기후변화 취약성 평가지표에 대한 설문조사를 실시한 후 계층분석과정(AHP)을 이용하여 선정된 평가지표의 가중치를 산정하였다. 축산 생산성에 기후변화가 미치는 영향력 평가 AHP 분석 종합결과 사양관리기술, 시설, 기후 순으로 중요도가 나타났다. 이것은 시설, 기후에 대한 통제부분을 현재 축산분야에 있어서는 어느 정도 평균수준 이상으로 경영되고 있기 때문으로 판단해 볼 수 있으며, 본 연구가 기후변화에 대한 영향도 연구이므로 기후요인만을 살펴볼 경우에 축산 생산성 관련 중요 기후요인은 모든 축종에서 최고기온, 고온일수 및 일교온도차로 조사되었고, 축종 별로 기후요인의 우선순위에는 차이가 있었다. 모든 축종에서 고온일수가 가장 영향력이 큰 요인으로 조사되었으며, 2순위로 최고기온과 일교차가 있었다. 2순위 최고기온은 거세우, 낙농, 양돈에서 영향력이 더 컸으며, 일교차는 산란계와 육계에서 더 중요한 요인으로 평가되었다. 이에 평가지표의 타당성을 검증하기 위해 국내 기후, 강수량 및 일조시간의 변화를 조사하여 축산부문에서의 각 축종별 생산성에 영향을 주는지에 대해 조사된 축산분야 농가들의 생산성 데이터를 통해 관계성을 알아보았다. 관계성을 알아보기 위해 축종별 생산성을 대표할 수 있는 주요 생산지표(사료섭취량, 사료요구율, 사료비, 도체중, 육질, 유생산량, 유지율, MSY, 육성율, 산란율 등)들과 선행연구들을 통해 결정된 기후변화 변수(기상청의 지역별·월별자료)들 간의 상관관계 및 회귀 분석을 수행하였다. 이와 같이 본 연구결과 기후변화요인들이 축산 생산성에 영향을 미치고 있음을 도출, 관계성이 있다는 것을 알 수 있었다. 기후변화는 현재도 진행 중으로 지구온난화는 고온일수 빈도를 높이고 있으며 이것은 단순한 기온 상승이 아닌 재해형태의 영향력 및 빈도의 심각성도 내포하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 축산환경에 있어 이러한 기후변화에 대응하는 적극적인 환경관리 및 제어기술을 사전에 확보할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 축산 생산성 연구에 있어서 기후변화 요인들을 제어할 수 있는 사육환경과 사양시스템에 포커스를 맞추어 이와 관련된 세분화된 연구들이 이루어져야 할 것이며, 국내의 경우 기후변화 조사 및 연구에 있어 보다 민감도를 높여 이루어질 필요가 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1255-1272
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• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.