• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.285-294
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• 2022

본 연구에서는 벼 재배 부문 질소 비료 시용에 따른 N₂O 배출량 평가를 위해 경기도 화성시 경기도농업기술원 내 벼논에서 폐쇄형 챔버법으로 측정하였으며, 미량의 N₂O 배출량이 과소평가되지 않도록 현장 측정 플럭스 자료에 대한 방법검출한계(MDL; Method Detection Limit)와 실용정량한계(PQL; Practical Quantitation Limit)를 산정하고 이를 바탕으로 QA/QC 방법을 설정하여 원시자료와 QA/QC 방법을 수행한 N₂O 배출량을 비교하였다. 벼 재배 표준시비량인 3요소 N-P₂O₅-K₂O = 90-45-57 kg ha^-1 기준 질소 0배, 1배, 1.5배, 2배로 4처리하여 평가한 N₂O 배출량 변화에서는 N₂O 배출량이 가장 적었던 질소 0배 처리구 외에는 원시자료와 QA/QC 방법을 수행한 자료 모두 유의한 차이가 없었으며, 질소 비료 시용량이 많을수록 N₂O 배출량이 높게 나타나 질소 1배 처리구 대비 질소 2배 처리구는 191% 높게 나타났다. 질소 시비량에 따른 N₂O 배출량의 회귀관계 분석에서는 지수회귀모형에서 결정계수가 가장 높았으며, 선형회귀모형으로 산정한 기본배출계수는 IPCC에서 제공하는 기본배출계수 값과 동일하게 나타났다. 본 연구결과는 농업부문 온실가스 배출량 산정을 위해 보편적으로 사용하고 있는 폐쇄형 챔버법의 플럭스 자료에 대한 QA/QC 방법을 제시하고, 원시자료와의 비교분석을 통해 질소 비료 시비에 따른 벼논에서 발생하는 N₂O 배출량에 대한 신뢰성 있는 평가가 가능한 것으로 판단할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.93-108
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• 2022

이 연구의 목적은 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에 활용 가능한 융합교육(STEAM) 프로그램을 개발하고 그 타당성과 효과성을 알아보는 것이다. 융합교육(STEAM) 프로그램은 2015 개정 교육과정과 고교학점제 선행연구를 분석을 통해 얻어진 '수소연료', '기후위기', '데이터 사이언스', '적정기술', '바리스타'라는 5개의 최신 이슈를 주제로 개발되었다. 프로그램은 연구팀이 자체 개발한 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램 개발형식(틀)에 맞춰 집단 숙의의 과정을 통해 7개월간 개발되었다. 고등학생의 진로·직업을 간접적으로 체험할 수 있도록 개발된 5종 29차시의 융합교육(STEAM) 프로그램 초안은 2인의 융합교육(STEAM) 교육 전문가에게 자문을 통해 검증을 받았으며, 프로그램의 현장 적합도를 판단하기 위해 5개 고등학교 627명을 대상으로 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 학생들의 융합교육(STEAM) 태도는 사전보다 사후가 통계적으로 유의미하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 프로그램에 대해서 학생들의 높은 만족도를 확인할 수 있었다. 또한 시범 적용 교사 면담을 통해 '프로그램의 내용과 수준이 적합하며, 실생활 문제를 해결하는 경험을 통해 관련 교과의 내용 지식을 적용하고 진로 체험의 기회를 가질 수 있다'는 긍정적인 평가를 받았다. 시범 적용의 결과를 바탕으로 5종 29차시의 학생용·교사용 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램을 최종 완성했다. 마지막으로 고교학점제에서 적용할 수 있는 차시대체형 STEAM 프로그램 개발 및 운영이 활발하게 이루어져야 할 것과 고교학점제가 바람직하게 정착되고 운영될 수 있도록 교사의 전문성 향상 방안 마련, COVID-19로 촉발된 블렌디드 수업 설계의 필요성 등을 제언하였다. 이 연구는 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에서 융합교육(STEAM) 프로그램 개발 및 운영 방안에 대한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 지역과문화
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• 제7권1호
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• pp.59-98
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• 2020

본 연구는 축제가 도시재생에 미치는 영향을 알아보기 위해 축제의 '전략적 기획'이라는 변수를 활용하여 데이터를 활용한 실증 연구를 실행하였다. 축제의 성공 요인으로서 전략적 축제 기획요소를 도출하여 탐색적 요인분석을 통해 검증한 7가지 전략적 기획요인이 축제만족(축제성공)과 도시재생에 정(+)의 영향을 줄 것이며, 축제만족이 매개효과로 작용하여 도시재생에 정(+)의 영향을 줄 것이라는 가설을 설정하였다. 분석대상은 축제를 통한 도시재생의 전형적 사례로 볼 수 있는 김제지평선축제를 선정하여 설문지를 통한 정량적 분석과 문헌조사, 현장조사 및 심층 인터뷰를 통한 정성적 분석을 혼합하여 분석함으로써 축제와 도시재생과의 관계를 파악하고자 하였다. 정량적 분석 결과, 전략적 기획이 축제만족(축제성공)과 도시재생에 정(+)의 영향을 미치며, 축제만족이 도시재생에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정성적 분석을 통해서도 정량적 분석 결과에 상응한 연구결과를 얻을 수 있었다. 이는 전략기획의 경로계수가 높아질수록, 축제만족 및 도시재생의 경로계수도 높아지는 것을 보여주는 것으로, 전략기획이 잘 이루어질수록 축제만족 및 도시재생의 효과가 극대화됨을 의미한다. 즉, 본 연구에서 축제의 성공 요인으로 제안한 7가지 전략적 기획요소를 축제기획 단계부터 적극적으로 반영하여 기획·실행할 때에 축제의 성공뿐 아니라 도시재생에도 정(+)의 영향을 줄 수 있음을 시사하고 있다. 이는 축제를 통한 소프트웨어적인 도시재생의 새로운 대안을 주는 시사점으로서 축제기획자나 도시재생 전문가들에게 축제기획의 중요성과 도시재생의 효과를 극대화하기 위한 기획의 방향성을 제시한 데 의의가 있다. 본 연구결과를 통해 향후 축제 및 소프트웨어를 활용한 도시재생 연구에 있어서 새로운 시각으로 접근할 수 있는 계기가 되리라 사료된다.

• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

• 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.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-58
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• 2023

목적 : 본 연구는 국내 아동 작업치료영역에서 기관별 사용하고 있는 평가도구 사용 현황 및 실태에 대하여 조사하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 국내 아동작업치료사 67명을 대상으로 진행하였다. 설문지구성은 Lee, Hong과 Park(2018)와 Kim(2015)의 연구에서 사용된 설문문항을 아동평가도구 내용에 맞추어 수정·보완하여 사용하였다. 데이터 수집은 편의표본추출방법을 사용하여 3주 동안 Google 설문지를 배포하였다. 연구 분석은 일반적 특성, 평가관련정보, 평가도구 사용현황, 지식수준 및 교육 참여 욕구를 검증하기 위해 기술통계와 빈도분석을 사용하였으며, 평가도구 현황은 t-test를 사용하였다. 기관별 평가도구 사용은 Excel을 통해 분석하였다. 결과 : 기관별 사용하는 평가도구 수는 복지관이 11.1개로 가장 많았고 기관별 평가도구 사용 현황의 경우 대학병원이 Jebsen-Taylor hand function test를 재활병원은 Functional Independence Measure for children을 가장 많이 사용하였으며 의원, 센터, 복지관, 어린이집은 순서 간의 차이는 있으나 Sensory Profile과 임상관찰 사용빈도가 많았다. 평가도구에 대한 지식수준과 교육참여 욕구에 대한 문항에서는 응답자의 30명(44.8%)이 교육을 이수하지 않았으며, 42명(62.7%)이 대체로 자신의 지식수준을 낮게 평가하고 있었다. 매뉴얼 기반에 평가도구 사용의 중요성 질문에 66명(98.6%)이 긍정적인 답변에 응하였고, 66명(98.6%)이 평가도구 전문교육이 필요하다고 응답하였다. 결론 : 본 연구를 통하여 국내 아동작업치료영역 기관별 사용되고 있는 평가도구의 사용 현황 및 실태를 파악할 수 있었으며 이를 통해 기관별 다양한 평가도구 도입 및 다양한 평가도구 교육 마련을 위한 기초적인 근거자료가 될 것으로 기대된다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제2권1호
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• pp.173-199
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• 2011

프랜차이즈 시스템에서 가맹점사업자는 가맹본부가 제공하는 영업노하우나 경영지원 등 포괄적 시스템에 의존할 수밖에 없고, 가맹본부는 판매나 경영방식을 통해서 가맹점사업자를 통제하거나 원조하기 때문에 당사자 간에 '경제력'이나 '정보력' 등에 있어서 대등한 관계에서 출발하지 않는다. 이로 인하여 가맹본부가 필요 이상으로 가맹점사업자의 활동을 구속·제한하는 불공정한 거래관계가 발생할 가능성이 클 뿐만 아니라, 가맹사업거래의 외관을 가장한 사기성 거래를 하려는 자들에 의한 부작용이 초래되어 가맹사업의 발전 및 국민경제의 발전을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분쟁조정협의회에 신청된 분쟁사례를 중심으로 가맹본부와 가맹점사업자간의 분쟁원인과 문제점을 파악하여 가맹사업 분야에서 불공정한 거래관행을 예방하고, 가맹점 모집과정의 투명성과 가맹사업 거래과정의 공정성을 확보하기 위한 방안을 모색해 보고자 한다. 사례분석 결과 첫째, 가맹본부의 정확한 정보공개서 제공과 가맹사업자의 확실한 이해를 통한 가맹계약이 이루어져야 한다. 둘째, 가맹본부의 일정 기간이 경과된 직영점 운영 경험과 상권에 따른 운영 노하우 및 정확한 데이터 분석과 검증을 통한 가맹점사업자의 모집이 필요하다. 셋째, 가맹계약 시 가맹점 영업권역은 거리가 문제가 아니라 상권을 제대로 파악하여 가맹본부와 가맹점주가 함께 실사하여 확실한 영업지역을 표시하여 계약 하여야한다. 넷째, 가맹사업은 계약이 매우 중요하다. 그러므로 가능한 분쟁가능성을 예상하여 계약서에 규정해 놓을 수 있다면 분쟁을 줄일 수 있을 것이다. 다섯째, 정부의 가맹사업 및 분쟁조정에 대한 좀 더 현실적인 대안 마련과 분쟁에 대한 원인을 보다 세밀히 파악하여 가맹본부와 가맹점사업자간의 권익보호와 분쟁방지에 노력을 보다 많은 투자와 관심이 필요하다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.118-143
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• 2023

우주공간은 안보공간의 역할에서 상업공간으로 역할을 급속히 넓혀가고 있다. 현실적인 제약들 때문에 늦게 출발했지만 우리나라는 최근 들어 비약적 기술발전과 함께 우주에 대한 국가적 관심이 커지고 있다. 2023년 5월 25일, 누리호는 7개의 위성을 성공적으로 550 km 고도의 태양동기궤도에 배치했다. 그런데, 이 근처 고도에는 이미 스타링크가 4,000대 이상의 위성을 배치시키고 상업적 서비스를 진행하고 있다. 따라서, 누리호 위성들은 스타링크위성들과의 위험상황발생 가능성에 대해 지속적으로 예측하고 만일의 경우에 대해서는 준비를 해야 한다. 본 논문은 누리호 위성들이 임무수행을 위해 궤도비행을 하면서 발생할 수 있는 충돌위험상황에 대해 수행한 연구의 계량적 분석결과를 보고한다. 분석결과에 따르면 누리호 위성들은 하루에 3회 정도 1 km 거리 이내로 스타링크위성에 접근하는 것으로 나타났으며, 이 상황에서의 충돌확률은 1.0E-5 이상인 것으로 계산되었고 크게는 1.0E-2 이상인 경우도 발생하고 있다. 2013년에 발사된 후 성공적으로 임무를 수행하고 있는 아리랑 5호에 대한 본 연구의 비교분석은 아리랑 5호와 누리호 위성들이 위험상황의 분포에 있어 중요한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구는 스타링크가 회피기동을 할 때의 비용에 대한 계량적인 분석결과도 보고하며, 후발주자로서 우주산업에 진입하는 우리나라가 고려해야 할 전략도 제시했다. SpaceMap사에서 개발한 AstroOne 프로그램을 분석도구로 사용했으며, Celestrak사의 Socrates Plus에서 보고한 결과와 비교검증하였다. 우주물체데이터는 TLE(two line element)를 사용했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.