• 한국지구과학회지
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• 제44권2호
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• pp.135-147
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• 2023

인공위성 관측 유의파고는 기후변화에 대한 해양의 반응을 이해하는데 널리 활용되므로 장기간의 지속적인 검증이 필요하다. 본 연구에서는 1992년부터 2016년까지 25년 동안 북태평양과 북대서양에서 9종의 인공위성 고도계 관측 유의파고의 정확도를 평가하고 오차 특성을 분석하였다. 위성 고도계와 부이 관측 유의파고 자료를 비교 분석하기 위하여 137,929개의 위성-실측 유의파고 일치점 자료를 생성하였다. 북태평양과 북대서양에서 위성 고도계 유의파고는 0.03 m의 편차와 0. 27 m의 평균제곱근오차를 보여 비교적 높은 정확도로 관측되고 있음을 확인하였다. 그러나 위성 고도계 유의파고는 지역적인 해역 특성에 따라 오차의 공간 분포 특성이 상이하였다. 실측 유의파고에 따른 오차, 위도별 오차의 계절분포 및 연안으로부터 거리에 따른 오차를 분석하여 오차 요인을 파악하고자 하였다. 대부분의 위성에서 실측 유의파고가 낮을 때 과대추정되었으며 실측 유의파고가 높을 때 과소추정되는 경향이 나타났다. 고도계 유의파고의 오차는 겨울철에 증가되고 여름철에 감소되는 뚜렷한 계절변화를 보였으며 고위도로 갈수록 변동성이 증폭되었다. 연안으로부터 거리에 따른 평균제곱근오차는 100 km 이상의 외해에서는 0. 3 m 이하로 높은 정확도를 보인 반면 15 km 이내의 연안에서는 오차가 0. 5 m 이상으로 현저하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 인공위성 고도계 자료를 활용하여 전구 및 지역적인 해역에서 유의파고의 시공간 변동성 분석 시 각별한 주의가 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.449-459
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• 2015

기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.173-187
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• 2023

우리나라의 산림은 조림과 산림보호정책의 결과로 임목축적이 크게 증가하였으며, 이에 따라 공익적 가치도 매우 높게 평가받게 되었다. 최근 벌기령이 도래함에 따라 간벌과 수확벌채 등의 시업을 비롯한 산림경영활동의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 산림경영활동의 장기적인 영향을 과학적으로 비교분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 가리왕산 모델숲을 대상으로 실시되었으며, 산림경관모형 LANDIS-II를 활용하여 주요 16개 수종에 대한 식생자료와 환경 특성 모수, 4가지 산림경영활동을 반영하여 수행한 모의를 통해 추정한 수종별 지상부생물량 변화를 바탕으로 산림경영활동이 식생의 천이와 목재생산량에 미칠 수 있는 영향을 평가하였다. 모형에 적용된 산림경영활동은 벌채강도와 벌채주기, 벌채기간에 따라 택벌림(Selection), 산벌림(Shelterwood), 이단림(Two-stories)과 비시업(no-mgt)으로 구성되어있으며, 이를 시나리오로 모형에 적용하여 산림경영활동에 따른 200년간의 지상부생물량의 변화를 통해 산림경관 변화를 모의하였다. 모의 결과 가리왕산 모델숲의 총 지상부생물량은 간벌과 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였으나, 시나리오에 따라 수확벌채 시업 후 15년에서 50년이 지나며 시업 전 수준으로 회복되었고 200년 후에는 산림경영활동이 전혀 없는 시나리오보다 더 많은 지상부생물량을 지닐 것으로 평가되었다. 특히 내음성이 양수와 중성수로 분류된 수종의 지상부생물량은 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였지만 신규개체의 발아와 정착으로 지상부생물량이 일부 회복하는 경향을 보였으며, 음수인 수종은 초기 수확벌채 시업에서 임령이 낮아 시업 대상으로 선정되지 않고 지속적으로 생장하여 모의 100년 이후에는 주요 우점수종이 되는 것으로 나타났다. 각 시나리오의 최종 누적 목재생산량은 택벌림 산림경영활동 시나리오에서 545.6 ton/ha, 산벌림 산림경영활동 시나리오에서 141.6 ton/ha, 이단림 산림경영활동 시나리오에서 299.9 ton/ha일 것으로 추정되었다. 목재생산량의 수종구성은 벌채강도와 벌채기간에 따라 차이를 보였으며, 특히 택벌림과 이단림의 산림경영활동 시나리오에서 수확벌채 시업 초기 목재생산량은 양수와 중성수 비율이 큰 것으로 나타났으나 시간이 지남에 따라 음수의 비율이 증가하였다. 이에 따라 산림경영활동은 산림생태계의 수종별 지상부생물량과 수확벌채 시업에 의한 목재생산량에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II를 활용한 시공간적 분석의 가능성을 규명하였으며, 이를 통해 산림생태계 관리 목표에 부합하는 산림경영활동 선정에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.120-129
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• 2017

고해상도 전자기후도 기반의 농가맞춤 조기경보서비스를 구현하기 위해서는 실측기상자료가 없는 곳의 평년기후를 복원해야 한다. 일별 기상자료 복원에 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 간이산출방식이 널리 사용되어 왔는데, 본 연구에서는 이렇게 간소화된 방식을 통해 제작된 평년 기후값이 어느 정도의 오차를 수반하는지를 분석하기 위하여, 평년기간(1981-2010)에 대한 일별 기상 값을 모두 복원하고, 이를 '시간적', '공간적' 간소화를 진행한 평년기후값과의 비교를 통해 기상위험의 예측 결과의 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 여러 재해관련 지수 중에서 많은 종류의 기상자료를 필요로 하는 농업가뭄지수를 이용하였으며, 섬진강 유역 일대의 10개 시군을 선정하였다. '시간'규모를 간소화한 평년 값은 30개년(1981-2010)에 대해 일별로 평균한 값을 이용하여 고해상도 분포를 제작하였으며, '공간'규모를 간소화 평년 값은 실험지역에 대하여 집수역 단위로 제작한 평년 값을 이용하였다. 먼저 '잔여수분지수'의 경우 '시간'규모 간소화 평년 값의 경우 과대 추정되었으며, '공간'규모 간소화 평년 값의 경우 과소 추정되는 경향을 나타냈다. 또한 2017년 1월부터 7월까지의 가뭄지수를 제작한 결과, 평년 자료 별로 가뭄의 정도를 모의한 결과에 차이가 있었으며, 지역적인 편차 또한 확인 되었다. 본 연구를 통하여 '간소화'된 제작방식을 통한 평년 기후 값이, 이를 이용해 재해위험을 산출한 결과에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권2호
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• pp.76-88
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• 2012

우리나라 동해 강원 연안에서의 계절 변화에 따른 수괴의 분포와 화학적 특성을 규명하기 위하여 2009년 2월, 5월, 8월 그리고 11월에 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 연안의 5개 지점에서 CTD 관측과 동시에 영양염의 분포 특성을 조사하였다. 수온과 염분 분포를 통하여 연구해역에서의 수괴는 대마난류표층수, 대마난류중층수, 북한한류수, 동해고유수와 각 수괴들이 혼합된 혼합수로 구분되었다. 계절 변화에 따른 수괴의 분포를 보면 2월은 수직혼합이 활발하였으며 표층수의 대부분이 대마난류중층수에 기인하였고, 5월에 대마난류표층수는 강원 해역까지 진출하지 못하여 관측되지 않았다. 8월은 표층에 대마난류표층수가 유입되었으며, 11월에는 대마난류의 영향이 서서히 줄어들고 북한한류가 다시 강화되어 나타났다. 영양염 농도의 수직적 분포는 계절변화에 관계없이 표층에서 가장 낮은 농도를 보이다가 수온약층 부근에서 급격히 증가하였고, 이후 수심 200 m 이하에서 질산염과 인산염은 수심이 증가함에 따라 대체로 일정한 값을 보였으나 규산염은 증가하는 경향을 보였다. 이는 규산염의 재생산 속도가 다른 영양염의 재 생산 속도에 비해 느리기 때문에 나타나는 현상이다. 연구해역에서의 수괴별 영양염의 농도 분포는 4계절 모두 동해고유수에서 가장 높았고, 그 다음으로 북한한류수, 대마난류중층수, 대마난류표층수의 순이었다. 연구해역에서의 수괴별 N/P ratio는 2월, 5월 그리고 11월은 대부분의 수괴에서 Redfield ratio보다 높거나 비슷한 수치를 나타내고 있어 대체로 이 기간 동안의 표층에서 질산염이 식물플랑크톤 성장의 제한인자로 작용하고 있지 않음을 지시한다. 반면에 8월은 대마난류표층수에서의 N/P ratio가 Redfield ratio보다 크게 낮게 나타났으며 표층에서 질산염 평균 농도가 0.86 ${\mu}m$을 나타내어, 본 연구해역에서는 8월의 표층에서 질산염이 식물플랑크톤 성장의 제한인자로 작용하고 있음을 보여주고 있다.

• 생태와환경
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• 제41권3호
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• pp.348-359
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• 2008

본 연구에서는 대청호 상류에 위치한 용담댐의 건설에 따른 대청호의 수문학적 영향 및 이화학적, 생태학적 기능변화에 대한 특성을 규명하고, 영양염류(TN, TP), 엽록소-a 및 투명도의 부양양화 변수의 시공간적(계절별, 연별, 상하류 간) 역동성을 분석하였다. 용담댐 건설 이전(BDC; 1995$\sim$2000년)과 이후(ADC; 2001$\sim$2006년)의 수문학적 자료를 통해 대청호의 유입량과 저수량의 변화를 살펴 본 결과, 대청호의 BDC에는 강수량과 유입량의 높은 상관관계를 볼 수 있었으나, ADC에는 보다 낮은 상관관계를 확인하였다(BDC; r=0.964, p=0.002, ADC; r=0.857, p=0.029). 이는 용담댐의 건설이 대청호의 유입량과 저수위 등에 영향을 주고 있다고 사료된다. 용담댐 건설로 인하여 가장 큰 변화는 상류로부터의 유입량 감소에 따른 대청호의 TN 및 TP 농도는 전 지점에서 감소하였으나 호수 내 수체류 시간의 증가로 CHL의 양이 상대적으로 증가하는 경향을 보였다. BDC의 CHL과 TP의 상관관계는 ADC 이후에 증가하는 양상으로 분석되었는데(BDC; r=0.249, p=0.000, ADC; r=0.412, p=0.000), 이는 상대적으로 감소한 TP의 양에 대해 높은 반응성을 가지게 된 것으로 사료된다. CHL : TP ratio의 변화는 ADC에 오면서 증가하는 것을 보여 CHL과 TP의 관계가 댐건설 이후에 변화하였음을 보여주고 있다. 호수 내의 공간적 변이를 볼 때 유수대(Riverine zone, RZ)에서의 수질 변수 변화폭은 전이대(Transition zone, TZ)나 정수대(Lacustrine zone, LZ)에 비해 높은 것으로 나타났는데, 이는 인공호의 상류부에 위치하며, 빠른 유속, 짧은 체류시간, 많은 영양염류 유입의 특성을 보이는 호수의 유수대(RZ)에서 영양염류, 광조건 및 CHL-TP의 함수관계에 대한 기능적인 변화가 있었음을 시사한다.

• 한국해양학회지
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• 제24권3호
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• pp.157-164
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• 1989

서해 금강하구 오식도 부근의 조간대와 조하대역에서 식물플랑크톤의 종별 양적 분포 및 일차생산력과 bacterioplankton(부유박테리아)의 균체수 분포를 1987년 8월부터 1988년 7월 사이에 11회에 걸쳐 조사하였다. 규조류 102종을 포함하여 식물플랑크톤은 총 121 종류를 확인하였고 양적으로는 15-5451 cells/ml 범위였는데, 이들의 시공간적 변화에는 조간대와 조하대의 환경특성 차이가 잘 나타나 있었다. 식물플랑크톤의 일차생산력 (Piopt, mgC/$m^3$/hr)은 0.6-27.32의 범위로서 현존량이 높은 시기와 일차생산력이 높은 시기가 반드시 일치하지는 않았다. 춘계 대번식 후의 4월 조간대역 정점에서는 Piopt와 amylolytic bacterioplankton의 균체수가 모두 극히 낮았다. 정점간 Piopt 비율의 변화에도 역시 조간대와 조하대 역의 환경차이가 잘 나타났다. 식물플랑크톤 현존량과 총 종속영양세균(heterotrophic bacterioplankton) 및 생리적 특성별 bacterioplankton군, 즉 전분분해(amylolytic), 단백질분해(proteolytic) 및 지방분해(lipolytic) 세균과의 관계에는 뚜렷한 경향성이 나타나지 않았으나, 강우량이 집중된 7, 8월에는 각 bacterioplankton의 균체수가 매우 높은 반면 식물플랑크톤의 현존량은 연중 가장 낮아 외래유입(allochthonous) 유기물의 양이 많았음을 시사하였다. 측정된 총 종속영양성 bacterioplankton 및 생리적 특성별 bacterioplankton의 균체수와 Piopt 와의 관계로부터 조사해역에 유입되는 외래성 유기물의 함량 특성을 추정할 수 있었다. 즉, 전분분해 세균과 지방분해 세균은 Piopt와 높은 상관성 (각기 $R^2$값이 0.84 및 0.70) 을 보여 이들이 수중 식물플랑크톤(autochthonous)의 유기물 생산과 직접 관련됨을 알 수 있었고, 단백질분해 세균이나 총 종속영양세균의 분포는 Piopt와 뚜렷한 상관성이 없어 외래유입 유기물 (강수유입, 저층으로부터의 resuspension 등)에 의해 크게 영향을 받는 것으로 판단되었다. 회귀 직선의 기울기로부터 조사 역에서는 Piopt 1mgC/$m^3$/hr 증가당 전분분해 세균이 $9.0{\times}10$ cells/ml, 지방분해세균은$8.0{\times}10$ cells/ml 씩 균체수가 증가하는 것으로 계산되었다.

• 생태와환경
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• 제47권spc호
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• pp.48-56
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• 2014

동해안 석호 생태계에서 식물플랑크톤 군집은 시공간적인 수체의 환경요인의 변화에 매우 빠르게 반응하여 변한다. 경호교에 설치한 보의 철거로 해수의 유통이 되기 전과 후인 1998년도와 2012년도의 식물플랑크톤 군집의 변화를 밝히기 위하여 두 해의 4월부터 11월까지 일주일 간격으로 수체 환경요인과 식물플랑크톤 군집을 조사 비교하였다. 1998년과 2012년도의 4월부터 11월까지 출현한 식물플랑크톤은 각각 99종과 80종이었고, 공통적으로 출현한 식물 플랑크톤은 40종이었으며 1998년과 2012년도 식물플랑크톤 군집의 유사도 지수는 0.465로 수체환경요인의 변화로 식물플랑크톤 군집이 크게 변한 것을 알 수 있었다. 1998년도와 2012년도의 수질은 통계적으로 유의한 차이를 나타내었는데, 특히 2012년도는 1998년도 보다 염분도가 증가해 해수성 수질로 바뀌었고 1998년도에 비해 pH는 다소 낮아졌고, 투명도는 증가하였으며, SS, $NO_3$-N- 그리고 N/P비는 낮았다. 그러나 2012년도에도 갈수기인 4월과 5월에는 상대적으로 염분도가 낮아지고 영양염류 함량이 증가해 SS와 Chl. a의 함량이 높아져 투명도가 낮은 경향을 나타내었다. 식물플랑크톤 군집을 구성하는 주요 종을 대상으로 ordination을 시행한 결과 1998년도 군집이 조사시기에 따라 보다 큰 변동을 한 반면 2012년도에는 상대적으로 안정적인 상태의 군집을 나타내었다. 그 이유는 2012년도에는 보의 철거로 인하여 해수의 유통량 증가와 전환속도의 증가로 인한 수체환경의 안정성이 증가하기 때문으로 판단된다. Gymnodium sp., Peridinium sp., Prorocentrum sp., Nitzschia longissima, Schroederia setigera, Lyngbya sp., Asterococcus limneticus, Asterococcus superbus 및 Cyclotella meneghiniana는 2012년도의 염분도가 높은 경포호의 수체에 잘 적응하는 종임을 확인할 수 있다. 또한 Asterrionella formosa, Nitzschia frustulum, Chlorella ellipsoidea, Scenedesmus bijuga 및 Scenedesmus ellipsoideus 상대적으로 염분도가 낮은 1998년도의 경포호의 수체에 잘 적응한 종들이라는 것을 확인할 수 있다. 1998년도와 2012년도의 염분도가 다른 수체를 구분하는 데 유용한 종은 Peridinium sp., Prorocentrum sp., Nitzschia longissima 및 Schroederia setigera의 4종으로 이들은 모두 2012년도에의 염분도가 높아진 경포호에서만 출현하는 종이었다. 경포호에서 식물플랑크톤 군집이 크게 상이하게 변하는 시기는 담수의 유입량이 적고 해수위가 낮아져 수체에 영양염류 함량이 높아지는 봄철과 홍수로 인하여 유역으로부터 유입되는 담수의 양이 증가하는 시기인 여름이라고 할 수 있다. 따라서 봄철에는 수체환경의 관리가 집중되어야 하고, 홍수기 에는 담수의 대량 유입에 따른 식물플랑크톤 군집의 변동에 유의하여야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1295-1305
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• 2021

연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.