• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.167-176
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• 2021

순환아스팔트 혼합물은 제조 시 믹서에서 혼합되는 동안 노화된 RAP(회수 아스팔트포장재)을 잘 녹이는 것이 중요하다. 순환아스팔트 혼합물은 모든 재료(RAP, 신규 아스팔트 및 신규 골재)를 동시에 믹서에 넣고 혼합하여 생산한다. 동시 혼합(IM)방법으로 제조된 순환아스팔트 혼합물의 경우 RAP에 포함된 노화된 바인더는 신규 바인더와 혼합되는 동안 적절하게 회생되지 못하기 때문에 동일한 혼합물 내에서 신규 골재 주위에 코팅된 바인더보다 더 높은 산화·노화 수준을 나타내며, 큰 강성을 보인다. 본 연구에서는 RAP의 노화된 바인더를 회생시키기 위해서 단계 혼합(SM) 방법을 적용하였다. 첫 번째 단계에서는 RAP과 신규 아스팔트를 혼합한 다음 두 번째 단계에서는 가열된 신규 골재와 함께 혼합하였다. 혼합 방법에 따른 순환아스팔트 혼합물의 수분저항성 개선효과를 비교하기 위해 간접인장강도(ITS)와 인장강도 비(TSR) 시험을 수행하여 SM 방법과 IM 방법 간에 통계적 t- 테스트를 수행했다. 수분저항성을 평가하기 위해서 세 가지 전처리 조건 즉, -18℃ 동결 후 60℃에서 24 시간 수침, 60℃에서 48 시간 수침 및 60℃에서 72 시간 수침 조건을 적용하였다. SM 방법으로 제조한 순환아스팔트 혼합물의 TSR은 IM 방법에 의한 순환아스팔트 혼합물보다 분명히 높았고, SM 방법의 변동계수는 IM보다 낮았다. 또한 통계적 t-test에 의해 SM 방법의 ITS_WET이 α = 0.05 수준에서 IM과 유의하게 다른 것으로 관찰되었다. 또한, SM 방법의 ITS_WET은 IM과 비교하여 더 가혹한 조건에서 처리할수록 훨씬 개선된 결과를 나타냈다. 따라서 단계 혼합 방법은 기존의 동시 혼합방법으로 생산된 순환아스팔트 혼합물보다 더 높은 수분저항성을 보이고, 보다 더 우수한 순환아스팔트 혼합물을 생산하기 위한 중요한 혼합 방법임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.603-611
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• 2022

도시지역에서는 도시화로 인해 불투수면적이 지속적으로 증가하고 있고, 이는 빗물이 지표하로 침투 및 침루되는 기작을 방해하여 대부분의 빗물이 표면유출되도록 하고 있어 물순환의 왜곡이 심화되고 있다. 물순환의 왜곡은 강우-유출로 인한 수재해 뿐만 아니라, 하천 건천화 및 수질 악화, 생태계 균형 파괴 등 다양한 방면에 영향을 미치는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해 환경부에서는 저영향개발 기법의 활용을 적극 권장하고 있다. 저영향개발 기법을 적용하기 위해서는 대상지 개발 이후의 유출증가량을 처리할 수 있는 빗물관리 목표량을 설정해야하는데, 현행 기준에서는 10년 강우 기간의 일단위 강우사상으로 빗물관리 목표량으로 제시하고 있어, 강우기간 및 대상에 대한 개선 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물순환 개선을 위한 빗물관리 목표량의 설정에 무강우 지속시간(IETD)을 이용한 독립 강우사상의 구분과 통계분석을 통해 현행 기준과의 차이를 분석하였다. 부산광역시의 1991년에서 2020년까지 30년 강우자료를 이용하여 자기상관계수 분석, 변동계수 분석, 연평균 강우사상 발생개수 분석 등의 방법을 적용하였고, 대상 강우기간에 따라 무강우 지속시간을 선정하였다. 모집단의 표본이 많을수록 무강우 지속시간이 증가하는 경향을 보였다. 또한, 무강우 지속시간에 따른 독립 강우사상의 강우량 규모별 지속시간과 시간분포를 분석하여 빗물관리 목표량에 따라 표준 설계강우량을 산정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이에 본 연구와 같이 무강우 지속시간의 선정을 통해 독립 강우사상들의 충분한 표본을 이용한다면, 보다 개선된 빗물관리 목표량을 설정이 가능할 것으로 기대된다.

• 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.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.143-152
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• 2023

본 연구는 B 교육대학교의 2학년 심화과정 4개반 115명을 대상으로 하였다. 초등예비교사들은 초등과학 천문영역 주제에 대해서 어떤 교수 방법을 인식하고 있는지 조사하였다. 설문이 수집된 80명의 인식자료를 분석하였다. 본 연구를 위해 5일간의 설문조사를 하였다. 초등예비교사들은 과학과의 다양한 영역 중에서 천문영역 교수방법에 대해 어려움을 호소하고 있었다. 초등예비교사들이 초등과학 천문영역의 주제를 교수하는데 어떠한 어려움이 있는지 파악하고자 하였으며 천문영역 주제를 교수하는데 보다 효율적인 교수방법을 찾고자 연구하였다. 초등과학 천문영역의 주제를 교수하는데 어떠한 설문을 할 것인지에 대해서도 초등예비교사들과 함께 토의하여 설문에 대한 주제를 설정하였다. 초등과학 천문영역에 대한 주제는 여러 가지가 있으나 지구와 달에 대한 단원을 중심으로 2가지의 설문을 작성하였다. 3학년 1학기 4단원(1/10)에서 '지구는 어떤 모습일까요?'. 6학년 1학기 2단원(1/11)에서 '달은 어떤 모습일까요?'로 설정하였다. 초등예비교사들의 배경지식을 총동원하여 초등학생들에게 천문영역 주제를 어떻게 교수할 것인가에 대해서 솔직하게 서술하시오. 이러한 설문에 대한 결과 처리는 언어 분석방법으로 넷마이너를 활용하여 언어 표현을 가시화하여 나타내었으며, 초등예비교사들이 실제 설문에 응답한 내용을 기술하고 해석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등예비교사들이 초등과학 천문영역 주제에 대해 보다 효율적인 교수방법을 제시하고자 하였다. 또한 초등과학 천문영역 주제를 강의하기 위한 기본적인 절차와 방법을 제시하였다. 초등예비교사들에게 초등과학 천문영역 주제를 교수하는데 보다 효율적인 교수방법을 제시하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제4권1호
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• pp.110-118
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• 2002

본 연구는 한우의 최적 번식적령기를 구명하는 생리적 현상의 기초자료를 확보하여 조기번식에 따른 번식능력의 감소를 방지하고 한우 암소의 번식능력을 증진하여 농가의 소득증대에 이바지할 목적으로 각 처리구당 4구로 나누어 총 32두를 공시하여 얻어진 연구결과는 다음과 같다. 분만 후 송아지의 평균 생시 체중은 전 구간에서 평균 23.5±0.6kg으로 나타났으며 암송아지는 21.8±0.8kg에 비해 수송아지는 평균 25.0±0.8kg으로 다소 높게 나타났다. 또한 송아지 성장단계별 체중은 T2구에서 유의적인 증가 추세를 보였다. 따라서 송아지의 체중변화는 어미소의 영양상태에 따라 중요하게 작용하는 것으로 나타났다. 초발정 일령은 전 구간에서 평균일령과 평균체중은 각각 263.3±6.4일과 181.1±11.3일로 나타났다. 1회째 인공수정에 의한 수태율은 T1구에서 25%로 가장 낮았으며 T4구에는 75.0%로 가장 높았다. 수태당 종부회수는 T1와 T2구의 2.3, 2.4회에 비해 T3, T4구가 각각 1.5회로 낮았다. 초임 월령별 분만후 발정재귀일수는 T1구에서는 평균 66.2일, T2구에서는 76.7일, T3구에서는 62.4일, T4구에서는 68.5일이었으며 전 구간의 평균 발정재귀일수는 65.7일로 나타났다. 초발정전후의 혈중 progesterone 농도는 전 구간에서 거의 유사한 결과를 보였다. 즉, 혈중 progesterone 분비는 생후 12개월령이 지나야 만이 전 개체에서 정상적인 호르몬 분비상태가 나타나고 있다. 본 연구의 결과로는 12개월 이전에 난포의 배란과 정상 발정주기가 반복되는 개체는 총 32두중 5두만(15.6%)으로 확인되었다. 임신기간중 혈중 progesterone 농도는 임신 중기이후에 비해 착상과 태반형성이 이루어지는 시기인 임신초기에 다소 높은 경향이었으며 임신중기에는 다소 감소되었다. 분만전후 혈중 progesterone 농도는 전 구간에서 분만 7일 전부터 급격하게 감소되었으며 분만 후부터 포유 약 40일까지 progesterone이 거의 검출되지 않았으며 분만 후 45일부터 본격적으로 progesterone이 분비된다는 사실을 확인하였다. 따라서 분만 후 정상 발정주기의 반복은 분만 후 약 40일 이후 비로소 시작되는 것으로 사료된다. 이상으로 본 연구의 결과를 요약하여 한우의 초임유도시 최적 초임시기의 결정요소는 생후 일령 14개월령과 체고가 약 110cm, 체중은 약 265kg 정도인 3가지 요건을 갖춘 후에 첫 임신을 유도시키는 것이 바람직하다고 사료된다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.245-271
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• 2023

최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권8호
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• pp.1-9
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• 2018

본 연구는 감성활용이 오센틱 리더십과 개인의 변화적 조직시민행동에 미치는 영향을 살펴 보았다. 감성활용은 감성지능의 네가지 하부요인으로 개인의 본인 및 타인의 감성 인지, 감성 이해 감성조절 및 감성활용 능력이며, 최근 많은 연구를 통해 개인의 감성지능이 높을수록 성과, 효율, 선제적 행동을 증가 시키며, 조직 내 부정적 행동을 감소한다는 연구들이 발표되었다. 감성활용은 감성지능의 하부요인 중 하나로써 동양의 유교적 문화는 타인을 인식하고 함께 협력해서 공존하는 관계지향적 사회적 구조이며 이런 문화에서는 감성활용이 매우 중요한 요인이라는 연구도 발표되었다. 하지만 현재 국내에서 감성활용 관련 논문은 미습한 수준이다. 오센틱 리더십 선행연구들은 학교 또는 기업체 중심으로 연구되었으며 개선과 변화가 시급한 병원, 간호사 및 의료 환경을 중심으로 실행된 연구는 미흡한 상황이다. 이런 현상은 최근 태움과 같은 안타까운 사건으로 나타났다. 본 연구에서는 간호사가 인식하는 수간호사의 오센틱 리더십이 개인의 변화적 조직시민행동에 미치는 영향을 감성 활용의 매개 효과를 통해 살펴 보았으며 SPSS 21.0을 통해 B도시의 두 개의 종합병원에서 300명의 간호사를 상대로 분석했으며 결과는 다음과 같다. 오센틱 리더십은 변화적 조직시민행동에 유의의 영향을 미친다고 나타났으며 세부적으로 네 가지 하부요인 중 자아인식, 관계적 투명성과 내재된 도덕관점 세 가지 관점 모두가 변화적 조직시민행동에 유의한 영향을 보였다. 오센틱 리더십은 감성 활용에도 유의한 영향을 미쳤으며 네 가지 하부요인 중 세 가지 요인인 자아인식, 관계적 투명성과 내재된 도덕관점 모두 유의하다고 나타났다. 오센틱 리더십의 하부 요인인 균형적 정보처리 요인만 변화적 조직시민행동과 감성 활용에 유의한 영향을 미치지 않는다는 결과가 나타났다. 감성 활용은 오센틱 리더십과 변화적 조직시민행동을 부분 매개한다는 결과가 나옴으로 향 후 감성 활용과 오센틱 리더십 훈련 및 교육을 통해 직무만족과 조직효율성을 높이고 선제적 행동요인인 변화적 조직시민행동도 높일 수 있다는 가능성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.25-32
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• 2009

교통시설공급정책의 한계를 극복하고자 다양한 교통수요관리 정책이 연구 시행되고 있으며, 본 연구는 이러한 연장선상 에서 현재 국내에 연구된 적이 없는 HOT(High Occupancy Toll) Lane에 대해 국내 도입여부 및 효과분석을 실시하였다. 본 연구에서는 HOT Lane의 국내 도입을 위해 현재 버스전용차로제가 시행되고 있는 경부고속도로 일부구간을 대상으로 IC에서 HOT Lane으로 접근까지의 최소차로변경구간과 HOT Lane으로 진입하려는 차량, 일반차로로 진출하려는 차량들의 엇갈림구간에 대한 교통처리방안을 제시함은 물론, HOT Lane의 효과분석을 수행하였다. 효과는 평소 교통수요가 많아 상습 적인 정체가 발생되는 경부고속도로 기흥IC~수원IC 구간(5.2km)과 서울외곽고속도로 학의JC~판교JC(8.3km) 구간에 대해 1 개 차로가 HOT Lane으로 운영되는 것을 가정하에 차선변경율(5~30%)을 고려하여 시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 사용하여 각 시나리오별로 분석한 결과, 일반차로의 통행속도가 시행 전에 비해 1.57~2.62km/h 향상되는 것으로 나타났다. 통행속도의 향상효과와 더불어 다양한 교통수요정책 연구라는 취지에서 국내에서의 연구가 전무한 환경에서 HOT Lane운영이라는 하나의 교통수요관리 정책분석은 향후 유사 연구의 기초가 될 수 있는 자료로서의 의미가 있다고 할 수 있을 것이다. 향후 버스의 수단분담률이 증가할 것으로 예상되나 버스간의 통행사이에서 여유gap 등이 생기는 버스전용차로에 대한 효율적인 운영방안 중 하나의 대안으로 HOT Lane의 연구가 향후 다른 고속도로 구간에서도 유용한 버스차로 관리정책대안으로서 구체적으로 검토되어야 할 필요성이 있는 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.