• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 대순사상논총
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• 제39집
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• pp.69-97
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• 2021

'해체(解體, déconstruction)'는 현대철학을 특징짓는 속성의 하나인 창발성(創發性, emergent property)을 유도하는 개념이다. 고대 그리스 철학의 전통이 탈피를 거듭하여 개체의 자유와 평등에 대한 열망을 낳고 이로부터 르네상스와 계몽주의에 이르러 근대라는 역사적 방점 하에 철학의 종지부를 찍는 듯했다. 하지만 철학은 근대마저도 그러한 해체를 통해 그 이상의 가능성을 바라보고자 했다. 근대철학이 플라톤 철학의 인문적 완성으로 신과 인간의 묘한 동거를 꿈꾼다면 현대철학은 해체를 통해 그마저도 거부한다. 플라톤류의 고전적 형이상학은 절대자를 중심으로 순치된 안정된 체계이기는 하지만 결과적으로는 신과 종교를 토대로 할 수밖에 없고 인간의 자율성 또한 신 아래의 자율성일 뿐이다. 현대철학은 해체를 통해 인간 본연의 목소리로부터 철학을 시작하고자 한 노력의 결과 가운데 하나이다. 형이상학에 종속된 인식론이 아닌 인간 실존으로부터의 인식론을 구축하고 자유라는 말이 가질 수 있는 최고의 선을 해체를 통해 실현하고자 했다. 그렇듯 해체 또한 인간의 자유라는 근대적 화두의 연장선에 있다고 해도 틀리지 않다. 해체와 인간의 자유는 결국 서로 떼어낼 수 없는 하나의 몸인 것이다. 묘하게도 종교적 신앙성과 전통적 보수성을 주된 색채로 할 것만 같은 대순사상은 현대적 창발성을 가지고 있다. 대순사상을 창시한 증산이 활동하던 한국의 시기는 역사를 해석하는 예리한 시각이 있는 이들에게는 보물과 같이 중요한 의미를 가진다. 외세에 의한 답습이 아닌 주체적 문제의식 가운데 새로운 세상과 인간의 자유의 의미를 발견하려는 강렬한 염원에 의한 사상적 활동이 펼쳐진 시기이기 때문이다. 그러한 한국의 자생적 창발성이 낳은 비권력적 사상이 바로 흔히 말하는 한국 근대의 신종교인 셈이다. 그 가운데서 대순사상은 참동학으로서 증산의 명맥을 잇고 증산이 남긴 해원의 개념 속에서 근대를 넘은 현대의 가치를 현실 가운데 펼치고자 한다. 대순사상의 해원은 근대를 넘은 현대성을 담고 있다는 점에서 현대철학의 해체와 상통한다. 해원은 첫째로 단주로부터 발현된 인간 실존의 원초적 억압에 따른 근본 원(冤)의 해소를 의미한다. 두 번째로 대순사상의 해원은 인존이라는 해원적 실존을 중심으로 천지인 삼계의 해원을 아우른다. 데리다의 해체가 인간과 사회 내부에 잠재된 보이지 않는 구조와 속박의 틀을 드러내고 그것을 파기하는 것으로부터 억압을 풀고 인간의 근본 자유를 실현하고자 한 것은 대순사상의 해원이 천지인 삼계를 휘감고 있던 근본 억압을 풀어 삼계의 대립을 상생으로 개방하고자 한 점과 동일한 맥락이라고 할 수 있겠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 교육녹색환경연구
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• 제21권3호
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• pp.1-13
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• 2022

본 연구는 기존 노후 고등학교에 대해 학점제 운영이 가능한 미래학교로서의 공간 혁신을 위해 기존 학교의 공간 구성 및 구조적 문제점을 파악하고 미래 다양한 교수학습이 가능한 학점제 운영 학교로서의 중·장기 배치계획을 수립할 수 있도록 사례 조사를 통해 증.개축 또는 리모델링 판단 준거 도출을 목적으로 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 노후 고등학교의 문제점은 대부분 일자형 표준설계도형 단위 건물 중심, 여러 동으로 분산 배치되어 건물 간 연계성이 매우 부족한 것으로 나타났다. 또한, 각 건물의 평면 구성 형식은 교실과 복도 개념의 공간 구성으로 휴식 시간대 학생 교류와 휴식 기능이 이루어질 수 없는 구조로 판단된다. 둘째, 미래학교 공간 혁신을 위한 학점제 운영 고등학교 공간 구성 방향으로는 교과교실제를 전제로 학생 이동에 따른 동선 단축 및 교과 영역 확대 등을 고려할 때 집합형 배치를 반영하여 배치 계획을 수립하여야 한다. 또한 이동 수업에 따른 소통과 교류가 가능한 중심 지역에 휴식과 교류가 가능한 광장형 공간을 제공하는 것이 바람직하다. 더불어 학생 중심 공간인 광장과 연계된 도서관이나 스마트학습실 등 체험 활동이 가능한 다양하고 융통성 있는 공간을 배치한다. 셋째, 노후고등학교 재배치 판단 평가 기준으로는 향후 학급 수를 기준으로 스페이스프로그램을 작성하고 학교 토지 활용에 대한 법적 분석 및 지역 특성을 고려한 토지 이용 효율성 분석을 실시한다. 또한 기존 건물의 각 동별 구조적 특성 및 기존 건물의 노후도를 분석하여 건물 동별 내구연수를 파악하고 교육적 기능성과 함께 개축 또는 리모델링 판단을 위한 기준으로 활용한다. 이와 같은 분석 자료를 토대로 학교시설 복합화 등 학교 공간 전체에 대한 중 장기·토지이용계획 및 공간 배치 계획을 수립한다.

• 한국전통조경학회지
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• 제41권2호
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• pp.1-10
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• 2023

조선 시대 서원(書院)은 성리학적 제례 기능인 제향(祭享)과 교육적 기능인 강학(講學)이 결합 되어 병존(竝存)하는 사립 교육기관이다. 본 연구는 서원의 제향과 강학 이외에 중요한 공간인 유식(遊息) 공간에 대해 집중하려고 한다. 서원의 조경은 퇴계(退溪) 이황(李滉, 1501-1570)의 서원 건립 운동 때부터 서원의 강학 기능과 연계되어 강조되어왔다. 이와 같은 조경관(造景觀)은 소수서원(紹修書院)을 시작으로 후에 건립되는 서원에 영향을 주어 서원의 중요한 특징으로 자리 잡았다. 본 연구는 15개소의 서원을 선정하여 그 유식 공간을 조사한 후 총체적이고 시대적인 분석을 하여 두 가지 경향성을 발견하였다. 첫째, 유식 공간은 초기 서원에는 풍부하게 나타나지만 17세기 초반부터 점차 감소하는 현상을 보인다. 이는 서원의 시대적 발전상과 함께 해석된다. 조선 후기로 갈수록 서원의 강학의 기능이 제향의 기능에 비해 약화되면서 강학과 직접적인 연관을 지닌 유식 공간 또한 그 중요도가 감소하는 것으로 보인다. 둘째, 현재 보존되어 있는 서원의 많은 조경 요소의 조성 주체가 배향(配享)자, 그 후손, 그리고 건립자인 사례가 그렇지 않은 경우보다 더 많다. 배향자가 직접 조성한 조경이 계승되어 보존되거나 배향자가 생존 강조했던 조경적 특징을, 서원의 동선이나 경관으로써 담아내는 등, 강화하는 모습을 보인다. 이러한 조성 과정 또한 기록으로 잘 보존되어 내려오는 것을 알 수 있다. 이는 선현의 흔적을 중시하는 서원의 제향적 성격에 의해, 배향자의 흔적이 잘 드러나있는 조경 요소는 상대적으로 더 잘 보존되고 현재까지 이어지는 것으로 판단된다. 서원의 조경은 강학과 제향이 결합된 기관이라는 정체성을 직접적으로 살펴볼 수 있는 서원의 중요한 한 단면이라고 할 수 있다.

• 대순사상논총
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• 제27집
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• pp.245-282
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• 2016

지금 전 세계에는 자기 안의 신성을 되찾고자 하는 영성의 바람이 거세게 불고 있다. 하지만 아직도 종교 갈등은 진행 중이다. 테러 사건, 종교 간의 분쟁 등이 끊임없이 일어나는 등 오히려 더 규모가 커지고 전 세계로 확대되고 있다. 종교 간의 화합은 더욱 요원해 보인다. 종교 간 갈등의 근본 원인은 무엇일까? 종교공동체 사이에 소통한다는 것이 이토록 어려운가? 비록 문화가 다르고 교리적 의례적 표현은 다르지만 어느 종교이든 핵심적인 부분인 심층을 들여다보면 대체로 종교 상호 간에 일맥상통하는 면이 있는 것으로 보인다. 공통점을 찾고 차이점을 인정할 때 서로 배움의 자세가 되어 소통이 용이하게 된다. 그렇다면 종교 간의 공통점으로 무엇이 있을까? 많은 학자들은 각 종교의 신비주의에서 말하는 '하나됨'의 경지를 주장한다. 이 하나됨의 경지는 하루아침에 되는 것이 아니라 신앙을 성숙시키고자 하는 끊임없는 노력의 궁극적 도달점인 것이다. 이 도달점에 이르는 과정을 중요시하는 깨달음의 종교가 심층종교라고 할 수 있다. 표층종교가 기복적이고 무조건적인 믿음을 강조하는 것이라면 심층종교는 내 안의 신성(神聖), 참나, 큰나를 깨닫는 것을 강조하는 종교이다. 표층종교와 심층종교라는 것은 비교종교학자인 오강남 교수가 편의상 분류한 용어로, 이 잣대는 상대적 개념이며 명확히 구분할 수 있는 것은 더더욱 아니다. 그러나 표층·심층종교의 개념은 종교생활이나 종교성의 발달을 모두 포괄할 수 있다는 측면에서 종교에 대한 논의를 보다 분명하고 수월하게 할 수 있다는 장점이 있다. 표층·심층의 분류를 이러한 의미에서 제한적으로만 사용하고자 한다. 필자는 표층·심층의 용어를 빌리되 여러 학자들의 분류를 참조하여 재고찰해 보고, 이 시각을 종교적 경험과 연결해 보고자 한다. 종교성의 발달 즉 신앙의 성숙은, 진리에 대한 깊이 있는 깨달음은, 개방적이고 공감하는 태도는 어떻게 가능할까? 대부분의 많은 학자들은 '종교적 경험'을 꼽는다. 종교적 경험을 통해 기복적이고 자기중심적이고 표층적인 믿음에서 좀 더 성숙한 신앙으로, 계속되는 깨달음과 그 실천으로 더욱더 깊은 신앙으로 나아갈 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 종교사에는 표층종교와 심층종교의 측면이 어떻게 나타났는지, 역대 종교에 대한 비판의 소리는 어떤 것이 있었는지 살펴본다. 이러한 표층과 심층의 시각으로 대순진리회 수도인들의 종교적 경험 수기 몇 가지를 분석하여, 표층에서 심층으로의 종교성의 발달이 종교적 경험을 통해 어떻게 일어나는지, 그 특성은 어떠한지 알아보고자 한다.

• 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.