• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.97-105
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• 2018

목 적 : Proton Therapy는 Bragg-peak를 이용해 종양에는 최대의 선량, 정상조직에는 최소의 선량을 줄 수 있는 특징을 가지고 있기 때문에 환자의 위치변화나 치료부위의 위치 변화를 정량화 할 수 있는 의료영상 분석 시스템은 양성자 치료에 있어서 무엇보다도 중요하다. 본 연구 목적은 Matlab 기반의 In-house Registration code를 제작하여 기존 DIPS program을 통한 Set-up과 In-house code를 통한 영상정합을 비교하여 Algorithm의 유용성을 평가하고 DIPS와 DRR간의 오차 값을 확인하여 기존 치료의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 양성자 치료를 받은 13명의 뇌종양, 두경부암 환자를 대상으로 하였으며 영상비교에 필요한 DIPS Program System(Version 2.4.3, IBA, Belgium)와 환자의 치료계획을 위해 Eclipse Proton Planning System(Version 13.7, Varian, USA)을 사용하였다. Registration 방법에 대한 Validation을 위해 Test image를 인위적으로 회전 및 이동하여 기존 Image와 영상정합 하였고, 기존 Set up 방식의 DIPS program의 환자 일별 초기 Set up image를 plan DRR과 영상정합 하여 각각 오차 값을 얻어 Algorithm의 유용성을 평가하였다. 그리고 기존 Set up 방식의 정확성을 평가하기 위해 환자 일별 최종 Set up image와 DRR image를 영상정합하여 오차 값을 확인하였다. 결 과 : Test image를 left와 right 방향으로 각각 0.5, 1, 10 cm를 이동시켰을 때 평균 0.018 cm의 오차 값을 보였으며 시계와 반시계방향으로 각각 1, $10^{\circ}$씩 회전시켰을 경우에는 평균 $0.0011^{\circ}$의 오차를 나타냈다. 4명의 환자 일별 초기 image를 영상정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 0.056, 0.044, 0.053 cm의 오차 값을 나타냈으며 Rotation, Pitch 순으로 0.190, $0.206^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 13명의 환자 일별 최종 image를 영상 정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 차이는 0.062, 0.085, 0.074 cm이였고 Vector 값으로는 평균 0.120 cm의 차이를 보였다. Rotation, Pitch 순으로는 평균 0.171, $0.174^{\circ}$의 차이 값을 나타냈다. 결 론 : 본 연구를 통해 제작된 Matlab 기반의 In-house Registration code는 단순한 Image 뿐만 아니라 해부학적 구조에서도 Intensity 기반의 정확한 영상정합을 나타냈다. 또한 기존 치료방식의 DIPS program을 통한 Set-up 오차는 매우 미미한 차이를 보임으로써 이는 양성자치료의 정확성을 확인할 수 있었다. 앞으로 임상적용을 위해 추가적인 프로그램 개발과 향후 Intensity 기반의 Matlab In-house code 연구가 필요하다고 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.587-601
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• 2020

지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.469-487
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• 2007

입도경향 분석법은 파이척도로 표현된 평균입도, 분급, 왜도 등 퇴적물 입도조직변수가 퇴적물의 이동경로를 따라 특정한 경향을 보이는 성질을 이용한 퇴적물 이동경로 식별 방법론이다. 적용이 간편하고 저렴하여 지형학 연구에 널리 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있으나 방법론상의 한계도 몇 가지 측면에서 지적되고 있어 주의가 필요하다. 이 연구는 McLaren과 Bowles의 1차원 경로분석법, Gao와 Collins, Le Roux의 2차원 이동벡터법 등 현재까지 정립된 입도경향 분석의 대표적인 세 가지 기법을 비교 평가하여 적절한 활용법을 도출하고, 입도경향 분석의 추후 연구과제를 제안한 것이다. McLaren-Bowles의 1차원 경로분석법은 연구자의 현장경험을 분석에 효과적으로 결합시킬 수 있고 X-분포를 통해 퇴적환경에 대한 해석을 제공해주며 장기적인 퇴적물 순이동 패턴을 파악하는데 효과적이나 연구자의 주관적 해석에 의존해야 한다는 점, 식별할 수 있는 시간 해상도가 낮다는 점등이 단점이다. Gao-Collins의 2차원 이동벡터법은 명확한 절차, 2차원적인 시각화, 세밀한 시간 해상도 등이 장점이지만, 임계거리 선정, 잡벡터 제거과정 등이 문제를 유발할 수 있으므로 분석 시 주의를 요한다. 셋째, Le Roux의 2차원 이동벡터법은 확장된 경험규칙과 조직변수 간의 구배를 고려하고 시간해상도도 세밀하지만, 분석개념이 모호하고 복잡하다. 입도경향 분석은 현장에 대한 연구자의 이해도, 조사하고자 하는 퇴적물 순이동 패턴의 시간적 스케일, 초점을 맞추고자 하는 정보 등에 따라 적절한 기법을 선택하고, 거기에 부합되는 시료채취방안을 기획하는 것이 중요하다. 또한 입도경향 분석이 지형학 연구에 기여하기 위해서는 시료채취 깊이, 교란층의 두께 등 시료채취 과정의 요소들과 퇴적물 순이동 패턴이 지시하는 시간스케일 간의 관계가 체계적으로 규명되어야 한다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국운동역학회지
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• 제16권3호
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• pp.149-163
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• 2006

The purpose of this study was to compare the lower extremity's joint and segment coupling patterns between forward and backward running in subjects who were twelve healthy males. Three-dimensional kinematic data were collected with Qualisys system while subjects ran to forward and backward. The thigh internal/external rotation and tibia internal/external rotation, thigh flexion/extension and tibia flexion/extension, tibia internal/external rotation and foot inversion/eversion, knee internal/external rotation and ankle inversion/eversion, knee flexion/extension and ankle inversion/eversion, knee flexion/extension and ankle flexion/extension, and knee flexion/extension and tibia internal/external rotation coupling patterns were determined using a vector coding technique. The comparison for each coupling between forward and backward running were conducted using a dependent, two-tailed t-test at a significant level of .05 for the mean of each of five stride regions, midstance(1l-30%), toe-off(31-50%), swing acceleration(51-70%), swing deceleration(71-90), and heel-strike(91-10%), respectively. 1. The knee flexion/extension and ankle flexion/extension coupling pattern of both foreward and backward running over the stride was converged on a complete coordination. However, the ankle flexion/extension to knee flexion/extension was relatively greater at heel-strike in backward running compared with forward running. At the swing deceleration, backward running was dominantly led by the ankle flexion/extension, but forward running done by the knee flexion/extension. 2. The knee flexion/extension and ankle inversion/eversion coupling pattern for both running was also converged on a complete coordination. At the mid-stance. the ankle movement in the frontal plane was large during forward running, but the knee movement in the sagital plane was large during backward running and vice versa at the swing deceleration. 3. The knee flexion/extension and tibia internal/external rotation coupling while forward and backward run was also centered on the angle of 45 degrees, which indicate a complete coordination. However, tibia internal/external rotation dominated the knee flexion/extension at heel strike phase in forward running and vice versa in backward running. It was diametrically opposed to the swing deceleration for each running. 4. Both running was governed by the ankle movement in the frontal plane across the stride cycle within the knee internal/external rotation and tibia internal/external rotation. The knee internal/external rotation of backward running was greater than that of forward running at the swing deceleration. 5. The tibia internal/external rotation in coupling between the tibia internal/external rotation and foot inversion/eversion was relatively great compared with the foot inversion/eversion over a stride for both running. At heel strike, the tibia internal/external rotation of backward running was shown greater than that of forward(p<.05). 6. The thigh internal/external rotation took the lead for both running in the thigh internal/external rotation and tibia internal/external rotation coupling. In comparison of phase, the thigh internal/external rotation movement at the swing acceleration phase in backward running worked greater in comparison with forward running(p<.05). However, it was greater at the swing deceleration in forward running(p<.05). 7. With the exception of the swing deceleration phase in forward running, the tibia flexion/extension surpassed the thigh flexion/extension across the stride cycle in both running. Analysis of the specific stride phases revealed the forward running had greater tibia flexion/extension movement at the heel strike than backward running(p<.05). In addition, the thigh flexion/extension and tibia flexion/extension coupling displayed almost coordination at the heel strike phase in backward running. On the other hand the thigh flexion/extension of forward running at the swing deceleration phase was greater than the tibia flexion/extension, but it was opposite from backward running. In summary, coupling which were the knee flexion/extension and ankle flexion/extension, the knee flexion/extension and ankle inversion/eversion, the knee internal/external rotation and ankle inversion/eversion, the tibia internal/external rotation and foot inversion/eversion, the thigh internal/external rotation and tibia internal/external rotation, and the thigh flexion/extension and tibia flexion/extension patterns were most similar across the strike cycle in both running, but it showed that coupling patterns in the specific stride phases were different from average point of view between two running types.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제46권2호
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• pp.229-240
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• 1999

연구배경: HSVtk/GCV를 이용한 유전자치료에서 면역반응은 1) adenovirus 혹은 retrovirus와 같이 벡타로 사용된 virus의 단백질, 2) 치료목적으로 이입된 HSVtk 유전자의 생성물, 3) 암세포에 대해서 일어날 수 있다. 그리고 이러한 면역반응은 cytokines의 생성 혹은 cytotoxic tumor-specific T-cell의 생성을 초래하여 bystander effect에 의한 살상효과를 증가시키거나, anti-tumor immunity를 유도하여 tumor vaccine의 효과를 나타낼 수 있다. 한편 이와는 대조적으로 면역반응용 HSVtk 유전자를 발현하는 세포들을 파괴하여 이입된 HSVtk 유전자의 발현기간을 제한함으로서 유전자치료의 효과를 감소시킬 수도 있다. 본 연구는 retrovirus 벡타로 이입한 HSVtk 유전자치료에서 면역체계가 bystander effect에 의한 살상효과에 미치는 영향을 규명하고 면역체계가 이입한 유전자의 발현에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. 방 법: Immunocompetent mice인 Balb/c mouse와 immunodeficient mouse인 Balb/c-nude 및 SCID mouse에서 retrovirus 벡타를 사용하여 HSVtk 유전자를 이입하고 치료효과를 조사하였다. 그리고 Balb/c mouse에 면역억제제인 cyclosporin을 투여하여 면역억제제가 bystander effect 및 유전자치료 효과와 유전자의 발현기간에 미치는 영향을 조사하였다. 결 과: Balb/c mouse에 HSVtk 유전자를 이입하고 GCV를 투여한 군은 GCV를 투여하지 않은 대조군에 비해 종양의 성장이 유의하게 억제되었으나 Balb/c-nude mouse와 SCID mouse의 경우 GCV를 투여한 군과 대조군 사이에 유의한 차이가 없었다. 면역억제제인 cyclosporin을 투여한 군에서 유전자 치료 효과가 cyclosporin을 투여하지 않은 정상 mouse에 비해 치료효과가 유의하게 작았다. Cyclosporin 투여에 따른 유전자의 발현기간에는 유의한 차이가 없었다. 결 론: Retrovirus 벡타를 사용한 HSVtk 유전자치료에는 면역증강이 치료효과를 증가시킬 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권6호
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• pp.531-548
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• 2015

위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.