• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.241-249
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• 2014

본 연구에서는 광주과학기술원의 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 2009년부터 2011년, 3년동안 광주에서 대기 에어로졸의 관측을 실시하였다. 관측된 라이다 신호의 분석으로부터 산출된 편광소멸도를 이용하여 황사의 층을 구분해 내었다. 구분 된 황사의 층의 고도에 따른 정보들은 Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 황사 층의 역궤적 분석에 이용되었고, 그 정보들을 통하여, 황사 층의 발원지 및 유입경로를 규명할 수 있었다. 한반도로 유입되는 황사는 고비사막을 기원으로 하는 경우가 가장 많은 것으로 나타났으며, 또한, 황사의 이동경로에 따른 광학적 특성 변화를 규명하기 위해, 중국 공업지역을 통과하여 유입된 황사 층과 발원지로부터 한반도로 직접적으로 유입된 황사의 구분하여 경로에 따른 입자 편광소멸도의 통계 분석을 실시하였다. 중국 공업지역을 통과하여 한반도로 유입된 황사의 편광소멸도는 0.07-0.1의 값을 보인 반면, 발원지로부터 공업지역을 경유하지 않고 직접 유입된 황사의 편광소멸도는 0.11-0.15로 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 발원지에서 발생한 순수 황사입자가 이동 중에 공업지역에서 발생한 오염입자와 혼합하여 황사층의 편광소멸도를 감소시킨 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제8권3호
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• pp.285-294
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• 2003

전라북도 새만금 해역의 조하대 대형저서동물 군집의 모니터링에 적절한 채집기 선정을 위한 연구의 일환으로 2002년 4월에 현장 조사를 수행하였다. 비교 대상 채집기는 반 정량적 채집기인 dredge(type charcot)와 정량적 채집기인 Smith-McIntyre(SM), van Veen grab(VV)이었다. 11개 정점이 설정되었고, 매 정점에서 dredge는 1회, SM과 VV는 3회의 반복 채집(0.1 $m^2$$\times$3)이 이루어졌다. 채집 퇴적물의 부피와 군집 밀도, 생체량 그리고 다양도 지수등의 parameters의 비교는 정량적 채집기에 국한되었다. 퇴적물의 부피는 두 채집기 간 p-value 0.0050(쌍을 이룬 표본의 t-검정)에서 유의한 차이(SM>VV)가 있는 것으로 나타났고 자료에 4th-root변환을 가하면 SM과 Vv에 의한 3개 반복 채집 표본이 모두 정밀도 0.2의 기준을 만족하는 것으로 나타났다. 11개 정점 다양도의 채집기 간 비교에서는 dredge와 VV 간의 상관관계가 다른 pairs의 것에 비해 높은 것으로 나타났다. 우점종의 조성과 순위 비교는 일부 개체군(예를 들어 다모류, Heteromastu filiformis, Aricidea assimilis등)에서 dredge의 것이 나머지 것에 비해 과소 평가의 경향을 나타내었다. 다변량 분석 결과의 채집기 간 일치하는 정도를 추정하기 위하여 유사도 행렬 간 상관관계를 추정하였다. 근소하게 dredge와 VV 간 유사도가 높은 것으로 나타났으나 대체로 높은 일치성을 보였다. 우점종 리스트에서 관찰된 순위와 조성의 차이는 채집기마다 다른 채집 심도의 효과에 기인한 것으로 해석되었다. VV 표본에서의 일부 우점종의 낮은 밀도(SM 표본 대비 평균 50% 수준)도 이러한 관점에서 이해될 수 있었고 이것이 dredge-VV 간 상대적으로 높은 상관관계 또는 유사도의 원인인 것으로 추정되었다. 전반적인 관찰 결과에 근거하였을 때 우량 채집기는 SM이었으나 반드시 높은 자료의 질이 우선시되어야 하는 조건이 아닌 경우에는 다른 채집기를 사용하더라도 생물상의 특성 파악과 구분에는 문제가 없는 것으로 추정되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제54권5호
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• pp.331-336
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• 2012

본 연구는 한우 번식우와 거세우의 도체형질과 초음파 측정형질의 유전모수를 추정하여 도체형질과 초음파 측정형질 간의 관계를 알아보기 위하여 실시하였다. 한우 암소에 있어서 초음파 등지방두께의 유전력은 0.43이었고, 초음파 등심단면적의 유전력은 0.23 그리고 초음파 근내지방도는 0.32이었다. 한편, 한우 암소 도체형질의 유전력은 등지방두께는 0.33, 등심단면적이 0.13 그리고 근내지방도는 0.33으로 분석되었다. 한우 암소에 있어서 초음파 측정 형질 간 유전상관은 초음파 등지방두께: 초음파 등심단면적에서 -0.19, 초음파 등지방두께: 초음파 근내지방도는 -0.61이었고, 초음파 등심단면적: 초음파 근내지방도는 -0.36으로 각 형질 간 부의 유전상관을 보였다. 표현형상관에 있어서는 초음파 등지방두께: 초음파 등심단면적에서 0.03, 초음파 등지방두께: 초음파 근내지방도는 0.13이었고, 초음파 등심단면적: 초음파 근내지방도는 0.26으로 분석되었다. 한우 암소에 있어서 초음파 측정 형질과 실제 도체형질 간 유전상관은 등지방두께 0.97, 등심단면적 0.94 그리고 근내지방도 0.92로 매우 높은 정 (+)의 상관을 나타내었고, 초음파 측정형질과 실제도체형질 간 표현형상관에 있어서도 등지방두께 0.90, 등심단면적 0.86 그리고 근내지방도 0.81로 높은 정 (+)의 상관계수가 추정되었다. 그리고 암소에서 나타나는 이러한 결과는 거세우 자료에서나 암소와 거세우를 통합한 자료에서도 일관되게 나타나고 있다. 본 연구에서 초음파 측정치와 실제 도체에서 측정한 값 들 사이에 유전적으로나 표현형적으로 높은 수준의 정 (+) 상관이 존재하는 본 연구 결과는 육질 개량을 위한 간접 선발의 도구로 초음파 측정 자료를 활용하는 것이 가능할 것이며 한우의 도축 결과를 상당히 정확한 수준으로 예측하는 것이 가능하므로 사양관리 측면에서도 큰 활용 가치가 있을 것으로 판단한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.275-292
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• 2014

이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제13권3호
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• pp.164-171
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• 2013

Purpose: Laparoscopy-assisted distal gastrectomy for early gastric cancer has gained acceptance and popularity worldwide. However, laparoscopy-assisted distal gastrectomy for advanced gastric cancer is still controversial. Therefore, we propose this prospective randomized controlled multi-center trial in order to evaluate the safety and feasibility of laparoscopy assisted D2-gastrectomy for advanced stage gastric cancer. Materials and Methods: Patients undergoing distal gastrectomy for advanced gastric cancer staged cT2/3/4 cN0/1/2/3a cM0 by endoscopy and computed tomography are eligible for enrollment after giving their informed consent. Patients will be randomized either to laparoscopyassisted distal gastrectomy or open distal gastrectomy. Sample size calculation revealed that 102 patients are to be included per treatment arm. The primary endpoint is the non-compliance rate of D2 dissection; relevant secondary endpoints are three-year disease free survival, surgical and postoperative complications, hospital stay and unanimity rate of D2 dissection evaluated by reviewing the intraoperative video documentation. Discussion: Oncologic safety is the major concern regarding laparoscopy-assisted distal gastrectomy for advanced gastric cancer. Therefore, the non-compliance rate of clearing the N2 area was chosen as the most important parameter for the technical feasibility of the laparoscopic procedure. Furthermore, surgical quality will be carefully reviewed, that is, three independent experts will review the video records and score with a check list. For a long-term result, disease free survival is considered a secondary endpoint for this trial. This study will offer promising evidence of the feasibility and safety of Laparoscopy-assisted distal gastrectomy for advanced gastric cancer. Trial Registration: NCT01088204 (international), NCCCTS-09-448 (Korea).

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제12권5호
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• pp.19-32
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• 2007

우리나라에서 대표적으로 사용되어 온 지하수 함양량 산정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법, 유역내의 집중형 개념모형에 의한 물수지 분석, 그리고 지하수위 변동곡선법으로 대별된다. 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용 그리고 수문지질학적 불균질성에 따르는 시공간적인 변동성을 나타내므로 전술한 방법들은 이같은 특성을 다루기에는 많은 제약을 가진다. 이 같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합 지표수-지하수 모형인 SWAT-MODFLOW로부터 얻어진 물수지 성분을 기초로 한 새로운 함양량 추정방법을 제시하고자 한다. 하천변에 위치한 지하수위는 하천흐름과 유사한 동적변화를 나타내는 반면 보다 상류부에 위치한 지하수위는 강수에 대하여 일정한 지체현상을 나타낸다. 이와 같은 지하수위 변동의 특징은 함양의 물리적 특성과 관련되므로 이 같은 현상을 설명하기 위해서는 토양층을 통과한 물이 대수층 함양에 도달하는데 걸리는 시간적 지체를 설명하는 것이 필요하다. SWAT 모형에서는 주어진 날에 대해 물이 토양층을 통과하여 대수층으로 함양되는 과정을 설명하기 위해 지수형태의 감쇠가중함수를 가진 단일 저수지 저류 모듈을 사용한다. 그런데 이 모듈은 지체시간이 긴 경우나 추정된 함양의 시계열이 지하수위 시계열과 잘 맞지 않는 제한 사항을 가지므로, 본 연구에서는 비포화대를 통과하는 시간 지체를 보다 현실적으로 반영할 수 있는 다단 저수지 저류 추적 모듈을 개발하여 SWAT모형에 탑재하였으며, 이 모듈내의 시간지체와 관련된 매개변수는 관측지하수위와 모의 함양량의 상관관계를 검토함으로써 최적화가 이루어지도록 하였다. 본 연구방법의 최종 단계는 모의 지하수위와 관측 지하수위, 그리고 관측 유역유출량과 모의 유출량을 검증함으로써 종결된다. 새롭게 제안된 방법을 우리나라 미호천 유역에 적용하여 지하수 함양량의 시공간적 분포를 추정하였는데 제시된 방법이 유역 모형의 효율성과 지하수위 변동법의 정확성이라는 장점을 모두 가진 방법이어서 추정된 일 함양량은 수리지질학적 불균질성, 기후조건, 토지이용과 토양층과 대수층의 거동까지 반영한 매우 개선된 값으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제39권2호통권116호
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• pp.198-208
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• 2006

본 연구는 어류를 이용한 생물학적 수환경 평가기법 즉, '생물통합지수'라 불리는 다변수 모델기법을 적용하는 것이다. 본 연구를 위하여 2004년 8월 ${\sim}$ 2005년 9월까지 갑천에서 5개 지점을 선정하여 조사하였다. 또한 생물학적 자료와 함께 환경부에서 제공되는 장기간의 수진자료와 물리적 서식지 평가 결과를 비교하였다. 어류 군집에 기반으로 한 하천의 생몰학적 건강도 평가를 위하여 Karr(1981)가 제시한 12메트릭 모델을 국내 실정에 맞게 10메트릭 모델로 변형하여 적용하였다. US EPA(1993)와 Karr(1981)의 기준에 따르면 갑천의 평균 생물학적 건강도 지수는 24.0 (범위: 20 ${\sim}$ 30, n=5)으로 보동${\sim}$악화 상태를 나타내었다. 장마기간에 조사된 4차 조사를 제외한 나머지 조사 중 상류부(SI~S3)와 하류부(S4, S5)의 평균 생물학적 건강도 지수는 26.0${\sim}$24.0으로 나타난 반면 4차 조사는 상류부와 하류부가 각각 21.0과 20.0을 기록하였다. 이는 장마로 인한 교란현상을 시사하며 또한 하류부보다는 상류부가 장마의 영향을 심하게 받는 것을 알 수 있다. 물리적 서식지 평가 지수는 75(보통)${\sim}$148(양호)상태를 보였다. 53은 75점을 기록하여 다른 지점에 비하여 상당히 낮은 수치(P=0.001, n=5)를 보였으며 생물학적 건강도 평가 지수 역시 24를 기록하여 상당히 낮은 수치를 보였다. 생물학적 산소요구량, 화학적 산소요구량, 총인, 총질소의 네 항목은 상류에 비하여 하류에서 3${\sim}$8배 가랑 상승하였으며, 이는 생물학적건강도 지수가 이 ${\cdot}$ 화학적 수질과 물리적 서식지를 모두 반영하는 결과라 사료되었다. 이와 같은 이유로 생물학적건강도 평가기법은 하천생태계를 현재를 진단하는 것뿐만이 아니라 나아가서 하천생태계와 수질을 회복하는데 핵심도구로 여겨진다.