• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.76-84
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• 2013

기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권5호
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• pp.85-111
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• 2012

본 연구는 대형할인점의 PB(Private Brand)상품에 대한 소비자의 지각특성과 관계지속의도 간의 영향관계를 규명하는 것으로서 설문조사에 의한 실증적 연구를 토대로 하였다. 실증적 연구를 위해 선행연구를 바탕으로 하여 PB상품에 대해 소비자가 지각하는 특성으로서의 지각품질, 점포이미지, 브랜드이미지, 지각가치 등의 요인을 도출하고 이들 선행요인이 PB상품의 브랜드신뢰와 브랜드자산을 매개로 하여 관계지속의도에 어떠한 영향을 미치는가를 구조적으로 규명하고자 하였다. 실증적 연구를 위한 설문조사는 2012년 1월부터 2012년 5월 말까지 경기 및 부산지역의 소비자를 대상으로 실시하였다. 설문은 전체 300부를 배부하여 253부(84.3%)를 회수하였으며, 그 중 응답이 누락되었거나 불성실한 설문을 제외한 245부(81.6%)를 유효 표본으로 최종분석에 활용하였다. 연구결과 PB상품에 대한 선택속성으로서의 지각품질, 브랜드이미지 및 지각가치는 브랜드신뢰 및 브랜드자산에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 이들 브랜드신뢰와 브랜드자산은 관계지속의도에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 PB상품을 판매하는 할인점의 점포이미지는 브랜드신뢰에는 정(+)의 영향을 미치지만 브랜드자산에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 즉, 전반적으로 PB상품에 대해 소비자가 지각하는 품질, 점포이미지, 브랜드이미지 및 지각가치와 관계지속의도간의 관계에서 브랜드신뢰 및 브랜드자산 요인이 이들 관계를 매개하고 있음을 구조적으로 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 볼 때 PB상품에 대한 소비자의 관계지속의도를 극대화하고 재구매를 지속적으로 유도하기 위해서는 PB상품의 품질향상, 브랜드이미지 개선 및 브랜드가치를 향상시키는 기본적 노력 위에 PB상품의 브랜드에 대한 신뢰와 자산가치를 극대화시키는 전략적 접근이 요구된다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제26권3호
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• pp.197-208
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• 2015

Objectives : The purposes of this study were to examine the reliability and validity of the Korean version of Social Communication Questionnaire (K-SCQ) and to determine cut-off scores for diagnosis of autism spectrum disorder (ASD). Methods : A total of 166 subjects with ASD and their 186 unaffected siblings were recruited through child psychiatry clinics of university hospitals. Board certified child psychiatrists screened all probands suspected to have ASD based on the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fourth edition. To confirm the diagnoses, the Korean versions of the Autism Diagnostic Observation Schedule and the Autism Diagnostic Interview-Revised (K-ADI-R) were administered to all the subjects. All parents completed the K-SCQ and Social Responsiveness Scale (SRS). The non-ASD siblings were evaluated with the same instruments as the probands with ASD. We performed a factor analysis to examine the structure of K-SCQ. For testing the validity of K-SCQ, we compared the difference in Lifetime and Current scores of probands with ASD and their non-ASD siblings using t-test and analysis of covariance. Correlations between the K-SCQ and other measurements of ASD symptomatology, including K-ADI-R totals and domain scores and SRS, were examined. Receiver operation characteristic curve analysis was performed to extract cutoff scores discriminating affection status. Results : Four factors were extracted through factor analysis of K-SCQ ; 1) social relation and play, 2) stereotyped behavior, 3) social behavior, and 4) abnormal language. Cronbach's internal consistency was .95 in K-SCQ Lifetime, and .93 in K-SCQ Current. There were significant differences in total score of K-SCQ, both in Lifetime and Current between the ASD group and non-ASD siblings group (p<.05). K-SCQ scores were significantly correlated with K-ADI-R subdomain scores and SRS total scores (p<.05). The best-estimate cut-off scores of K-SCQ for diagnosis of ASD were 12 for 48 months and over, and 10 for below 47 months. Conclusion : Our findings suggest that the K-SCQ is a reliable and valid instrument for screening autistic symptoms in the Korean population. Lower cut-off scores than the original English version might be considered when using it as a screening instrument of ASD.

• 원예과학기술지
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• 제33권5호
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• pp.647-657
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• 2015

원예시설의 환경설계 중 난방부하 산정방법에 대한 검증을 위하여, 대규모 플라스틱 온실에서 총난방부하와 틈새환기율, 지중전열량을 계측하여 계산결과와 비교 분석하였고, 지중전열 및 틈새환기가 온실의 난방부하에 미치는 영향을 검토하였다. 실험기간 동안 실내기온은 $13.3{\pm}1.2^{\circ}C$, 실외 기온은 $-9.4{\sim}+7.2^{\circ}C$의 범위를 보였으며, 우리나라의 난방 설계 외기온 범위에서 유효한 것으로 확인하였다. 가스트레이서법으로 측정한 틈새환기율은 평균 $0.245h^{-1}$로 나타났다. 온실의 피복면적에 일정한 환기전열계수값을 사용하는 방법은 온실의 규모에 따라서 문제가 있는 것으로 분석되었다. 따라서 환기전열부하는 온실의 체적과 틈새환기율을 이용하는 방법이 합리적인 것으로 판단된다. 온실 중앙에서 측정한 지중열류는 실내외 기온차에 따라 음으로 약간 증가하는 경향을 보이고, 온실 측면에서 측정한 지중열류는 실내외 기온차에 따라 양으로 크게 증가하는 경향을 보였다. 계측 결과를 바탕으로 온실의 외주부를 통한 열손실 개념을 도입한 새로운 지중전열부하 산정 방법을 개발하였으며, 검증결과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 관류열부하는 대체로 실내외 기온차에 비례하는 것으로 나타났으나, 열관류율은 작아지는 경향을 보였다. 따라서 관류열부하 산정시 설계조건에 따라 열관류율의 선택에 주의를 기울여야 할 것으로 판단된다. 실험온실의 열관류율은 평균 $2.73W{\cdot}m^{-2}{\cdot}C^{-1}$로 단일피복의 플라스틱 온실 대비 60%의 열절감율을 보이는 것으로 나타났다. 전체 난방부하 중에서 관류열부하가 84.7~95.4%, 환기전열부하가 4.4~9.5%, 지중전열부하가 -0.2~+6.3%를 차지하는 것으로 나타났다. 관류열부하는 실내외 기온차가 낮은 그룹에서 더 큰 비율을 차지하고, 환기전열 부하는 실내외 기온차가 높은 그룹에서 더 큰 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 지중전열부하의 경우 실내외 기온차가 낮은 그룹에서는 부하를 경감시키는 방향으로 작용하고, 실내외 기온차에 따라 부하를 증가시키거나 경감시키는 방향으로 작용하는 것으로 나타났으므로 이 기준 온도차의 선택이 중요한 것으로 판단된다. 지중전열부하에 비하여는 환기전열부하가 더 큰 비중을 차지하므로 에너지 절감을 위해서는 틈새환기율을 줄일 수 있는 대책이 필요한 것으로 판단된다.

• 대한불안의학회지
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• 제7권1호
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• pp.48-53
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• 2011

본 연구는 주요우울증 환자군과 정상 대조군을 대상으로, 한국어판 Beck 우울설문지 2판(Beck Depression Inventory-II)에 대한 신뢰도와 타당도를 검증하여 실제적이고 표준화된 규준을 제시하고, 분할점(cut-off score)을 설정하여 우울증의 유무를 나타내는 기준을 마련하고자 하였다. 주요한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국판 BDI-II의 문항-총점 상관의 범위는 .51에서 .74이고, 전체 문항들이 .60 이상의 문항-총점 상관을 보여 한국어판 Beck 우울설문지 2판의 신뢰도가 '보통' 이상이라는 것이 검증되었다. 둘째, 집단별 BDI-II의 내적 일치도를 알아보기 위한 Cronbach' alpha 값은 .94 이상인 것으로 나타났다. 셋째, 주성분 분석 방식으로 요인을 추출하여 합치성을 검사한 결과 3개의 하위 요인이 추출되었고, 설명되는 변량은 총 47.3%였다. 넷째, 한국어판 BDI-II의 분할점수 산출을 위하여 ROC(Receiver operator characteristic) 분석을 실시한 결과 18점일 때 가장 높은 민감도와 특이도를 보인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 바탕으로, 한국어판 BDI-II의 분할점은 18점으로 정하는 것이 타당할 것으로 여겨진다. 그러나 본 연구에서는 연구에 사용된 환자군이 우울증상을 가진 모든 정신질환자를 대상으로 한 것이 아니라 주요우울증 환자들만을 대상으로 하여 결과를 일반화 하는데 일부 제약이 따를 수 있을 것으로 판단되며, 증상의 중증도(severity)에 따라 군을 나눠 분할점을 산출하지는 못하여 추후에는 이를 고려한 추가적인 연구가 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.239-250
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• 2020

이 논문의 목적은 전자 상거래 플랫폼에서 웹 유명인 생방송의 "컨텍스트 화"효과가 소비자의 제품 가치, 위험 및 구매 의도에 대한 인식에 미치는 영향을 탐구하는 것입니다. 본 논문에 실은 Taobao 쇼핑 소비자를 연구 대상으로 사용, 설문 조사 방법, 설문 조사가 채택되었으며, 설문 및 분산 네트워크를 통한 형태, 소비자 구매에 대한 실제 상황 영향의 웹 유명인 효과에 대한 웹 유명인 효과의 추가 검증을 위해 라이브 의도, 설문지는 데이터 처리 후 통계 소프트웨어 SPSS 23.0 및 AMOS 22.0을 사용하여 리 커트 스케일, 7 및 재활용 설문지 분석을 설계합니다. 설문지의 신뢰성과 타당성을 결정한 후, 탐색 요소 분석을 사용하여 가설을 검증하고 소비자의 구매 의도에 대한 웹 유명 인사 생방송의 "문맥 화"효과의 실제 조정 정도를 계산했습니다. 본 논문의 연구 결과는 다음과 같이 요약된다 : (1) 소비자의 제품에 대한인지 된 가치는 구매 의도에 중대한 영향을 미칠 수있는 반면,인지 된 위험은 구매 의도에 상당히 부정적인 영향을 미친다. (2) 제품에 대한 소비자의 신뢰와 구매 의도는 웹 유명 인사 생방송의 "컨텍스트 화"에 의해 규제됩니다. 특히, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송의 경우 소비자 제품의 인지 된 가치는 제품 신뢰에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이는 "컨텍스트 화"효과가 좋지 않은 웹 유명인 라이브 방송의 가치보다 높습니다. 제품에 대한 소비자의인지 된 위험을 해결하는 관점에서, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송은 "컨텍스트 화"효과가 낮은 웹 유명인 라이브 브로드 캐스트보다 훨씬 우수합니다. 이 논문은 경험적 분석을 바탕으로 웹 연예인 생방송이 전자 상거래 산업의 지속 가능한 성장을위한 새로운 돌파구가 될 것이며 전자 상거래 마케팅 모드와 웹 연예인 생방송 산업의 변화에 대한 제안을 제시 할 것이라고 결론을 내렸다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권6호
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• pp.329-333
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• 2006

유기물 함량이 많은 난지권 제주도의 화산회 토양에서의 수분함량과 토양수분 장력과의 관계를 파악하는 것이 밭작물이 주로 재배되는 제주도 특성상 계획적인 관개관리를 통해 효율적인 물 관리를 가능하게 할 것이므로 이를 위해 본 연구는 토양수분 장력을 실측하지 않고 추정할 수 있도록 유기물 함량이 다른 토색별 토양수분특성곡선을 작성하고자 하였다. 유기물 함량에 차이가 많이 나는 세 가지 색의 토양을 이용해 토양수분 장력별로 토양수분 함량을 측정한 후 scaling 기법을 이용해 토양수분 특성곡선 추정모형을 작성했다. 암갈색, 농암갈색, 흑색으로 구분이 가능한 화산회 토양을 토색별로 살펴보면, 토성이 동일하더라도 유기물함량이 높은 화산회 토양일수록 토색이 진한 경향을 보여 토색에 미치는 유기물 함량의 영향을 판단할 수 있었다. 토색별 토양수분 특성곡선은 흑색토, 농암갈색토, 암갈색토의 순으로 수분 보유능의 차이를 보였으며, 이들도 scaling 기법을 통해 토양수분장력을 dimensionless water content의 멱함수 형태로 단일화 시킬 수 있었다. 또한, scale 변환 수분함량을 이용해 주로 토양수분 특성을 해석하는데 많이 이용되고 있는 van Genuchten 모형에 적용할 수 있는 매개변수들을 토양시료 전체에 대해, 그리고 각각의 토색별로 작성하였다. 이들 함수는 로지스틱(logistic) 형태를 보였다. 결과적으로 토양수분 곡선특성 추정모형은 수리특성의 기본이 되어 농경지에서의 물의 이동특성을 해석하는 밑바탕이 될 것이며, van Genuchten 변수들은 유기물 함량이 높은 지역에서 SWAT 등의 다양한 수문모형들에 적용이 가능할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.