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산림 총일차생산량 예측의 공간적 확장을 위한 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘의 활용 (Application of Machine Learning Algorithm and Remote-sensed Data to Estimate Forest Gross Primary Production at Multi-sites Level)

  • 이보라;김은숙;임종환;강민석;김준
    • 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.

PCR 다형성 분석에 의한 한국산 잣버섯의 유전적 다양성 및 유연관계 (Genetic Diversity and Phylogenetic Relationship in Korean Strains of Lentinus lepideus Based on PCR Polymorphism)

  • 이재성;조해진;윤기남;;이경림;심미자;이민웅;이윤혜;장명준;주영철;정종천;신평균;유영복;이우윤;이태수
    • 한국균학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.105-111
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    • 2010
  • 잣버섯(Lentinus lepideus)은 외국에서 철도의 침목을 부후시켜 기차가 탈선되는 원인을 제공하는 곰팡이로 알려져 있으나 예로부터 맛과 영양이 좋고 약리효과도 높아서 야생에서 채취하여 이용해왔다. 최근 이 버섯의 새로운 품종과 인공 재배법이 개발되면서 한국산 잣버섯의 유전적 다양성과 유연관계의 규명이 필요하게 되었다. 이에 우리나라의 여러 지역에서 수집한 14개의 잣버섯 균주와 3개의 표고균주를 대상으로 rDNA의 ITS region 염기서열과 genomic DNA의 RAPD-PCR을 수행하였다. ITS1과 ITS2 영역의 염기의 수는 각각 173에서 179와 203에서 205 염기쌍으로 계통에 따라 변이가 있었는데 ITS1 영역의 염기서열이 ITS2의 영역보다변이가 많았고 5.8S 지역은 염기의 수가 156쌍으로 모든 균주가 동일하였다. 각각의 균주 간 유연관계를 알아보기 위해 ITS 영역의 염기서열을 이용하여 분지도를 작성해 본 결과 실험에 사용한 균주는 4개의 클러스터로 나눠지는 것으로 나타났고 실험에 사용한 3개의 표고는 잣버섯과는 다른 새로운 클러스터로 나눠졌다. 또한 20 종류의 primer를 이용하여 RAPD를 수행한 결과 10개의 primer가 효과적으로 염색체 DNA를 증폭하는 것으로 나타났다. 증폭의 양상은 잣버섯의 계통과 primer의 종류에 따라 변이가 있었는데, 증폭된 DNA의 단편 수는 적은 것은 5개에서 많은 것은 37개, 단편의 크기는 0.2 kb에서 2.6 kb까지 다양하였다. 본 실험 결과 실험에 사용한 한국산 잣버섯의 계통과 품종간의 유연관계는 높았으나 유전적 다양성은 낮았다.

문학텍스트와 문학적 해석 -「스페인 문학사」를 통한 모델 연구 (Literary Text and the Cultural Interpretation - A Study of the Model of 「History of Spanish Literature」)

  • 나송주
    • 비교문화연구
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    • 제26권
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    • pp.465-485
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    • 2012
  • Instructing "History of Spanish Literature" class faces various types of limits and obstacles, just as other foreign language literature history classes do. Majority of students enter the university without having any previous spanish learning experience, which means, for them, even the interpretation of the text itself can be difficult. Moreover, the fact that "History of Spanish Literature" is traced all the way back to the Middle Age, students encounter even more difficulties and find factors that make them feel the class is not interesting. To list several, such factors include the embarrassment felt by the students, antiquated expressions, literature texts filled with deliberately broken grammars, explanations written in pretentious vocabularies, disorderly introduction of many different literary works that ignores the big picture, in which in return, reduces academic interest in students, and finally general lack of interest in literate itself due to the fact that the following generation is used to visual media. Although recognizing such problem that causes the distortion of the value of our lives and literature is a very imminent problem, there has not even been a primary discussion on such matter. Thus, the problem of what to teach in "History of Spanish Literature" class remains unsolved so far. Such problem includes wether to teach the history of authors and literature works, or the chronology of the text, the correlations, and what style of writing to teach first among many, and how to teach to read with criticism, and how to effectively utilize the limited class time to teach. However, unfortunately, there has not been any sorts of discussion among the insructors. I, as well, am not so proud of myself either when I question myself of how little and insufficiently did I contemplate about such problems. Living in the era so called the visual media era or the crisis of humanity studies, now there is a strong need to bring some change in the education of literature history. To suggest a solution to make such necessary change, I recommended to incorporate the visual media, the culture or custom that students are accustomed to, to the class. This solution is not only an attempt to introduce various fields to students, superseding the mere literature reserch area, but also the result that reflects the voice of students who come from a different cultural background and generation. Thus, what not to forget is that the bottom line of adopting a new teaching method is to increase the class participation of students and broaden the horizon of the Spanish literature. However, the ultimate goal of "History of Spanish Literature" class is the contemplation about humanity, not the progress in linguistic ability. Similarly, the ultimate goal of university education is to train students to become a successful member of the society. To achieve such goal, cultural approach to the literature text helps not only Spanish learning but also pragmatic education. Moreover, it helps to go beyond of what a mere functional person does. However, despite such optimistic expectations, foreign literature class has to face limits of eclecticism. As for the solution, as mentioned above, the method of teaching that mainly incorporates cultural text is a approach that fulfills the students with sensibility who live in the visual era. Second, it is a three-dimensional and sensible approach for the visual era, not an annotation that searches for any ambiguous vocabularies or metaphors. Third, it is the method that reduces the burdensome amount of reading. Fourth, it triggers interest in students including philosophical, sociocultural, and political ones. Such experience is expected to stimulate the intellectual curiosity in students and moreover motivates them to continues their study in graduate school, because it itself can be an interesting area of study.

기계 학습 어플리케이션을 활용한 파노라마 영상에서의 정중 과잉치 식별 (Identification of Mesiodens Using Machine Learning Application in Panoramic Images)

  • 승재국;김재곤;양연미;임형빈;레반낫탕;이대우
    • 대한소아치과학회지
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    • 제48권2호
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    • pp.221-228
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    • 2021
  • 이번 연구는 손쉽게 접근 가능한 웹사이트 기반 기계 학습 어플리케이션을 활용하여 파노라마 방사선 영상에서 과잉치 식별 모델을 학습시키고, 학습된 모델의 과잉치를 식별하는 성능을 평가하고자 하였으며, 인간 집단과의 성능을 비교하기 위한 연구를 진행하였다. 총 1604장의 5 - 7세 환자의 파노라마 이미지가 이번 연구에서 사용되었다. 연구에 사용된 모델은 Google에서 개발한 기계학습 모델인 Teachable Machine을 사용하였다. 과잉치 식별 모델을 훈련시키고 성능을 평가하기 위해 data set 1을 설정하였다. Data set 2는 학습모델과 인간 집단 간의 정확도 비교를 위해 설정하였다. 학습모델 및 인간 집단의 과잉치 식별 능력을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity) 값을 사용하였다. Data set 1의 검증 결과, 평균 0.82의 분류 정확도를 얻었다. Data set 2의 테스트 결과, 모델의 정확도는 0.78이었다. 전공의군과 학생군의 평균 정확도는 각각 0.82, 0.69였다. 이번 연구는 유치열기 및 초기 혼합치열기 어린이의 파노라마 방사선 영상과 웹 기반 기계 학습 어플리케이션 이용하여 과잉치 식별 모델을 개발하였고 학습된 모델과 인간 의사 집단(전공의 및 학생) 간의 과잉치 식별 정도를 비교 연구하였다. 훈련모델의 분류 정확도는 전공의군과 비교 시 낮았지만 훈련받지 않은 치과 대학 학생군보다 분류 정확도가 높아 비전문가 학생 또는 일반의사에게 과잉치 진단 정확도를 높이는 데 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.

한국현대소설의 중국어번역현황 및 독자수용양상 고찰 - 최근 5년간을 중심으로 (A Study of Chinese Translation and Reader Reception of the Modern Korean Novel, Focusing on the Last 5 Years)

  • 최은정
    • 비교문화연구
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    • 제43권
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    • pp.429-457
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    • 2016
  • 본고는 최근 5년간 중국어로 번역된 한국현대소설의 현황 및 이들의 독자수용에 대해 분석한 것이다. 최근 5년간 한국현대소설의 번역현황은 다음과 같은 몇 가지 특징을 지닌다. 첫째, 다양성이다. 이광수, 김유정, 김동리, 박경리, 신경숙, 공지영, 김영하, 박민규, 천명관, 김애란 등, 다양한 색깔을 지닌 작가들의 작품이 고르게 번역 소개되고 있다. 둘째, 당대 여성작가 작품들에 대한 번역이 상당히 활발하다. 마지막으로, 한국문학번역원이나 대산문화재단의 지원 없이 출판사에서 자체적으로 번역 출간하는 작품들이 조금씩 늘어나는 추세이다. 그 결과, 양적인 증가뿐만 아니라 내용적으로도 탄탄해지고 있다. 그러나, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 관심은 매우 미약하다. 이러한 가운데, 김영하, 천명관, 김애란, 박민규 등 1990년대 중반 이후 등단한 작가 작품들이 중국에서 비교적 관심을 끌고 있다. 이들의 특징은 서사방식이 참신하며 현실과 밀착되어 있고 가독성이 있다는 것이다. 이들에 대한 중국독자들의 관심은 다음 두 가지를 설명한다는 점에서 의미가 있다. 첫째, 중국에서 한국현대소설이 주변에 놓여 있는 것은 명백한 사실이나, 그 안에서도 읽히는 작품은 읽힌다는 사실이다. 둘째, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 냉담함은 한국현대소설을 아직 '제대로 알지 못하기 때문'이라는 것이다. 중요한 것은 '문학'번역을 '잘' 이행할 수 있는 전문번역가의 양성 및 '정전'번역을 통해 '한국'의 현대소설이 갖는 다름을 소개하는 작업일 것이다. 이를 위해서는 정책적인 지원뿐만 아니라 한국현대문학 연구자, 번역자와 출판주체 간의 협조가 선행되어야 할 것이다.

일부 지역 치위생학과 학생들의 장애인 환자 관리에 대한 역량 (Clinical Competency of Dental Hygiene Students to Manage Disabled Patients in Some Areas)

  • 황현정;김아현;김정희;서보련;이다혜;황수정
    • 치위생과학회지
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    • 제18권6호
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    • pp.349-356
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    • 2018
  • 일부 지역 치위생(학)과 3, 4학년 학생 196명을 대상으로 장애인의 전반적인 인식, 장애인 치과학에 대한 교육 여부, 장애인 환자 구강관리 역량 자가평가를 자기기입식 설문지를 이용하여 조사하였다. 그 결과, 대상자의 대부분이 장애인이나 장애인 환자에 대한 긍정적인 인식을 가지고 있었으며 84.7%는 장애인 전문 치과위생사 양성이 필요하고 76.5%는 졸업 후에 장애인 치과진료 관련 세미나에 참가할 의향이 있다고 하였다. 그러나, 전체 대상자의 각 장애인별 업무역량에 대한 자가평가는 보통 수준 미만으로 장애인 치과치료에 대한 업무역량이 충분하지 않다고 생각하고 있었다. 대상자의 71.4%는 교과 및 비교과 교육과정에서 장애인 치과진료를 경험하였으며 경험을 한 대상자가 장애인 환자에 대한 지식, 구강보건교육, 구강병 예방처치, 진료보조, 의사소통의 대부분 영역에서 본인의 역량을 유의한 수준으로 높게 평가하였다. 이론교육이 충분하였다고 응답한 군에서도 충분하지 않았다고 응답한 군에 비해 장애인 환자 관리 역량에 대해 유의하게 높은 수준으로 자가평가를 하였다. 이를 토대로 보았을 때 현재 교육과정상 치위생(학)과 학생들의 장애인 치과치료에 대한 업무역량은 부족한 것으로 보이나 장애인 환자의 구강건강 관리 및 치과진료 보조에 대해 긍정적이며 장애인 환자에 대한 경험과 이론 교육 등이 효과를 나타낸다고 판단된다. 따라서, 교육과정에 장애인 치과학이 포함될 수 있도록 제도적 뒷받침이 필요하고 충분한 이론교육과 실습교육을 병행하여 장애인 환자의 구강건강 향상에 이바지할 수 있는 인력을 양성하도록 해야 한다. 또한, 현장 임상실습 교육 시 장애인 환자를 경험할 수 있는 여건을 마련하고 장애인 전문 치과위생사 양성에 대한 심도 있는 논의도 이루어져야 할 것이다.

온도와 강수를 이용하여 일별 일사량을 추정하기 위한 심층 신경망 모델 개발 (Development of a deep neural network model to estimate solar radiation using temperature and precipitation)

  • 강대균;현신우;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.85-96
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    • 2019
  • 일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

스마트폰기반 음성치료 프로그램 개발연구 (Development of smartphone-based voice therapy program)

  • 이하나;박준희;유재연
    • 말소리와 음성과학
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    • 제11권1호
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    • pp.51-61
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    • 2019
  • 본 연구는 음성장애환자를 위한 스마트폰기반 음성치료프로그램을 개발하고자 하였다. 국내 음성치료관련 모바일 콘텐츠분석, 전문가 및 사용자 수요조사를 통해 음성치료에 필요한 콘텐츠를 수집하였고, 프로그램은 안드로이드 스튜디오를 사용하여 개발하였다. 애플리케이션에 대한 사용자 만족도 평가는 기능적 음성장애인 5명을 대상으로 실시하였다. 연구결과 국내 음성치료관련 모바일 콘텐츠는 주로 호흡과 관련된 애플리케이션이 가장 많았으며 다음으로 음도와 노래 순으로 분포되었으나 실질적으로 음성치료를 위한 애플리케이션은 13개에 불과하였다. 전문가 및 사용자 수요조사 결과 환자와 치료사 모두 치료실 이외에 장소에서 음성훈련을 할 수 있는 콘텐츠에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 현황분석을 토대로 스마트폰기반 음성치료프로그램인 '홈 보이스 트레이너'를 개발하였다. 홈 보이스 트레이너는 안드로이드 스마트폰을 기반으로 한 음성치료 및 관리용 애플리케이션이다. 기존 오프라인에서 훈련한 음성치료활동을 가정에서도 훈련할 수 있도록 고안되었다. 또한 환자의 음성훈련 기록을 온라인으로 관리하여 음성치료 종결 후에도 지속적인 음성컨설팅을 통해 환자의 음성개선을 유지할 수 있도록 지원하였다. 사용자 평가 결과 환자는 홈 보이스 트레이너에서 제공하는 음성치료프로그램의 난이도, 내용은 만족하는 것으로 나타났으나 홈 버튼 및 화면 간 연계성에 대한 부분과 같은 유저인터페이스에 대한 부분이 미흡한 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 음성장애 환자에게 홈 보이스 트레이너를 사용한 임상 적용연구가 필요하다고 생각된다. 또한 음성치료관련 스마트 콘텐츠에 대한 개발 연구와 임상적용에 대한 연구가 활발히 이루어지기를 기대한다.

머신러닝 기법의 산림 총일차생산성 예측 모델 비교 (Predicting Forest Gross Primary Production Using Machine Learning Algorithms)

  • 이보라;장근창;김은숙;강민석;천정화;임종환
    • 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.