• 한국가정과교육학회지
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• 제19권2호
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• pp.61-75
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• 2007

본 연구의 목적은 중학교 가정과교사의 교과관련 자기장학에 대한 수행 실태를 알아봄으로써 앞으로의 가정과수업 개선 및 전문성 신장에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는데 있다. 본 연구는 설문지법을 사용하였으며 설문지는 이메일을 통하여 전국의 가정과교사에게 발송하였고 총 177부가 회수되었다. 회수된 설문지는 SPSS/Win (ver10.1)프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, 빈도, 백분율, t-test, ANOVA 분석을 시행하였고, 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교 가정과교사는 실제 자기장학에 대한 계획 실행 평가를 모두 보통 보다 약간 높은 수준으로 수행하고 있었다. 둘째, 중학교 가정과교사는 문헌(서적) 조사나 인터넷 및 대중매체를 활용하여 수업 자료를 수집하거나 제작하는 등의 방법을 통해 교수-학습 방법의 개선과 교과내용학의 심화에 치중하고 있었다. 셋째, 중학교 가정과교사는 가정교과관련 자기장학을 위하여 대중매체를 가장 많이 활용하였고 다음으로 문헌(서적) 조사, 연구회 및 모임 참여, 각종 연수 참여, 현장 견학의 순으로 하고 있었다. 중학교 가정과교사의 절반 이상은 대학원에 진학하였고, 연구회 및 모임에 가입하였으며, 사교육기관의 강의를 수강한 경험이 있었다. 또한 1년에 $1{\sim}2$회 정도 현장견학을 실시하였고, 대중매체 중에서는 일반 TV프로그램과 교육방송을 많이 활용하였으며, 동료 교사와의 정보 공유는 활발하게 이루어지고 있으나, 수업 분석 및 평가와 자원인사의 활용은 매우 미비하였다. 비록 가정과교사들이 교과관련 자기장학을 어느 정도 수행하고 있다고 응답하였으나 이는 응답자의 절반 수준에 불과하고 그 영역이 주로 교수-학습 방법이나 교과내용학 영역에 치우쳐 있다. 따라서 자기장학에 대한 동기를 유발하기 위하여 연구회 및 모임이 활성화되고 다양한 연수 프로그램이 개발되어야 하며, 자기장학의 방법을 구체적으로 소개한 책자 발간이나 지원센터 연구소 등을 통한 행정적 제도적 지원이 모색되어야겠다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.311-324
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• 2021

최근 화성시의 국가지질공원 인증 추진을 위해 10개의 지질명소가 개발되었으며, 이 중에서 제부도 지질명소는 다양한 지질·지형(경관)·생태유산이 분포하여 고정리, 우음도 지질명소와 함께 수도권 남부의 새로운 지구과학 교육 장소로 개발 잠재성이 크다. 이번 연구에서는 화성지질공원 제부도 지질명소의 야외조사를 통해 지질유산의 특징을 기재하고, 화성지질공원 내 다른 지질명소와의 비교·분석을 통해 지질교육 명소로서 개발 가능성을 평가하였다. 또한, 지질공원 및 지질명소에서의 현장교육이 현행 2015 개정 과학과 교육과정에서 강조하는 핵심개념과 교과역량 중심 교육에 실질적으로 미칠 수 있는 효과를 제부도 지질명소에 적용해 제시하였다. 제부도 지질명소에는 규암, 편암, 천매암 등 다양한 변성암류가 분포하며, 쇄설성암맥, 석영맥, 단층, 절리, 엽리, 편리 등의 지질구조들도 함께 관찰되어 지질다양성이 풍부하다. 또한, 해안가를 따라서는 역빈과 사빈, 해안사구, 갯벌 등 해안 퇴적지형과 연흔 등의 퇴적구조가 발달하고 있으며, 해식절벽, 해식동굴, 시스택 등의 해안침식지형과 함께 바다갈라짐 등 다양한 해안지형을 관찰할 수 있다. 제부도 지질명소는 기존에 현장교육에 활용되고 있는 화성지질공원의 고정리 공룡알화석산지 및 우음도 지질명소와 지질 및 지형학적으로 차별점을 가지므로 새로운 지질교육 현장으로서 충분한 가치를 지닌 것으로 판단된다. 아울러 제부도 지질명소에는 갯벌체험장과 같은 지질교육 및 지질관광 연계 콘텐츠가 풍부하고, 해안산책로, 전망대와 같은 탐방인프라 또한 잘 조성되어 있어 다채로운 교육프로그램 개발이 기대된다. 더 나아가 각 지질명소별 특성을 중심으로 최적화된 지질공원 교육을 수행함으로써 1) 학교에서 지질공원으로 학습 공간의 확장, 2) 구체적인 내용 요소의 이해도 향상과 핵심개념 사이의 연계, 3) 지구시스템 전반으로 교육 영역의 확대가 이루어질 수 있어 과학과 교육과정의 핵심역량인 사고력, 탐구력, 문제해결력을 향상시킬 수 있고, 지질공원 교육의 주체로 참여하는 경험을 통해 의사소통 능력 및 참여와 평생학습능력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.45-54
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• 2021

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.427-434
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• 2022

본 연구는 발달장애인의 독립생활 지원을 위한 실천적 지원체제에 있어 핵심 분야라고 할 수 있는 장애인평생 교육과 발달장애재활 간 문화융합을 위한 설계 요소를 개발하는 데 목적를 두었다. 연구 방법은 특수교육, 재활과학을 전공한 교수들을 대상으로 2개의 팀을 구성하여 FGI를 실시한 절차가 적용되었다. 연구 내용은 발달장애재활과 장애인평생교육 간 문화융합을 위해 설계되어야 할 요소들이 크게 세 가지의 상위 범주(보편적 문화융합 요소, 현장 중심 문화융합 요소, 정책 중심 문화융합 요소)로 제시되었다. 그리고 각 상위 범주별로 하위 범주가 구체적으로 구성되었다. 먼저, 보편적 문화융합 요소로는 원리적 차원에서 "개방적 창의융합"이 제시되었고, 이는 발달장애재활과 장애인평생교육 간 문화융합을 위해 유관 분야 간 융합 타당성을 탐구 및 실천하는 원리로 설명될 수 있다. 두 번째로, 현장 중심 문화융합 요소로는 재활과학-특수교육 분야 간 공동 실천 모델 개발, 교과교육 지식 및 기술, 교수·학습방법, 학습 진로 로드맵 구축, 취업·직무경력 개발 로드맵 구축, 독립생활 개발 이력 인증체계 형성이 제시되었다. 세 번째로, 정책 중심 문화융합 요소로는 지역 유관기관 간 교육과정적 통합 구성체계 형성, 코디네이터형-전문교사형 전문인력의 자격개발경로 구축, 학교 유형-센터 유형 간 조직적 체계화가 제시되었다. 연구 결과, 발달장애인의 독립생활 지원은 성인기의 전체 생애 동안 장기적으로 보장되어야 하며, 이에 따라 문화융합을 통하여 장애인평생교육 기반 발달장애재활의 전문적 지원체제가 구축되어야 함을 결론지을 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.337-345
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• 2023

벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권2호
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• pp.111-137
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• 2024

본 연구는 2022 개정 수학과 교육과정을 초등학교에 적용할 때 예상되는 어려움과 필요한 지원을 파악하여 현장안착을 위한 지원을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2022 개정 수학과 교육과정의 주요 변화를 탐색하고, 이를 토대로 초등학교 교사를 대상으로 설문조사를 실시하여 현장 적용 시 예상되는 어려움과 필요한 지원을 파악하였다. 특히 결과 분석 시 학교가 소재하는 지역 규모와 교사의 교육 경력에 따라 예상되는 어려움과 필요한 지원에서 차이가 있는지도 살펴보았다. 연구 결과, 첫째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 어려움을 예상하는 교사의 비율은 대부분 50% 이하로 나타났지만, 지원을 요구하는 교사의 비율은 80% 내외로 훨씬 높게 나타났다. 둘째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 초등학교 교사들의 어려움은 평가에서 가장 크게 나타났다. 셋째, 에듀테크 활용과 관련해서 학생의 디지털 소양 함양을 위한 교수·학습 방법, 교구나 공학 도구를 활용하는 평가, 온라인 환경에서의 평가 등에서도 초등학교 교사들의 어려움이 예상된다. 넷째, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 초등학교 교사들의 어려움은 수학 교과 역량과 관련해서도 크게 나타났다. 다섯째, 성취기준과 관련해서 성취기준의 추가, 삭제, 조정 등을 포함하는 주요 변화와 그에 따라 다른 성취기준 학습에 미치는 영향을 파악하는 데도 어려움이 예상되는 것으로 나타났다. 마지막으로, 2022 개정 수학과 교육과정 적용 시 예상되는 어려움과 필요한 지원에 대한 초등학교 교사들의 반응이 학교가 소재하는 지역 규모에 따라서는 차이가 없었으나 다수의 항목에서 교사의 교육 경력에 따라 통계적으로 차이가 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 2024년부터 연차적으로 적용될 2022 개정 수학과 교육과정에 대한 다양한 지원이 이루어지길 기대한다.

• 한국전통조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.134-147
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• 2019

본 연구는 사회적 이슈로 부각된 NCS가 실업계 고등학교 및 전문대를 제외한 4년제 대학 조경학과 교육과정 편성에 일부 도입되고 있는 시점에서 향후 조경 분야 NCS의 합리적인 수정·보완을 위한 기초연구의 일환으로 NCS 능력단위 체계와 4년제 대학 조경학과 교육과정(커리큘럼)을 비교분석하였다. 먼저 통폐합되지 않은 4년제 대학 조경학과 24개소의 816개 교육과정에 대한 매칭작업과 이를 바탕으로 한 분야별 전문가 FGI(focus group interview : 표적집단면접법)를 통해 대-중-소분류를 실시하였다. 그 결과 3개 항목의 대분류, 8개 항목의 중분류, 65개 항목의 세부분류가 도출되었으며, 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학에서 구성된 교과목 중 조경설계 과목이 차지하는 비중이 40.0%로 나타났다. 그 외 생태조경 12.9%, 조경시공 11.3%, 기타 유형에 분류되지 않은 과목 10.2%, 조경정보 10.0%, 조경문화 6.6%, 조경관리 3.7%의 비율로 조사되었다. 추후 NCS의 균형적이고 효율적 수정·보완이 요구되는 것으로 나타났다. 둘째, NCS 수행준거와 교육목표가 서로 일치하는 소분류 항목은 10개(18.9%), 불일치하는 소분류 항목은 15개(28.3%), NCS 단위능력과 불일치하는 교과목은 총 37과목(56.9%)으로 파악되었다. 셋째, NCS에서 제시한 각 능력 단위의 준거기준은 기초적인 지식학습에 대한 내용을 포함하고 있어, 실무능력 향상을 위해 기초이론내용은 하나의 능력단위가 별도로 개발되어야 할 것으로 판단된다. 넷째, NCS능력 단위와 4년제 대학 교육과정의 내용을 바탕으로 추구하는 목표는 NCS의 기준은 조경설계 분야에 비해 조경시공과 조경관리 분야의 단위능력에 집중하여 개발된 것으로 나타났으며, 추후 4년제 대학 교육과정 편성에 선수과목의 균형에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 교육과정 유형분류 과정에서 각 학교별 간섭요인을 배제한 교육과정편람에 우선 기준하여 분류함에 따라 표면적인 용어에 함축된 세부 과정이 분류군에 포함되지 못한 구체적인 교육과정 평가기준의 재검토와 기준항목간의 적합성 연구는 추후 과제로 남기고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권5호
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• pp.469-477
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• 2018

금강초롱꽃(Hanabusaya asiatica)은 한반도 중동부에서만 제한적으로 분포하는 고유종으로, 분포범위가 좁고 개체수가 적어 서식지를 세계자연보전연맹(IUCN, International Union for Conservation of Nature) 중요 생물다양성 보호지역(key biodiversity areas: KBAs)으로 지정하여 보호할 필요가 있다. 본 연구에서는 maximum entropy(MaxEnt) 모형을 통해 남북한 접경지역 내 금강초롱꽃 자생가능지를 추정하고 이를 바탕으로 KBAs 후보지를 설정하였다. 기계학습(machine learning) 알고리즘의 하나인 MaxEnt 모형은 생물종의 출현지점만 기록한 데이터(presence-only data)로도 생물종 분포를 편향되지 않게 예측할 수 있는 생물종 분포 모형으로, 본 연구의 연구대상지처럼 현장 조사가 어려운 경우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 수집한 38개 금강초롱꽃 출현 위치와 기후, 지형, 식생 등을 측정한 11개 환경변수를 이용하여 MaxEnt 모형을 학습하여 남북한 접경지역의 모든 지점에 대해 금강초롱꽃 출현확률을 추정하였다. MaxEnt 모형 분석 결과, 금강초롱꽃 출현확률이 0.5를 넘어 금강초롱꽃 분포가능지로 분류된 지역은 $778km^2$이었고, 추정된 서식가능지와 기지정된 보호지역 경계를 고려하여 설정한 최종 KBA 후보지는 $1,321km^2$이었다. 또한 11개 환경변수 중 표고와 연평균 강수량, 생장기 평균 강수량, 최한월 평균 기온이 금강초롱꽃 출현확률에 영향을 미쳐, 금강초롱꽃은 고도가 높은 서늘한 지역을 선호하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 금강초롱꽃의 분포지 선호도 분석 결과는 KBA 후보지 설정 뿐 아니라 남북한 통일이나 기후변화와 같은 시나리오에 대비한 금강초롱꽃 보존 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.