• 대한화학회지
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• 제59권2호
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• pp.164-178
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• 2015

본 연구는 융합 인재 교육의 다양한 목표 중에서 인지적 측면 특히 창의적 사고력의 신장에 초점을 맞추고 창의적 사고력 신장을 위한 교수 기법으로서 '통합형 마인드맵'을 개발하고 적용하여 그 효과를 알아보았다. 통합형 마인드맵이란, 융합 인재 교육 지향 마인드맵으로서 기존의 마인드맵 특징을 유지하면서, 과학 주제를 중심으로 뻗어나가는 아이디어 발산의 범주를 과학(S), 기술(T)&공학(E), 예술(A), 수학(M)의 측면으로 해보도록 교사가 의도적으로 유도하는 특징을 지닌다. 그럼으로써 학생들은 학습한 과학 개념이 다른 분야(기술, 공학, 예술, 수학)와 밀접하게 관련되어 있음을 지속적으로 인식하게 되고 관련 지식을 넓힐 수 있으며, 이는 융합 인재에게 요구되는 창의적인 융합적 사고를 할 수 있는 밑거름으로 작용하게 된다. 통합형 마인드맵은 첫 번째 가지가 포함하는 핵심어의 범주에 따라 STEAM형, STEA형, STEM형, STE형의 네 가지 유형으로 구분할 수 있으며, 교사의 안내 정도에 따라 안내형, 중간 개방형, 개방형의 세 수준으로 구분할 수 있다. 또한 통합형 마인드맵 활동은 개인 별 뿐만 아니라 모둠 및 학급 토론을 통한 협동 학습 형태로 이루어지는 모둠 별, 학급 공유 활동의 형태로도 진행될 수 있다. 개발한 교수 기법은 중학교 2학년 학생들을 대상으로 한 학기 동안 적용하였으며, 실험반 학생들은 한 학기 동안 개인 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 모둠 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 학급 공유 통합형 마인드맵 활동 3회로, 총 23회의 통합형 마인드맵 활동을 경험하였다. 그 결과 실험반 학생들의 창의적 사고력은 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다(p<.05). 본 연구에서는 창의성을 협의로 정의하여 발산적 사고라고 정의하였으며, 그 하위 범주인 유창성, 융통성, 독창성을 분석한 결과에서도 모두 유의미한 향상이 있었다(p<.05). 따라서 본 연구에서 개발한 통합형 마인드맵 교수 기법은 창의적 사고력의 신장에 긍정적인 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 그리고 창의적 사고력에 대하여 교수 기법과 인지 수준, 학업 성취도 수준, 성 별과의 상호 작용은 나타나지 않았다(p<.05).

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.131-150
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• 2017

본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.53-64
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• 2015

이 연구는 고등학교 과학 교과수업에서 이루어졌으며, 스크래치를 활용하여 과학 수업이 실행되었고, 이에 대한 학생의 인식을 조사하였다. 연구대상은 고등학교 2학년의 자연계열을 희망하는 남학생이며, 4학급이다. 학생들이 수업과 과제를 진행하는 동안 얻어진 경험을 바탕으로 생각과 느낌을 표현한 수업저널을 작성하였고, 이 수업저널을 분석하여 스크래치를 활용한 과학수업에 대한 인식과 실제로 이루어진 학습과정, 스크래치 프로그램 활용에 대한 인식을 찾고 그에 대한 시사점을 얻었다. 수업은 2단계로 진행되어졌다. 첫 단계는 과학적 문제를 스크래치로 해결해 보는 경험의 단계로, 과학적 문제를 해결하기 위해 학생들은 비주얼 프로그래밍인 스크래치라는 도구를 활용하는 경험을 하게 된다. 두 번째 단계는 학생들이 자신의 프로젝트를 선정하고 스크래치를 활용하여 주어진 문제를 해결하고 자신의 산출물을 생성하게 된다. 연구 결과는, 첫째 스크래치를 활용한 과학수업은 학생들의 흥미가 높았다. 학생들은 높아진 흥미로 수업에 참여하고, 자기 주도적으로 자신의 산출물을 얻는 과정에서 뿌듯함을 느꼈다. 둘째 이 수업에서 실제 학생들은 3단계를 거치며 학습하고 있었다. 이 3단계는 문제 인식, 문제 해결, 산출물 생성이었으며, 특히 문제 해결과정은 반복적이었으며 학생들에게 이 과정은 복잡하고 어려운 단계이다. 이 문제해결과정은 스크래치 측면(설계, 적용)과 과학 측면(자료 수집, 자료 해석)으로 구성되어지며, 설계, 자료 수집, 자료 해석, 적용의 단계가 순서적이면서 반복적으로 이루어진다. 이 반복적인 과정에서 설계에 따라 과학적 지식을 조사하고 이해하여 프로그래밍에 적용하고, 그 결과에 따라 재설계하는 과정을 통해 과학적 지식에 대한 이해도가 높아진다. 또한 이 과정을 통해 학생들은 과학적 지식을 더 오랫동안 기억하게 되었다고 하였다. 셋째 학생들은 스크래치라는 프로그래밍 사용의 어려움을 나타내기도 했다. 그러나 처음 사용해보는 것이라 익숙하지 않았기 때문이라 해석되어지며, 이것은 학생들이 스크래치를 활용한 과학수업을 초등학교 또는 중학교에서 시작해 보는 것을 제안한다. 또한 학생들은 이 경험을 통해 자신의 미래의 직업과 관련지었고, 컴퓨터공학 관련 직업을 갖지 않더라도 다양한 직업분야에서 활용 가능할 것으로 기대했다. 결론적으로 스크래치를 활용한 과학수업은 새로운 교수학습방법으로 제안되어질 수 있고, 학생들의 과학에 대한 흥미와 창의적 문제해결력, 융합적 소양, 정보적 소양이 신장될 것이다. 스크래치와 같은 프로그래밍은 미래 사회를 살아갈 학생들이 갖추어야 할 역량으로 해석해 볼 수 있고, 이러한 역량을 바탕으로 학생들은 자신의 문제들을 해결해 나갈 수 있을 것으로 기대된다. 이 수업은 학습자 중심의 디지털 교육을 바탕으로 하는 것이며, 기술과 공학적 설계를 포함한 융합인재교육(STEAM)을 실행하는 방법이 될 수 있을 것이며, 창의적이고 자기주도적인 학습능력을 갖춘 인재를 키울 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.235-248
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• 2022

학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.193-202
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• 2019

4차 산업시대에 대학무용학과의 커리큘럼은 무엇을 변화시켜야 하는가에 초점을 둔 연구이다. 이는 무용학과의 교육과정이 미래 직업 창출과 무관하지 않음으로 4차 산업과 연관 지어 무용전공자의 미래 직업을 전망해 본다면 지금 대학 무용학과 커리큘럼으로는 미래 직업을 창출하기 힘들다는 생각에 따른 것이다. 따라서 서울에 소재하고 있는 5개 대학의 무용학과 커리큘럼을 비교 분석해 보았으며 그 후 4차 산업혁명시대에 적응하고 새로운 기술의 개념이 포함된 무용교육을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할 것인가 하는 무용학과 커리큘럼에 대해 5개의 교과목을 제시하였다. 첫째, 무용과 통합교육이다. 이는 창의성과 과학교육을 통합한 교육으로 STEAM(Science-Technology-Engineering-Art-Methematics)이라는 대 주제를 중심으로 아이디어와 창의성을 향상시키고 나아가 예술적 감수성 등을 키울 수 있는 교과이다. 둘째, 빅데이터 분석 및 빅데이터로 미래를 전망해 보는 교과로 이는 무용의 전반적인 것에 대한 대중들의 의견이나 평가, 감정 등을 분석함으로써 무용공연이나 무용전공자의 진로방향, 직업창출 등에서 유용하게 활용할 수 있는 학문이다. 셋째, 영상교육으로 영상은 현 시대의 대표적 표현매체로 오늘날 대부분의 예술표현영역을 영상이 차지함을 볼 때 영상을 통한 무용은 기존의 무용작품을 새로운 형태의 작품으로 창조적으로 변형시킬 수 있으며 학문적으로나 공연예술로서 무용의 영역을 넓힐 수 있다. 넷째, VR과 AR은 스마트 미디어시대의 중요한 기술로 미래 무용학이 공연이든 교육이든 산업이든 간에 시대의 흐름에 맞춰 디지털식 방법을 갖춰야 한다면 VR이나 AR에 대한 학습을 할 필요가 있다. 다섯째, 4차 산업혁명과 무용예술교과는 4차 산업혁명시대의 변화를 미리 예견하고 무용교과의 변화, 발전 모색 등을 교육하는 교과로 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.181-193
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• 2024

기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.