Software(SW)기술가치평가 방법론 중 하나인 SW수익접근법은 평가대상 기술의 경제적 수명기간 동안 발생하는 미래 경제적 이익을 현재의 가치로 나타내는 방식이다. SW수익 접근법은 기술의 경제적 수명, 현금흐름, 기술기여도 등을 산정할 때, 평가대상 기술이 속한 SW 기술분야를 기준으로 삼는다. SW기술가치평가의 타당성을 확보하기 위해서는 SW기술분야 분류 체계가 평가대상 기술이 속한 산업 구조와 기술 특성을 충실히 반영할 수 있어야 한다. 따라서 최근 급변하는 SW산업을 고려할 때, SW기술분야 분류체계의 재구축이 시급한 실정이다. 그러나 SW기술분야는 제품·서비스 형태로 구성되는 사업적 특성을 가져 일반적인 기술분류 기준의 적용이 어렵고, 한국표준산업분류(KSIC) 등 기존 산업분류체계는 세분성이 낮아 SW기술분야에 직접 적용되기 어렵다. 본 연구는 기술보증기금의 SW기술가치평가 방법론과 SW산업 간 정합성을 제고하기 위해 SW기술분야 분류체계를 재구축하고, 각 기술분야별 경제적 수명을 산정한다. 구체적인 연구 수행 절차는 다음과 같다. 첫째, 기존 SW기술분야 분류체계와 SW산업 간 정합성을 진단한 후, 델파이 분석을 통해 SW기술분야 분류체계를 재구축한다. 둘째, 재구축된 분류체계를 기준으로 SW기술분야별로 특허를 연계하고, 특허의 기술순환주기를 토대로 SW기술분야별 경제적 수명을 산출한다. 본 연구는 특허·상표·저작권 데이터 분석과 전문가 기반 델파이 분석을 함께 활용하여 SW기술분야 분류체계를 구축하는 방법론적 틀을 제시한다는 점에서 학술적 기여를 가진다. 실무적으로, 본 연구의 결과는 SW기술분야 분류체계를 재구축하고 경제적 수명을 산정하여 SW기술가치평가의 타당성 제고에 기여할 수 있으며, 연구과정은 타 산업분야의 기술가치평가체계 고도화에도 적용 가능한 절차적 기반을 제공한다.

해양 수색구조에서 익수자 발생 후 실종자 시신의 신속한 발견과 회수는 사고 수습, 조사와 유가족 지원 측면에서 중요한 과제이다. 익사체가 수면 아래로 침강한 이후에는 수중 수색과 동시에 향후 부상 가능 시점을 고려한 수색계획 수립이 요구된다. 특 히 익사체의 부상 시점 예측은 수중 수색의 지속 여부, 해상 수색 재개 판단 등에 수색구조 의사결정 근거를 제공한다. 본 연구는 익 사체 부상 시간에 영향을 미치는 요인을 체계적으로 고찰하고, 누적 온도일수(Accumulated Degree Days, ADD) 개념을 기반으로 국내 해양환경에 적용할 수 있는 부상 시간 지침을 제안하였다. 표준 ADD 값을 기준으로 수온별 예상 부상 일수를 제시하고, 해역, 계절, 조석, 수심에 따른 보정 원칙을 함께 제시하였다. 또한 이를 해양 수색구조에 적용하기 위한 의사결정 흐름도를 구성하여 실무 활용 성을 높였다. 본 연구에서 제안한 ADD 기반 익사체 부상 시간 지침은 합리적인 수색계획 수립과 수색자원 운용 효율성 향상에 이바 지할 것으로 기대된다.

광양항은 대형 선박과 위험물 운반선박의 입·출항이 빈번한 국가 기간항만으로서 예선 운영의 안전성과 효율성이 항만 경쟁력 에 직접적인 영향을 미친다. 그러나 현행 예선요금 산정체계는 광양항 관리부두를 기준으로 설정된 표준예선사용시간을 적용하고 있어, 실제 예선 정계지와의 차이로 인해 예선이용자들로부터 예선사용료 산정에 대한 불만이 제기되고 있다. 또한 묘도수도 통항 위험물 운반 선박에 제공되는 예선 에스코트서비스에 대한 요금체계가 명확히 규정되어 있지 않아 제도적 개선 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 실측 데이터에 기반하여 광양항 예선 정계지를 기준으로 주요 부두별 표준예선사용시간을 재산정하고, 예선 에스코트서비스의 요금 반영 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 현장 실측조사와 운영사례 분석을 병행하였으며, 연구 결과는 예선요금 산정의 합리성 제고와 항만 안전관리 체계 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 한국 청동기시대 주거지의 광역적·통시적 변동 양상을 검토하고자 방사성탄 소연대 자료를 활용한 공간적 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation, KDE)을 실시 하였다. 1990년대 후반 이후 축적된 대규모 발굴 자료는 청동기시대 연구의 기반을 크게 확장시켰으나, 전국적 차원에서 주거지 밀도의 장기적 변동을 절대연대 기준으로 비교한 연구는 제한적이었다. 이에 남한 전역을 대상으로 방사성탄소연대측정치가 확보된 청동기 시대 주거지 3,162기를 분석 자료로 선정하고, 보정 연대의 확률분포 전체를 반영하는 방 식으로 시기별 공간 밀도 변화를 산출하였다. 분석 결과, 기원전 1100~700년 구간에서 전국적으로 가장 높은 주거지 밀도가 확인되었 으며, 특히 춘천 일대와 울산 일대에 두드러진 집중 양상이 나타났다. 이는 기존 연구에서 지적되어 온 지역별 편중 현상을 재확인하는 동시에, 시기별 밀도 중심의 이동과 확산 양 상을 시각적으로 제시한다는 점에서 의의를 지닌다. 반면 기원전 500~300년 구간에서는 전 체 밀도가 급감하는 양상이 확인되어, 청동기시대 후기 주거지 자료 감소 경향을 보여준다. 다만 본 연구는 방사성탄소연대가 확보된 주거지에 한정하여 분석을 수행하였다는 점에서 표본 구성상의 한계를 지닌다. 또한 주거지 외 분묘 등 다른 종류의 유구는 분석에 포함 되지 않았으며, 연대측정의 지역적 편차 역시 결과에 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 그럼 에도 불구하고 본 연구는 절대연대를 이용하여 동일한 기준 위에서 전국적 범위의 장기적 변동상을 가시화할 수 있었으며, 확률 가중 KDE 방법을 적용함으로써 향후 이루어질 정 밀한 시공간적 분석을 위한 기반을 마련하였다는 점에서 의미를 가진다.

본 연구는 막대한 초기 투자비용으로 인해 스마트미터의 전면 도입이 어려운 국내 상수도 운영 여건을 고려하여, 부분 계측 데이터만을 활용한 소블록 (DMA) 물 사용량 추정 기법과 효율적인 누수 감시 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 운영 중인 6개 DMA의 고해상도 자료를 활용하여 수량수지 기반 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고, 설치 시나리오별 성능을 정량적으로 평가하였다. 물 사용량 추정 정확도 분석 결과, 전체 유량 변동성을 주도하는 대수용가를 우선 계측하고 일반 수용가에 대해 층화 추출을 적용하는 방식이 가장 우수한 성능을 보였다. 특히 설치율 10% 수준에서도 기존 무작위 방식 대비 추정 성능이 크게 개선되어 평균 절대 비율 오차(MAPE) 약 10% 내외로 저감됨을 확인하였다. 누수 감지 성능 평가는 오경보율을 1% 이하로 통제한 조건에서 전일(All-day) 감시와 야간최소유량(MNF) 시간대 감시를 비교하였다. 그 결과 MNF 시간대에서 는 설치율 30%만으로도 평균 유량 대비 약 10% 누수를(시뮬레이션 조건에서) 100% 감지할 수 있었으며, 6∼8% 수준의 미세 누수 또한 80% 이상의 확률로 감지 가능함을 확인하였다. 결론적으로 예산 제약 하에서의 스마트미터 도입은 대수용가 중심의 우선순위 선정과 MNF 시간대 데이터 기반 집중 분석 체계 구축이 핵심이며, 본 연구 결과는 단계적 스마트 관망관리(SWM) 사업 추진을 위한 실무적 가이드라인을 제공한다.

The aim of this study is to estimate the chilling requirements of various kiwifruit cultivars (Actinidia chinensis) grown in Korea using the Chill Hour, Utah, and Dynamic models. The chilling requirements for ‘Hongyang’ were 702 chilling hours (CH), 694 chilling units (CU), and 39 chilling portions (CP); for ‘Haegum’, 764 CH, 721 CU, and 40 CP; and for ‘Hayward’, 1,026 CH, 762 CU, and 43 CP. Analysis of ASOA weather data from the past five years in ten major kiwifruit- growing regions exhibited a trend toward a later dormancy break. In some areas, chilling requirements were not fully met in certain years, which could lead to delayed bud break and flowering, poor fruit set, lower fruit quality, and reduced yields. This study provides information on the current and future chill levels in cultivation areas and serves as a foundational resource for the future selection of domestic kiwifruit cultivars and the establishment of cultivation strategies.

전 세계적으로 축산업 공급망 전반의 온실가스 감 축 요구가 강화됨에 따라, 정확한 탄소발자국 산정은 산업의 필수적인 요소가 되었다. 대한민국 정부 또한 ‘저탄소 축산물 인증제도’를 도입하여 운영 중이나, 현 행 제도는 정량적 배출량 산출보다는 탄소감축 계량 기술 적용 여부에 따른 점수화 방식을 채택하고 있어 국제 표준과의 정합성 및 데이터 신뢰성 측면에서 한 계가 지적되고 있다. 이에 본 연구는 글로벌 표준인 GHG Protocol, ISO 14067, FAO 돼지 환경성과 지침 과 한국의 저탄소 축산물 인증제도를 8가지 핵심 기 준에 따라 비교 분석하였다. 분석 결과, 글로벌 표준 은 전과정평가(LCA)에 기반하여 축산물 단위당 정량 적 탄소발자국(kg CO2-eq.)을 산출하고 공급망 전반의 배출량을 포괄하는 반면, 한국의 인증제도는 농장 활 동 중심의 점수제 평가에 머물러 있어 실제 축산물의 온실가스 부하를 정량적으로 제시하지 못하는 것으로 나타났다. 특히 수입 사료 원료의 환경 영향 반영 미 흡, 상쇄(Offset) 활동의 불명확한 처리, 1차 데이터 활용 부족 등이 주요 문제점으로 도출되었다. 이번 연 구는 이러한 한계를 극복하기 위해 한국형 인증제도 의 고도화 방안을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 단순 점수제를 탈피하고 ISO 및 FAO 기준에 부합하는 정 량적 탄소발자국 산정 체계로 전환해야 한다. 둘째, 국가 LCI 데이터베이스 구축을 통해 사료 공급망의 실제 배출 계수를 확보하고 이를 산정에 반영해야 한 다. 셋째, 상쇄 활동은 제품 탄소발자국에서 직접 차 감하지 않고 별도로 보고하는 체계를 마련해야 한다. 이러한 제도적 개선은 국내 저탄소 인증의 신뢰성을 제고하고, 강화되는 글로벌 탄소 무역 장벽에 효과적 으로 대응하는 기반이 될 것이다.

In this study, vision-based monitoring combined with accelerometer-based measurements was conducted in a large-scale concert hall under crowd loads. First, the dynamic characteristics of the structure were identified from ambient vibrations measured in the absence of crowds. Then, an FE model was established that exhibits dynamic attributes similar to those of the structure. Subsequently, camera footage of crowd motion at a K-pop concert was used to estimate crowd loads, which were then applied to the FE model to assess responses. The acceleration response obtained from the analysis was compared with the measured acceleration and the acceptance criteria of design guidelines, such as AISC DG11. The acceleration predicted by the vision-based estimation was approximately 67% of the estimated value based on peak values and 62% of the measured value based on root mean square (RMS) values. Overall, the vision-based estimation showed a peak response around 10 Hz, while the measurement showed a gradual increase in the frequency range above 10 Hz. This is likely because low-frequency components were underrepresented in the vision-based estimation, resulting in relatively underestimated amplitudes and lower responses in the high-frequency range.

This study investigated odor generation and external leakage characteristics in a combined sewer system through field monitoring of manholes, catch basins, and box culverts. Odor samples were analyzed for malodor intensity in terms of the dilutionto- threshold (D/T) ratio using the air dilution sensory (ADS) test. In addition to the ADS tests, 22 offensive odorants as defined in the Korean Malodor Prevention Act were quantified. Among the odorants monitored, hydrogen sulfide showed not only the highest concentrations but was also the most frequently detected, indicating representative odor compounds. The mean hydrogen sulfide concentration reached 1,132 ppbv, with a maximum of 13,709 ppbv, corresponding to complex odor concentrations of up to 1,442 dilution-to-threshold units. On average, approximately 13% of the internal sewer odors escaped through manhole openings, which could easily cause odor nuisance exceeding the legal threshold at boundary lines. A comparison with national odor management standards indicated that the current regulations, based solely on in-pipe hydrogen sulfide concentration, do not adequately represent human sensory perception. The findings highlight the need to establish practical odor-control criteria that consider external leakage and perceptual intensity for effective sewer odor management in urban environments.

This study presents an approach to estimate the measurement uncertainty in food moisture and vitamin C analyses by applying the top-down factor to the bottom-up method, following the GUM (Guide to the expression of uncertainty in measurement) and the EURACHEM guide. Uncertainty sources were identified as measurement repeatability, weight of dish, and pre- and post-drying weight for moisture analysis; and measurement repeatability, weight of sample, final volume of sample, standard solution preparation, and calibration curve for vitamin C analysis. Each source was evaluated as type A or type B, and the combined uncertainty was calculated. The applicability across diverse food matrices was confirmed by assessing the measurement uncertainty using three representative samples, each from a different food group. For the moisture content, the measurement results and expanded uncertainty were 11.76±0.17% for whole wheat, 63.57±0.45% for peeled chestnut, and 91.44±0.15% for green onion. The vitamin C content was 8.56±0.35 mg/100 g for peach, 10.51±1.65 mg/100 g for seaweed fusiforme, and 104.72±3.31 mg/100 g for bell pepper. The proposed approach simplifies the calculations and is applicable across diverse food matrices, facilitating a cost-effective and efficient estimation of the measurement uncertainty in food nutrient analyses and enhancing the reliability of the analytical results.

This study aims to analyze the driving trajectories and lateral behavior characteristics of autonomous vehicles via simulation and to derive the implications for roadway infrastructure design based on the analysis results. A three-lane, one-way autonomous driving simulation environment was established to replicate the actual driving characteristics of autonomous vehicles. Roadways were designed based on domestic road design standards (MLTM, 2020), where horizontal, vertical, and cross-sectional alignments were incorporated and design speeds ranging from 20 to 120 km/h were considered. Curves with minimum radii of 15, 30, 60, …, 710 m were implemented. Autonomous vehicles were driven along these designed roads to obtain driving data, including position, speed, and steering angle. The lateral deviation from the lane center was calculated for each lane by measuring the distance between the front and rear wheels of the vehicle and the lane centerline. This approach allows for the analysis of lane-specific deviation characteristics under different speeds and curve radii, thus enabling a quantitative assessment of the lateral clearance required for autonomous-vehicle operation. Lateral deviation increased when vehicles entered or exited curves, particularly in outer lanes and at curves with changing turning directions. Passenger cars and heavy vehicles showed decreasing deviations within curves, whereas the deviations varied in straight sections. The lateral clearance increased with the design speed for passenger cars, whereas heavy vehicles generally exhibited limited clearance owing to their larger size and mirror widths, with slight increases above 100 km/h. Autonomous vehicles maintained lane centers outside curve entries and exit sections, thus indicating that variable lane widths can be safely implemented. The existing design standards based on human driving may be adapted for autonomous vehicles, thus enabling more efficient roadway use while maintaining stability.

본 연구에서는 개별 상수도관이 상수도관망 유지관리 데이터베이스에서 관의 격리 밸브 사이의 개체로 정의되지 않은 경우 상수도관의 사고 위험도를 산정할 수 있는 기법을 개발하였다. 이 기법은 사고 위험도 산정 과정에서 상수도관에서 사고 발생시 수리 및 복구 작업에 따른 상수도 관망의 일부 구간의 격리로 인한 사고 영향의 확장을 반영할 수 있도록 설계되었다. 이 기법을 활용하여 우리나라의 한 지자체 상수도 관망내 관들에 대한 사고 위험도를 평가하였다. 또한, 연구대상 상수도 관망의 관들에 대해 노후도를 산정하였으며, 이를 추정된 사고 위험도와 같이 활용하여 연구대상 상수도 관망의 유지관리 우선순위를 설정하였다. 마지막으로, 사고 위험도와 노후도에 적용한 가중치가 상수도 관망의 유지관리 우선순위 산정 결과에 미치는 영향을 분석하였다.

A casualty-estimation framework has been proposed that incorporates building-scale, time-varying occupancy data (considering factors such as size, use, and time of day) into earthquake loss modeling. Information from Seumter building records is combined with KOSIS population data, and HAZUS modules are used to estimate both the baseline population and dynamic occupancy at the building level. Case studies have shown a close alignment with observed data, with no significant model flaws, indicating the framework’s operational readiness. This approach moves beyond broad administrative totals to provide micro-spatial resolution suitable for Korea’s rapid seismic attenuation and localized damage patterns. It enables accurate, time-sensitive casualty estimates. The framework is designed to be scalable to include additional data sources, such as mobility, transportation, and activity patterns. It supports effective evacuation and shelter planning, surge capacity management, and prioritization of retrofitting, leading to more efficient resource allocation. Furthermore, the framework provides a consistent method to integrate future data streams and quantify uncertainty without disrupting the core workflow.

본 연구는 작물 생육을 효율적으로 관리하기 위한 비파괴적 바이오매스 예측 모델을 개발하고자 수행되었 다. 케일과 상추의 상단면 및 측면 이미지를 촬영하여 ImageJ로 엽면적, 가로폭, 세로폭 등의 데이터를 추출하였다. 이를 독립변수, 실측 생체중과 건물중을 종속변수로 하여 회귀 모델을 구축하고, 결정계수(R²)와 평균 제곱근 오차 (RMSE)로 성능을 평가하였다. 엽면적 추정 시, 로제트형 구조의 상추는 상단면과 측면 이미지 모두에서 강한 상관 관계(TV: R2 = 0.964, SV: R2 = 0.95)를 보였던 반면, 직립형 구조의 케일은 측면 이미지에서만 높은 상관관계(R2 = 0.876)를 보여 작물의 형태가 최적의 촬영 각도를 결정함을 보여주었다. 생체중 및 건물중 예측 시, 케일은 측면 이 미지 모델이 예측 정확도가 높았던(DW: R2 = 0.859－0.941, FW: R2 = 0.860－0.946) 반면, 상추는 상단면 이미지 모델이 월등히 안정적이고 높은 예측 정확도(DW: R2 = 0.920－0.968, FW: R2 = 0.870－0.953)를 보였다. 상단면 과 측면 이미지를 결합한 모델은 예측력이 약했던 케일의 정확도를 크게 향상시킨 반면, 단일 촬영 방향으로도 예측 이 잘 되었던 상추의 정확도에는 거의 영향을 미치지 않았다. 최종적으로 케일은 상·측면 결합(SV+TV) 모델이, 상 추는 상면(TV) 단독 모델이 바이오매스 예측을 위한 최적 모델로 선정되어, 작물의 구조적 특성에 맞는 비파괴적 예측 방법이 중요함을 입증했다.

국제해운의 탈탄소 전환과 IMO GHG 전략에 따른 규제 강화로 선박별 정밀 배출 산정이 요구되고 있다. 그러나 실제 운항 선 박의 주기관 출력 정보는 외부 데이터베이스에 의존하는 경우가 많아 데이터 수집 단계에서 상당한 경제적 비용과 시간 지연이 발생한 다. 이러한 제약을 완화하기 위해, 본 연구는 AIS 정적 정보 중 선체길이를 단일 입력변수로 활용하여 선종별 주기관 출력을 기계학습으 로 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 선형회귀, K-최근접이웃, 랜덤포레스트, 그래디언트부스팅, AdaBoost, XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 8종의 기계학습 모델을 적용하였다. 수집한 데이터는 선종별로 분리한 뒤 무작위 분할하였고, 90% 학습셋에서 10-fold 교차검 증을 수행한 후 10% 홀드아웃 테스트로 최종 성능을 평가하였다. 테스트셋 기준 화물선은 CatBoost가 R²=0.96, 탱커선은 Gradient Boosting이 R²=0.96으로 가장 우수하였다. 여객선은 XGBoost가 R²=0.89, 예인선은 CatBoost가 R²=0.76을 보였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 주기관 출력을 추정할 수 있음을 확인하였다.

모빌리티 기기에 주로 사용되는 리튬 이온 배터리는 고장 시 심각한 인명 피해로 이어질 수 있어, 실시간으로 배터리의 건전성 상태 (State of Health, SOH)를 정확하게 추정하고 모니터링하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 TCN-GRU 하이브리드 딥러닝 신경망 기반 리튬 이온 배터리의 SOH 추정 방법을 제안한다. 제안한 모델은 모빌리티 온보드 시스템에 적용 가능하도록 배터리 관리 시스템 (BMS)에서 직접 측정 가능한 전류, 전압, 시간의 원시 데이터를 리샘플링하여 입력으로 사용하였다. 해당 입력 데이터는 과거와 현재 의 데이터만을 활용하여 학습하는 TCN 모델을 통해 국소적 용량 회복을 포함한 배터리 열화 과정에서 나타나는 비선형적인 특징을 효과적으로 추출함으로써 모델의 신뢰성을 향상시켰다. 추출된 특징은 GRU 모델에 입력되어 시간적 정보 및 패턴을 학습하며, 정밀 한 SOH 추정 결과를 도출하였다. 제안한 방법은 CALCE 배터리 열화 데이터를 기반으로 검증하였으며, 평가 지표인 MAE와 RMSE 는 모든 배터리 셀에 대해 각각 최대 0.55 및 0.7의 일관되고 우수한 성능을 보였다.

본 연구는 국가산림조사 자료를 활용하여 주요 조림수종(잣나무, 일본잎갈나무, 상수리나무 및 굴참나무)의 지위지수를 우세목 수고 및 입지환경인 자로서 추정하고, 수종별 탄소저장량 및 흡수량을 산정하였다. 지위지수는 Schumacher 모델로 추정식을 도출하고, 지위지수분류곡선을 도식화하였 다. 여기에서 도출된 지위지수는 각 표본점에 연계시켜 입지환경인자와의 관계를 구명하였다. 입지환경인자는 해발고, 경사도, 지형, 사면방위 등 6개 인자를 활용하였으며, 관계분석은 수량화이론을 적용시켰다. 수량화분석 결과, 4개 수종 모두에 관계하는 인자는 해발고, 경사도, 사면방위 였으며, 그외 지형, 암석노출도, 토양침식 등은 일부 수종에서 지위에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 적용시킨 수량화 모델은 수종에 따라 17~49% 의 설명력을 가졌으며, 모델은 유의수준 1%에서 유의성이 인정되었다. 그리고 4개 수종별 연평균재적생장량(MAI)을 도출하고, 여기에 각 수종별 탄소배출계수를 적용시켜 탄소량을 산정하였다. 4개 수종별로 60년에 이를 때 산림 내 누적 탄소저장량은 잣나무, 일본잎갈나무 임분은 448~468 CO2 ton/ha, 상수리나무와 굴참나무 임분은 545~574 CO2 ton/ha으로 산출되었다. 연간탄소흡수량은 잣나무와 일본잎갈나무임분은 20년생일 때 각각 연간 최고인 10.94 CO2 ton/ha/yr와 10.15 CO2 ton/ha/yr을 흡수할 것으로 예측되며, 활엽수인 상수리나무와 굴참나무 임분은 침엽수와는 다르게 30년생일 때 각각 11.84 CO2 ton/ha/yr와 12.49 CO2 ton/ha/yr로 최고 탄소흡수량을 나타내었다.

본 연구의 목적은 2023년 4월 충청남도 홍성군 대형산불피해지를 대상으로 산불로 인한 온실가스 배출량을 산정하여 국가 온실가스 인벤토리 고도화에 기여하고자 한다. 산불로 인한 온실가스 배출량은 2006년 IPCC 가이드라인에 따라 산정하였으며, 산정 인자인 연소면적은 Sentinel-2A 위성영상 기반의 differenced Normalized Burn Ratio (dNBR)을 활용하여 제작한 산불피해등급도를 이용하였고 지표층 및 수관층의 연료량 및 연소효율은 현장자료를 바탕으로 추정하였다. dNBR을 활용하여 제작한 산불피해등급도를 기반으로 산정한 온실가스 배출량은 약 19,336.9톤으로, 국립산림과학원 자료를 이용한 결과보다 약 4.0% 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 현장자료를 반영하여 산불로 인한 온실가스 배출량을 보다 정밀하게 산정한 데 의의가 있다. 향후에는 국내 생태계 특성을 반영한 각 요소별 고유 지표의 도입이 요구된다.