재해석 자료는 공간해상도가 저해상도이지만 풍력자원의 장기간 보정이나 수치기상예측 또는 전산유체역학과 연동하여 고 해상도로의 축소화에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 재해석 자료의 전세계 풍속을 지형요소 등의 함수로 회귀 분석하였으며 향후 고 해상도 축소화에의 활용 가능성을 시험하였다. 다중선형회귀와 기계학습 모델로서 신경망, 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 다양한 지 형형태별로 회귀 분석한 결과에 의하면 접합도(R2)가 각각 0.71, 0.95, 1.00으로 향상되었으며, 지형요소 중 위도, 셀 면적, 지형고도, 경 도, 지형 개방도 순으로 설명력이 높은 것으로 나타났다. 기본 신경망에 비해 수정 쌍둥이 신경망 모델은 불균질 데이터 대상 성능 개 선 효과가 있는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서 활용한 신경망 모델로는 데이터의 비선형성을 재현하는데 한계가 있 었으나 랜덤 포레스트 모델을 통해 이를 극복하였다.