본 연구는 도시림 주요 식재 수종인 양버즘나무와 메타세쿼이아 2개 수종을 대상으로 탄소 배출 계수를 산정하고, 수목 부위별 바이오매스 상대생장식을 개발하였다. 메타세쿼이아 20본, 양버즘나무 25본을 벌채하여 주간, 가지, 잎, 뿌리 (>5 mm)의 건중량과 줄기 재적을 산출하였다. 메타세쿼이아와 양버즘나무의 목재 기본 밀도 0.293±0.008 g cm^-3, 0.509± 0.018 g cm^-3이었으며, 바이오매스 확장계수는 1.738±0.031, 1.561±0.035였다. 마지막으로 뿌리 대 지상부 비율은 0.446± 0.009, 0.402±0.012이었다. 각각의 불확도 검사(CV, %)를 진행하여 목재 기본 밀도 2.8%, 3.5%, 바이오매스 확장계수 1.8%, 2.3%, 뿌리 대 지상부 비율 2.1%, 2.9%로 계산되었다. 개발된 상대생장식은 흉고직경을 활용한 Model I이 적합하였다. 이에, 메타세쿼이아와 양버즘나무의 지상부는 Y=1.679(DBH)^1.315, Y=0.505(DBH)^1.896, 뿌리 Y=0.746(DBH)^1.315, Y=0.301(DBH)^1.751이었으며, 전체는 Y=2.422(DBH)^1.316, Y=0.787(DBH)^1.858이었다. 산정된 탄소 배출 계수와 개발된 세 개 모델의 상대생장식을 활용하여 정주지 수목의 탄소저장량과 바이오매스를 산정한다면, 고정계수의 사용과 환경적 차이에 따라 발생하는 오차를 줄일 수 있을 것이다.

본 연구는 헛개나무(Hovenia dulcis Thunb.) 묘목 생산을 위한 적정 시비수준을 밝히고자 수행되었다. 헛개나무 1년생 용기묘를 대상으로 6가지 시비수준(대조구, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 g·L^-1)에 따른 용기묘의 간장, 근원경, 물질생산량, 묘목품질지수, 엽록소 함량 등을 조사하였다. 연구 결과, 헛개나무 용기묘는 시비수준이 높아짐에 따라 간장 및 근원경 생장과 건중량이 증가하였으나, 1.5 g·L^-1 이상의 처리구에서는 큰 차이가 없었으며, 간장 생장의 경우 2.5 g·L^-1 시비처리구에서 유의적으로 낮은 값을 나타냈다. 묘목품질지수는 1.5 g·L^-1 이상 처리시, 처리구간 유의적 차이가 없는 높은 값을 보였으며, 엽록소 함량은 1.5 g·L^-1 처리구에서 가장 높은 값을 나타냈다. 시비처리에 따른 환경적, 비용적 측면을 고려 하였을 때, 우량 헛개나무 용기묘 생산을 위하여 요구되는 적절한 시비수준은 1.5 g·L^-1이며, 최소한의 묘목규격을 충족시키기 위해서는 적어도 0.5 g·L^-1의 시비처리가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 약용 및 밀원자원으로 이용되는 헛개나무의 효율적인 묘목 생산체계 구축 및 안정적인 묘목 공급을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 -18℃ 및 4℃에서 18년간 저장된 소나무 종자 963개에 대해 FT NIR 스펙트럼을 조사하여 7개 머신러닝 방법(XGBoost, Boosted Tree, Bootstrap Forest, Neural Networks, Decision Tree, Support Vector Machine, PLS-DA)을 이용한 종자발아 예측모델을 만들고, 그 성능을 비교하였다. XGBoost 및 Boosted Tree 모델의 예측성능이 가장 우수하였으며, 정확도, 오분류율 및 AUC 값은 각각 0.9722, 0.0278, 0.9735과 0.9653, 0.0347, 0.9647이었다. 2개 모델에서 종자발아 유무를 예측하는 데 있어 상대적 중요도가 높았던 54개 파수 변수들에 대한 파장대는 크게 6개(811~1,088 nm, 1,137~1,273 nm, 1,336~1,453 nm, 1,666~1,671 nm, 1,879~2,045 nm, 2,058~2,409 nm) 그룹으로 나눌 수 있었으며, 방향족 아미노산, 셀룰로스, 리그닌, 전분, 지방산 및 수분과 관련된 것으로 추정되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 본 연구에서 얻어진 FT NIR 스펙트럼 데이터과 2개의 머신러닝 모델은 소나무 저장종자의 발아 유무를 정확도 96% 이상으로 예측할 수 있기에 장기저장 종자 유전자원의 비파괴적 활력검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

임목육종에 있어 인공교배는 매우 중요한 방법 가운데 하나이다. 인공교배를 이용하면 유용한 유전자형을 생성하고 빠르게 개량효과를 증진시킬 수 있다. 그러나 그 동안 소나무(Pinus densiflora) 육종프로그램의 인공교배 효율이나 성공률에 대한 평가는 미흡하였다. 인공교배 효율 및 차대 육종집단 관리 평가를 위해 2015년에 조성된 소나무 충북2호×강원40호, 강원40호×충북2호 집단 159개체를 사용하였다. 차대묘의 microsatellite 유전자형을 식별한 뒤, 연구에 이용된 프라이머 수의 적절성 평가와 혈통분석을 진행했다. 프라이머 수는 차대묘 개체들을 구분하는데 적절했다고 판단되었고 159개 차대묘 중 60개체가 친자 혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 또한, 육종집단 관리상의 문제가 의심되는 결과가 나타난 54개의 차대묘를 제외하고 다시 혈통분석을 진행했다. 두 번째 분석에서는 105개 차대묘 중 47개체가 친자혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 결론적으로, 임목육종 프로그램에서 인공교배의 효율을 향상시키기 위해서 여러 주의사항이 요구된다. 먼저, 모수와 화분수의 정확한 클론명 식별이 이루어져야 한다. 암구과의 격리, 인공교배 시기의 결정 등 인공교배 과정이 잘 수행되어야 하며 교배 후 차대묘 관리 모니터링도 필요하다. 이 때 모수, 화분수의 식별과 교잡 사후관리 모니터링 과정에 분자표지자를 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구결과는 앞으로 소나무류 육종프로그램에 있어 인공교배에 대한 참고 정보를 제공할 것이다.

우리나라의 산림은 조림과 산림보호정책의 결과로 임목축적이 크게 증가하였으며, 이에 따라 공익적 가치도 매우 높게 평가받게 되었다. 최근 벌기령이 도래함에 따라 간벌과 수확벌채 등의 시업을 비롯한 산림경영활동의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 산림경영활동의 장기적인 영향을 과학적으로 비교분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 가리왕산 모델숲을 대상으로 실시되었으며, 산림경관모형 LANDIS-II를 활용하여 주요 16개 수종에 대한 식생자료와 환경 특성 모수, 4가지 산림경영활동을 반영하여 수행한 모의를 통해 추정한 수종별 지상부생물량 변화를 바탕으로 산림경영활동이 식생의 천이와 목재생산량에 미칠 수 있는 영향을 평가하였다. 모형에 적용된 산림경영활동은 벌채강도와 벌채주기, 벌채기간에 따라 택벌림(Selection), 산벌림(Shelterwood), 이단림(Two-stories)과 비시업(no-mgt)으로 구성되어있으며, 이를 시나리오로 모형에 적용하여 산림경영활동에 따른 200년간의 지상부생물량의 변화를 통해 산림경관 변화를 모의하였다. 모의 결과 가리왕산 모델숲의 총 지상부생물량은 간벌과 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였으나, 시나리오에 따라 수확벌채 시업 후 15년에서 50년이 지나며 시업 전 수준으로 회복되었고 200년 후에는 산림경영활동이 전혀 없는 시나리오보다 더 많은 지상부생물량을 지닐 것으로 평가되었다. 특히 내음성이 양수와 중성수로 분류된 수종의 지상부생물량은 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였지만 신규개체의 발아와 정착으로 지상부생물량이 일부 회복하는 경향을 보였으며, 음수인 수종은 초기 수확벌채 시업에서 임령이 낮아 시업 대상으로 선정되지 않고 지속적으로 생장하여 모의 100년 이후에는 주요 우점수종이 되는 것으로 나타났다. 각 시나리오의 최종 누적 목재생산량은 택벌림 산림경영활동 시나리오에서 545.6 ton/ha, 산벌림 산림경영활동 시나리오에서 141.6 ton/ha, 이단림 산림경영활동 시나리오에서 299.9 ton/ha일 것으로 추정되었다. 목재생산량의 수종구성은 벌채강도와 벌채기간에 따라 차이를 보였으며, 특히 택벌림과 이단림의 산림경영활동 시나리오에서 수확벌채 시업 초기 목재생산량은 양수와 중성수 비율이 큰 것으로 나타났으나 시간이 지남에 따라 음수의 비율이 증가하였다. 이에 따라 산림경영활동은 산림생태계의 수종별 지상부생물량과 수확벌채 시업에 의한 목재생산량에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II를 활용한 시공간적 분석의 가능성을 규명하였으며, 이를 통해 산림생태계 관리 목표에 부합하는 산림경영활동 선정에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 우리나라의 대나무림에 대한 탄소계정을 위하여 탄소배출계수 중 하나인 목재기본밀도를 도출하기 위하여 수행되어 졌다. 대나무는 전라남도와 경상남도에 주로 분포해 있으며, 계수 도출을 위한 표준목은 솜대, 왕대, 맹종죽 등 3수종별로 각각 101본씩을 선정하여 활용하였다. 목재기본밀도 도출은 KS F 2098 방법을 따랐다. 측정결과, 솜대의 목재기본밀도는 0.83 g/cm³, 왕대는 0.81 g/cm³, 맹종죽은 0.72 g/cm³로 각각 나타났다. 그렇지만, 우리나라는 대나무 분포 면적이 많지 않고, 맹종죽의 경우 일정 지역에 국한되어 생육하고 있다. 따라서 대나무에 적용할 수 있는 목재기본밀도는 하나로 통합하여 0.79 g/cm³로 확정하였다. 그리고 도출된 목재기본밀도에 대한 불확도를 평가한 결과, 1.61%로 낮은 불확도 값을 가져, 본 분석에서의 측정값에 대한 신뢰도를 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 이번에 개발한 목재기본밀도와 기존의 바이오매스확장계수, 뿌리함량비 등을 이용하여 대나무 표준목에 대한 탄소저장량을 계산하고, 이를 확장시켜 ha단위까지 계산해 보았다. 이번 연구로 대나무의 재적을 이용하여 목재기본밀도 등 탄소배출계수 적용으로 탄소저장 및 흡수량 계산이 가능하게 되었다. 본 결과가 우리나라 탄소중립 정책 및 산림관리 방향에 도움이 되기를 기대한다.

본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 피나무림의 임지생산력지수와 수확예측모델을 도출하기 위하여 수행되었다. 피나무의 임지생산력을 알 수 있는 지위지수는 Schumacher 모델로서 파라미터를 도출하였으며, 이 결과로서 지위지수분류곡선도를 작성하였다. 국내 피나무림 지위지수 분포는 8~16 범위에 있는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로하여 흉고직경과 수고를 추정하는 생장모델은 Chapman-Richards 모델과 Weibull 모델을 이용하여 각각 도출하였다. 추정 모델의 적합도는 각각 0.32, 0.11로 나타나 일반적으로 볼 때 낮은 값이었으나, 추정식의 잔차가 "0"을 중심으로 고르게 분포하여 식을 적용하는데는 문제가 없을 것으로 판단되었다. 피나무림의 임분축적 변화에는 흉고단면적과 지위지수가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 두 가지 인자를 적용시켜 피나무림의 수확모델을 도출하였으며, 모델에 대한 설명력은 약 94%로 높게 나타났다. 그리고 이들 수확모델의 잔차에 대한 정규성 및 자기상관 등에 대해서도 검증한 결과 문제가 없는 것으로 나타났다. 최종적으로 피나무림의 생장모델과 수확모델을 이용하여 임시로 활용할 수 있는 임분수확표를 제작하였으며, 이 자료에 의하면 피나무림이 70년생이 될 때, ha당 축적은 약 208 m³ 이 될 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과가 밀원자원 및 목재로서 활용가치가 높은 피나무림에 대한 경영의사결정에 도움이 되기를 기대한다.

산림사업은 건설업 시중노임단가를 적용하고 있으나 산악지에서의 열악한 작업여건과 높은 노동강도 등의 사업특성에 따라, 같은 직종이라도 더 많은 임금을 지급하여야 하는 현실적 문제가 있다. 본 연구에서는 타 분야의 시중노임단가 조사방법을 분석하여 산림사업 작업자의 임금실태조사 프레임워크를 개발하고, 개발된 프레임워크를 활용하여 조사를 수행함으로써 산림작업자 적정임금과 건설업 시중노임단가의 차이를 분석하였다. 조사대상은 전국의 산림사업시행업체, 조사방법은 전수조사, 조사항목은 직종별 실지급임금, 이상치 처리는 사분위편차를 이용하여 식별 및 제거, 산출방법은 직종별 임금산식으로 설정하였다. 조사결과, 2022년 산림작업자 적정임금은 보통인부 163,376원, 특별인부 221,407원, 작업반장 250,045원, 벌목부 239,863원으로 산출되었으며, 건설업 시중노임단가 대비 평균 16.27% 높게 나타났다. 산림작업자 적정임금, 건설업 시중노임단가를 임업기능인 기준임금과 각각 상대 비교·분석하여 산림사업에 적합한 조사체계를 검증하였다. 그 결과 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 통해 산정한 산림작업자 적정임금과 선행연구에서 도출된 임업기능인 기준임금이 건설업 시중노임단가에 비해 4.5% 더 유사하게 나타남에 따라 건설업 시중노임단가는 산림사업에 적용하기 부적절하다고 판단된다. 이에 산림사업의 현실적인 직접노무비 산정과 적용, 산림사업의 원활한 시행을 위해서는 건설업 시중노임단가를 적용하기보다 산림사업 작업자 임금실태조사 프레임워크를 이용하여 산정된 산림작업자 적정임금을 사용하는 것이 더 적합하다고 판단된다. 다만, 이를 제도적으로 적용하기 위해서는 향후 본 연구에서 개발한 프레임워크를 통해 다년간 장기적인 조사를 실시하여 실지급임금 기초자료를 축적하고, 더 다양한 직종을 대상으로 산림작업자 적정임금을 산정할 필요가 있다.

본 연구는 국가숲길로 지정된 지리산둘레길 인근 5개 시군의 귀산촌인을 대상으로 국가숲길이 귀산촌인의 삶의 질에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 수행되었다. 귀산촌 전·후 지리산둘레길을 이용한 집단이 이용하지 않은 집단보다 지리산둘레길의 귀산촌 결정영향여부, 삶의 만족도, 행동의도가 높게 나타났다. 귀산촌 결정에 지리산둘레길의 영향을 받은 집단 또한 영향을 받지 않은 집단보다 지리산둘레길 이용 만족도, 삶의 만족도, 귀산촌 만족도, 행동의도가 높게 나타났다. 귀산촌 지역에 따른 귀산촌인의 삶의 질, 귀산촌 만족도 중 장소적 만족, 행동의도에서도 유의미한 차이가 있었다. 결론적으로 귀산촌 결정과 귀산촌 이후의 귀산촌인의 삶의 질에 지리산둘레길이 중요하고 긍정적인 역할을 하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 산촌지역 발전에 기여할 수 있는 국가숲길 관련 정책 및 산촌 인구소멸 대응방안을 제시하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

최근 소득수준 향상, 유연근무제 확산 등 다양한 이슈로 인하여 산림휴양복지에 대한 수요 및 이용 패턴의 변화가 발생하고 있다. 이에, 산림휴양·복지 시장 전반에 대한 세분화를 통해 각 유형별로 어떤 특성이 있는지 규명하고, 이에 따른 유형별 차별화된 정책 마련이 필요한 시점이다. 본 연구는 잠재계층분석을 통하여 산림휴양·복지 활동 경험 유형을 4개의 그룹(소극적 이용형, 보통형, 적극적 애호가형, 무관심형)으로 세분화하고, 다항로짓모형을 이용하여 그룹 간 차이의 원인을 인구사회경제학적 특성을 통해 살펴본다. 연구 결과에 기반하여 3가지 정책적 시사점을 도출하였다. 첫째, 산림휴양 복지를 경험하는 그룹이 세분화되어있다는 것이다. 둘째, 산림활동 경험 유형별 그룹을 구분 짓는 사회경제적 특성이 규명되었다는 것이다. 셋째, 산림휴양복지 경험을 높일 수 있는 정책적 대상 및 특성을 규명하였다는 것이다. 본 연구는 그룹별 차별화된 정책을 제시하고, 바람직한 그룹으로 이동할 수 있도록 정책수단을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

소나무재선충병(Pine wilt disease)은 소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus (Steiner & Buhrer, 1934))에 의해 발생하며 한국을 비롯한 동북아시아와 유럽의 소나무속(Pinus) 수목들을 고사시키고 있다. 소나무재선충병 저항성에 대한 연구는 자연상태 및 온실포트묘에서 주로 이뤄진 반면 포지에서의 연구가 부족한 편이다. 본 연구에서는 2021년 6월, 포지에 있는 소나무속 수종인 곰솔(Pinus thunbergii Parl.), 잣나무(P. koraiensis Siebold & Zucc.), 소나무(P. densiflora Siebold & Zucc.), 섬잣나무(P. parviflora Siebold & Zucc.), 리기테다소나무(P. rigida × P. taeda), 스트로브잣나무(P. strobus L.)의 묘목을 대상으로 소나무재선충을 인공접종하였다. 그리고 인공접종 후 2주 간격으로 위조지수를 측정했고, 인공접종 24주후의 고사율, 소나무재선충 검출률 및 밀도를 측정했다. 소나무재선충병에 의한 고사율은 곰솔(80%), 잣나무(77.8%), 소나무(62.5%), 섬잣나무(22.0%) 순이였으며 리기테다소나무와 스트로브잣나무는 고사하지 않았다. 소나무재선충 검출률은 리기테다소나무(22.2%)를 제외하고 모두 고사율과 동일했다. 위조지수의 경우, 소나무재선충병 고사율 순위가 높았던 곰솔, 잣나무, 소나무 3종에서 높은 수치가 나왔으며, 순위가 낮았던 섬잣나무, 리기테다소나무, 스트로브잣나무 3종에서는 대조군과 차이가 없었다. 통계분석 결과, 곰솔, 잣나무는 소나무재선충병에 높은 감수성을, 소나무, 섬잣나무는 중간 수준의 감수성을, 리기테다소나무와 스트로브잣나무는 확실한 저항성을 보여주는 것으로 나타났다. 본 연구는 소나무재선충 저항성 육종의 기초자료나리기테다소나무와 스트로브잣나무의 조림 필요성에 대한 근거자료가 될 수 있을 것이다.