• 한국환경생태학회:학술대회논문집
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• 한국환경생태학회 2003년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.140-142
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• 2003

• 한국환경생태학회:학술대회논문집
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• 한국환경생태학회 2007년도 정기총회 및 학술논문발표회
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• pp.55-57
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• 2007

• 한국자원식물학회지
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• 제34권4호
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• pp.297-310
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• 2021

길마가지나무의 자생지 11지역 24개소의 입지환경을 조사한 결과 길마가지나무는 주로 산지의 낮은 지대를 중심으로 임연부, 등산로주변, 계곡부 및 해안림 곳곳에 분포하고 있었으며, 경사는 대부분 평지나 완경사지를 중심으로 분포하고 있었다. 사면방위는 가리지 않았으나 주로 햇볕을 많이 받는 남향에 주로 군락을 이루고 있었다. 군집구조는 분석결과 각각 아까시나무(군집I), 느티나무(군집II), 일본잎갈나무(군집III)가 지표종인 3개 군집으로 나뉘었다. 출현식물의 경우 군집 I에서 출현한 식물은 50과 77속 78종 2아종 11변종 총91분류군, 7개의 방형구로 느티나무가 지표종인 군집II에서 출현한 식물은 51과 82속 80종 2아종 10변종 1품종 총93분류군, 11개로 가장 많은 방형구가 해당되며, 느티나무가 지표종인 군집III에서 출현한 식물은 61과 111속 129종 2아종 13변종 3품종 총147분류군으로 나타났으며, 특이식물로는 특산식물 1분류군, 침입외래식물 9분류군, 희귀식물 5분류군으로 상대적으로 적은 개체수가 출현하였다. 상대우점치(I.P.) 분석결과 각군집의 지표종으로 대표되는 종이 있으나 특정군집에 독립적으로 출현하는 경우는 적었다. 대표적으로 느티나무, 참나무, 아까시나무, 밤나무 등이 있었으며, 아까시나무군집의 교목층을 제외하면 대부분 경쟁관계에 있음을 확인할 수 있어 지속적인 관찰이 필요하다고 판단된다. 종다양성지수 분석과 유사도지수 분석에서도 상대우점치 분석과 유사한 결과를 확인할 수 있었는데, 군집 간 특정종이 우세하기 보다는 균등도가 매우 높으며, 출현식물이 상이하기 보다는 유사한 경향을 띄고 있었다. 토양분석 결과, 군집 간 전형적인 갈색산림토양, 암적색산림토양의 성질을 보였으며, 배수가 좋은 사양토를 기반으로 하고 있었다. 유기물의 경우에는 일반적인 산림토양에 비해 함량이 대체적으로 높은 경향을 보이고 있었다. 미루어 보았을 때 길마가지나무의 자생지 분포는 지역적인 경향보다는 상층이 울폐하지 않는 임연부, 등산로를 중심으로 유기물이 풍부한 환경에 분포해 환경에 대한 적응력이 뛰어난 것으로 판단된다. 하지만 상층이 울폐한 경우에는 피압으로 인해 생육이 부진한 경향을 보여 광 요구도가 높은 수종으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-98
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• 2005

월악산국립공원 에 덕 주사-영 봉-신륵사구간과 도락산-상선암구간의 산림 군집 구조 분석 을 실시하기 위해 22개 조사구를 설치하고 classification기법 중 하나인 TWINSPAN을 이 용하여 군집 분리를 한 결과 소나무-졸참나무군집, 신갈나무-졸참나무군집, 신갈나무-물박달나무군집 ,소나무-신갈나무 군집, 신갈나무군집, 신갈나무-당단풍군집의 6개 식물군집으로 최종 분리되었다. 산림 군집 구조분석 결과 추정되는 천이계열은 교목층에서 소나무가 졸참나무, 신갈나무로 천이진행 이 예상되었고, 아교목층에서는 철쭉꽃이 쇠물푸레나무, 당단풍나무로 천이진행이 예측된다. 그러나 일부지역에서는 신갈나무가 우점하는 토지극상단계로 유지할 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.229-239
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• 2019

모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권1호
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• pp.63-70
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• 2012

지리산 구상나무 개체군의 보존과 효율적인 관리방안을 제시하기 위한 기초자료 제공을 위하여 해발고별 구상나무 개체군의 식생구조와 생육환경을 분석하였다. 지리산 거림계곡의 해발 1,000m에서 1,500m까지 6개의 조사구($400m^2$)를 설치하여 분석하였다. 중요치 분석 결과, 교목층에서 구상나무는 site V, VI에서 가장 높은 중요치를 나타냈으며 그 외 조사구에서는 신갈나무의 중요치가 높은 것으로 분석되었다. 아교목층에서는 site VI에서 구상나무가 가장 높은 중요치를 나타냈으나 다른 조사구에서는 신갈나무를 중심으로 하는 낙엽활엽수의 중요치가 높은 것으로 나타났다. 흉고직경급(10cm 이하, 11-20cm, 21-30cm, 31cm 이상) 분포에서 구상나무는 전 직경급에서 고르게 분포하는 J자형의 분포곡선을 나타내고 있다. 2000년 이후 구상나무의 연륜생장량은 site I, II, III, IV, V, VI에서 각각 1.002, 0.996, 1.752, 1.850, 1.198, 0.984 mm/yr로 site III을 제외하고는 전체 연륜생장량보다 줄어든 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제14권2호
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• pp.111-118
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• 2000

본연구는 울릉도의 성인봉과 태하령 지역의 산림 식생을 대상으로 199년 7-8월에 식생조사와 토양조사에 의한 너도밤나무 군락의 임분구조 및 DCCA ordination을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 울릉도 산림의 중요치를 각 군락별로 살펴보면 너도밤나무-섬조릿대 군락에서 중요치가 높은 종은 너도밤나무, 우산고로쇠, 마가목, 섬단풍, 섬벚나무 등의 순으로 너도 밤나무-일색고사리 군락은 우산고로쇠 너도밤나무, 마가목 층층나무, 등수국 등의 순으로 나타났다 그리고 너도밤나무-큰두루미꽃 군락에서 중요치가 높은 종은 너도밤나무 우산고로쇠 등수국 마가목 음나무등의 순으로 솔송나무-섬잣나무 군락은 섬잣나무, 너도밤나무, 솔송나무, 회솔나무, 섬피나무 등의 순으로 나타났다. 2. DCCA ordination에 의하면 산림군락과 환경요인과의 상관관계는 다음과 같다 너도밤나무-섬조릿대 군락은 해발고가 높고 네 군락 중 토양수분이나 전절소 유기물 등이 많은 지역에 분포하고 있었다. 너도밤나무-일색고사리 군락은 해발고가 다른 군집보다 높고 토양수분이나 전질소, 유기물 등이 많아 너도밤나무-섬조릿대 군락과 매우 유사한 입지환경을 가진 지역이나 토성 중 clay 가 많이 함유된 지역에 분포하고 있었다. 너도밤나무-큰두루미꽃 군락은 해발고가 네 군락 중 중간지역에 분포하고 있으며 토양수분이나 유기물, 전질소 등도 중간인 지역에 분포하고 있었다. 솔송나무-섬잣나무 군락은 해발고가 낮고 토양수분이나 전질소, 유기물이 적고 sand가 많이 함유된 토양에 분포하고 있었다. 3. 울릉도 산림군락으 Shannon의 종다양도 지수는 0.5455~0.8801으로 비교적 낮은 수치를 나타내고 있다. 또한 너도밤나무 군락에서 분포하고 있는 주요 종의 조서열 중요치 곡선을 보면 전체의 기울기가 완만하여 너도밤나무 군락은 안정적이라 할 수 있다.단 생산성 향상을 위한 세포의 고농도 배양에는 조사한 여러 배양 시스템 중에 가장 효율적인 시스템임올 알 수 있었다 하지만 이 시스템 에서 포도당을 낮은 level로 유지할 수 있었으나, 초산의 과도한 축적으로 항체 생산성의 향상은 예상에 비해 크지 않았다. 81%), C18 0(12.38%), C18: 1(25.93%), C22:6(9.95%)이며 결합지방질(結合脂肪質)은 C14 : 0(11.60%), C16 : 0(18.94%), C16: 1(10.42%). C18 : 1(10.89%), C22 : 6(23.44%)이었다. 총필수지방산(總必須脂肪酸) 함량(含量)은 극성지방질(極成脂肪質)$(20.14{\sim}31.12%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 훨씬 높았고, 결합지방질(結合脂肪質)이 유리지방질(遊離脂肪質)보다 높았으며 부위별(部位別)로는 피부(皮部)$(15.18{\sim}15.41%)$가 육질부(肉質部)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 높았다. 또${\omega}3$고도부포화지방산(高度不飽和脂肪酸) 함량(含量)은 육질부(肉質部)$(15.15{\sim}28.32%)$가 피부(皮部)$(6.77{\sim}18.18%)$나 내장부(內臟部)$(8.35{\sim}9.74%)$보다 높았으며, 육질부(肉質部)에서는 극성지방질(極成脂肪質)$(26.28{\sim}34.18%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(15.15{\sim}28.32%)$보다 높았다.veral world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know

• 한국환경생태학회지
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• 제12권2호
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• pp.138-146
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• 1998

울릉도 성인봉 원시림의 식생구조를 밝히기 위해 400$m^2$(20m$\times$20m)의 조사구 10개를 설치하였다. 성인봉원시림은 우산고로쇠, 너도밤나무가 우점종이었으며 너도밤나무군집. 우산고로쇠-너도밤나무군집. 우산고로쇠군집으로 나누어졌다. 울릉도의 지리적 입지와 식생 특성상 각 군집의 Shannon 종다양도는 0.5150~0.8437로 낮은 편이었다. 상대우점치 분석, 흉고직경급별 분포 분석 등 군집구조 분석 결과, 성인봉 원시림은 성숙한 산림으로 현 상태를 오랜 기간 동안 지속적으로 유지할 것으로 판단되었다. 수목 생장유형 분석 결과, 과거 너도 밤나무림이 우점하던 성인봉 원시림에서 교란에 의해 우산고로쇠의 세력이 확대된 것으로 추정되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제20권2호
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• pp.94-102
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• 2006

월출산국립공원 도갑사계곡의 식생구조를 분석하기 위하여 30개 조사구를 설정하고 조사를 실시하였다. Classification 기법 중의 하나인 TWINSPAN을 이용하여 군락분리를 시도한 결과, 굴참나무-개서어나무군락, 소나무군락, 굴참나무-소나무군락, 굴참나무군락 그리고 갈참나무-때죽나무군락의 5개 군락으로 최종 분리되었다. 식생 구조분석결과 도갑사지역의 산림은 온대남부수종과 난대수종이 만나는 전이지역의 특색을 나타내고 있었으며, 산림의 임령은 $40{\sim}50$년이었다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2013년도 추계 학술발표논문집
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• pp.26-27
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• 2013

산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.