본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 우리나라 김 산지 수출량 결정 모형을 개발하는데 있다. 모형의 설명변수에는 국내시장의 연도별, 월별 생산물량과 산지가격, 그리고 수출가격과 환율이 포함되었다. 추정 결과 김 수출은 단기적인 생산량의 증가 보다 장기적인 생산량의 증가에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 환율이나 수출가격이 상승할 경우 수출량이 탄력적으로 반응하였다. 반면에 산지가격이 상승할 경우 김 수출은 감소하나, 비탄력적인 모습을 보였다. 따라서 김의 수출을 증가시키기 위해서는 중장기적인 생산량 증대를 위한 기반시설 확립, 수출가격이나 환율변동에 대한 보다 정확한 예측 및 관련 정보제공이 중요하다고 판단된다.
이 연구에서는 접근이 어렵고 범위가 광대하여 많은 시간과 비용이 소요되는 산지습지의 현장조사 대상범위를 줄이고 작업의 효율성을 높이기 위해 산지 습지 위치와 지형 및 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 Weight of Evidence 기법을 적용하여 산지습지 가능지역을 추출하였다. 이를 위하여 영남지역을 대상으로 산지습지와 관련된 경사 분포, 곡률 분포, 식생지수 분포, 습윤지수 분포, 토양 배수등급 분포 등 공간 데이터베이스를 구축하고 이를 기존 산지습지 위치와의 상관관계를 통하여 Weight of Evidence를 구하였다. 우도비를 통하여 산지습지 가능성에 대한 각 요인의 등급을 분석한 결과 경사도, 곡률, 식생지수, 습윤지수가 낮을수록, 토양 배수등급이 양호한 곳에 산지습지 분포 가능성이 높은 것으로 나타났다. 산지습지가능성도 작성을 위하여 각 요인의 등급에 대하여 Weight of Evidence 가중치를 부여하고 GIS 중첩분석을 실시하여 산지습지가능지수를 산출하였다. 그리고 검증을 위하여 산지습지 가능지수 등급구간에 대한 산지습지 위치 포함 누적비율을 표시한 성공확률곡선을 작성하고 면적비율을 계산한 결과 75.48%로서 상당히 높은 예측정확도를 나타내었다.
생약의 원산지를 판별하는 논리적인 일련의 기준을 개발한다면, 현재 유통되는 한약을 좀 더 과학적으로 관리 할 수 있을 것이다. 이러한 노력은 전통적인 한약 산업 발전에 기여할 것이라고 사료된다. 산수유의 원산지 판별법을 개발하기 위해, 본 연구에서는 우선 국산 산수유와 중국산 산수유를 각각 수증기 증류하고 이 때 얻은 휘발성분을 GC/MS를 이용하여 분석하였다. NIST mass spectral library의 데이터베이스로부터 정성분석한 결과를 바탕으로 데이터를 범주화(binning)하여 변수를 얻고, 이에 대하여 PCA, OPLS-DA 등 다변량 통계 분석을 수행함으로써 신속, 정확하게 국산 산수유와 중국산 산수유의 산지를 판별할 수 있는 산지 판별모델을 확립하였다. 산지 판별모델 개발을 위해서 학습집합(n=53)을 분석하여 산지 판별모델을 수립한 후, 검증집합(n=12)을 산지 판별모델에 적용함으로써 그 타당성을 확인하였다. 더불어 1-ethylbutyl-hydroperoxide, nonadecane, butylated hydroxytoluene, 5β,7βH,10α-Eudesm-11-en-1α-ol, 7,9-bis (2-methyl-2-propanyl)-1-oxaspiro[4.5]deca-6,9-diene-2,8-dione, 그리고 2-decyldodecyl-benzene 등 6개의 마커성분을 선정할 수 있었다. 최근에 NMR을 활용한 산수유 원산지 판별에 대한 보고는 있었으나, GC/MS를 기반으로 한 대사체학 연구기법을 이용하여 산지판별 모델을 제시하는 것은 최초의 보고로서 그 의미가 크다. 본 연구결과를 활용하여 한약의 원산지 판별모델 확립과 산수유 원산지의 과학적인 관리에 적용할 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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