다변량 왜정규분포는 다변량 정규분포를 포함하는 분포로 최근 많은 응용분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포를 기반으로 하는 선형결합통계량의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 이는 단변량 왜정규분포 기반 표본평균에 대한 Na와 Yu (2013)의 결과를 선형결합 및 다변량의 경우로 확장한 것이다. 모의실험과 실제자료분석을 통해 제안된 근사법의 유용성과 정확도를 확인하였다.
이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.
기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
한국의 검찰에서는 거짓말탐지검사(polygraph test)의 최종판정을 위한 기준 점수로써 관행적으로 -12점을 사용하고 있다. 이 판정기준 점수는 검사기법을 개발한 Backster(1963)가 제안한 판정기준 점수(-13점)와는 약간 다른 것으로 한국에서 거짓말탐지 검사를 표준화하기 위해서는 판정기준 점수에 대한 과학적 근거와 그 정확성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 실제 범죄수사를 위하여 검찰에서 이루어진 거짓말탐지 검사 자료를 이용해서 거짓말탐지 검사의 판정기준 점수를 신호탐지이론에 기초하여 설정하고자 하였다. 또한 Backster가 제안한 판정기준 점수와 현재 검찰에서 사용하는 판정기준 점수, 신호탐지이론에 기초해서 본 연구가 설정한 판정기준 점수의 정확성을 비교하여 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사의 검사 상황에 가장 적절한 판정기준 점수를 제시하고자 하였다. 신호탐지이론에 기초해서 거짓말탐지검사의 정확성을 최대화할 수 있는 판정기준 점수를 산출한 결과 -8점으로 나타났다. 또한 판정기준 점수를 도출한 표본자료와 다른 별도의 표본자료에서 판정기준 점수에 따른 정확성을 비교한 결과, -8점을 판정기준 점수로 사용했을 경우의 정확성(83.17%)이 가장 높았고, 검찰의 판정기준 점수(80.20%), Backster의 판정기준 점수(76.24%) 순으로 정확성이 감소하였다. 그러나 오류긍정과 오류부정의 비율을 비교한 결과에서는 -8점을 판정기준으로 사용할 때에 오류긍정이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사에서 전체적인 판단 정확률을 확보하는 것이 중요하다면 -8점을 기준 점수로 사용하고, 진실을 말하는 사람을 거짓이라고 판단하지 않는 것이 중요하다면 -12 또는 -13점을 판정기준 점수로 사용할 것이 권고 되었다.
위성영상은 대면적의 산림 바이오매스 추정 및 주제도의 제작에 있어서 효과적인 자료로 이용되고 있다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 야외 표본점의 임분 변수와 위성영상을 이용하여 산림 바이오매스 변환표를 작성한 후, 무주군의 산림 바이오매스를 추정 및 주제도를 제작하기 위해 수행되었다. 4개의 표본점별 임분 변수와 산림 바이오매스 간의 상관분석을 실시한 결과, 수고, 수관밀도, 그리고 영급이 산림 바이오매스에 영향을 미치는 변수로 파악되었다. 따라서 산림 바이오매스 변환표 작성을 위해 이들 3가지 임분 변수의 조합을 독립변수로 하는 6개 회귀모형을 사용하여 최적 회귀추정식을 도출한 후, 임상별로 산림 바이오매스 변환표를 작성하였다. 회귀추정식의 적합도를 평가하기 위하여 교차대조법에 의한 추정치 오차와 편차를 산출한 결과, 수관밀도와 수고등급을 독립변수로 하는 추정식(모형 V)이 다른 모형에 비해 산림 바이오매스 추정능력이 우수한 것으로 나타났다. 회귀모형 V를 이용한 산림 바이오매스 변환표와 위성영상의 분류에 의해 생성된 임분 변수의 주제도를 이용하여 추정된 전라북도 무주군의 총 산림 바이오매스는 약 881만 톤이며, ha당 산림 바이오매스는 128.3톤으로 나타났다.
기후변화협약 대응을 위한 산림의 임목축적량과 변화량 탐지의 측면에서 국가산림자원조사는 신뢰성있는 산림통계량을 산출하기 위한 기반자료로서의 결정적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 많은 정보들이 아직 행정구역단위 통계로만 산출되고 있어 산림 통계량의 공간적 분포와 같은 정보를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국가산림자원조사 자료를 이용해 임상특성별 임분재적 추정모델을 개발하고, 임상도와 통합하여 임분재적의 공간분포를 추정하는 것을 목표로 하였다. 산림의 임분재적 추정모델 개발을 위해 연구대상지에 포함된 국가산림자원조사 자료를 이용하여 표본점별 임분재적과 흉고단면적합을 산출하고, 표본점의 임황정보(수종, 경급, 영급, 소밀도)를 모델개발에 활용했다. 결과적으로 수종, 영급, 소밀도 기준에 따른 임분재적 모델이 구축되었으며, 본 모델을 임상도에 적용해 임분재적 주제도와 불확실성 주제도를 제작했다. 임분재적 주제도에 의한 연구대상지의 평균 임분재적은 85.7 $m^3$/ha이며, 95% 신뢰구간을 고려했을 때 약 79.7~91.8 $m^3$/ha 구간에 포함되는 것으로 나타났다.
본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.
속리산 천왕봉 일대의 천연림을 대상으로 식생 단위별 생태적 시업방안을 도출하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 산림형을 구분하고 각 산림형별로 생태적 특성을 파악하였다. 사분각법을 적용하여 250개의 표본점을 추출하였고, 각 표본점 마다 층위별 식생자료를 수집하였다. 연구대상지의 산림형을 구분하기 위해 다양한 다변량 통계분석 기법을 이용하였으며, 산림형별 식생의 안정성과 성숙도를 파악하기 위해 종다양성지수를 분석하였다. 군집분석을 통해 2~10개의 Cluster로 산림형을 분류하였고, 지표종분석으로 적절한 Cluster의 수를 5개로 추정하였으며, 다중판별분석으로 추정된 Cluster 수가 적절했음을 검증하였다. 5개의 산림형별로 수종구성을 분석한 결과, 계곡부에서는 졸참나무림과 중생혼합림, 능선부에서는 신갈나무림, 주능선에서 뻗어 나온 보조능선부에서는 소나무림, 보조능선과 계곡부 사이에서는 굴참나무-소나무림 등으로 분류되었으며, 전체적으로 참나무류와 소나무가 우점하는 것으로 나타났다. 상층의 수종 구성이 단조로운 소나무림의 종다양성지수가 가장 낮았던 반면, 식생 구성이 다양한 중생혼합림의 경우 종다양성지수가 가장 높은 것으로 나타나 식생구성이 다양할수록 종다양성지수가 증가하는 양상을 보였다.
본 연구에서는 안면도 소나무 임지에 대해 임분 내 생장인자들간의 상관관계를 구명하고 이를 기초로 동적 임분생장모델을 구축하였다. 이를 위해 영급이 고루 분포되도록 96개의 표본점을 선정하였고, 각 표본점에서 입목의 흉고직경, 수고를 측정한 후 이를 분석하여 평균흉고직경, 평균수고, 우세목수고, ha당 본수, ha당 단면적, ha당 재적 등을 추정하였다. SAS의 비선형 회귀분석(NLIN) 및 단순선형분석(REG)을 통해 생장인자간의 함수식을 유도하였으며, 이 함수들을 이용하여 관리방법에 따라 임분의 생장 및 수확이 다양하게 예측될 수 있는 동적 임분생장모델을 구축하였다. 다양한 시업주기 및 강도를 적용해 임분의 생장을 예측한 결과, 본 연구에서 구축된 동적 임분생장모델은 일반적인 생장법칙을 잘 나타내고 있어 안면도 소나무임분의 생장 및 수확량 예측에 적합한 것으로 판단되었다. 이러한 동적 임분생장모델은 실제 산림경영에서 다양한 관리방법에 따른 임분의 생장예측을 위하여 이용될 수 있을 것이며, 산림경영계획에 있어 의사결정을 위한 도구로서 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 전라도 지역의 주요 수종인 소나무와 편백의 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델과 지위지수곡선을 개발하여 합리적인 경영과 지속가능한 산림경영체계의 기초자료를 제공할 목적으로 실시하였다. 데이터는 맞춤형 조림지도 제작을 위한 전라도 지역에 생육하고 있는 소나무 3,055본(611개 표본점), 편백 3,345본(669개 표본점)에 대한 표고, 경사도, 방위, 토양형, 우세목의 수고와 흉고직경, 수령 등을 측정하여 수집하였다. 전라도 지역 소나무와 편백에 대한 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델은 Petterson식, Michailow식, Log식을 이용하였으며, 연령에 따른 우세목의 수고생장모델은 Chapman-Richards식, Schumacher식, Gompertz식을 이용하여 개발하였다. 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델은 소나무와 편백 모두 잔차평균제곱의 값이 가장 낮은 Pettersosn식을 선정하였다. 연령에 따른 우세목의 수고생장모델은 국가수준에서 사용하고 있는 Chapman-Richards식을 선정하였다. 지위지수의 추정을 위하여 기준임령(Base age)은 30년을 사용하였다. 그 결과 소나무는 지위지수 6~18, 편백은 지위지수 6~22로 국가수준에서 사용하고 있는 지위지수곡선에 비해 매우 다양하게 지위를 추정할 수 있어, 현실임분의 합리적인 경영을 위한 자료제공에 적합한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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