• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제23권3호
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• pp.139-147
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• 1998

목적 : 환자를 통과한 투과선량으로부터 알고리즘을 이용하여 종양선량을 계산하는 새로운 개념의 온라인 선량측정시 인체 조직내의 폐 등 불균질조직의 존재는 인체내 종양선량 및 투과선량에 영향을 미친다. 인체내에 불균질조직이 존재하는 경우 측정된 투과선량으로부터 종양선량 환산시 밀도를 이용한 보정의 정확도를 확인하기 위하여 실험을 시행하였다. 방법: 폐조직의 밀도와 유사한 재질인 코르크 (밀도 $0.202\;gm/cm^3$) 팬톰 (CP) 과 연부조직의 밀도와 유사한 재질인 폴리스티렌 (밀도 $1.040gm/cm^3$) 팬톰 (PP)을 사용하였으며 인체의 흥부와 유사한 조건에서 측정하였다. 즉 흥부에 방사선이 전후 방향에서 조사될 경우에 해당하는 팬톰은 3cm 두께의 PP을 CP 상하에 위치하였으며 CP의 두께는 5, 10, 20cm 으로 하였다. 흥부에 방사선이 측면에서 조사되는 경우에 해당하는 팬톰은 중앙에 종격동에 해당하는 6cm 두께의 PP 을 위치하고 좌우에 10cm 두께의 CP 을 위치하였으며 그 외측에 다시 3 cm 두께의 PP 을 위치하였다. 4 MV, 6 MV 및 10 MV X 선을 사용하였으며 조사면의 크기는 $3{\times}3$ 내지 $20{\times}20cm$의 범위, 팬톰-전리함간 거리 (phantom-chamber distance, PCD) 는 10-50 cm 으로 하였다. 또한 두 물질에 대한 밀도차를 이용하여 CP 과 동일한 방사선 감쇄를 나타낼 것으로 예상되는 두께의 PP 을 CP 대신 위치하여 동일한 방법으로 측정하여 비교하였다. 결과: 밀도를 이용하여 보정한 CP 와 등가두께의 PP 을 사용한 경우의 투과선량은 CP 을 사용한 경우에 비하여 CP 의 두께 5cm 인 경우 4, 6, 10MV에서 각각 평균 0.18(${\pm}0.27$) %, 0.10(${\pm}0.43$) %, 0.33(${\pm}0.30$) %의 오차를 보였다. CP 의 두께 10cm 인 경우에는 에너지별로 0.23(${\pm}0.73$) %, 0.05(${\pm}0.57$) %, 0.04(${\pm}0.40$) %, 20cm 인 경우에는 0.55(${\pm}0.36$) %, 0.34(${\pm}0.27$) %, 0.34(${\pm}0.18$) % 의 오차를 보였다 중간에 6 cm 의 PP 을 위치한 경우에는 에너지별로 1.15(${\pm}1.86$) %, 0.90(${\pm}1.43$)%, 0.86(${\pm}1.01$)% 의 오차를 나타내었다. 이 경우에는 PCD 10 cm 의 경우에 비교적 큰 오차를 보였으며 PCD 10 cm 인 경우를 제외하면 에너지별로 0.47(${\pm}1.17$) %, 0.42(${\pm}0.96$) %, 0.55(${\pm}0.77$0.77) % 의 오차로 크게 감소하였다. 결론: 방사선이 통과하는 경로에 불균질조직인 폐가 존재할 경우에도 불균질조직에 대하여 조직의 밀도를 이용하여 보정하는 방법을 사용하여 투과선량으로부터 종양선량을 계산할 수 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.139-153
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• 2018

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.679-686
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• 2012

지난 2004년 4월 경부고속철도 1단계 개통이후, 2단계 사업은 2010년 11월 개통하였으며, 고속철도 개통이후 타 교통수단에 비해 속도 경쟁의 장점을 가지고 있어 고속철도의 수요는 계속 증가하고 있다. 이러한 고속철도의 개통은 인구의 이동, 기업의 입지, 공간구조의 개편 등과 같은 사회적, 경제적, 교통적인 변화를 주도하고 있는 실정이며. 특히 고속철도의 고속운행으로 지역간의 이동시간을 단축한다는 점에서 고속철도 수요는 계속적인 증가 추세로 전망된다. 본 연구에서는 고속철도 서울역 설문조사의 데이터를 이용한 EMME/2 프로그램의 2-Dimentional Blancing을 활용한 고속철도 역 접근수단별 통행분포 모형의 파라메타 추정을 통하여 조사 통행분포를 추정 통행분포와 같이 재현하고자 하였으며, 분석 결과 접근수단별로 파라메타(${\theta}$)는 승용차 0.0395, 버스 0.0390, 지하철 0.0415, 택시 0.0650으로 분석되었고, 통행거리빈도분포(Trip Length Frequency Distribution: TLFD)를 기준으로 조사치와 모형치를 비교한 결과 $R^2$는 승용차 0.909, 버스0.923, 지하철 0.922, 택시 0.745로 조사치와 모형치는 유사한 것으로 분석 되었으며, F검증 결과 P값이 모두 0.05보다 매우 작게 분석되어 95%신뢰수준으로 유의할 만 한 것으로 판단되었다. 통행거리빈도분포를 5km 단위로 설정하여 분석 하였으나, 향후에는 통행거리빈도분포를 중죤단위에서 소죤단위(행정동)로 세분화 연구가 필요하며, 통행거리 0~5km 구간의 분포을 반영할수 있는 결합함수(Combined function)을 활용한 중력모형과 3-Dimentional Blancing을 적용한 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권2호
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• pp.83-88
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• 2016

본 연구에서는 이미 보고된 잉여 태양에너지 관련 연구결과와 현재 현장에 설치되어 있는 냉난방용 FCU 현황을 개략적으로 검토한 후, 잉여 태양에너지 회수에 필요한 FCU의 소요대수 결정 방법을 개략적으로 제시하여 앞으로 이 분야의 연구자 및 기술자들에게 기조자료를 제시할 목적으로 연구를 수행하였다. 실험기간 동안 최대, 평균 및 최저 외기온은 각각 $28.2^{\circ}C$, $4.4^{\circ}C$ 및 $-11.5^{\circ}C$정도였다. 온실 밖의 수평면 일사량은 $0.8{\sim}20.5MJ{\cdot}m^{-2}$로 정도의 범위였으며, 평균 및 총 일사량은 $10.8MJ{\cdot}m^{-2}$ 및 $1,187.5MJ{\cdot}m^{-2}$으로 나타났다. 그리고 주간동안 온실 내의 평균기온과 상대습도는 각각 18.8~45.5 및 53.5~77.5%정도였다. 실험기간 동안 온실로부터 회수한 총 잉여 태양에너지는 6,613.4MJ정도로서 총 난방에너지인 98,600.2MJ 약 6.7%정도를 보충할 수 있을 것으로 나타났다. 또한 사양이 유사한 FCU를 사용하지만, 난방을 위하여 설치되는 FCU의 대수는 제각각 다른 것을 알 수 있었고, 좀 더 효율적이고 경제적인 관점에서 설치높이, 방향 및 설치간격, 적정 대수에 대한 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 잉여 태양에너지 회수용 FCU의 적정 소요 대수는 FCU를 통과하는 공기의 질량 및 순환유량을 기준으로 각각 8.4~10.9대 및 6.1~8.0대 정도이었다. 여기에 계산방법이나 FCU의 효율 및 사용 환경 등 위험률을 고려하면, 결국 9대 전후(약 $24m^3$당 1대 정도)를 설치하면 될 것으로 판단되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.35-41
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• 2007

목 적: 임산부의 방사선치료시 태아에 조사되는 선량을 알아보고, 임상에 적용가능한 간단한 차폐방법을 적용하여 태아선량이 감소되는 정도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에 내원한 임신 24주째인 뇌전이 환자를 대상으로 전뇌 방사선치료를 시행하는 동안 태아에 조사되는 선량을 인체 팬톰(Anderson Rando Phantom, Alderson Research Laboratories Inc., USA)을 사용하여 평가하였다. 환자에 대한 치료처방은 일일선량 300 cGy, 10회, 총선량 3000 cGy, 그리고 치료조건은 에너지 6 MV, 조사야크기 $18{\times}22cm^2$이었다. 선량평가는 환자 치료조건과 동일한 상태로 조사야 하단에서 각각 30, 40, 50, 60 cm에서 전리함((TN30013, 0.6 cc Farmer type chamber, PTW Unidos, Germany)을 사용하여 측정하였고, 다음은 환자치료조건과 동일하지만 본원에서 고안한 추가 차폐방법(shielding wall, neck supporter, Pb sheets, acrylic bridge)을 이용하여 태아를 차폐한 다음 위의 측정점과 동일한 위치에서 측정하여 그 차폐효과를 비교 평가 하였다. 또한 추가 차폐한 상태에서 열형광선량계(4000, Harshaw, Solon Technologies Inc., USA)를 사용하여 30, 40, 50, 60, 70 cm 지점에서 측정하여 전리함 측정값과 비교 분석하였다. 결 과: 전리함을 이용하여 측정한 결과 환자가 총선량 3,000 cGy를 받는 동안 태아에 조사될 수 있는 선량은, 추가 차폐가 없는 경우 조사야 하단 30, 40, 50, 60 cm에서 각각 3.20, 3.21, 1.44, 0.90 cGy, 추가 차폐가 있는 경우 0.88, 0.60, 0.35, 0.25 cGy로 추가 차폐를 하였을 경우 하지 않았을 경우보다 약 $70{\sim}80%$의 차폐효과를 얻을 수 있었다. 그리고 열형광선량계 측정결과는 1.8, 1.2, 0.8, 1.2, 0.8 (70 cm) cGy로 나타났다. 이로서 태아가 전 치료 과정중 받을 수 있는 총선량은 1 cGy 이하로 측정되었다. 결 론: 임산부의 방사선치료가 필수적으로 요구될 경우 고려되어야 할 가장 중요한 인자는 태아선량의 최소화가 될 것이다. 방사선장애의 역치선량이 $10{\sim}20cGy$인 것을 감안하면 상기 방법에 의한 임산부의 방사선치료는 이러한 목적에 부합될 뿐만 아니라 사용방법 또한 비교적 용이하다고 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제39권6호
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• pp.98-109
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• 2011

나비서식지 복원구상은 종 보전을 위한 중요한 요인의 하나로, 나비의 생태, 서식지 경관, 작업방법, 비용분석 등에 대한 검토를 필요로 한다. 본 연구는 멸종위기종 붉은점모시나비의 서식지 복원을 위하여 요구되는 인자들을 지난 3년간 수행된 연구결과의 검토 및 나비의 성충과 유충의 존재 또는 부재를 조사하는 방법을 통하여 서식지 면적 추정 등의 방식으로 서식지 요건을 분석하였다. 그 결과 국내에서 발견된 붉은점모시나비의 서식지는 유충과 성충이 관찰되는 패치를 기준으로 최소 $300m^2$이상의 크기로 다수의 패치가 필요한 것으로 판단되었다. 따라서 붉은점모시나비 서식지 디자인에서는 기존의 서식지 환경과 유사한 곳에 5개 이상의 패치에 먹이식물과 흡밀식물이 계획되어야 한다. 그리고 나비의 이주를 활발하게 하기 위하여 이주에 방해되는 수목의 제거, 패치간 거리의 최소화, 그리고 징검다리 패치의 추가가 필요하다. 패치연결성 분석결과, 패치간의 거리가 약 600m 이상 떨어질 경우 성공적인 이주가 어려우므로, 각 패치간의 거리는 300m이내에 분포하도록 하는 것이 적절하며, 서식지 크기는 단일 패치에서는 $10,000m^2$이상, 다수의 패치 네트워크에서는 5개 이상의 패치가 인접하고, 각각의 패치는 $1,600m^2$이상으로 전체 패치면적은 $8,000m^2$이상이 필요할 것으로 추정된다. 또한, 단일 서식지보다는 다수의 패치가 인접하여 네트워크를 형성하는 것이 서식지 순환 발생패턴에서 바람직한 것으로 나타났다. 이 연구는 나비의 서식지 복원에 관한 적정한 서식지 요건을 제시하고자 하였으며, 앞으로 진행될 생물종의 복원에 있어서 모델이 될 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권3호
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• pp.147-154
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• 2011

환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제19권3호
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• pp.180-190
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• 2014

연안에서 관측된 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP) 유속자료의 10-20%는 음향반사 측면효과로 인하여 일반적으로 사용하지 않는다. 본 연구는 ADCP의 사용되지 않았던 자료를 복구하여 영산강 하구에서 저조시 방류되는 담수의 경계면 이류속도를 구하고 이를 통해 담수 유량과 수층의 역학적 안정도를 보다 정확하게 계산하여 하구 내 혼합 환경을 잘 이해하고자 한다. 현장관측은 2011년 8월 영산강의 하구언 전면과 고하도 부근 두 정점에서 한달 동안 실시하였으며, 방류수의 이류속도는 유효 유속 판정에 상관도, 퍼센트굿, 그리고 유속 히스토그램의 엄격한 기준을 적용한 ADCP 후처리방법을 적용하여 복원하였다. 또한, 같은 수로에 위치한 두 정점에서 이류하는 퇴적물의 농도피크시간을 토대로 퇴적물의 이류속도(Sediment Advection Speed)를 계산하여 방류수 이류속도를 비교 검증하였다. 퇴적물의 이류속도를 방류시 ADCP의 표층유속과 비교하였을 때, 방류량이 $2.0{\times}10^7$톤 보다 크면 두 속도값이 유사하고, 그보다 적을 경우에는 퇴적물의 이류속도가 약간 크게 산정되는 것을 볼 수 있었다. 방류가 발생할때 담수이류속도(Freshwater Advection Speed)는 바닥으로부터 $0.8{\times}$수심의 유속보다 평균 0.8 m/s 정도 크기 때문에, 방류가 증가하는 시기에 새롭게 계산된 방류수의 속도를 포함한 순유출량(=수심 및 조석주기로 적분된 흐름)을 계산하면, 그 방향이 하구언으로 들어오는 방향에서 빠져나가는 방향으로 바뀌는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 표층 담수의 속도가 더해짐으로써 표층 속도쉬어와 리차드슨 수의 분포가 바뀜을 관찰할 수 있었기 때문에 표층 해수의 안정도를 해석함에 있어 실제 방류수 유속의 중요성을 알 수 있었다. 향후 유속과 함께 수온과 염분의 장기적인 관측이 수행된다면 담수 방류에 따른 성층의 생성과 소멸, 그리고 관련 부유퇴적물의 변동에 대해서도 보다 정확하게 파악할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제37권4호
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• pp.199-206
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• 2004

국가 전체의 토양유실량을 산정하기 위하여 범용토양유실예측공식 (USLE)과 개정 범용토양유실예측공식(RUSLE)의 각 인자를 재평가하였다. 정 외 (198,B)과 박 외 (2000)의 연구결과를 거리역산가중치법으로 계산하여 전국 150개 시군의 강우유출인자 (R)를 평가하였고, 한국토양총설 (1992), Taxonomical Classification of Korean Soils (2000), 농업환경변동조사사업 보고서 (2003)에 수록되어 있는 정보를 이용하여 390개 토양통, 1321개 토양상에 대한 토양침식성인자 (K)를 산출하였다. 지형인자 (LS)는 1 25,000 토양도를 이용하여 경사도, 경사장, 토지이용에 따른 대표 값을 산정하였으며 식생피복인자 (C)와 침식조절인자 (P)는 지난 27년간 농업과학기술원 토양보전분야의 연구결과를 종합하여 정리하였다 강우유출인자는 시군에 따라 2322-6408 MJ mm $ha^{-1}$ $yr^{-1}$ $hr^{-1}$이었으며 전체평균은 4276 MJ mm ha $yr^{-1}$ $hr^{-1}$이었다. 우리나라의 평균 토양침식성인자는 0.027 MT $r^{-1}$ $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$이었으며 강 상류 및 내륙에 위치한 충북. 경북, 강원 등에서 낮았고, 경기, 충남, 전남등에서 높았다 토지이용별로 보면 논이 0.034 MT hr $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$로 가장 컸고 밭, 임지, 초지가 각각 0.026, 0.019, 0.020 MT hr $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$이었다. 밭의 작물인자는 0.06-0.45였으며 초지는 0.003이었다. 침식조절인자는 토양보전농법에 따라 0.01-0.85로 평가되었다.