• 한국산림과학회지
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• 제103권2호
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• pp.264-269
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• 2014

본 연구는 아까시나무 군락에 대한 현재 생육지 분포면적의 파악과 임분수확량 및 탄소저장량을 구명하기 위하여 수행되었다. 아까시나무에 대한 분포면적은 1:5,000 임상도를 이용하여 추출하였으며, 임분수확량은 Weibull 직경분포모델을 이용하였고, 탄소저장량 및 흡수량은 임분수확량에 탄소배출계수를 적용하여 산출하였다. 임분수확량을 산출하기 위하여 임분 평균직경, 임분 흉고단면적, 최소 및 최대 직경 등 임분 생장인자에 대한 추정식을 산출하고 정확성을 검증하였다. 이 결과 모든 생장인자의 추정식이 분석에 이용할 수 있는 유의성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한 임지의 생산력을 판정할 수 있는 지위지수를 도출한 바, 지위지수는 16~22 범위에 있는 것으로 나타났으며, 이들을 종합하여 임분수확표를 만들었다. 우리나라 아까시나무는 경상, 충청 및 경기도의 내륙에 주로 분포하는 것으로 나타났으며, 총 면적은 26,770 ha에 달하는 것으로 나타났다. 이를 탄소저장량으로 전환한 결과 2,517,598 tC 였으며, 연간 3.76 tC/ha를 흡수하는 것으로 계산되었다. 이는 탄소흡수량이 높은 수종으로 알려져 있는 참나무류와 유사하여, 추후 아까시나무가 기후변화 시대에 온실가스를 저장하는 수종으로서의 역할도 충분히 가능할 것이라 판단된다. 또한 본 연구에서 만든 임분수확표는 아까시나무 경영 및 관리정책에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2024

This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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• pp.48-48
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• 2011

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.156-160
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• 2016

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2019년도 하계 학술발표초록집
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• pp.223-223
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• 2019

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.176-180
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• 2016

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.1-5
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• 2016

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권2호
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• pp.70-77
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• 2017

Where there are all the flowers, the songs of all kinds of insects and birds are put in, the sunshine and shadows flicker The forest through which the water sound flows is an optimum resting space. All living creatures in these spaces will awaken the five senses of humans and perhaps turn the sensibility index (EQ). The forest meditation in the forest, which can be an optimal shelter for the people who need it, needs to feel the reverence of nature, to refine emotions, to be a self-reflection, to have a mind to respect, Have an important meaning. In this paper, we tried to consider the cause of the influence of forest sounds on human hearing from the acoustical aspect. The type of sound source of forest was divided into four seasons of spring, summer, autumn, winter. And the change in the duration of the sound during the four seasons, so that the general characteristics of the sounds of the four seasons are as follows: It can be seen that the change in the ratio of sub-band energy is almost equal to the change in dB in frequency of the equal-light curve. To compare this phenomenon, the criterion for changing the sound duration of each forest is natural The main forms of the luminance curve, such as the change in the duration of the white signal in the sound, are determined by the minimum, maximum audible frequency and the most sensitive frequency band, and the auditory characteristics of the other three inflection points Determines the overall shape of the equal-light curve.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.330-344
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• 2022

전 세계 산림 면적이 여전히 감소하고 있는 가운데 산림을 포함한 육상생태계의 보전은 지구 공동체가 함께 달성해야 할 지속가능발전목표 중 하나로 이를 달성하기 위한 국제사회의 적극적인 노력이 요구된다. 공적개발원조 사업의 대상국은 전통적으로 국가이익을 고려하여 결정되었으나 최근 글로벌 규범인 지속가능발전목표가 국내의 공적개발원조 전략에 내재화됨에 따라 산림 부문 ODA 대상국 탐색이 다각적으로 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 산림 파괴가 심한 개도국을 대상으로 기후변화 대응, 생물다양성 보전, 사막화 방지 측면에서 국가의 경제·사회·환경 부문의 이행 준비 및 필요성을 분석하여 '그린 ODA'에 충족될 수 있는 협력 대상국을 제시하였다. 본 연구의 결과는 기존의 산림 협력이 중점적으로 이루어진 아시아 국가에서 나아가 남아메리카와 아프리카 국가로 산림 협력의 확대가 필요한 것으로 나타났다. 또한 식량·에너지·수자원·산불 등 산림 전용요인의 근본적인 해결을 위하여 녹색기술과의 융·복합을 추진하고 사업 활동과 재원, 참여자의 다각화를 통해 산림분야 양자 ODA를 확대하는 방안을 제시하였다. 본 연구는 산림 부문 양자 협력 대상국 범위를 확대하는데 있어 산림 파괴가 진행 중인 전 세계 국가를 대상으로 장기적인 전략 수립을 위한 기초 정보를 제공하는데 기여할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.1-10
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• 2011

본 프로그램 개발의 목적은 기존의 아날로그 형태의 제작과정 및 공정 그리고 방대한 자료 관리의 문제점들을 해결하기 위해 SDE(spatial database engine) 라는 공간DB엔진을 이용하여 대량의 임상도를 운영 관리하는데 있다. 이를 위해 공간DB검색, 작업내용 및 진도파악, 인접 도엽간 검정/편집, 완료 도엽의 승인 및 반려 기능 등을 구현하여 일관된 운영 관리 표준화 공정을 확립하였다. 향후 본 프로그램을 활용하여 효율적인 임상도 제작과 대량의 임상도 보급이 가능할 것이며, 이에 따른 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.