• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.331-345
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• 2006

본 연구는 두만강 하류 지역에 대규모로 발달한 사구 지형의 분포 및 지표 환경, 퇴적물의 특성, 기원 및 형성과정을 밝히고, 두만강 하류 일대의 하천 및 해안 환경변화를 고찰하고자 한다. 이를 위해, Landsat, Spot 영상을 이용하여 지표피복을 분석하고, 2회의 현지 야외조사를 실시하였으며, 입도분석 및 현미경 관찰을 통해 사구 퇴적물 시료를 분석하였다. 위성영상에서 파악된 사질퇴적지형 요소들은 삼각주, 사취, 이동사구, 정착사구, 사주, 사주피복 수변식생으로 구분되었다. 사구 퇴적물에 대한 입도 분석 결과, 조사 지역 중 가장 상류 쪽에 해당하는 DM3과 DM4에서 하성보다는 해성 모래와의 상관성이 높게 나타났다. 이는 현재 사구를 이루는 모래의 입도 특성이 두만강 하류 지역의 현재 자연환경을 반영하고 있지 않음을 의미하는 것이다. 현미경 분석 결과, 모든 시료에서 풍화에 가장 강한 석영의 비율이 $65{\sim}83%$로 가장 높았다. 그러나 $30{\sim}40%$를 차지하는 광물 입자의 표면은 화학적 풍화를 받아 황색의 물질로 표면이 코팅되어 있으며, 물리 화학적 풍화에 의한 바늘 및 그물 모양의 거친 표면 형태와 에칭 피트가 나타난다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.169-182
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• 2022

본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m²의 45.9%인 20,552 m²가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제41권1호
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• pp.106-120
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• 2006

자연재해 및 인위적 재해는 지리학에서 인문지리와 자연지리를 통합할 수 있는 주제로 기대되고 있으나 실제로 지리정보를 이용한 분석방법에 대한 연구와 시스템이 개발된 사례는 많지 않다. 태풍 루사와 매미가 국내 개인 및 국가에 입힌 손실만큼 손보사에게 끼친 손실이 막대하여, 보다 과학적이고 합리적인 자연재해 피해액에 대한 추정과 재보험 가격산정을 위한 시나리오 구성이 요구되었다. 태풍을 사례로 한 본 연구에서는 태풍경로에 따른 풍속예측모델을 적용하기 위하여 전국단위의 필요한 지리정보를 구축하였다. 1: 5,000 수치 지도를 기본지도로 사용하였으며, 기상자료 및 계약물건의 소재지에 대한 주소자료를 점형 자료로 구축하였으며, 과거 관측된 태풍의 주요 기압의 변화 값을 속성으로 하여 경위도 좌표로 선형 자료로 구축하였으며, 토지피복도는 풍속의 정확도를 높이기 위한 자료로 모델의 변수 조정에 사용하였다. 모든 자료를 전국을 1km 간격의 격자형자료로 변형하여 중첩할 수 있고, 태풍 풍속모델과 격자별 피해가능정도를 구할 수 있도록 하였다. 풍속에 대한모델의 정확도는 실제 기상측정지점의 측정값과 비교하여 검증과정을 거쳤으며(전체 평균 $R^2=0.68$), 변이가 큰 기상측정지점 변화를 준 보정과정을 통해 예측시스템의 정확도를 향상시켰다. 풍속에 따른 피해율을 적용한 피해민감도곡선을 주거지역, 공업지역, 기타지역으로 나누어 적용하고 실제 손해배상액과 비교해 본 결과, 과대평가된 부분과 과소평가된 부분을 동시에 관찰할 수 있었다 본 연구와 시스템 구축으로 민간보험사는 재보험 요율에 근거자료를 보유할 수 있을 뿐더러 유사 재해 시 대응할 수 있는 시나리오를 작동함으로 자원의 배분계획을 수립할 수 있고 대외적 신인도를 제고할 수 있을 것으로 예측된다. 향후 하천범람모형 및 태풍과 지진으로 인한 해일 모형, 내수 침수모형을 추가하여 종합적인 재해모형으로 완성할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.821-834
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• 2017

도시화로 인한 산업비율 증가는 도시의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시 열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 열섬현상이 발생하는 여러 도시 중에서도 서울시는 각 구 또는 동별로 시가화 정도, 녹지율, 에너지소비량, 인구밀도가 다 다르기 때문에 열섬현상의 강도역시 다르다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 행정구, 행정동 단위 열섬현상강도(UHI Intensity)를 추출하여 행정구역별 차이를 확인하고 세 가지 범주(기상상태, 인위적 열 발생, 토지이용특성)에 포함되는 변수들과 선형회귀분석을 실시하여 각 행정구역의 열섬현상강도 차이의 원인을 살펴보았다. 분석결과 UHI Intensity는 행정구별, 행정동별 특징 및 주변 환경에 따른 차이가 존재하며 행정동 단위에서 차이가 더 크게 나타났고 구의 UHI Intensity와 구에 속한 동의 UHI Intensity분포 또한 차이가 존재하였다. 선형회귀분석결과 평균 풍속, 개발정도, 토양보정식생지수(SAVI), 정규화시가지지수(NDBI) 값이 행정구역별 열섬현상강도 차이를 발생시키는 유의한 변수로 나타났다. 토양보정식생지수와 정규화시가지지수는 행정동단위 까지 그 값의 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 열섬현상 완화를 위한 바람길 환경 조성은 행정동 차원에서의 시행이 필요한 사항이다. 따라서 토지피복 개선 계획, 바람길 조성 계획, 개발지역에 대한 벽면 녹화계획 등 열섬현상 완화를 위한 사업들은 행정구 단위의 차이만을 고려하기보단 구안에 속한 행정동까지 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시 도시열섬현상 완화를 위해 행정동 단위에서의 분석의 필요성과 고려해야할 변수를 도출하여 향후 도시 열환경 설계 및 정책 개발 시 접근방향을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제46권3호
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• pp.14-26
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• 2018

생태면적률은 친환경적 공간 개발을 위한 정량적 사전 계획지표이자 건축물과 외부공간의 균형 있는 개발을 유도하는 통합적 지표이다. 그러나 제도 적용상 면적 산정의 오류, 하부 지반과 토심 확보 기준의 미달, 시공 후 실제 생태면적의 감소, 사전 계획지표로서의 기능 저하 등의 문제점들이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 LIM 활용을 제안하였다. 생태면적률의 가중치는 주로 하부 지반과 토심, 피복 유형에 의해 결정되므로 지형과 포장재를 중심으로 연구를 진행하였다. 모델은 정부기관 및 관련 전문단체에서 제시한 BIM 기준과 가이드라인, 지침서를 참고하여 여기에 부합되도록 모델의 작성 범위와 상세 수준을 의미하는 LOD(Level Of Detail)를 설정하고, BIM 저작도구를 선정하여 조경정보모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 사례 대상지로는 경사지에 위치한 공동주택단지를 선정하여 3차원적 지형을 모델링하고, 생태면적률과 관련된 속성정보를 포함한 포장재 라이브러리를 제작하였으며, 이들을 토대로 부지의 조경 정보모델을 완성하였다. 그리고 구축된 모델을 활용하여 생태면적률을 산정하고, 계획도와 산정표, 포장 상세도 등 관련 도면을 출력하였다. LIM을 활용함으로써 생태면적률의 기준 적용과 면적 산정이 정확해지고 설계업무의 효율성을 도모할 수 있었으며, 지형과 지하구조물의 관계 등 입체적 형태에 대한 객관적 검토가 가능해짐을 알 수 있었다. LIM 도입을 위해 라이브러리 매뉴얼 또는 템플릿을 작성, 배포하거나 KBIMS 기준에 부합하는 라이브러리 구축에 힘써야 하며, 인증제도에서 BIM 모델을 제출하도록 하는 제도적 전환이 필요하다. 앞으로 생태면적률에 식재 유형별 기준이 도입되어 확대 적용될 것으로 예상되므로 식재 정보 모델 구축과 활용에 대한 후속 연구가 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-38
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• 1972

우리나라는 근래(近來) 고도경제성장(高度經濟成長)으로 인(因)하여 목재수요(木材需要)가 급증(急增)하고 있으나 국내생산재(國內生産材)가 공급율(供給率)은 수요량(需要量)의 20% 정도(程度)에 지나지 않아 많은 외재(外在)를 도입(導入)하고 있으므로 장래(將來)의 목재(木材) 수요공급(需要供給)의 균형(均衡)을 이룩하기 위하여 강력(强力)한 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)의 추진(推進)이 요망(要望)된다. 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)을 추진(推進)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 조림의욕(造林意慾)을 높이고 조림사업(造林事業)에 필요(必要)한 산업자본(産業資本)을 산림(山林)에 유치(誘致)하도록 하는 일인데, 이러한 역할(役割)을 할 수 있는 경제적시설(經濟的施設)의 하나가 산림보험제도(山林保險制度)의 실시(實施)인 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하면 산림재해(山林災害)가 보상(補償)되므로 자본가(資本家)는 안심(安心)하고 조림투자(造林投資)를 할 수 있을 뿐만 아니라 산림(山林)을 담보(擔保)로 한 금융(金融)의 길도 열리어 투자(投資)한 산림(山林)에 환금성(換金性)이 주어지므로 산업자본가(産業資本家)가 산림투자(山林投資)를 회피(回避)하지 않게 되어 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)이 촉진(促進)될 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 외국(外國)에서는 19세기말(世紀末)부터 산림보험제도(山林保險制度)가 실시(實施)되기 시작(始作)하여 주요(主要) 임업선진국(林業先進國)에서는 모두 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하고 있는 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 장기간(長期間)에 걸친 산림재해(山林災害)의 통계자료(統計資料)를 정확(正確)히 조사(調査)하는 일과 그 나라의 여건(與件)에 맞는 산림보험제도(山林保險制度)를 창설(創設)하는 일이다. 과거(過去) 10년간(年間)(1961~1970)의 년평균(年平均) 산림재해상황(山林災害狀況)을 조사(調査)한 결과(結果)는 산림화재(山林火災)가 9,000여정보(餘町步), 곤충피해(昆蟲被害)가 570,000정보(町步), 병균피해(病菌被害)가 694정보(町步)로 나타났다. 특(特)히 그중 외국(外國)의 산림보험(山林保險)에서 재해보상(災害補償) 대상(對象)의 으뜸이 되고 있는 산림화재(山林火災) 피해상황(被害狀況)을 과거(過去) 18년간(年間)(1953~1970)에 걸쳐서 조사(調査)한 결과(結果)에 의하면 산화면적(山火面積) 위험율(危險率)이 $\frac{1.1853}{1,000}$였고 1960~1969년(年) 사이의 전국(全國) 산림화재면적(山林火災面積) 위험율(危險率)은 $\frac{1.3045}{1,000}$로서 유우럽에 비(比)하여 높았으나 일본(日本)에 비(比)하여 그리 높지 않았다. 또 과거(過去) 5년간(年間)(1966~1970)의 전국(全國)의 산화재적(山火材積) 위험율(危險率)은 $\frac{0.1991}{1,000}$로서 대단(大端)히 낮은데 이것은 우리나라 산림(山林)의 축적(蓄積)이 빈약(貧弱)한데서 온 결과(結果)였다. 이러한 산림재해상황(山林災害狀況)에 비추어 우리나라에서 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하려면 어떠한 내용(內容)의 산림보험제도(山林保險制度)를 설립(設立)하는 것이 좋겠는가 하는 질문조사(質問調査)의 결과(結果)는 다음과 같았다. 1. 산림보험(山林保險)의 필요성(必要性) 산림보험(山林保險)은 산림담보(山林擔保)에 의(依)한 금융(金融)의 길을 열어주고(5.65%), 산림피해(山林被害)를 당(當)하였을 때 재조림비(再造林費)를 확보(確保)하게 하여(35.87%), 조림투자(造林投資)를 보증(保證)하는 수단(手段)(46.74%)으로 반드시 실시(實施)되어야 한다고 응답(應答)하였다. 2. 산림보험법(山林保險法) 산림(山林)의 특수성(特殊性)에 비추어 일반(一般) 손해보험(損害保險) 규정(規程)을 준용(準用)할 것이 아니라(8.35%), 산림보험(山林保險)을 위한 특별볍(特別法)을 제정(制定)하여야 한다고 응답(應答)하였다(88.26%). 3. 보험경영업체(保險經營業體)의 종류(種類) 일반(一般) 보험회사(保險會社)(17.42%)나 산림소유자(山林所有者) 상호조합(相互組合)(23.53%)에서 산림보험(山林保險)을 취급(取扱)할 수도 있겠으나, 산림보험(山林保險)의 특이성(特異性)에 비추어 국(國) 공영산림보험(公營山林保險)의 별도(別途)로 운영(運營)되어야 한다고 반응(反應)하였다(56.18%). 4. 보험사고(保險事故)의 종류(種類) 산림보험(山林保險) 사고(事故)를 산화(山火)에 국한(局限)시키거나(23.38%), 산화(山火) 및 기상해(氣象害)만을 포함(包含)시키면 된다는 의견(意見)도 있으나(14.32%), 산림보험(山林保險) 사고(事故)에 산화(山火), 기상해(氣象害), 병충해(病蟲害)까지 포함(包含)시켜야 한다는 의견(意見)이 가장 많았다(60.68%). 5. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 종류(種類) 산림보험(山林보험) 취급대상(取扱對象) 수종(樹種)은 침엽수(針葉樹) 인공림(人工林)에 한정(限定)시키거나(13.47%), 침엽수(針葉樹)와 활엽수(濶葉樹)의 인공림(人工林)만을 포함(包含)시키기를 원(願)하는 반응자(反應者)도 있었으나(23.74%), 많은 반응자(反應者)가 수종(樹種), 임종(林種)(인공(人工), 천연(天然)) 구별(區別)없이 모두 포함(包含)시켜야 된다고 반응(反應)하였다(61.64%). 6. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 범위(範圍) 산림보험(山林保險) 사고(事故) 취급대상(取扱對象) 범위(範圍)는 10년(年) 이하(以下)의 유령림(幼齡林)만 취급(取扱)하기를 원(願)하는 자(者)(15.23%), 20년(年) 이하(以下)의 임목(林木)만을 대상(對象)으로 하면 족(足)하다는 반응자(反應者)가 있었으나(32.95%), 많은 반응자(反應者)가 40년생(年生) 이하(以下)의 임목(林木)까지 포함(包含)하기를 바라고 있었다(46.37%). 7. 보험계약(保險契約) 기간(期間) 산림보험(山林保險) 계약기간(契約期間)은 1년(年) 단위(單位)가 좋다는 자(者)도 상당(相當)히 있었으나(31.74%), 과반수(過半數)가 5년(年) 단위(單位)로 계약(契約)하는 것을 바라고 있었다(58.68%). 8. 보험계약(保險契約)의 제한(制限) 5정보(町步) 미만(未滿)의 소면적(小面積)은 산림보험(山林保險) 대상(對象)에서 제외(除外)하고(20.78%), 단위(單位) 면적당(面積當) 일정(一定) 재적(材積) 또는 주수(株數)를 보유(保有)하고 있는 산림(山林)만을 계약대상(契約對象)으로 하는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(63.77%). 9. 계약방법(契約方法) 산림보험(山林保險) 계약방법(契約方法)은 임의(任意)로 산림(山林)을 선택(選擇)하여 계약(契約)하기를 원(願)하는 자(者)(32.13%), 임의(任意)로 계약(契約)하되 소유산림(所有山林) 전체(全體)를 일괄(一括) 계약(契約)하도록 하는 방법(方法)을 택(擇)하여야 한다는 자(者)(33.48%), 특정임지(特定林地)(신식지(新植地), 보조조림지(補助造林地), 고가임지(高價林地))는 의무적(義務的)으로 계약(契約)하도록 하여야 한다는 반응자(反應者)(31.92%)로 나타나 비슷한 반응(反應)을 보였다. 10. 보험료율(保險料率) 산림보험(山林保險) 요율(料率)은 지역(地域)에 따르는 위험정도(危險程度)를 참작(參酌)하여 면적비례(面積比例)로 결정(決定)하여야 한다는 의견(意見)(31.59%)과 지역(地域) 위험율(危險率)을 참작(參酌)하여 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)해야 한다는 의견(意見)이 있었으나(31.59%), 우리 나라에는 지역적(地域的) 위험율(危險率)에 큰 차이(差異)가 없을 것이므로 전국(全國) 일률적(一律的)인 보험료(保險料)를 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)하기를 원(願)하는 경향(傾向)이 높았다(39.55%). 11. 보험료(保險料)의 납부(納付) 산림보험료(山林保險料)는 단기(短期)는 일시불(一時拂), 장기(長期)는 매년(每年) 납부(納付)하게 하는 의견(意見)도 있으나(13.80%), 단기(短期)는 고율(高率), 장기(長期)는 저율(低率)로 하되 단기(短期), 장기(長期)를 막론(莫論)하고 매년(每年) 납부(納付)하도록 하여야 한다고 반응(反應)하였다(86.71%). 12. 보험사무(保險事務) 취급기관(取扱機關) 산림보험(山林保險) 사무(事務)의 취급(取扱) 즉(即) 창구업무(窓口業務)의 취급(取扱)을 산림행정기관(山林行政機關)에 위탁(委託)하거나(18.75%), 일반(一般) 보험회사(保險會社)에 맡기기보다는(35.76%) 산림조합(山林組合)에 위탁(委託) 취급(取扱)하게 하고 보험료(保險料)의 일정율(一定率)을 환부(還付)해주는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(44.22%). 13. 손해보상(損害補償)의 한도(限度) 산림보험(山林保險)의 손해보상(損害補償)은 유령림(幼齡林)이 피해(被害)를 입었을 때에는 재조림비(再造林費)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하는 것을 원칙(原則)으로 하고 성림(成林)의 경우(境遇)에는 손해액(損害額)의 80%정도(程度)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하기 보다는(29.70%) 실손(實損) 현재가액(現在價額)을 보상(補償)하거나(31.07%) 조림비(造林費)의 복리계산(複利計算) 합계액(合計額)을 보상(補償)하는 것을 바라고 있었다(36.99%). 14. 보험기금(保險基金)의 조성(造成) 산림보험(山林保險)의 기금조성(基金造成)은 손해(損害) 보상액(補償額)에서 일정액(一定額)을 공제(控除) 적립(積立)하여 조성(造成)하거나(15.65%), 임야세(林野稅)를 신설(新設)하여 기금(基金)을 확보(確保)하기 보다는(33.79%), 산림보험(山林保險) 무사고(無事故)로 인(因)한 잉여금(剩餘金)에서 일정액(一定額)씩을 적립(積立)하여 산림보험기금(山林保險基金)으로 하자는 의견(意見)에 많은 반응(反應)을 하였다(44.81%). 15. 산화(山火)의 원인(原因) 산림관계직(山林關係職)에 종사(從事)하고 있는 사람들의 과거(過去)의 경험(經驗)에 비추어 본 우리나라 산화(山火)의 주요원인(主要原因)은 실화(失火)(원인불명(原因不明), 32.39%), 담배불(28.89%), 화전(火田)(19.85%)에 의한 것으로 나타났는데 산림통계(山林統計)에 나타나 있는 산화(山火)의 주요원인(主要原因)과 일치(一致)하였다. 16. 산화경방(山火警防) 산림화재(山林火災) 경방조치(警防措置)로서 가장 중요(重要)하고 실효성(實効性)이 있으며 실천(實踐)할 수 있는 삼대대책(三大對策)으로는 (1) 방화선(防火線) 설치(設置)(23.84%), (2) 건조기(乾燥期)의 입산금지(入山禁止)(21.10%), (3) 메스콤에 의한 계몽교육(啓蒙敎育)(18.01%)이라고 반응(反應)하였다.