• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.609-625
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• 2022

위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.274-283
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• 2023

자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제12권4호
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• pp.189-213
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• 1980

1. 본(本) 연구(硏究)는 우리나라의 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態學的) 이학적(理學的) 화학적성질(化學的性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(溫帶中部)에서 온대북부(溫帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나, 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 혼동(混同)하여 조림(造林)하거나 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取級)되어 왔으며 낙엽송(落葉松) 적지(適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 냑엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇) 생장(生長)은 양호(良好)하다고는 할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적요인(土壤形態學的因子), 토양(土壤)의 이화학적인자(理化字的因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 토양인자(土壤因子)를 추적(追敵)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294plot 잣나무 259plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 당해임지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壞)의 이화학적성질(理化學的性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化學性) 및 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形) 토양형(土壤型) A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩) 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사(傾斜) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位) A층(層)의 두께 토양수분(土壞水分) 표고(標高) 지형(地形) 퇴직양식(堆積樣式) 토심(土深) 토성(土性) 석력함량(石礫含量) 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壞)의 화학적요인(化學的要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 석회(石灰), C/N율(率) 유효인산(有效燐酸) pH 치환성가리(置換性加里) 전질소(全窒素) 고토(苦土) 양(陽)ion치환능력(置換能力) 염기총량(나토륨 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 유효인산(有效燐酸) 염기총량(전질소(全窒素) 나토륨 C/N율(率) pH, 석회(石灰) 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 치환성가리(置換性加里) 양(陽)ion 치환능력(置換能力) 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(關係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 토양수분(土壞水分) pH 지형(地形) 토양형(土壤型) 표고(標高) 전질소(全窒素) 견밀도(堅密度) 유효인산(有效燐酸) 토성(土性) A층(層)의 두께 염기총량(치환성가리(置換性加里) 염기포화도(鹽基飽和度) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 방위(方位) 유효인산(有效燐酸) A층(層)의 두께 치환성가리(置換性加里) 토양수분(土壞水分) 염기총량 표고(標高), 토심(土深) 염기포화도(鹽基飽和度) 지형(地形) 전질소(全窒素) C/N율(率) 최적양식(堆積樣式) 등(等)의 순위(順位)이였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적성질(物理的性質)과의 중상관관계(重相關關係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)과 임목생장관계(林木生長關係)는 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質) 보다는 상관성(相關性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化學的) 제인자(諸因子)에 처한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)이 물리적성질(物理的性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입정하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壞)의 형태학적(形態學的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化學的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적성질(理化學的性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相關關係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相關性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相關係數)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土) 포행토(匍行土)이어야하며 토양건습도(土壤乾混度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(混潤地)를 요구(要求)하고 있으며 pH5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N) 토성(土性) 및 토양양료(土壞養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(卽) 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形)의 기복(起伏) 토양건습도(土壤乾混度) pH N 표고(標高) 토성등(土性等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(區分)의 유효(有效)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植載環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判]別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形) 토양(土壤) 수분(水分) pH 토양형(土壤型) N 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有效燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 유효(有效)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여도 일반적(一般的)으로 잣나무 보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松)보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림(山林) 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)이라고 하였으나 본(本) 연구결과(硏究結果) 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)도 물리적성질(物理的性質) 못지 않게 매우 중요(重要)한 임목생장(林木生長) 요인(要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跳)하여 입정하였으며 아울러 도래(徒來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제53권1호
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• pp.1-26
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• 1981

1. 본(本) 연구(研究)는 우리나라의 삼림토양(森林土壤)의 형태학적(形態学的) 이학적(理学的) 화학적(化学的) 성질(性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(温帶中部)에서 온대북부(温帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 적지선정(適地選定)의 혼동(混同)을 초래(招來)하는 경우가 있고 때로는 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取扱)되기도 하였다. 낙엽송적지(落葉松適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 낙엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇)는 반드시 좋은 생장(生長)은 기대할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적(土壤形態学的) 인자(因子) 이화학적(理化学的) 인자(因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 추적(追跡)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294Plot 잣나무259Plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 동시에 당해림지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化学性) 및 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계(關係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式) 토심(土深) 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形), 토양형(土壤型), A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩), 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사등(傾斜等)으로 나타나고 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位), A층(層)의 두께, 토양수분(土壤水分), 표고지형(標高地形), 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토(土), 석력함량(石礫含量), 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壤)의 화학적(化学的) 요인(要因)과 임목생장관계(林木生長関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 석회(石灰) C/N율(率) 유기인산(有機燐酸), PH 치환성가리(置換性加里), 전질소(全窒素), 고토(苦土), 양(陽)ion 치환능력(置換能力), 염기총량(塩基總量), 나토륨 등(等)으로 나타났고 잣나무는 유효인산(有効燐酸), 염기총량(塩基總量), 전질소(全窒素) 나토륨, C/N율(率), PH석회(石灰), 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 치환성가리(置換性加里), 양(陽)ion, 치환능력(置換能力), 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(関係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 토양수분(土壤水分), PH, 지형(地形), 토양형(土壤型), 표고(標高), 전질소(全窒素), 견밀도(堅密度), 유효인산(有効燐酸), 토성(土性)A층(層)의 두께, 염기총량(塩基總量), 치환성가리(置換性加里), 염기포화도(塩基飽和度), 등(等)으로 나타났고 잣나무는 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度), 방위(方位), 유효인산(有効燐酸), A층(層)의 두께, 치환성가리(置換性加里), 토양수분(土壤水分), 염기총량(塩基總量), 표고(標高), 토심(土深), 염기포화도(塩基飽和度), 지형(地形), 전질소(全窒素), C/N율(率), 퇴적양식(堆積樣式), 등(等)의 순위(順位)였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과의 중상관관계(重相関関係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272, 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474, 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과 임목생장관계(林木生長関係)는 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)보다는 상관성(相関性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化学的) 제인자(諸因子)에 대(對)한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)이 물리적(物理的) 성질(性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입증(立証)하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態学的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化学的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相関関係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相関性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相関係数)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야 하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土), 포행토(葡行土)이여야하며 토양건습도(土壤乾湿度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(湿潤地)를 요구(要求)하고 있으며 PH. 5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N), 토성(土性) 및 토양양료(土壤養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(即), 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形)의 기복(起伏), 토양건습도(土壤乾湿度), PH, N, 표고(標高), 토심등(土深等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)의 유효(有効)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植栽環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形), 토양수분(土壤水分), PH, 토양형(土壤型), N, 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有効燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 유효(有効)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여서도 일반적(一般的)으로 잣나무보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松) 보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)이라는 일반개념(一般槪念)이었으나 본연구결과(本研究結果) 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)도 매우 중요(重要)한 임목생장요인(林木生長要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跡)하여 입증(立証)하였으며 아울러 종래(從來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)이 불분명(不分明)하던 것을 명료(明瞭)하게 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제66권1호
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• pp.16-36
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• 1984

화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 미교란(未攪亂) 시료(試料)를 사용하여 일면(一面) 직접(直接) 전단시험(剪斷試驗)으로 측정(測定)한 전단강도(剪斷强度)와 함수비(含水比), 간극비(間隙比), 건조밀도(乾燥密度), 비중(比重)과의 관계(關係)를 통계(統計) 분석(分析)하였고, 화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 사방시공지(砂防施工地)에 식재(植栽)된 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 토양단면(土壤斷面)을 만들어 산중식토양경도계(山中式土壤硬度計)로 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)를 측정(測定)하고 수근분포(樹根分布)를 조사(調査)하여 통계(統計) 분석(分析)한 결과(結果) 다음과 같다. 1) 함수비(含水比), 간극비(間隙比)와 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 2) 건조밀도(乾燥密度)와 전단강도(剪斷强度) 사이에는 정(正)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 3) 비중(比重)과 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 상관관계(相關關係)를 인정(認定)할 수 없었다. 4) 전단강도(剪斷强度)에 영향(影響)을 미치는 영향요소(影響要素)의 직접효과(直接效果)의 크기는 함수비(含水比)>간극비(間隙比)>건조밀도(乾燥密度)의 순위(順位)이다. 5) 다중선형(多重線型) 회귀방정식(回歸方程式)의 분산분석결과(分散分析結果) 함수비(含水比)만이 회귀성(回歸性)이 인정(認定)되므로 함수비(含水比)를 독립변수(獨立變數)로 하여 전단강도(剪斷强度)를 추정(推定)하기 위한 회귀방정식(回歸方程式)은 제한(制限)된 건조밀도(乾燥密度)의 범위내(範圍內)에서 적합도(適合度)가 매우 높게 평가(評價)되었다. 6) 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)는 토심(土深)이 깊어짐에 따라 높아진다. 7) 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)와 수근수(樹根數) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 8) 리기다소나무와 리기테-다소나무의 수근(樹根)은 토심(土深) 20cm까지에 대부분 분포(分布)하고 있었다. 9) 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 측정(測定)한 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)를 독립변수(獨立變數)로한 회귀방정식(回歸方程式)으로 수근수(樹根數)를 추정(推定)할 수 있었으나 낮은 적합도(適合度)를 나타내었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 한국토양비료학회지
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• 제22권4호
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• pp.271-279
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• 1989

토양환경(土壤環境) 개량(改良)의 기초자료(基礎資料)인 토양(土壤)의 입경분포(粒徑分布) 및 몇가지 화학성(化學性)에 대(對)한 대표(代表)값을 지형별(地形別)(용암류태지(熔岩流台地) 제외(除外))로 파악(把握)하기 위하여 5,216개(個)(답(畓)3.075 그리고 전(田)2,140)의 시(市) 군(郡) 대표토양(代表土壤) 분석치(分析値)를 이용(利用) 전산(電算)처리하였다. 1. 논토양(土壤) 표토(表土)에서 대표(代表)값은 점토(粘土) 20.4%, pH 5.8, 유기물(有機物) 2.6%, CEC 10.4me/100g, 치환성(置換性) K 0.26me/100g 그리고 유효린산(有效燐酸) 89ppm이었다. 밭토양(土壤)에선 각각(各各) 17.3%, 5.5, 1.8% 9.1, 0.29me/100g 그리고 103ppm이었다. 2. 토양특성(土壤特性)은 지형(地形)에 따라 큰 차리(差異)를 나타내었다. 논토양(土壤) 표토(表土)에서 하해혼성평탄지(河海混成平坦地)는 점토(粘土) 21.4%, pH 6.0, 유기물(有機物) 2.2%, CEC 10.8me/100g, 치환성(置換性) K 0.39me/100g 그리고 유효인산(有效燐酸) 57ppm, 하성평탄지(河成平坦地)는 각각(各各) 15.3%, 5.7, 2.0%, 8.6me/100g, 0.17me/100g 그리고 76ppm, 곡간(谷間).선상지(扇狀地)는 각각(各各) 18.8%, 5.9, 2.7%, 10.4me/100g, 0.19me/100g 그리고 80ppm, 홍적태지(洪積台地)는 각각(各各) 20.0%, 5.7, 2.5%, 11.5me/100g, 10.26me/100g 그리고 91ppm, 산록경사지(山麓傾斜地)는 각각(各各) 21.5%, 5.7, 3.4%, 10.6me/100g, 10.27me/100g 그리고 141ppm이었다. 3. 밭토양(土壤) 표토(表土)의 경우(境遇) 하해혼성평탄지(河海混成坪坦地)는 점토(粘土) 5.5%, pH 5.7, 유기물(有機物) 1.1%, CEC 4.7me/100g, 치환성(置換性) K 0.17me/100g 그리고 유효린담(有效燐談) 50ppm, 하성평탄지(河成平坦地)는 각각(各各) 10.3%, 5.5, 1.4%, 7.6me/100g, 0.26me/100g, 그리고 160ppm, 곡간선상지(谷間扇狀地)는 각각(各各) 13.9%, 5.4, 1.8%, 9.3me/100g, 0.34me/100g 그리고 184ppm, 홍적태지(洪積台地)는 각각(各各) 29.87%, 5.3, 2.1%, 11.2me/100g, 0.40me/100g 그리고 58ppm, 산록경사지(山麓傾斜地)는 각각(各各) 20.0%, 5.7, 2.7%, 11.4me/100g, 0.32me/100g, 그리고 116ppm, 구릉지(丘陵地)는 각각(各各) 24.6%, 5.3, 1.8%, 10.2me/100g, 0.28me/100g, 그리고 51ppm 이었다. 4. 토양중(土壤中) 점토(粘土)을 제외(除外)하고는 pH, 유기물(有機物), CEC, 치환성(置換性) K 및 유효린산(有效燐酸)의 함양(含量)은 개량목표치(改良目標値)에 미달(未達)하였고 지형(地形)에 따라 큰 차리(差異)를 보였다. 5. 토양중(土壤中) 유기물(有機物), 치환성염기(置換性鹽基) 및 유효린산(有效燐酸)의 함양(含量)은 정규분포(正規分布)하지 않았으며, 토양특성(土壤特性)이 정규분포(正規分布)한다는 가정하(假定下)에 평균(平均)값의 68 및 95% 구간(區間)이 계산(計算)되었다.