• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.515-522
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• 2023

본 연구의 목적은 삼나무와 편백 임분을 대상으로 신규 입목수간재적표 적용이 임목축적, 탄소저장량 및 온실가스 흡수량에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 국내 온실가스 인벤토리 개선방안을 제시하는 것이다. 탄소저장량과 온실가스 흡수량을 산정하기 위해 제6차, 7차 국가산림자원조사에서 동일하게 유지되는 부표본점의 임목축적 자료를 활용하였다. 신규 입목수간재적표 적용에 따른 임목축적의 변화를 평가하고자, 2009년(Ver.1)과 2021년(Ver.2)에 개발된 입목수간재적 표 내 Kozak(1988) 모수를 이용하였다. 입목수간재적표 Ver.2는 Ver.1에 개발되지 않았던 삼나무를 포함하여 16개 수종으로 확대·개발하였고, 과거 부재하였던 흉고직경 30 cm 이상 대경목 정보를 반영하였다. 삼나무와 편백 임분의 임목축적을 산출한 결과, 입목수간재적표 Ver.2를 적용했을 때 Ver.1보다 높게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이(p<0.001)가 나타났다. 이러한 결과는 개선된 신규 입목수간재적표를 적용할 때, 온실가스 흡수량이 약 22%(삼나무림), 13%(편백림) 증가할 수 있음을 의미한다. 임목축적 산출방법이 개선됨에 따라 IPCC 가이드라인에 적합한 통계를 산출하기 위해 산림부문 온실가스 통계 재계산이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권2호
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• pp.267-273
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• 2017

본 연구는 중부지방소나무에 대하여 현실림을 반영한 수확표를 조제하기 위하여 수행되었다. 현재 사용하고 있는 수확표는 정상적인 생육 이상의 군락을 대상으로 조사 분석한 결과로 현실림보다 과대한 값을 제공하여 법정림 외에 적용하기는 다소 어려운 점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 대표 수종인 소나무를 대상으로 현실림에 대한 임분 생장량을 추정하였다. 본 연구에 이용한 자료는 국가산림자원조사(National Forest Inventory) 자료 중 1,957개의 중부지방소나무 표본점 자료를 이용하였다. 분석절차는 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 생장모델 내 평균직경과 평균흉고단면적 추정 시 사용한 모델은 Weibull과 Schumacher였다. 기준임령 30년을 바탕으로 중부지방소나무의 지위지수 범위는 8-14에 있는 것으로 나타났다. 임분수확표 지위 12에 따르면, 30년생일때 연평균생장량(MAI)이 $4.42m^3/ha$로 나타났다. 기존 수확표와 비교하였을 때 본 연구결과의 연평균생장량이 더 낮은 것을 알 수 있으며, 이는 법정림과 현실림의 지위지수별 연령별 재적의 차를 쌍체 T-검정(paired t-test)한 결과, 0.001이하의 p-value를 가져 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 중부지방소나무의 현실적인 산림 경영과 관리정책에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제36권1호
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• pp.17-24
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• 2020

This study aimed to figure out and compare the increment of biomass by thinning intensity focused on the plantation of the two major coniferous species (Larix kaempferi and Pinus koraiensis) of South Korea. The inventory interval was three years under the effects of three types of thinning treatments; control (no thinning), light (20% thinning) and heavy (40% thinning). The results showed standing biomass increment of both species decreased as thinning intensity increased (heavylight>control). Meanwhile, the lowest of on-site biomass changes occurred in the control plot, and the greatest was in the heavy thinning plot because thinning was involved with leaving the felling residual biomass (leaves, branches and roots) on the site. According to the results from this short-term study, unthinned stands is preferable for maximizing standing biomass as well as carbon sequestration. However long-term investigation should be considered in order to see more clear results.

• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.285-291
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• 2010

제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.209-216
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 피나무림의 임지생산력지수와 수확예측모델을 도출하기 위하여 수행되었다. 피나무의 임지생산력을 알 수 있는 지위지수는 Schumacher 모델로서 파라미터를 도출하였으며, 이 결과로서 지위지수분류곡선도를 작성하였다. 국내 피나무림 지위지수 분포는 8~16 범위에 있는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로하여 흉고직경과 수고를 추정하는 생장모델은 Chapman-Richards 모델과 Weibull 모델을 이용하여 각각 도출하였다. 추정 모델의 적합도는 각각 0.32, 0.11로 나타나 일반적으로 볼 때 낮은 값이었으나, 추정식의 잔차가 "0"을 중심으로 고르게 분포하여 식을 적용하는데는 문제가 없을 것으로 판단되었다. 피나무림의 임분축적 변화에는 흉고단면적과 지위지수가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 두 가지 인자를 적용시켜 피나무림의 수확모델을 도출하였으며, 모델에 대한 설명력은 약 94%로 높게 나타났다. 그리고 이들 수확모델의 잔차에 대한 정규성 및 자기상관 등에 대해서도 검증한 결과 문제가 없는 것으로 나타났다. 최종적으로 피나무림의 생장모델과 수확모델을 이용하여 임시로 활용할 수 있는 임분수확표를 제작하였으며, 이 자료에 의하면 피나무림이 70년생이 될 때, ha당 축적은 약 208 m³ 이 될 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과가 밀원자원 및 목재로서 활용가치가 높은 피나무림에 대한 경영의사결정에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국기후변화학회지
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• 제8권4호
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• pp.415-424
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• 2017

This study was conducted to estimate carbon stocks of Pinus densiflora with drawing volume of trees in each tree height and DBH applying the suitable stem taper equation and tree specific carbon emission factors, using collected growth data from all over the country. Information on distribution area, tree age, tree number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010) and Statistical yearbook of forest (2016), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon stock and uptake. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Pinus densiflora by applying Kozak's model, $d=a_{1}DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_{1}Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3\sqrt{Z}+b_4e^z+b_5(\frac{DBH}{H})}$, which is well known equation in stem taper estimation, was evaluated with validations statistics, Fitness Index, Bias and Standard Error of Bias. Consequently, Kozak's model turned out to be suitable in all validations statistics. Stem volume table of P. densiflora was derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.445t/m^3$, BEF = 1.445, R = 0.255) of P. densiflora. As the results of analysis in carbon uptake for each province, the values were high with Gangwon-do $9.4tCO_2/ha/yr$, Gyeongsandnam-do and Gyeonggi-do $8.7tCO_2/ha/yr$, Chungcheongnam-do $7.9tCO_2/ha/yr$ and Gyeongsangbuk-do $7.8tCO_2/ha/yr$ in order, and Jeju-do was the lowest with $6.8tC/ha/yr$. Total carbon stocks of P. densiflora were 127,677 thousands tC which is 25.5% compared with total percentage of forest and carbon stock per hectare (ha) was $84.5tC/ha/yr$ and $7.8tCO_2/ha/yr$, respectively.

• 한국지형학회지
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• 제26권3호
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• pp.53-67
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• 2019

The purpose of this study is to identify the quality of landslide susceptibility in a landslide-prone area (Jinbu-myeon, Gangwon-do, South Korea) by spatial prediction modeling approach and compare the results obtained. For this goal, a landslide inventory map was prepared mainly based on past historical information and aerial photographs analysis (Daum Map, 2008), as well as some field observation. Altogether, 550 landslides were counted at the whole study area. Among them, 182 landslides are debris flow and each group of landslides was constructed in the inventory map separately. Then, the landslide inventory was randomly selected through Excel; 50% landslide was used for model analysis and the remaining 50% was used for validation purpose. Total 12 contributing factors, such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index (TWI), elevation, forest type, forest timber diameter, forest crown density, geology, landuse, soil depth, and soil drainage were used in the analysis. Moreover, to find out the co-relation between landslide causative factors and incidents landslide, pixels were divided into several classes and frequency ratio for individual class was extracted. Eventually, six landslide susceptibility maps were constructed using the Bayesian Predictive Discriminant (BPD), Empirical Likelihood Ratio (ELR), and Linear Regression Method (LRM) models based on different category dada. Finally, in the cross validation process, landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract success rate curve. The result showed that Bayesian, likelihood and linear models were of 85.52%, 85.23%, and 83.49% accuracy respectively for total data. Subsequently, in the category of debris flow landslide, results are little better compare with total data and its contained 86.33%, 85.53% and 84.17% accuracy. It means all three models were reasonable methods for landslide susceptibility analysis. The models have proved to produce reliable predictions for regional spatial planning or land-use planning.

• 한국산림과학회지
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• 제98권4호
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• pp.409-416
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• 2009

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.

• 한국산림과학회지
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• 제99권5호
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• pp.770-776
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• 2010

This study was conducted to assess the existing flora and fauna, and to develop a spatial map of Alapang communal forest located in the province of Benguet, Philippines. A total of 52 species belonging to 27 families were identified during the inventory in this communal forest using the quadrat method while a total of 30 species belonging to 18 families were recorded using line intercept technique for the assessment of grasses, herbs, vines and other low-lying vegetation. The diversity index of the species in Alapang communal forests using the quadrat method was 2.6649 while for the line intercept technique it was 2.5446. The most dominant species in this area was found to be Pinus kesiya Royle ex Gordon (Benguet pine) under Family Pinaceae with an importance value of 106.74%. In the faunal assessment, four species of birds and a small mammal particularly a rodent were identified during the study. Aside from the high species diversity of this communal forest, the presence of endemic and indicator species in the area denotes that this forest was still in good condition hence must be protected. Spatial maps and database system were generated based from data gathered in the field using Geographic Information System (GIS).