• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제28권2호
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• pp.15-29
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• 2003

본 연구는 비닐하우스 농작업자의 만성적인 피로도와 주관적 신체증상의 정도를 파악하여 비닐하우스 농작업자들이 건강을 예방하고 증진시킬 수 있는 필요한 중재방안의 개발에 필요한 기초자료를 제공하기 위해 시도되었다. 자료수집기간은 2003년 5월 25일부터 2003년 6월 25일까지로, 1개 보건진료소가 관할하고 있는 지역의 비닐하우스 농작업자 166명을 대상으로 질문지를 사용하여 자료를 수집하였으며, 연구도구는 일본산업위생협회 산업피로연구회[13]가 개발한 30개 항목의 피로자각증상과 Lee 등[7]이 사용한 주관적 신체증상 도구를 기초로 선행연구의 고찰 및 전문가의 자문을 통해 수정 보완하여 사용하였으며, 건강행위 요인, 농작업 특성, 농약살포 행위는 관련 문헌고찰을 통해 연구자가 개발하여 사용하였다. 연구 결과의 요약은 다음과 같다. 첫째, 연구대상자의 일반적 특성은 남자 48.8%, 여자 51.2%로 50-59세가 36.7%로 가장 많았으며, 초졸이하가 50.0%, 자신의 건강에 대한 인지상태는 주위사람과 비슷하거나 나쁘다고 인지하는 정도가 79.5%였다. 둘째, 건강행위 요인으로는 운동을 하지 않는 대상자가 88.6%, 세끼 식사는61.5%가 규칙적으로, 수면시간은 8시간 이상 충분한 수면을 취하는 경우가 28.9%, 5시간 이하 24.1%이었으며, 흡연자 27.1%, 음주자 30.7%, 1년 이내 건강검진율38.6%로 나타났다. 셋째, 농약살포 행위로는 년간 농약살포 횟수가 18회 이상 44.6%로 매우 높았다. 농약살포 후 목욕을 하는 경우가 73.5%, 농약살포시 보호장비 미착용자가 45.2%, 농약살포시 직접살포 51.2%, 농약살포 후 하우스내 재입실 시간은 65.1%가 4시간이 경과한 후 이었으며, 살포 후 즉시 들어가는 경우도 17.5%로 나타났다. 92.2%가 농약살포 후 환기를 하였으며, 대부분 오후 4시 이후에 농약살포를 하는 것으로 나타났다(72.9%). 농약중독 경험은 77.1%가 없다고 하였다. 넷째, 농작업 특성으로는 총농사기간 40년이상이 28.9%, 20년 이하 20.4%, 비닐하우스 작업기간은 16년 이상이 55.4%, 일일노동시간은 10시간 이상이 67.4%, 일일 하우스내 작업시간은 10시간 이상이 29.5%로 가장 높았으며, 년간 재배기간은 9개월 이상 38.0%, 경작면적은 61.5%가 2,000평 미만이었다. 주로 쪼그리고 앉아서 작업하였으며(56.6%), 농작업 동반가족은 부부가 하는 경우가 72.3%로 나타났다. 다섯째, 피로도는 연령별로는 70세 이상에서 23.90점으로 가장 높았으며, 다음으로 50대가 20.89점으로 높았다. 성별로 여자의 피로도(21.64점)가 남자(17.35점)보다 높았으며 통계적으로 유의하였다(t=-2.212, p<0.05). 교육정도에 따른 피로도는 통계적으로 유의하지 않았다. 인지한 건강상태가 나쁠수록 피로도가 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(F=20.610, p<0.001). 운동회수에 따른 피로도는 통계적으로 유의하지 않았다. 식사습관이 불규칙할수록(t=-3.883, p<0.001), 수면시간이 짧을수록(F=3.937, p<0.05) 피로도가 높았다. 비음주자(19.92점)가 음주자(18.69점)보다 피로도가 높았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 흡연자(20.40점)자 비흡연자(19.22점)보다 피로도가 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 건강검진을 안받은 사람의 피로도는 21.76점, 1년전에 받은 경우 18.05점으로 최근에 검진을 받을수록 피로도가 낮았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 농약살포 후 목욕을 하지 않을 때 피로도가 높았다(t=-2.950, p<0.01). 농약중독 경험이 있을 때 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 농작업의 특성에 따른 피로도는 일일 노동시간이 길수록(F=5.633, p<0.01), 일일 하우스 내 작업시간이 길수록 (F=5.247, p<0.01) 피로도가 높게 나타났다. 여섯째, 주관적 신체증상은 30대가 7.00점, 70세 10.90점이나 통계적 유의성은 없으며, 성별에 따라 남자보다 여자가 신체증상 점수가 높았다(t=-3.176, p<0.01). 교육을 받지 않은 경우가 신체증상점수가 높았으며(F=3.467, p<0.05), 인지한 건강상태가 나쁠수록 주관적 신체증상 점수도 높았다(F=35.335, p<0.001). 불규칙적인 식사습관인 경우 주관적 신체증상 점수가 높았다(t=-3.384, p<0.01). 수면시간이 짧을수록 신체증상 점수가 높았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 농약살포 후 목욕을 하지 않은 경우(t=-3.188, p<0.01)와 농약의 간접살포(t=-2.312, p<0.05)시 주관적 신체증상 점수가 높았으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 농약살포 후 환기를 안 한 경우와 중독경험이 있는 경우 주관적 신체증상점수가 높았으나 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 농약살포 후 즉시 비닐하우스에 재입실한 경우 주관적 신체증상 점수가 가장 높았으며 재입실시간에 따른 주관적 신체증상은 통계적으로 유의하지 않았다. 총농사기간이 길수록 주관적 신체증상 점수가 높았으나(p<0.05), F검증 사후분석에서 기간에 따른 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 비닐하우스 작업기간이 길수록 주관적 신체증상 점수가 높았으나 (p<0.05), F검증 사후분석 결과 기간에 따른 신체증상 점수는 유의한 차이가 없었다. 일일 노동시간이 길수록(F=3.215, p<0.05), 일일 하우스내 작업시간이 길수록(F=4.730, p<0.01) 주관적 신체증상 점수가 높게 나타났다. 년간 재배기간, 경작면적, 작업자세와 농작업 동반가족수에 따른 주관적 신체증상은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구는 달성군의 1개 보건진료소 지역에 국한하여 조사되었으므로 다른 지역의 비닐하우스 농작업자를 대상으로 한 반복적 연구가 필요하며, 주로 신체적인 증상에 대한 조사로 다른 연구에서 농작업자들의 정서적, 심리적인 문제를 포함한 연구가 요구된다. 이러한 연구결과를 토대로 비닐하우스 농작업자를 위한 건강증진 프로그램이 개발되어야 하며, 비닐하우스 농작업자를 위한 지도지침을 구체적으로 마련하고, 운동을 포함한 올바른 생활양식의 지속적인 실천 및 관리를 할 수 있는 전략과 농촌의 사회 문화적인 환경을 고려한 포괄적인 건강증진 프로그램의 개발이 요구된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제11권2호
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• pp.97-104
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• 1979

토양정밀조사결과 우리나라에서 밝혀진 235 개(個)의 토양통에 대하여 분류체계를 확립(確立)코저 미국(美國)의 신토양분류법에 준(準)하였는바 60개(個)의 아군으로 구분할 수 있었다. 그러나 수도재배기간중(水稻栽培期間中) 담수상태(湛水狀態)를 유지(維持)하게되는 답토양들은 신분류법(新分類法)에 분류기준(分類基準)이 확립(確立)되어 있지않아 토양형태적특성에 입각(立脚)하여 분류(分類)코저 할때 무리(無理)가 있음을 알 수 있었다. 답토양의 분류상(分類上) 문제시(問題視)된 것은 토양아군의 수준(水準)에서 18개(個)였으며 이들 새로운 아군에 대하여 분류기준(分類基準)을 설정(設定)(Setup)하였는 바 그 분류시안(分類試案)의 내용(內容)을 요약(要略)하면 다음과 같다. Anthro aquic, Aquic Udipsamments; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm이상(以上) 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사질계충적토(砂窒系沖積土)이며 사두(沙頭)및 김천통등(金川統等)이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic Udipsamments; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm 이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사질계충적토(砂窒系沖積土)로 백수통(白岫統)이 이에 속(屬)한다. Halic Psammaquents; 개답년대(開畓年代)가 오래되지 않은 간척지의 염해답으로 낙천통이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic, Aquic Udifluvents; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)에서 50cm이상(以上) 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사양질 및 식양질계 충적토로 마영통(馬嶺統)이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic Udifluvents: 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로부터 50cm이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사양질 및 식양질계 충적토로 행곡통(杏谷統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Haplaquepts: 지하수위(地下水位)가 높아 토양은 전층이 회색화(灰色化)된 습답으로 유기물(有機物)의 함량(含量)은 토심(土深)이 깊어짐에 따라 불규칙적(不規則的)으로 감소(減少)되는 회색토(灰色土)로 백구 및 학성통등(鶴城統等)이 이에 속(屬)한다. Fuventic Thapto-Histic Haplaquepts: Fluventic Haplaquepts와 유사(類似)하나 토양단면내에 유기물층이 개재된 습답으로 공덕(孔德) 및 서탄통(西炭統)이 이에 속(屬)한다. Fluventlc Aeric Haplaquepts: Fluventic Haplaquepts보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 낮으므로 토양배수가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 만경(萬頃) 및 전북통등(全北統等)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Thapto-Histic Aeric Hapldquepts: Fluventic Thapto-Histic Haplaquepts보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 낮으므로 토양배수가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 봉남통(鳳南統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Aeric Sulfic Haplaquepts: Fluventic Aeric Haplaquepts에 비(比)하여 토심(土深) 50~150cm 사이에 황색반문(黃色斑紋)(PH<4.0)인 유화물집적층이 있는 회색토(灰色土)로 등구통이 이에 속(屬)한다. Fluventic Sulfaquepts: 이들 토양은 주(主)로 강하류(江下流)에서 바다로 유입(流入)되는 지점(地点) 및 간석 소택지에 분포(分布)되며 표토(表土)에서 50cm이내(以內)에 유화물집적층이 있는 습답으로 봉림(鳳林) 및 해척통(海拓統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Aeric Sulfaquepts: Fluventic Sulfaquepts 보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 깊으므로 토양 배수(排水)가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 김해통(金海統)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Fluvaquentic Eutrochrepts: 관개수(漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm이상(以上) 회색화(灰色化)되고 염기포화도가 높은(>60%) 토양이며 장유(長有) 및 칠곡통등(漆谷統等)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Dystric Fluventic Eutrochrepts: Anthro aquic Fluvaquentic Eutrochrepts와 유사(類似)하나 회색화작용(灰色化作用)은 표토(表土)로부터 50cm이내(以內)에서만 나타나는 토양이며 월곡(月谷) 및 경산통등(慶山統等)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Fluventic Dystrochrepts; Anthro aquic Dystric Fluventic Eutrochrepts에 비(比)하여 염기포화도가 낮은(<60%) 토양으로 고천(高川) 및 비곡통등(秘谷統等)이 이에 속(屬)한다. Anthre aquic Eutrandepts; 염기포화도가 높은 (>50%) 화산회토(火山灰土)로 대정통(大靜統)이 이에 속(屬)한다. Anthre aquic Hapludalfs; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로부터 50cm 이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 적황색토(赤黃色土)로 화동(華東) 및 용수통등이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Aquic Hapludalfs; Anthro aquic Hapludalfs에 비(比)하여 회색화작용(灰色化作用)을 더 받은(표토(表土)에서 50cm이상(以上)) 적황색토(赤黃色土)로 덕평(德坪) 및 극락통등이 이에 속(屬)한다.

• 농업과학연구
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• 제6권1호
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• pp.69-95
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• 1979

우리나라에 있어서 과학적(科學的)인 식물보호연구(植物保護硏究)가 시작된 1900년대초기(年代初期)부터 1975년(年)까지 약(約)70여년간(餘年間)에 이루어진 4,300여건(餘件)의 연구(硏究)를 정리분석(整理分析)하여 식물보호학(植物保護學)의 발달과정(發達過程)을 역사적(歷史的)으로 고찰(考察)하고 장래(將來) 어떠한 방향(方向)으로 발전(發展)해 나아갈 것인가를 예측(豫測)하기 위하여 이 연구(硏究)에 착수(着手)하였다. 이 연구(硏究)를 위하여 수집(蒐集)한 문헌(文獻)의 약(約)80%가 농림업관계(農林業關係) 연구전담기관(硏究專擔機關)인 농촌진흥청(農村振興廳), 각도농촌진흥원(各道農村振興院), 산림청임업시험장(山林廳林業試驗場) 등의 간행물(刊行物)에 수록(收錄)되어 있고 그 다음으로 전후(戰後)에 간행(刊行)되고 있는 한국식물보호학회지(韓國植物保護學會誌)에 상당히 많이 수록(收錄)되어 있으며 이 밖에 국내외(國內外)의 농림관계학술지(農林關係學術誌)나 대학논문집(大學論文集)에도 소수(少數)이기는 하나 수록(收錄)되어 있다. 우리나라 식물보호연구기관(植物保護硏究機關)으로는 농림업관계연구전담기관(農林業關係硏究專擔機關)(농촌진흥청(農村振興廳), 산림청(山林廳), 각도농촌진흥원(各道農村振興院) 등)과 대학(大學)으로 크게 나눌 수 있는데 그 동안의 연구건수(硏究件數)에서 보면 전자(前者)의 기여도(寄與度)는 약(約)80%이고 대학(大學)의 기여도(寄與度)는 약(約)20%로서 대학(大學)의 기여도(寄與度)가 훨씬 낮다. 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)를 시대별(時代別)로 보면 1900년대초기(年代初期)부터 1940년(年)까지 약(約) 40년간(年間)의 현대식물보호학(現代植物保護學)의 도입(導入), 정초기(定礎期)에 이어 1941년(年)부터 1960년(年)까지 약(約)20년간(年間)의 수난기(受難期)를 거쳐 1962년이후(年以後)의 발전기(發展期)에 들어서 있다. 오랜 수난기(受難期)를 거쳤지만 전후(戰後)의 연구(硏究)는 전전(戰前)의 약(約) 2배(倍)나 되며 분야별(分野別)로는 식물병(植物病)에 관한 것 약(約)2.5배(倍), 해충(害蟲)에 관한 것 약(約)1.2배(倍), 잡초(雜草)에 관한 것 약(約)43.8배(倍), 농약(農藥)에 관한 것 약(約)1.5배(倍)로 늘어나 있다. 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)를 작물별(作物別)로 보면 수도(水稻)에 관한 것이 약(約)37%로서 가장 많고 그 다음이 과수(果樹)(13.8%), 특용작물(特用作物)(7.9%), 채소(菜蔬)(6.2%), 수목(樹木)(6%) 기타작물(其他作物)의 순(順)으로 줄어들고 있다. 시대별(時代別)로 볼 때 1930년경(年傾)까지는 과수(果樹)나 특용작물(特用作物)의 보호연구(保護硏究)가 수도(水稻)의 그것보다 많은 과수(果樹) 및 특용작물보호연구시대(特用作物保護硏究時代)라고 할 수 있고 그 후 현재(現在)까지는 수도(水稻)의 보호연구(保護硏究)가 과수(果樹)나 특용작물(特用作物)의 그것보다 훨씬 많은 전전(戰前) 및 전후(戰後) 수도보호시대(水稻保護時代)라고 할 수 있다. 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)를 내용별(內容別)로 살펴보면 전전(戰前)에는 기초연구(基礎硏究)가 방제연구(防除硏究)보다 많았으나 전후(戰後)에는 이와 반대(反對)로 방제연구(防除硏究)가 기초연구(基礎硏究)보다 훨씬 많으며 방제연구(防除硏究)중에서도 약제방제(藥劑防除)에 관한 것이 식물병(植物病) 81%, 해충(害蟲) 77%, 잡초(雜草) 89%로서 특히 전후(戰後) 식물보호연구(植物保護硏究)의 주축(主軸)을 이루고 있다. 이 밖에 내병성(耐病性)이나 내충성(耐蟲性)과 관련(關聯)된 연구(硏究)는 전전(戰前)부터 계속되어온 중요연구(重要硏究)이며 병해충(病害蟲)의 발생예찰(發生豫察)이나 병원균(病原菌)의 Race(생태형(生態型))에 관한 연구(硏究)는 전후(戰後)부터 시작된 중요연구(重要硏究)이다. 잡초(雜草)에 관한 연구(硏究)는 전전(戰前)에도 몇가지 있기는 하지만 본격적(本格的)인 연구(硏究)가 시작된 것은 1960년대이후(年代以後)이며 앞서 적은 바와 같이 약제방제(藥劑防除)에 관한 것이 89%를 차지하고 있다. 농약(農藥)에 관한 연구(硏究)는 전전(戰前)부터 계속 부진(不振)을 면(免)하지 못하고 있으며 도입농약(導入農藥)의 약효검정이외(藥效檢定以外)에 특기(特記)할 만한 큰 업적(業績)은 찾아 볼 수 없다. 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)의 시대적변천(時代的變遷)과 발달(發達)의 계기(契機)가 되었다든가 식물보호(植物保護)의 실제(實際)와 관련(關聯)된 큰 의의(意義)를 지닌 병(病)이나 해충(害蟲)을 몇가지 골라서 따로따로 그 연구(硏究)의 내용(內容)을 살피는 한편 그것이 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)에 있어서 어떤 중요(重要)한 의의(意義)를 지니고 있는가를 고찰(考察)해 보았다. 끝으로 미래(未來)의 우리나라 식물보호연구(植物保護硏究)가 종합방제(綜合防除)를 뒷받침해주는 방향(方向)으로 발전(發展)해 나아갈 것이 예측(豫測)되며 연구영역(硏究領域)의 확대(擴大)와 더불어 우수(優秀)한 연구자(硏究者)의 확보(確保)가 가장 시급(時急)한 문제(問題)가 될 것임을 지적(指摘)하고 이런 측면(側面)에서 대학(大學)의 역할(役割)을 강조(强調)해 두었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제30권1호
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• pp.1-14
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• 2005

보훈병원 입원환자의 재원기간과 진료비분석을 위해 일개 보훈병원에서 2001년 1월부터 2003년 12월 31일까지의 입원환자를 대상으로 9,640명의 진료비 대장을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 조사대상자의 성별 분포는 남자 70.9%, 여자 29.1%로 남자의 비율이 여자보다 높았다. 연령별로는 70대이상 42.6%, 50-60대 31.8%, 20대이하 13.4%, 30-40대 12.1%로 나타났으며, 의료보장별로는 의료보험이 78.1%, 의료보호가 14.2%, 일반환자가 4.1%, 자보환자가 2.8%, 산재환자가 0.8%로 나타났다. 진료과목별 분포는 내과가 28.3%, 정형외과 21.3%, 외과 16.6%, 신경외과 7.1%, 소아과 5.9%로 나타났다. 보훈 대상자군의 성별분포는 남자 99.3%, 여자 0.7%이였으며, 연령별로는 70대 이상 51.6%, 50-60대 42.2%, 30-40대 4.7%. 20대이하 1.6%였으며, 지역별로 살펴보면 대전 거주자 1, 550명 43.5%, 충남 거주자 838명 23.5%, 충북 거주자 785명 22.0%순으로 나타났다. 2. 보훈병원 입원환자의 21대분류 상병분포는 손상, 중독 및 외인에 의한 특정기타 결과 17.1%, 소화기계의 질환 16.1%, 근골격계 및 결합조직의 질환 13.9%, 호흡기계 질환 9.4%, 비뇨 생식계의 질환 8.6%로 나타났다. 보훈대상자군을 21대 분류상병별로 보면 근골격계 및 결합조직의 질환 19.4%, 소화기계의 질환 16.8%, 손상, 중독 및 외인에 의한 특정 기타 결과 15.7%, 비뇨 생식계의 질환 9.7%, 순환기계 질환이 8.2%순으로 나타났다. 3. 평균 재원일수는 29.0일, 보훈대상자군 51.8일, 비대상자군은 15.7일이며, 총진료비는 평균 3,669,579원, 보훈대상자군 7,263,877원, 비대상자군 1,560,333원이다. 본인 및 보험자 부담비율은 55.2 : 44.8로 나타났고, 본인부담 비율은 보훈 대상자군의 경우 61.7%, 비대상군의 경우 33.0%였다. 4. 대분류 상병별 총진료비는 순환기계 질환 6,593,662원, 근골격계 및 결합조직의 질환 4,716,317원, 비뇨 생식계 질환 4,487,799원, 손상, 중독 및 외인에 의한 특정 기타 결과가 4,199618원이며, 항목별 진료비 구조는 입원료가 34.7%, 약제비 13.2%, 행위료 부분이 48.6%, 기타 3.4%로 나타났고, 항목별로는 입원료가 34.7%, 물리치료 및 처치료가 26.3%, 수술료 9.7%, 주사재료비 7.8%, 투약재료비 5.4%, 검사료 52%순으로 나타났다. 보훈대상자군의 경우 물리치료비 및 처치료 35.3%, 입원료 35.2%, 주사재료비 62%, 수술료 5.9%로 나타났으며, 비대상자군의 경우 입원료 35.7%, 수술료 16.4%, 주사재료비 11.4%, 검사료 8.3%로 나타났다. 5. 보훈대상자의 거주지와 병원간 거리별로 상병구조를 비교해 보았을 때 21.5Km내의 지역에서는 달리 분류되지 않은 증상, 징후와 임상 및 검사의 이상소견 56.0%, 손상, 중독 및 외인에 의한 특정 기타 결과 55.6%, 눈 및 눈 부속기의 질환 52.9%순으로 나타났고, 21.5km 밖의 지역에서는 신생물 57.4%, 근골격계 및 결합조직의 질환 55.9%, 비뇨생식계의 질환 53.5%순으로 나타났다. 결론적으로 보훈대상자의 70.6%가 60세 이상이고, 평균재원일수가 51.8일 점을 볼 때 보훈병원에 장기요양시설에 대한 대책이 절대적으로 필요하다는 것을 알 수 있으며, 총진료비가 높은 순환기 질환, 근골격계 질환, 신생물 등 만성질환 관리를 위한 노력이 필요하리라 생각된다. 상위 7개 질환군이 77.9%를 차지하고 있으므로 노인연령층에서 지속적으로 발생하고 있는 치사율이 높은 뇌혈관 및 심혈관의 순환기계 질환, 악성신생물, 그리고 불의의 사고를 주요 건강문제로 설정하여 뇌혈관 및 심혈관의 순환기계 질환은 적절한 신체적, 정신적, 사회적 활동유지를, 악성신생물의 경우는 만성질환 조기 발견 및 관리를, 불의의 사고와 관련해서는 장애 및 만성질환에 따른 불편의 최소화를 주요 목표로 하여 다양한 프로그램을 개발하여 시행해야 한다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제17권3호
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• pp.193-218
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• 1974

본(本) 연구(硏究)는 산도(酸度)가 극(甚)히 높고 수도(水稻)의 생육(生育)이 저조(低調)하며 수량(收量)이 낮은 특이산성답(特異酸性畓) 토양(土壞)에 대(對)한 특성조사(特性調査)와 그 개량(改良)의 목적(目的)으로 석회(石灰)를 시용(施用)하였을 때 토양(土壞)의 화학적(化學的) 성질(性質)과 수도묘(水稻苗)의 생육(生育)에 미치는 영향(影響)을 검사(檢討) 연구(硏究)하고져 하였다. 즉(則) 특이산성답토양(特異酸性畓土壞)에서 석회(石灰)의 시용(施用)이 그 토양(土壤)의 산도(酸度), 산화환원전위차(酸化還元電位差), 2가철(價鐵), 알루미늄 및 황산함량(黃酸含量)의 변화(變化)와 토양인(土壞燐)의 화학적(化學的) 형태(形態)에 미치는 영향(影響)을 담수(湛水) 및 건조(乾燥)와 같은 환경(環境)의 변화하(變化下)에서 추구(追究)하였으며 한편 수도(水稻)의 묘생육(苗生育)에 대(對)하여 인산(燐酸), 철(鐵) 및 알루미늄의 개량적(改良的) 또는 저해적(沮害的) 효과(效果)를 석회(石灰)의 영향하(影響下)에서 검사(檢討)한 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 특이산성답(特異酸性畓) 심토(心土)는 석회(石灰)가 시용(施用)되어도 건조(乾燥)되면 다시 pH가 저하(低下)된다. 2. Eh는 담수(湛水) 5일경(日頃)에 최저(最低)로 되고 석회시용(石灰施用)으로 크게 하강(下降)되나 건조(乾燥)되면 다시 상승(上昇)된다. 3. 수용성(水用性) 및 Morgan 용액가용(溶液可溶) 2 가철(價鐵)의 함량(含量)은 담수(湛水) 15일경(15日頃)에 최고(最高)로 되며 수용성(水用性) 2 가철(價鐵)만이 석회시용(石灰施用)에 의(依)하여 크게 감소(減少)된다. 4. 수용성(水用性) 및 Morgan 용액가용(溶液可溶) 알루미늄 함량(含量)은 담수(湛水)와 석회시용(石灰施用)으로 감소(減少)되며 건조(乾燥)에 의(依)하여 약간 증가(增加)되는 경향(傾向)이다. 5. 석회(石灰)를 시용(施用)한 특이산성답(特異酸性畓) 토양(土壞)에서 수용성(水用性) 석회(石灰)와 황산함량(黃酸含量) 간(間)에는 고도(高度)의 유의성(有意性) 있는 부상관(負相關) 관계(關係)가 있으며 석회시용(石灰施用)은 토양(土壞)의 황산함량(黃酸含量)을 감소(減少)시킨다. 6. 전린(全燐)은 특이산성답(特異酸性畓) 표토(表土)에서 496.3ppm, 심토(心土)에서 387.5ppm이었으며 무기인(無機燐)의 함량(含量)은 Fe-P>Occ.Fe-P>Ca-P>Occ.Al-P>Al-P 의 순(順)으로 Fe-P가 가장 많았다. 7. 석회시용(石灰施用)은 토양(土壞)의 Ca-P나 Al-P 등(等)을 크게 증가(增加)시키고 Occ. Fe-P와 Occ. Al-P도 증가(增加) 시키나 Fe-P는 감소(減少)시키는데 그 정도(程度)는 토양(土壞)에 따라 다르다. 8. 수도묘(水稻苗)의 건물중(乾物重)에 대(對)한 인산효과(燐酸?果)는 현저(顯著)하며 석회(石灰)를 시용(施用)하지 않을때는 인산(燐酸) 흡수계수(吸收係數)의 6.8%, 석회(石灰)를 시용(施用)할 때는 인산(燐酸) 흡수계수(吸收係數)의 10.0% 해당량(該當量)에서 가장 많은 건물중(乾物重)을 생산(生産)하였다. 9. 석회(石灰) 시용(施用)은 수도묘중(水稻苗中)의 석회(石灰) 및 규산(珪酸)의 함량(含量)과 그 흡수량(吸收量)을 증가(增加)시키나 철(鐵) 및 알루미늄함량(含量)과 그 흡수량(吸收量)을 감소(減少)시킨다. 묘중(苗中)의 인산함량(燐酸含量)이나 흡수량(吸收量)은 인산시용(燐酸施用)으로 증가(增加)되나 철함량(鐵含量)은 감소(減少)되며, 철(鐵)이나 알루미늄의 시용(施用)은 이들의 함량(含量)과 흡수량(吸收量)을 증가(增加)시키나 인산함량(燐酸含量)과 흡수량(吸收量)은 감소(減少)시킨다. 10. 석회(石灰)의 시용(施用)은 과잉(過剩)의 철(鐵)과 알루미늄에 의(依)한 피해(被害)를 크게 경감(輕滅)시킨다. 11. 인산(燐酸) 시용시(施用時) 묘(苗)의 건물중(乾物重)은 묘중(苗中)의 인산(燐酸), 석회(石灰) 및 규산(珪酸)의 흡수량(吸收量)과 고도(高度)의 유의성(有意性)있는 정상관관계(正相關關係)가 있었고 철(鐵) 및 알루미늄 시용시(施用時) 건물중(乾物重)은 석회(石灰), 규산(珪酸)의 함량(含量) 및 그 흡수량(吸收量)과는 유의성(有意性) 있는 정상관(正相關), 철(鐵) 및 알루미늄의 함량(含量)과 이들의 흡수량(吸收量)과는 유의성(有意性)있는 부상관(負相關) 관계(關係)가 있었다. 12. 석회(石灰)와 인산(燐酸)을 시용(施用)하였을 때 묘(苗)의 건물중(乾物重)은 시험(試驗) 후(後) 토양(土壤)의 pH 및 Morgan 용액(溶液) 가용(可溶) 석회(石灰) 함량(含量)과 고도(高度)의 유의성(有意性)있는 정상관(正相關) 관계(關係)가 있었고 석회(石灰)와 철(鐵) 및 알루미늄을 시용(施用)한 시험(試驗) 후(後) 토양(土壤)의 pH와 석회(石灰) 및 규산함량(珪酸含量)과도 유의성(有意性)있는 정상관(正相關), 철(鐵) 및 알루미늄의 함량(含量)과는 부(負)의 상관관계(相關關係)가 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제10권3호
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• pp.171-188
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• 1977

전작물(田作物)에 대(對)한 가리비료(加里肥料)의 효과(效果)를 검토(檢討)하고 그 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)하였다. 1. 작물(作物)의 종류별(種類別) 가리(加里)의 10a당(當) 평균(平均) 시비적량(施肥適量)은 각각(各各) 목초(牧草) 32, 채소(菜蔬) 22.5, 과수(果樹) 17.3, 서류(薯類) 13.3, 화곡류(禾穀類) 6.5kg이다. 최근(最近) 경제성장(經濟成長)과 더부러 목초(牧草), 채소(菜蔬) 및 과수(果樹)의 재배면적(栽培面積)이 급격(急激)히 증가(增加)하고 있어 영후(令後)의 가리비료(加里肥料) 수요(需要)는 크게 증대(增大)될 것이다. 2. 주요(主要) 전작물(田作物)에 대(對)한 평균(平均) 적정가리(適正加里) 시비량(施肥量)은 보리 6.5, 밀 6.9, 콩 4.5, 옥수수 8.1, 감자 8.9, 고구마 17.7kg/10a이다. 가리성분(加里成分) 1kg/10a당(當) 평균(平均) 증수량(增收量)은 화곡류(禾穀類)에서 4~5kg이고 서류(薯類) 46kg로서 수익성(收益生)은 서류(薯類)에서 높다. 3. 전국(全國)의 치환성(置換性) 가리(加理) 함량(含量)의 분포(分布)는 해안지대(海岸地帶) 특(特)히 남해안(南海岸)에서 높고 내륙지대(內陸地帶)에서 낮으며 산악지대(山岳地帶)는 그 중간(中間)이다. 도별(道別)로는 제주(濟州)>전남(全南)>강원(江原)>경남(慶南)의 순(順)이고 경북도(慶北道)에서 가장 낮다. 대 맥(大 麥) : 4. 월동맥류(越冬麥類에) 대(對)한 가리(加里)의 비효(肥效) 및 적량(適量)은 l차적(次的)으로 기온(氣溫)의 영향(影響)을 받으며 토양인자(土壞因子)는 제(第)2차적(次的)인 것으로 생각할 수 있다. 따라서 토양별(土壞別) 또는 토양검정(土壞檢定)에 따른 시비량(施肥量) 결정기준(決定基準)은 기존지대별(氣候地帶別)로 설정(設定)함이 합리적(合理的)일 것이다. 5. 고온(高溫)에서는 토양(土壞) 중(中)의 가리(加里)의 방출(放出)이 촉진(促進)되어 가리(加里)에서 시용효과(施用效果)와 시비적량(施肥適量)이 남부(南部)에서 적고 저온인 북부(北部)에서 높으나 시비(施肥) 인산(燐酸)은 고온에서 고정(固定)이 촉진(促進)되어 남부(南部)에서 시비적량(施肥適量)이 많으며 질소(窒素)는 온도요인(溫度要因)보다는 강수량(降水量)의 영향이 커서 강수량(降水量)이 많은 남부(南部)에서 시비적량(施肥適量)이 극히 높은 것으로 풀이되었다. 6. 도별(道別) 평균(平均) 가리비효(加里肥效)는 남부(南部)로 갈수록 떨어지는 경향(傾向)을 보였고 경북(慶北)만이 예외적(例外的)으로 높다. 경북(慶北)은 치환성(置換性) 가리함량(加里含量)이 가장 낮을 뿐 아니라 산간지역(山間地域)의 저온권 전작지대(田作地帶)가 많은 것이 원인(原因)인 것 같다. 7. 가리(加里)의 비효(肥效)와 시비적량(施肥適量)은 연차별(年次別) 변이(變異)가 크다. 가리(加里)의 비효(肥效)는 저온의 해에 컸고(평년(平年)의 2~3배(倍)) 조해(早害)와 습해(濕害)가 있었던 해에는 적었으며 시비적량(施肥適量)은 저온으로 동해(凍害)가 있었던 해보다는 조해(早害)와 습해(濕害)가 있었던 해에서 더욱 많다. 8. 모암별(母岩別) 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)은 결정편암(結晶片岩)>화강암(花崗岩)>수성암(水成岩)>현무암(玄武岩)의 순(順)이나 가리(加里)의 비효(肥效)는 이와 반대(反對)의 순(順)이어서 모암별(母岩別) 가리(加里) 함량(含量)과 비효간(肥效間)에는 뚜렷한 역상관(逆相關)이 있다. 9. 모재별(母材別) 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)은 충적토(沖積土)>잔적토(殘積土)>홍적토(洪積土)>곡간충적토이며 가리비효(加里肥效)는 곡간충적토에서 만이 현저히 클 뿐 그 외(外)의 모재간(母材間)에 는 분명(分明)한 차이(差異)가 없다. 10. 가리(加里)의 비효(肥效)와 적량(積量)은 토성(土性) 차이(差異)에 의(依)하여 크게 달라서 가리비효(加里肥效)는 사질(砂質)쪽에서 높고 가리적량(加里適量)은 식질(埴質) 쪽에서 높다. 특(特)히 사질(砂質)인 양토(壤土)와 사양토(砂壤土)에서는 적량(適量)을 초과(超過) 시비(施肥)했을 때 감수(減收)가 크다. 11. 가리시용(加里施用)에 의(依)해서 평균적(平均的)으로 출수일(出穗日)이 1.7일(日) 지연되고 간장(稈長)은 4.4cm가 증대(增大)되며 주당수수(株當穗數)(0.3)와 1,000립중(粒重) 및 저엽비율(租葉比率)이 증대(增大)된다. 콩 : 12. 콩의 가리비효(加里肥效)는 곡류작물(穀物作物) 중(中)에서 가장 적으나 신개간지(新開墾地)에서는 가리(加里) 8kg/10a 시용(施用)으로 자실중(子實重)이 28kg/10a까지 증수(增收)된다. 13. 모암별(母岩別) 가리비효(加里肥效)는 현무암(玄武岩)제주(濟州)>수성암(水成岩)>화강암(花崗岩) 및 석회암(石灰巖)의 순(順)이며 연차별(年次別) 변이폭(慶異幅)도 크다. 옥수수 : 14. 치환성(置換性) 가리함량(加里含量)이 많은 토양(土壞)에서는 옥수수의 가리비효(加里肥效)는 떨어지나 절대수량(絶對收量)이 높기 때문에 오히려 가리(加里)의 시비적량(施肥適量)은 가리함량(加里含量)이 높은 경우에 높다. 15. 옥수수에 대(對)한 가리비효(加里肥效)는 인산(燐酸)의 시비수준(施肥水準)과 교호작용(交互作用)이 인정(認定)되어 인산(燐酸)의 적량(適量) 시용하(施用下)에서 가리(加里)의 비효(肥效)도 크고 적량(適量)도 높다. 서 류(薯類) : 16. 감자는 가리(加里)보다도 질소(窒素)의 요구량(要求量)이 더 많으며 이 때문에 감자가 스스로 토양가리(土壤加里)의 흡수능력(吸收能力)이 큰 것 같다. 17. 감자의 수량(收量)은 식양토(埴壤土) 보다는 사양토(砂壤土)에서 높고 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)이 높을수록 높다. 그러나 가리(加里)의 비효(肥效)는 사질토(砂質土)보다는 식양토(埴壤土)에서 높고 전토양(田土壤)보다는 답토양(畓土壤)과 같은 불량환경(不良環境) 조건(條件)에서 더욱 크다. 18. 고구마에서는 질소(窒素)와 인산(燐酸)의 요구량(要求量)은 비교적 낮고 흡비력(吸肥力)이 강(强)하여 불량토양(不良土壤)에서도 상당히 높은 수량(收量)을 얻을수 있으나 가리(加里)의 시비적량(施肥適量)과 시비효과(施肥效果)가 매우 크다는 것이 특징(特徵)이다. 19. 고구마에 대(對)한 가리(加里)의 시비효과(施肥效果)는 토성별(土性別)로 차이(差異)가 크며 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)이 낮은 사질토(砂質土)에서도 충분량(充分量)의 가리(加里)를 시용(施用)했을 때는 비효(肥效)가 크게 나타나 수량(收量)이 토양(壤土) 및 식양토(埴壤土)에 비하여 높아진다. 20. 신개간지(新開墾地)와 같이 척박한 토양(壤土)에서도 충분량(充分量)의 가리(加里)를 시용(施用)했을 때는 숙전(熟田)과 대등(對等)한 수량(收量)을 올릴 수 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-38
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• 1972

우리나라 답토양(畓土壤)에 대(對)한 토지(土地)의 합리적(合理的) 이용(利用), 토지기반조성(土地基盤造成) 및 생산성 향상(向上) 그리고 토양(土壤)에 관(關)한 조사연구(調査硏究)의 방향(方向)을 뒷받침하기 위(爲)하여 김제만경평야(金堤萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 답토양(畓土壤)에 대(對)한 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性) 그리고 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)를 구명(究明)하고 이를 기초(基礎)로 하여 답토양(沓土壤)의 분류법(分類法)과 적성등급구분(適性等級區分)을 시안(試案)하였는 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 답토양(畓土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性) 및 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係) 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 15개(個) 답토양통(畓土壤統)에 대(對)하여 이들 토양(土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性)을 보면 다음과 같다. 토양단면(土壤斷面)의 발달정도(發達程度)를 보면 공덕(孔德), 김제(金堤), 만경(萬頃), 백구(白鷗), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)는 B(Cambic B)층(層)이 있고 극락(極樂)과 화동통(華東統)은 Bt(Argillic B)층(層)이 있으나 광활(廣活), 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)에는 B층(層) 혹(或)은 Bt층(層)이 없다. 특(特)히 공덕(孔德) 및 봉남통(鳳南統)은 흑니층(黑尼層)이 심토(心土) 하부(下部)에 개재(介在)되여 있다. 토양단면(土壤斷面)의 토색(土色)을 보면 공덕(孔德), 광활(廣活), 백구(白鷗) 및 신답통(新踏統)은 대체(大體)로 청회색(靑灰色), 암회색(暗灰色)을 띄우고 김제(金堤), 만경(萬頃), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)은 회색(灰色), 회갈색(灰褐色)을 띠우며 극락(極樂), 화계(華溪) 및 화동통(華東統)은 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색(灰色)을 제외(除外)하고 황갈색(黃褐色), 갈색(褐色)을 띠운다. 토양단면(土壤斷面)의 토성(土性)을 보면 공덕(孔德), 극락(極樂), 김제(金堤), 봉남부용(鳳南芙蓉), 호남(湖南) 및 화동통(華東統)은 식질(埴質)이고 백구(白鷗), 전북(全北) 및 지산통(芝山統)은 식양질(埴壤質) 혹은 미사식양질(微砂埴壤質)이며 광활(廣活), 만경(萬頃) 및 수암통(水岩統)은 미사사양질(微砂砂壤質) 그리고 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)은 사질(砂質) 혹은 석력사질(石礫砂質)이다. 표토(表土)의 탄소함량(炭素含量)은 0.29%~2.18% 범위(範圍)에 있으나 1.0~2.0%인 것이 많으며 표토(表土)의 전질소함량(全窒素含量)은 0.03%~0.24% 범위(範圍)에 있다. 이들은 심토(心土) 혹은 기층(基層)으로 갈수록 감소(減少)되는 경향(傾向)이나 불규칙적(不規則的)이다. 표토(表土)의 탄질비(炭窒比)는 4.6~15.5 범위(範圍)인데 8~10인 것이 많으며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 표토(表土)에 비(比)하여 그 범위(範圍)가 커서 3.0~20.25이다. 토양반응(土壤反應)은 pH4.5~8.0 범위(範圍)에 있으나 광활(廣活) 및 만경통(萬頃統)을 제외(除外)하고는 모두 산성(酸性)이다. 염기치환용량(鹽基置換容量)은 표토(表土)에서는 5~13 me/100g 범위(範圍)이며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 사질토양(砂質土壤)을 제외(除外)하고 모두 10~20 me/100g 범위(範圍)에 있다. 염기포화도(鹽基飽和度)는 공덕(孔德) 및 백구통(白鷗統)을 제외(除外)하고는 모두 60% 이상(以上)이다. 표토(表土)의 활성철함량(活性鐵含量)은 0.45~1.81% 범위(範圍)이고 역환원성(易還元性)망간은 15~148ppm 범위(範圍)이며 유효규산은 36~366ppm 범위(範圍)에 있다. 이들 3성분(成分)의 용탈(溶脫) 및 집적(集積)은 토양배수(土壤排水), 토성조건(土性條件)에 따라 다르지만 대체(大體)로 10~70cm 범위(範圍)에 집적(集積)하고 있으나 규산(珪酸)은 경우(境遇)에 따라 철(鐵), 망간 보다 깊은 층위(層位)에 집적(集積)되여 있다. 각(各) 토양통(土壤統)의 주요특성(主要特性)은 해안(海岸)에서 부터 거리에 따라 점변(漸變)하고 있으며 점토(粘土), 유기탄소(有機炭素) 및 pH는 해안(海岸)으로 부터 내륙(內陸)으로 옮겨가는 거리와 다음과 같은 상관(相關)이 있다. y(표상(表上)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.2491x^2+6.0388x-1.1251$$ y (심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.31646x^+7.84818x-2.50008$$ y(표토(表土)의 유기탄소함량(有機炭素含量)) = $$-0.0089x^2+0.2192x+0.1366$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 높아지는 경향(傾向)이며 y(심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 pH) = $$0.0178x^2-0.4534x-8.353$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 낮다. 토양(土壤)의 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性)에 있어 특기(特記)되는 것은 토양(土壤)의 발달도(發達度), 토색(土色), 모재(母材)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積), 유기물층(有機物層)의 개입(介入), 토성(土性) 및 토양반응(土壤反應) 등(等)이였으며 이들은 답토양(畓土壤)의 분류(分類)에서 고려(考濾)되여야 할 사항(事項)이였다. 토양(土壤)의 몇가지 특성(特性)과 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)에서 토양배수(土壤排水)가 약간양호(若干良好) 내지(乃至) 불량(不良)한 식질토(埴質土), 양질토(壤質土) 그리고 유효심도가 낮은(50cm) 식질토(埴質土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg 이상(以上)이며 사질토(砂質土), 배수(排水)가 양호(良好)한 식질토(埴質土), 유효심도가 낮은 양질토(壤質土) 및 함염토(含鹽土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg미만(未滿)이다. 수도수량(水稻收量)에 영향(影響)을 미치는 토양(土壤)의 형태적(形態的) 특성(特性)은 토양배수(土壤排水), 토성(土性), 유효심도, 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색화(灰色化) 그리고 염농도(鹽濃度) 등(等)이며 이들은 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)에서 고려(考慮)되여야 할 사항(事項)이였다. 2. 답토양(畓土壤)의 분류(分類) 및 적성등급구분(適性等級區分) 답토양(畓土壤)의 분류기준(分類基準)은 토양(土壤) 자체(自體)가 가지고 있는 성질(性質)에 근거(根據)를 두었다. 토양분류단위(土壤分類單位)는 토양대군(土壤大群), 토양군(土壤群), 토양아군(土壤亞群), 토양계(土壤系) 그리고 토양통(土壤統)의 5단계(段階)를 두고 분류(分類)의 기본(基本) 단위(單位)는 토양통(土壤統)으로 하였다. 토양분류(土壤分類)에 있어 형태적(形態的) 특성(特性)의 차이(差異)를 결정(決定)하기 위(爲)하여 2종류(種類)의 특징토층(特徵土層) 즉(卽) 숙성토층(熟成土層) 및 반숙토층(半熟土層)을 설정(設定)하여 이들의 유무(有無) 및 종류(種類)를 토양대군(土壤大群)의 분류기준(分類基準)으로 하였다. 토양군(土壤群) 및 토양아군(土壤亞群)의 분류(分類)에 있어 고려(考慮)되여야 할 특징적(特徵的) 토양특성(土壤特性)은 우선(于先), 토색(土色), 염농도(鹽濃度), 표토(表土) 및 표토(表土) 하부(下部)의 회색화(灰色化), 토사(土砂)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積) 그리고 유기물층(有機物層)의 개입(介入)으로 하였으며 토양계(土壤系)의 분류(分類)에서 고려(考慮)한 토양특성(土壤特性)은 토양반응(土壤反應), 토성(土性) 및 석력함량(石礫含量)에 근거(根據)를 두어 분류(分類)하는 한편 이들에 대(對)한 정의(定義)를 내렸다. 그리고 필자(筆者)의 시안(試案)과 기존(旣存)의 분류안(分類案)을 상호비교(相互比較)하여 검토(檢討)하였다. 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)은 인위적(人爲的) 작용(作用)에 의(依)한 가변성(可變性)이 적은 토양특성(土壤特性)을 토대(土臺)로 하였으며 등급구분단위(等級區分單位)는 등급(等級) 및 아급(亞級)의 2단계(段階)를 두었다. 등급(等級)은 토양(土壤)의 잠재생산력(潛在生産力)이 어느 주어진 단위(範圍)에서 같고 토지이용(土地利用) 및 관리(管理)의 난이(難易)를 고려(考慮)한 토양조건(土壤條件)에 따라 1급(級)에서 4 급지(級地)까지의 4 등급(等級)으로 구분(區分)하였고 아급(亞級)은 동일등급내(同一等級內)에서 중요(重要)한 제한인자(制限因子)로 하였으며 그 인자(因子)는 경사(傾斜), 저염(低濕), 사질(砂質) 석력(石礫), 염해(鹽害), 미력(美熟)이다. 이들 등급(等級) 및 아급(亞級)을 각각(各各) 정의(定義)를 하였으며 아울러 분류시안(分類試案)과의 연관성(連關性)을 검토(檢討)하였다. 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)의 15개(個) 답토양통(畓土壤統)의 분류(分類) 및 적성등급(適性等級) 구분시안(區分試案)을 종합(綜合)하여 보면 다음과 같다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.