• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제31권2호
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• pp.78-90
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• 2015

Short rotation woody crops belonging to the genera Populus L., Salix L., Pinus L., and Eucalyptus L'Her. have provided broad economic and ecological benefits throughout the world, including afforestation and reforestation along urban to rural gradients. Within the genus Populus, cottonwoods, poplars, aspens, and their hybrids (hereafter referred to as poplars) have been shown to exhibit favorable genotype ${\times}$ environment interactions, especially in the face of changing climates. Similar growth responses have been reported for Pinus, especially with white pine (Pinus strobus L.) in the North Central United States. This has led to current research priorities focused on ecosystem services for both genera. The Millennium Ecosystem Assessment (2005) defines cultural, supporting, provisioning, and regulating ecosystem services. The overarching objective of this paper was to synthesize information about the potential of poplars to provide multiple ecosystem services when grown at sites with varying soil and climate conditions across landscape gradients from urban to rural areas. Specific objectives included: 1) providing background of the United States Forest Service and its Research and Development branch, 2) integrating knowledge of current poplar breeding and development with biomass provisioning and carbon regulating ecosystem services as they relate to changing climates in the North Central United States, and 3) providing a case study illustrating this integration through comparisons of poplar with white pine. Our results were evaluated in the context of climate change mitigation, with specific focus on selection of favorable genotypes for sequestering atmospheric carbon and reducing fossil fuel carbon emissions.

• 한국산림과학회지
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• 제105권1호
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• pp.19-41
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• 2016

본 연구에서는 대성산과 주파령 산림유전자원보호구역의 식물상과 군집분류를 통해 민간인통제선 내 산림의 교란정도와 임분의 발달 상태를 파악하여 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 본 조사지역에 분포하는 관속식물은 98과 311속 507종 6아종 65변종 10품종 총 588종류가 분포하는 것으로 나타났다. 이 중 대성산 산림유전자원보호구역에 분포하는 자생식물은 92과 290속 459종 6아종 58변종 9품종 총 532종류가 확인되었으며, 주파령 산림유전자원보호구역에 분포하는 자생식물은 94과 259속 364종 6아종 50변종 8품종 총 428종류가 확인되었다. 한국특산식물은 대성산 산림유전자원보호구역에서 21종류, 주파령 산림유전자원보호구역에서는 14종류가 생육하고 있었다. 희귀식물은 대성산 산림유전자원보호구역에서는 26종류, 주파령 산림유전자원보호구역에서는 10종류가 확인되었다. 대성산과 주파령 산림유전자원보호구역에서 각각 58개의 표준지에서 조사된 식생 자료를 바탕으로 Cluster 분석을 실시한 결과, 대성산 지역에서는 중생혼합림, 신갈나무-당단풍나무군집, 신갈나무-물푸레나무군집으로 총 3개의 대표군집으로 분류되었으며, 주파령 지역에서는 신갈나무-활엽수림군집, 물푸레나무-활엽수림군집, 신갈나무군집, 참나무류군집으로 총 4개의 대표군집으로 분류되었다. 전반적으로 대성산 산림유전자원보호구역의 군집들이 주파령 산림유전자원보호구역의 군집보다 종다양성이 높은 것으로 나타났다. 대성산 지역에서는 중생혼합림의 종다양성지수가 1.590으로 가장 높게 나타났고, 주파령 지역에서는 물푸레나무-활엽수림군집의 종다양성지수가 1.319로 가장 높게 나타났다. 이러한 조사 결과는 향후 비무장지대와 그 인근지역의 보전 및 관리를 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권4호
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• pp.303-319
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• 2015

The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제35권2호
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• pp.121-139
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• 2019

Decomposition of litter is a function of various interrelated variables, both biotic and abiotic factors. Litter decomposition acts like a natural fertilizer play a prime role in maintaining the productivity and nutrient cycling in agroforestry systems. There are few studies of decomposition carried out in agroforestry systems with coffee; so it is necessary to perform more research work to fill the research gap, which will allow a better understanding of the management of the coffee agroforestry systems. This paper is based on the theoretical and conceptual aspects of leaf litter decomposition in agroforestry systems, emphasizing the combination with coffee cultivation and critically examined the role of the different factors involved in the decomposition. This study made a comparison of different investigations with regards to weight loss, decomposition rates (k), initial chemical composition, and release of the main nutrients. This study suggested that it is necessary to implement studies of decomposition and mineralization, and the microflora and fauna associated with these processes, so that serves as an important tool to develop a model for enabling a description of the short, medium, and long-term dynamics of soil nutrients in coffee agroforestry systems.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.304-311
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• 2022

Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.463-481
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• 2020

Cutter suction dredgers (CSDs) are widely used in various dredging constructions such as channel excavation, wharf construction, and reef construction. During a CSD construction, the main operation is to control the swing speed of cutter to keep the slurry concentration in a proper range. However, the slurry concentration cannot be monitored in real-time, i.e., there is a "time-lag effect" in the log of slurry concentration, making it difficult for operators to make the optimal decision on controlling. Concerning this issue, a solution scheme that using real-time monitored indicators to predict current slurry concentration is proposed in this research. The characteristics of the CSD monitoring data are first studied, and a set of preprocessing methods are presented. Then we put forward the concept of "index class" to select the important indices. Finally, an ensemble learning algorithm is set up to fit the relationship between the slurry concentration and the indices of the index classes. In the experiment, log data over seven days of a practical dredging construction is collected. For comparison, the Deep Neural Network (DNN), Long Short Time Memory (LSTM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and the Bayesian Ridge algorithm are tried. The results show that our method has the best performance with an R² of 0.886 and a mean square error (MSE) of 5.538. This research provides an effective way for real-time predicting the slurry concentration of CSDs and can help to improve the stationarity and production efficiency of dredging construction.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.333-343
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• 2012

유목은 산림유역의 생태적 환경과 인간 생활권에 막대한 영향을 미칠 수 있는 요인임에도 불구하고 우리나라에서는 유역단위 관점에서의 유목 동태와 유출 특성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 우리나라 산림유역에서 산지계류의 규모에 따른 유목 동태의 시 공간적 다양성과 유출 특성을 고찰하였다. 소규모의 상류 산지계류에서는 강풍, 산불, 병충해와 피압에 의한 고사 등의 산림동태와 산사태 등의 사면활동에 의해 유목이 생산된다. 생산된 유목은 좁은 계폭과 적은 유량에 의해 계류 내에 장기간 체류하게 된다. 그러나 산사태에 의한 토석류와 홍수시에 증가된 유량으로 인해 많은 양의 유목이 일시적으로 하류로 유출되며, 이 과정에서 유목은 토석이나 계상 및 계안과의 마찰로 인해 파쇄 된다. 이러한 현상은 대규모의 집중호우 시 이외에는 거의 발생하지 않지만, 상류 산지계류에 분포하고 있는 유목을 유출시키는 주요 원인이다. 한편, 하류 산지계류의 경우 유목은 성숙한 임분의 수변림이 형성되어 있는 범람원과 접하고 있는 계류구간에서 산림동태와 계안붕괴로 인해 주로 생산된다. 이렇게 생산된 유목은 상류 산지계류에서 유입된 유목과 함께 강우발생 시 형성되는 넓은 계폭과 깊은 수심에 의해 하류로 이동하게 되며, 이 과정에서 계안과의 마찰에 의한 파쇄작용으로 유목의 크기가 더욱 작아져 이동능력이 극대화된다. 그러나 계상경사가 완만해 지는 구간에 이르러서는 계류형상과 범람원과의 상호작용에 의해 사행 유로나 2차 유로 등의 퇴적공간이 발달하기 시작한다. 특히 계류의 규모가 크고 장기간 홍수이력이 없는 산지계류의 경우 이러한 퇴적공간이 더욱 두드러지게 발달하여 유목이 군적으로 체류하게 되며, 이는 결국 산림유역 내에 유목을 장기간 체류시켜 유목 유출량을 저감시킨다. 그러나 우리나라의 산지계류는 대부분 유로연장이 짧고 홍수발생이 잦은 편이므로 유목을 장기간 체류시킬 수 있는 체류공간이 적으며, 결국 많은 양의 유목이 하류로 유출된다. 이 연구의 결과는 산지계류의 수리학 지형학적 환경에 따른 생태학적 안정과 잠재적인 재해가능성의 저감을 위한 유역관리에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제25권4호
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• pp.490-497
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• 2011

본 연구에서는 강원도 홍천 지역에 자생하는 노랑갈퀴(Vicia chosenensis) 개체군을 대상으로 개체군 내 결실에 영향을 미치는 요소를 규명하기 위해 생물적, 무생물적 환경 요소를 조사하였다. 자생지 내 교목 층은 신갈나무가 우점하는 가운데 소나무가 드물게 존재하고 있었으며, 관목층은 생강나무, 조록싸리가 우점하고 있었다. 초본류는 결실이 된 노랑갈퀴와 미 결실된 노랑갈퀴 주변에 공통적으로 우산나물이 가장 많이 분포하였고(21%), 넓은잎외잎쑥(13~18%)과 큰기름새(10~11%)가 다음으로 높은 빈도수를 나타내었다. 자생지의 토양 특성을 분석한 결과, 토양 수분은 20.4~21.9%, 유기물 함량은 8.6~14.9%, 전질소함량은 0.3~0.5%, 유효인산은 12.7~16.9 parts per million, 양이온 치환용량은 22.5~28.5$cmol_ckg^{-1}$, 평균 산도는 pH 5.3~5.5로 나타났다. 대부분의 노랑갈퀴는 빛이 많이 들어오는 곳에 위치하고 있었으며, 결실이된 개체가 미 결실된 개체보다 수관의 열림 정도가 크고 상대적으로 광량이 풍부한 숲틈에 분포하였다. 따라서 노랑갈퀴의 개체군 유지를 위해서는 간벌 등을 통해 상층목을 적절히 제거함으로서 숲틈이 유지될 수 있도록 하여야 할 것이다.

• Applied Microscopy
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• 제36권4호
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• pp.251-258
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• 2006

침엽수재에 있어서는 결정을 지니는 세포가 드물게 존재하기 때문에 전나무속, 가문비나무속, 은행나무속 및 소나무속과 같은 경우 이들의 존재 여부는 수종 식별 인자로 귀중한 가치를 지니게 된다. 따라서 본 연구는 광학현미경과 주사전자현미경을 이용하여 북미산 전나무속 수종의 목재에 존재하는 결정의 분포와 형태를 조사하여 목재 해부 및 식별에 필요한 정보를 추가적으로 제공하기 위해 실시하였다. 출현 빈도 측면에서 볼 때 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 Abies concolor, A. grandis 및 A. magnifica, A. nobilis(=A. procera), A. lasiocarpa 그리고 A. amabilis의 순으로 적게 관찰되었지만 A. balsamea 및 A. fraseri에서는 그 존재가 전연 확인되지 않았다. 다른 수종과는 달리 A. lasiocarpa는 다각형 결정보다는 신장형 결정 및 주정이 더 많이 지니고 있었다. A. concolor에서는 사정, 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 축방향유세포 및 방사유세포 모두에서 관찰된 반면 나머지 수종 모두에서는 다각형 결정, 신장형 결정 및 주정이 방사유세포에만 존재하였다. 사정을 지니는 방사유세포 그리고 사정, 다각형 결정, 신장형 결정과 주정을 지니는 축방향유세포는 아마 본 연구에서 최초로 밝혀진 것으로 여겨진다. 결론적으로 결정의 존재 여부는 A. nobilis (=A. procera), A. lasiocarpa, A. amabilis, A. balsamea 및 A. fraseri로부터 A. concolor, A. grandis 및 A. magnifica를 식별해 내는데 있어 중요한 가치를 지니는 것으로 밝혀졌다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.132-141
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• 2019

본 연구는 국립산림치유원에서 실시한 4박 5일형 산림치유프로그램이 소방공무원의 외상 후 스트레스 및 기분상태 변화에 미치는 효과를 알아보고자 수행되었다. 소방공무원 293명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS 24.0을 활용하여 빈도분석, 대응 t-검정 및 공분산분석을 실시하였다. 산림치유프로그램 참여 전과 후의 외상 후 스트레스, 기분상태의 차이 및 인구학적 특성에 따른 차이를 분석하였다. 외상 후 스트레스 결과, 참여 전 평균 11.38 ± 12.58점에서 참여 후 6.91 ± 10.50점으로 감소하여 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기분상태검사 결과, 긍정적 요인은 증가하였고, 부정적 요인은 감소하였다. 전체 기분상태 또한 프로그램 참여 전 8.58 ± 18.47점에서 참여 후 -0.63 ± 15.83점으로 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수면시간에 따른 스트레스 저감 효과 차이 분석 결과, 외상 후 스트레스는 수면시간이 6~8시간일 때 효과가 높게 나타났다. 본 연구결과는 소방공무원의 외상 후 스트레스 관리와 해소를 위한 방법이 될 수 있는 근거자료로 활용되기를 기대한다.