본 연구는 우리나라 소나무와 일본잎갈나무의 지역별 형상비를 고려한 임분 밀도 관리의 필요성과 관리 방안을 제시하기 위하여 수행되었다. 전국을 대상으로 소나무 2,112본, 일본잎갈나무 2,030본을 벌채하여 흉고직경 및 수고, 지하고를 측정하고 지역별 형상비(수고/흉고직경)를 비교 분석하였다. 소나무의 형상비는 강원지방 소나무 72.3%, 중부지방소나무 64.0%, 소나무 평균 70.8%로 강원지방소나무가 중부지방소나무에 비하여 높게 나타났다. 지역별로는 영주 78.4%, 영월 77.5%순으로 높게 나타났으며, 직경별로는 소경목 90.4%, 중경목 71.7%, 대경목 56.1%로 나타났다. 형상비는 밀도가 높아질수록 수간의 직경에 대한 수고의 비율(형상비)이 높아지며, 70% 이하면 안정성이 높으나 80%를 초과하면 풍해 및 폭설피해로 위험해지기 때문에 일부 지역에서는 임분 밀도관리가 필요하다. 일본잎갈나무의 전체 평균 형상비는 90.6%이며, 지역별로는 평창 108.5%, 영주 105.4%, 단양 100.5% 순으로 나타났다. 경급별로는 소경목 104.9%, 중경목 92.7%, 대경목 73.4%로 전체적으로 일본잎갈나무의 형상비가 80% 이상으로 풍해 및 폭설피해의 위험에 노출되어 있어 빠른 시일 내에 적정 임분 밀도의 관리의 시업이 요구되어 진다.
Purpose: Male hypertrophic nipples can lead to psychological distress and physical discomfort. The authors present a new technique of male nipple reduction and describe its advantages Methods: The neonipple is designed to reduce diameter and height of nipple while preserving the subdermal plexus. After the central wedge excision, additional four triangular section of nipple skin is excised. One of the remaining two flaps is amputated partially and both flaps were approximated using 4 - 0 PDS and 6 - 0 Nylon sutures. Results: Between December of 2007 and January of 2009, 52 nipple reductions were performed in 30 male patients(mean = 29.5 years). Postoperative recovery was rapid and few complications were encountered. The mean diameter of the hypertrophic nipple was $9.1{\pm}2.5mm$(range, 7 to 15 mm). The mean diameter of the neonipple was $5.0{\pm}0.7mm$(range, 4 to 6 mm), with an average reduction of $3.8{\pm}0.6mm$(range, 2 to 11 mm). At follow-up, the neonipple had a natural appearance, with less projection and an inconspicuous scar. Conclusion: The wedge and triangular skin excision and partial amputation are easy to perform and yields consistent results. This technique decreases both the diameter and height of any size nipple and can be modified to meet patient preferences.
본 연구는 다양한 임목 정보를 측정하고 효과적으로 관리하기 위해 스마트폰 애플리케이션과 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)를 개발하였다. 수고, 방위, 고도, 경사, 위치 좌표는 스마트폰에 내장된 동작센서를 통해 취득된 각도를 삼각법에 적용하여 측정하였으며, 흉고직경 및 거리는 Google AR Core에서 제공하는 AR API(Application Programming Interface)를 응용하여 측정할 수 있도록 하였다. 웹 애플리케이션 서버는 스마트폰이 측정한 데이터를 수신하여 저장, 조회, 출력하고 수목의 위치를 카카오 맵에 표시할 수 있도록 개발하였다. 또한, 개발된 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본, 천연 혼효림에서 무작위로 90본을 선정하여 버텍스 및 윤척과 비교하였다. 비교 결과, 흉고직경과 수고 모두 95% 수준에서 유의한 결과를 나타내었으며, 흉고직경의 경우 인공 침엽수림이 평균 0.6745 cm, 천연 혼효림에서는 평균 1.0139 cm의 오차를 보였다. 수고는 인공 침엽수림이 평균 0.6714 cm, 천연 혼효림은 평균 1.3297 m의 오차를 보였다.
This study was performed in 14 unthinned Mongolian pine (Pinus sylvestris L. var. mongolica Litvin) plantations in northeast China. Data were collected on 70 sample trees of different canopy position with diameter at breast height (DBH) ranging from 6.9 cm to 34.5 cm. Diameter and length of knots per whorl below the living crown were studied by different vertical levels divided by relative knot height (RHK) in this paper. Models taking DBH and height to the crown base (HCB) as independent variables were developed to predict knot diameter (KD) in a sample whorl. According to the vertical distribution tendency and range of sound knot length (KLsound), KLsound was modeled as multiple linear function of DBH, KD and relative knot height (RHK). The loose knot length (KLloose) was described as a function of DBH, KD and height above the ground for knots (HK) in a mixed log-linear model. Results from this study can provide abundant knot information so as to describe the knot size and vertical distribution tendency of Mongolian pine plantation.
우리나라의 국가산림조사는 제1차(1972년~1974년) 전국산림실태조사를 시작으로 현재 제7차(2016년~2020년) 조사가 실시되고 있다. 제1차부터 최근 제7차까지의 진행된 우리나라의 국가산림자원조사에서 흉고직경은 직경테이프를 이용하고, 수고는 측고기를 사용하여 측정하고 있다. 그러나 직경테이프의 경우 불규칙한 형태의 임목에서는 다소 큰 오차가 발생될 수 있고, 측고기의 경우 입목의 정단부까지 높이를 10cm 단위로 간접 측정하고 있어 정확도가 낮아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 산림조사의 정확도 향상 및 고도화를 위해 SLAM의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 흉고직경 및 수고 측정을 위한 테스트베드를 설정하고, SLAM장비를 이용하여 스캔데이터를 직접 획득한 후 흉고직경 및 수고 측정 정확도를 분석하였다. 그 결과 흉고직경 및 수고를 1mm 단위까지 직접 산출 가능하였으며, 2cm 이하의 흉고직경 정확도와 1.3cm 이하의 수고 정확도를 나타냄으로써, 실무에서 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 표본점에 대한 스캔 데이터를 획득하고 분석을 진행할 예정이다.
Seungah Yang;Mira Lee;Badamtsetseg Bazarragchaa;Hyoun Sook Kim;Sang Myong Lee;Joongku Lee
농업과학연구
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제50권2호
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pp.207-222
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2023
This study investigated 62 nested quadrat plots of Jinaksan to identify community classification and changes of the vegetation by using the phytosocial method and analyzed importance values. Vegetation types were classified into 8 communities: Quercus mongolica community, Q. variableis community, Q. aliena community, Pinus densiflora, Q. acutissima, Zelkova serrata, Carpinis laxiflora, and C. tschonoskii. The significance value was highest in Q. mongolica (62.75) followed by P. densiflora (55.16), Q. variabilis community (25.03), Z. serrata (22.17), Q. aliena (18.30), Prunus serrulata var. pubescens (16.86), C. laxiflora (13.25), Q. acutissima (10.72), C. tschonoskii (10.08), Q. serrata (8.02), Fraxinus sieboldiana (6.93), Acer pseudosieboldianum (6.73), and Styrax obassis (5.73). Quercus mongolica displayed a stable distribution pattern, presenting a reverse J-shaped curve from the diameter at breast height (DBH) analysis, and it was judged that current state would be maintained for a certain period. In addition, P. densiflora is expected to dominate for the time being and Quercus species are expected to gradually decrease.
산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.
현재 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)는 인력에 의한 수목정보를 수집하고 있어 조사 범위와 시간의 한계가 따른다. 항공 Light Detection And Ranging (LiDAR) 및 항공 사진 등을 이용하여 넓은 지역의 수목 정보를 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 수목의 간격이 넓은 지역이거나 수목의 간격이 일정하게 배치된 지역을 대상으로 이루어지고 있어 우리나라 산림지역 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 항공 LiDAR를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM), 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 수목높이모델(Canopy Height Model, CHM) 영상을 생성한 후 local maxima 기법을 통해 수고를 추출하고 산정식을 통해 흉고직경(Diameter at Breast Height, DBH)을 산정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 추출한 수목의 검출 정확도는 매목지구별 각 88.46%, 86.14%, 84.31%로 나타났으며, 수고 값을 기반으로 산정한 DBH의 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 5 cm 내외로 나타나 제안한 방법론의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양한 유형의 산림에 대한 표준화 연구를 진행한다면 수작업으로 이루어지는 국가산림자원조사의 자동화 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 사료된다.
LiDAR(Light Detection and Ranging) with digital aerial photograph can be used to measure tree growth factors like total height, height of clear-length, dbh(diameter at breast height) and crown projection area. Delineating crown is an important process for identifying and numbering individual trees. Crown delineation can be done by watershed method to segment basin according to elevation values of DSMmax produced by LiDAR. Digital aerial photograph can be used to validate the crown projection area using LiDAR. And tree height can be acquired by image processing using window filter$(3cell\times3cell\;or\;5cell\times5cell)$ that compares grid elevation values of individual crown segmented by watershed.
본 연구는 전라북도 동부 산악지역 낙엽송 임분의 흉고직경과 흉고단면적 생장모델을 개발하고, 지역 기후 인자인 고도, 연평균 강우량 그리고 연평균 기온을 독립변수로 이용하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 수행하였다. 그 결과, Schumacher 다형방정식이 흉고직경과 흉고단면적 추정을 위한 최적의 모델인 것으로 분석되었다. 흉고직경 생장모델의 경우 고도와 연평균 강우량을 삽입하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었으며, 흉고단면적 생장모델의 경우 연평균 강우량을 이용하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었다. 한편, 더욱 정도 높은 모델을 개발하기 위해서는 고도와 연평균 등 환경 인자와 더불어 임목본수, 고사율, 간벌율, 그리고 토양상태 등의 다양한 인자를 포함하는 모델의 추정 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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