• ETRI Journal
• /
• 제36권3호
• /
• pp.450-459
• /
• 2014

In this paper, we present a new, easy-to-generate system that is capable of creating virtual 3D tree models and simulating a variety of growth processes of a tree from a single, real tree image. We not only construct various tree models with the same trunk through our proposed digital image matting method and skeleton-based abstraction of branches, but we also animate the visual growth of the constructed 3D tree model through usage of the branch age information combined with a scaling factor. To control the simulation of a tree growth process, we consider tree-growing attributes, such as branching orders, branch width, tree size, and branch self-bending effect, at the same time. Other invisible branches and leaves are automatically attached to the tree by employing parametric branch libraries under the conventional procedural assumption of structure having a local self-similarity. Simulations with a real image confirm that our system makes it possible to achieve realistic tree models and growth processes with ease.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제13권1호
• /
• pp.66-80
• /
• 1997

잣나무는 최근 10년간 우리나라 인공조림실적 중 31%를 차지하는 주요 조림수종이다. 현재 우리나라 산림(山林)은 대부분의 인공조림지를 포함하여 30년생 이하의 유령림(幼齡林)이 87%를 점유하고 있음에도 보육간벌은 거의 실시되지 못하고 있는 실정이다. 또한 현실정에 적합한 잣나무의 보육간벌 지침도 충분히 확립되어 있지 못하다. 본 연구는 잣나무림의 장기적 보육간벌 시험을 통하여 장차 최적(最適)한 간벌계획(間伐計劃) 및 방법(方法)의 확립 에 기여하고자, 우선 강원대학교(江原大學校) 연습림(演習林)에 설정된 잣나무의 간벌시험지와 기존의 임분수확표를 대상으로 생장함수를 이용하여 잣나무의 생장과정의 변화 등을 분석 고찰하였다. 간벌과정을 파악하기 위한 기초적인 단계로 생장과정을 표현하기 적합한 이론적 생장함수를 선정할 필요가 있다. 이를 위해 Mitscherlich, 4 parameter Richards, 3 parameter Richards의 3종의 생장함수식(生長函數式)을 간벌시험지에서 채취한 임령 18년 전후의 공시목의 직경생장 과정에 적용하였다. 그 결과 3변수 Richards 생장함수식이 가장 적합한 것으로 나타났다. 또한 산림청에서 작성한 잣나무 수확표의 직경과 수고생장, 입목본수의 감소 과정도 3변수 Richards 생장함수식에 의하여 적합하게 추정할 수 있음을 확인하였다. 장래 단목의 간벌에 따른 생장의 변화과정을 추정하기 위해, 단목의 점유 면적에 관계하는 계수 h를 포함하는 생장(生長)모델을 제안하였다. 현재 설치된 간벌시험지에서 향후 일정간격으로 얻어질 간벌시험지의 직경생장 공시자료를 이용하면 계수 h를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 제안된 모델의 유용성을 검증, 보완한다면 단목의 생장과정을 사전에 유추하여 간벌의 효과를 표현할 수 있는 수식을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제85권3호
• /
• pp.539-551
• /
• 1996

본 연구에서는 위치종속조사가법에 의해 소나무임분에서 조사된 자료로부터 임목의 크기 및 경쟁목과의 거리를 함께 고려한 개체목차원의 거리종속경쟁지수와 전통적인 임분차원의 밀도척도를 추정하고 이들을 흉고직경생장과 비교하여 경쟁상태에 대한 설명력을 검토하였으며, 경쟁지수가 영향변수로 고려된 개체목 흉고직경생장식을 유도하였다. 경쟁목선정방법에 있어 경쟁치단각도를 30도로 설정했을 때의 경쟁지수가 흉고직경생장과 기장 높은 상관관계를 보인 반면, 경쟁구역거리는 흉고직경생장추정에 대한 경쟁지수의 설명력에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개체목별 거리종속경쟁지수에 근거한 대부분의 임분경쟁지수들은 임분의 경쟁상태를 비슷하게 나타내는 것으로 평가되었다. 임령과 지위지수의 영향을 배제한 상태에서의 편상관분석결과 Alemdag의 평균경쟁지수 및 상대공간지수가 흉고직경과 가장 높은 연관성을 나타냈는데, 이중 개체목의 위치를 파악하지 않고도 비교적 손쉽게 파악될 수 있는 상대공간지수가 임분의 평균흉고직경을 추정하는데는 좀더 적합한 것으로 판단되었다. 개체목차원의 거리종속 경쟁지수중에서, 지위 및 흉고직경의 영향을 배제시킨다면 Hegyi의 경쟁지수가 흉고직경생장과 가장 밀접한 영향관계에 있는 것으로 밝혀졌다. 이로부터 Hegyi경쟁지수 및 임령, 우세목수고, 개체목의 흉고직경을 영향인자로 하는 다음과 같은 흉고직경생장식을 유도하였다. $$dbh^{\prime}=3.975362676{\cdot}age^{-1.099274613}{\cdot}ho^{0.199893990}{\cdot}dbh^{0.269430865}{\cdot}HgCI^{-0.353643587}$$ 위의 식은 다른 조건이 같다면 지위지수는 흉고직경생장에 유리한 영향을 미치는 반면 임령 및 경쟁지수의 증가에 의해서는 흉고직경생장이 둔화된다는 일반생장법칙에 부합되어 흉고직경생장식으로 적합하다고 판단되며, 단목생장모델을 위한 함수식으로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제94권5호통권162호
• /
• pp.321-329
• /
• 2005

Based on the data representing four typical Korean pine forest types, the age structure, DBH distribution, species composition, and forking rule were systemically analyzed for old-growth Korean pine forest in Liangshui Nature Reserve, northeast China. The age structure of Korean pine trees was strongly uneven-aged with one dominated peak following normal distribution, and age of trees varied from 100 to 180 years within a stand. The DBH and height differences in same age class (20 years) varied from 28 cm~64 cm and 5 to 20 m, respectively. Many conifer and hard wood species, such as spruce, fir, costata birch, basswood, oak, and elm, were mixed with dominated trees of Korean pine. The canopy of the old-growth Korean pine forest can be divided into two layers, and differences of mean age and height between Layer I and Layer II were ranged 80~150 years and 7~13 m, respectively. The Weibull function was used to model the diameter distribution and performed well to describe size-class distribution either with a single peak in over-story canopy and inverse J-shape in under-story canopy for old-growth Korean pine stands. The forking height of Korean pine trees ranged from 16m to 24 m (mean 19.4 m) and tree age about 120 to 160 years old. The results will provide a scientific basis to protect and recover the ecosystem of natural old-growth Korean pine and also provide the model in management of Korean pine plantation.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제24권3호
• /
• pp.143-149
• /
• 2008

We conduct economic analysis of the snow damage on sugi (Cryptomeria japonica) forest stands in Toyama Prefecture, Japan. We utilize a single tree and distant independent growth simulator called "Silv-Forest." With this growth simulator, we developed an optimization model by dynamic programming, called DP-Silv (Dynamic Programming Silv-Forest). The MS-PATH (multiple stage projection alternative technique) algorithm was embedded as a searching algorithm of dynamic programming. The height / DBH ratio was used to constrain the thinning regime for snow damage protection. The optimal rotation age turned out to be 65 years for the non-restricted case, while it was 50 years for the restricted case. The difference in NPV of these two cases as the induced costs ranged from 179,867 to 1,910,713yen/ha over the rotation age of 20 to 75 years. Under the optimal rotation of 65 years, the cost became 914,226 yen/ha. The estimated annual payment based on the difference in NPV, was from 9,869 yen/ha/yr to 85,900 yen/ha/yr. All in all, 10,000 yen/ha/yr to 20,000 yen/ha/yr seems to cover the payment from the rotation age of 35 to 75 years.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.229-249
• /
• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제27권3호
• /
• pp.135-141
• /
• 2011

The present study was carried out from September 2007 to February 2008 in Umfakarin natural forest reserve, South Kordofan, Sudan. The objective was to analyze the effect of different management strategies on yield of gum talha from Acacia seyal. A total of 493 single target trees were selected, based on their diameters, and assigned to tapping treatments in three different stand densities (making a total of nine treatments per stand density). The treatments are as follows: tapping date with three levels (first of October, 15 October and first of November) and two levels of local tapping tools (sonki, and makmak). Untapped trees were used as control. The first picking of gum was started fifteen days after tapping while the subsequent pickings were done in intervals of fifteen days. Yield per tree throughout the season was obtained by summing up the gum yield from all pickings. Yield throughout the season (from first to the last picking) were analyzed. General linear model (GLM) was used to test the effect of different tapping treatments on the yield of gum talha. Post hoc test after analysis of variance (ANOVA) based on Scheffe test was performed to examine the differences in gum yield as a result of different management strategies. The results showed that tapping has a significant influence on gum yield. Analysis of pick-to-pick yield indicated that only three treatments in dense stand density showed a decreasing pattern while the rest of treatments either have constant or unclear patterns. The results of the present study were based on a single season data and that may underscore the real effect of Acacia seyal stands' management strategies on gum talha yield. Conducting gum yield experiments in permanent trial plots are highly recommended in order to analyze gum yield of seasonal time series.

• 한국조경학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.16-24
• /
• 2015

본 연구는 국내 4대강 유역에 조성된 수변녹지를 대상으로 탄소의 저장 및 연간 흡수를 계량화하고, 수변녹지의 탄소저감 효과를 증진하기 위한 조성방안을 모색하였다. 표본 선정한 40개소 연구 대상지의 녹지구조 및 식재기법은 흉고직경이 평균 $6.9{\pm}0.2cm$이고 식재밀도가 $10.4{\pm}0.8$주/$100m^2$로서, 소형 수목의 저밀 단층식재로 대표된다. 식재수목에 의한 단위면적당 탄소의 저장량과 연간 흡수량은 각각 평균 $8.2{\pm}0.5t/ha$, $1.7{\pm}0.1t/ha$/년이고, 식재밀도가 높을수록 증가하는 경향을 보였다. 토양의 유기물함량과 단위면적당 탄소저장량은 각각 $1.4{\pm}0.1%$, $26.4{\pm}1.5t/ha$이었다. 대상지의 수목과 토양은 1ha당 약 61kL의 휘발유 소비에 상당하는 탄소량을 저장하고, 수목은 해마다 1ha당 3kL의 휘발유 소비에 기인한 탄소배출량을 상쇄하는 효과를 나타냈다. 이 탄소저감은 식재 후 5년 이상~10년 미만 생장한 효과로서 식재수목의 생장과 더불어 훨씬 더 증가할 것으로 예측된다. 연구 대상지와 상이한 식재기법의 조성모델들을 선정하여 향후 30년 동안 수목생장에 따른 연간 탄소흡수량의 변화를 비교 시뮬레이션하였다. 그 결과, 경과년도별 누적 탄소흡수량은 식재규격이 더 크고 식재밀도가 더 높은 다층 군식의 생태식재모델에서 저밀 단층식재인 대상지보다 10년 및 30년 경과시 각각 약 1.9배, 1.5배 더 많았다. 수변녹지의 탄소저감 효과를 증진하기 위해서는 규격이 상대적으로 큰 수목을 혼식하는 다층 군식, 속성수를 포함하여 연간 생장률이 양호한 자생수종의 중 고밀 식재, 식재수종의 정상적 생장에 적합한 토양조건 구비 등이 요구된다. 본 연구결과는 조성 초기단계인 수변녹지 사업에서 수질보전 및 생물서식에 부가하여 탄소흡수원의 역할을 제고하기 위한 실용적 지침이 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.669-681
• /
• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.