본 연구는 밀원식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 임지생산력을 나타내는 지위지수를 도출하고, 지위지수에 어떠한 입지환경인자가 영향을 미치는 지를 수량화이론 I방법으로 구명하고자 수행되었다. 분석에 사용된 자료는 6차 국가산림자원조사와 1/5,000 산림입지토양도 상의 임령, 우세목 수고 및 각종 입지환경인자였다. 6차 국가산림자원조사에 의한 우리나라 아까시나무 임분의 지위지수는 평균 14였으며, 범위는 8에서 18 사이에 있는 것으로 분석되었다. 그리고 지위지수에 영향하는 입지환경인자는 모암, 기후대, 토양성질, 국소지형과 해발고였으며, 수량화이론 I방법을 적용한 추정모델의 적합도는 33%였다. 이 추정모델의 적합도는 낮으나 1% 수준에서 유의성이 인정되어 지위지수와 입지환경인자 간의 상호 연관성을 설명할 수 있었다. 지위지수와 입지환경인자 간의 수량화 분석 결과, 모암은 변성암, 화성암이, 기후대는 온대중부지역 이상에서, 토성은 식양토, 미사질양토가, 국소지형은 산복 지역에서 높은 점수를 갖는 것으로 나타났다. 임지생산력(지위지수)에 영향하는 입지환경인자 각각의 편상관을 분석한 결과, 산림 내 토양의 성질과 해당 입지의 해발고에 대한 편상관계수가 0.4129, 0.4023으로 각각 나타나, 이들이 가장 영향력이 높은 인자임을 알 수 있었다.
안동호와 임하호는 서로 인접되어 있지만, 강우에 따른 탁수발생에는 큰 차이를 보이고 있다. 이러한 임하호 탁수발생의 주요원인으로는 유역내 지질암 및 하천주변의 농경지 분포특성이 지적되고 있다. 본 연구에서는 농업 과학기술원에서 구축한 정밀토양도를 이용하여 탁수에 가장 큰 영향을 주는 표토층의 퇴적암의 분포특성을 분석한 결과 임하호 유역의 퇴적암 분포가 안동호 유역에 비해 1.87배 높게 나타남을 알 수 있었다. 또한 하천의 완충구역을 고려한 퇴적암의 분포특성에서는 하천으로부터 1,600m 이내에서 임하호가 안동호에 비해 탁수발생에 취약한 특성을 보였다. 그리고 토지피복 분석에서는 하천구역 1,600m 내에서 임하호의 농경지 분포가 안동호에 비해 높게 나타났으며, 이러한 농경지 분포특성으로 식생피복인자도 임하호가 안동호에 비해 높게 평가되었다.
As the destruction of habitats due to recent development continues, there is also increasing interest in endangered species. Mankyua chejuense is a vulnerable species that is sensitive to changes in population and habitat, and it has recently been upgraded from Endangered Species II to Endangered Species I, requiring significant management efforts. So in this study, we analyzed the potential habitats of Mankyua chejuense using MaxEnt(Maximum Entropy) modeling. We developed three models: one that considered only environmental characteristics, one that considered artificial factors, and one that reflected the habitat of dominant tree species in the overstory. Based on previous studies, we incorporated environmental and human influence factors for the habitats of Mankyua chejuense into spatial information, and we also used the habitat distribution models of dominant tree species, including Ulmus parvifolia, Maclura tricuspidata, and Ligustrum obtusifolium, that have been previously identified as major overstory species of Mankyua chejuense. Our analysis revealed that rock exposure, elevation, slope, forest type, building density, and soil type were the main factors determining the potential habitat of Mankyua chejuense. Differences among the three models were observed in the edges of the habitats due to human influence factors, and results varied depending on the similarity of the habitats of Mankyua chejuense and the dominant tree species in the overstory. The potential habitats of Mankyua chejuense presented in this study include areas where the species could potentially inhabit in addition to existing habitats. Therefore, these results can be used for the conservation and management planning of Mankyua chejuense.
본 연구는 산지 생태계의 능력과 잠재성의 공간적 분포를 파악하기 위해 다계층성을 고려한 생태지역 분류를 제시해 보고자 한다. 이를 위해 연구지역 일대를 대상으로 각 환경요인의 공간적 분포를 살펴보고, 지리통계(geostatistics)기법을 이용하여 각 환경변수의 계층성을 파악하였다. 마지막으로 적절한 생태지역 분류를 제시하기 위해서 임상도와 입지도를 이용하여 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역은 $1,168km^2$ 면적의 강원도 가리왕산 일대이다. 이 지역은 퇴적암 비율이 높게 나타나며, 그중에서 석회암과 관련된 지층이 가장 넓은 면적(36.6%)을 차지한다. 북쪽과 중앙을 중심으로 고도가 높은 산지가 대부분을 차지하며, 오대천과 평창강을 따라 평탄한 지역이 나타난다. 환경요인의 계층성을 살펴보면 지질과 고도가 상위계층을 차지하고, 지형분류(사면곡면률, 사면유역지수)가 하위 계층으로 나타났다. 생태지역분류 평가에서 '지질+고도+지형분류'가 고르게 높은 ${\chi}^2$의 통계값을 보이고 있어 이에 근거하여 생태지역 분류를 실시하였다. 제시된 생태지역분류는 넓은 퇴적암면적, 높은 산지비율, 큰 고도차이 등과 같은 연구지역의 독특한 환경특징이 반영된 결과로 파악하였다. 본 연구는 다양한 생태관련 주제를 통합하여 전체적인 산지 생태계 관리 및 이용 방안의 하나로 제시될 수 있을 것이다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 유아의 설계참여를 통하여 유아 선호에 부합하는 유아숲체험원 설계안을 도출하는 것에 목적이 있으며, 이를 위해 유아 참여설계에 대한 전체과정을 대상지 인지단계, 계획요소 도출단계, 설계안 도출단계로 구축하였다. 본 연구에서는 설계안 도출 단계를 광주광역시 광산구에 위치한 '송산물빛유아숲체험원'과 K유치원(6, 7세 통합반; 전체 41명) 유아를 대상으로 진행하였다. 설계안 도출을 위해 3회의 설계과정(유아 참여과정 2회, 연구자 분석과정 1회)과 과정별 도구구축, 유아 참여 워크숍을 진행하였다. 연구결과, 첫째, 유아워크숍을 통한 유아의 설계안은 총 41개안으로, 유아 1명이 평균 7.66개소의 공간을 그렸다. 6세 남아가 가장 적게(평균 6.80개소), 7세 여아가 가장 많게(평균 9.0개소) 설계하였다. 전체, 성별, 나이별 모두 신체 및 모험놀이공간을 가장 많이(38.9%~48.7%) 설계하였다. Base map을 활용한 유아설계의 가능성 분석을 위해 41개의 설계안에서 대상지 내 물리적 환경특성(7개 항목)의 출현 여부를 분석하였다. 그 결과, 전체적으로 72번의 환경특성이 나타났고, 이러한 환경특성은 87.8%(26개안)의 설계안에서 1개 항목 이상 나타났다. 둘째, 설계대안으로 APS type(동적 놀이시설공간 집중배치) 15개 안, NS type(자연공간 위주 설계) 14개 안, SPS type(정적 놀이시설공간 위주 설계) 12개의 안의 3개 유형이 도출되었다. 셋째, 설계대안별 선호도(5점 척도) 평가와 3개 유형의 대안 비교평가를 통해 최종 선정된 NS type은 자연공간(숲공간, 숲길, 쉼터, 자연탐색공간, 생태연못)이 주요 공간으로 설계되었고, 동적놀이시설공간, 물놀이 공간, 흙(모래)놀이 공간 등이 적정한 양으로 배치되어 인지적 발달놀이(기능놀이, 구조놀이, 극(상징)놀이) 모두가 충분히 발현될 수 있는 설계안으로 판단된다.
최근 한국에서는 각종 개발계획에서 자연환경과 생태계를 구체적으로 고려할 수 있는 실천방안으로서 비오톱에 대한 관심이 높아지면서 각 지자체마다 비오톱지도 작성에 대한 요구가 빠르게 확산되고 있다. 하지만, 아직 통일된 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준에 대한 표준안이 없으며, 지자체마다 서로 다른 방법론이 적용되고 있는 실정이다. 이러한 문제의식 속에서 우선 지금까지 선행된 국내 외사례의 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준 등을 비교 검토하여, 비오톱 유형분류 및 분류체계의 초안을 작성하였다. 또한, 선정된 대표지역의 현장조사와 자문회의 등의 계속적인 피드백 과정을 통하여 한국에 적합한 비오톱 유형 및 분류체계를 개발하고자 하였다. 조사결과 국내사례의 비오톱 유형분류체계는 2단계나 3단계 분류체계가 혼합되어 있으며, 주로 대분류, 소분류의 2단구조로 구성되어있다. 또한, 일반적으로 적용되고 있는 비오톱 유형분류기준으로는 토지이용, 토양피복율, 녹피율, 식생 등 이었다. 본 연구에서는 비오톱 유형분류를 위해 대분류(biotope class), 중분류(biotore group), 소분류(biotope type), 세분류(sub-biotope type)의 4단계 분류체계를 제시하였으며, 대분류 13개 유형, 중분류 45개 유형, 소분류 127개 유형으로 비오톱유형을 분류하였다. 하지만, 비오톱 유형분류는 지역의 특성이 고려되어야 하므로, 본 연구에서 제안한 분류체계를 기반으로 하여 소분류 및 세분류 단계에서 새로운 유형들이 계속적으로 추가 보완되어야 할 것이다.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we developed for estimating garlic growth at field scale model in major cultivation regions. We used the $NDVI_{UAV}$ that reflects the crop conditions, and seven meteorological elements for 3 major cultivation regions from 2015 to 2017. For this study, UAV imagery was taken at Taean, Changnyeong, and Hapcheon regions nine times from early February to late June during the garlic growing season. Four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.), and fresh weight (F.W.) were measured for twenty plants per plot for each field campaign. The multiple linear regression models were suggested by using backward elimination and stepwise selection in the extraction of independent variables. As a result, model of cold type explain 82.1%, 65.9%, 64.5%, and 61.7% of the P.H., F.W., L.N., P.D. with a root mean square error (RMSE) of 7.98 cm, 5.91 g, 1.05, and 3.43 cm. Especially, model of warm type explain 92.9%, 88.6%, 62.8%, 54.6% of the P.H., P.D., L.N., F.W. with a root mean square error (RMSE) of 16.41 cm, 9.08 cm, 1.12, 19.51 g. The spatial distribution map of garlic growth was in strong agreement with the field measurements in terms of field variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to multiple linear regression models. These results will also be useful for determining the UAV multi-spectral imagery necessary to estimate growth parameters of garlic.
산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
우리나라는 매년 여름철 집중호우로 인한 산사태로 인한 인명 및 재산 피해가 계속 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 현상은 반복적으로 발생하고 있고, 집중호우도 기상이변이 아닌 반복적으로 발생하고 있어, 이에 대한 대책마련이 시급한 현실이다. 그리고 연구지역인 울산광역시는 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소 등 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역으로, 따라서 광역적인 산사태 평가 기법을 적용하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 취약성, 가능성, 위험성 순으로 산사태 분석을 실시하였다. 취약성은 강우, 지진 등 산사태를 직접적으로 유발시키는 요인이 발생하였을 때 그 지역이 얼마나 산사태 발생에 취약한가를 나타내는 것으로, 지형 DB에서는 경사, 경사방향, 지형곡률 등을, 토양 DB에서는 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상 DB에서는 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등을 중첩하여 분석하였다. 그리고 가능성은 산사태 유발요인을 가정한 후 산사태가 일어날 가능성을 나타내며, 취약성 분석 결과에 확률강우량도를 중첩하여 분석하였다. 위험성은 산사태 발생시 인명 및 시설물의 피해 가능성을 나타내며, 가능성 분석 결과에 피해요소인 인구, 시설물 등을 중첩하여 분석하였다. 이러한 연구결과는 산사태 피해 예방을 위한 도시계획 및 토지이용 계획의 기초자료로서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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