• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제24권3호
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• pp.119-126
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• 2008

Growth and yield prediction methods, ranging from whole-stand models to individual-tree models, have been developed for forest types managed for wood production. The resultant models are used for a host of purposes including inventory updating, management planning, evaluation of silvicultural alternatives, and harvest scheduling. Because of the large investment in developing growth and yield models for improved genotypes and silvicultural practices for loblolly pine (Pinus taeda) in the Southern United States, this region serves to illustrate approaches for modelling intensively managed forests. Analytical methods and computing power generally do not restrict development of reliable growth and yield models. However, long-term empirical observations on stand development, which are time consuming and expensive to obtain, often limit modelling efforts. Given that growth and yield models are used to project present volumes and to evaluate alternative treatment effects, data of both the inventory type and the experimental type are needed. Data for developing stand simulators for loblolly pine plantations have been obtained from a combination of permanent plots in operational forest stands and silvicultural experiments; these data collection efforts are described and summarized. Modelling is essential for integrating and synthesizing diverse information, identifying knowledge gaps, and making informed decisions. The questions being posed today are more complex than in the past, thus further accentuating the need for comprehensive models for stand development.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.382-386
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• 1998

The objectives of this study are to reveal relationship between tree physiology and spectral reflectance on effects of artificial acid rain and to obtain basic data on optimal wave length for forest of LRC sensor on KOMPSAT-2. Three pH levels of artificial acid rain - control, pH4.5 and pH3.0 - were applied to Pinus and Quercus species. Three types of the acid rain were spraied at the amount of 500m1 in every two days. Spectral reflectance data was collected once in a month by using GER 1500 (350~2500nm) or Ll 1800(300~1100nm) Spectroradiometer. The data was measured three times in a pH level. The results of this study are as follows; in April, the spectral reflectance of Pinus species was high in order at the level of pH3.0, control and pH4.5; in May, control, pH3.0 and pH4.5; in June, control, pH4.5 and pH3.0. That of Quercus species was high in the order of control, pH4.5 and pH3.0 in May; in June, control, pH3.0 and pH4.5, especially, within infrared wave length range, control, pH4.5 and ph3.0.

• Mycobiology
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• 제50권4호
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• pp.231-237
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• 2022

Penicillium species have been actively studied in various fields, and many new and unrecorded species continue to be reported in Korea. Moreover, unidentified and misidentified Korean Penicillium species still exist in GenBank. Therefore, it is necessary to revise the Korean Penicillium inventory based on accurate identification. We collected Korean Penicillium nucleotide sequence records from GenBank using the newly developed software, GenMine, and re-identified Korean Penicillium based on the maximum likelihood trees. A total of 1681 Korean Penicillium GenBank nucleotide sequence records were collected from GenBank. In these records, 1208 strains with four major genes (Internal Transcribed Spacer rDNA region, b-tubulin, Calmodulin and RNA polymerase II) were selected for Penicillium reidentification. Among 1208 strains, 927 were identified, 82 were identified as other genera, the rest remained undetermined due to low phylogenetic resolution. Identified strains consisted of 206 Penicillium species, including 156 recorded species and 50 new species candidates. However, 37 species recorded in the national list of species in Korea were not found in GenBank. Further studies on the presence or absence of these species are required through literature investigation, additional sampling, and sequencing. Our study can be the basis for updating the Korean Penicillium inventory.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권5호
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• pp.441-453
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• 2024

Sinkhole subsidence and collapse is a common geohazard often formed in karst areas such as the state of Florida, United States of America. To predict the sinkhole occurrence, we need to understand the formation mechanism of sinkhole and its karst hydrogeology. For this purpose, investigating the factors affecting sinkholes is an essential and important step. The main objectives of the presenting study are (1) the development of a machine learning (ML)-based model, namely C5.0 decision tree (C5.0 DT), for the prediction of sinkhole susceptibility, which accounts for sinkhole/subsidence inventory and sinkhole contributing factors (e.g., geological/hydrogeological) and (2) the construction of a regional-scale sinkhole susceptibility map. The study area is east central Florida (ECF) where a cover-collapse type is commonly reported. The C5.0 DT algorithm was used to account for twelve (12) identified hydrogeological factors. In this study, a total of 1,113 sinkholes in ECF were identified and the dataset was then randomly divided into 70% and 30% subsets for training and testing, respectively. The performance of the sinkhole susceptibility model was evaluated using a receiver operating characteristic (ROC) curve, particularly the area under the curve (AUC). The C5.0 model showed a high prediction accuracy of 83.52%. It is concluded that a decision tree is a promising tool and classifier for spatial prediction of karst sinkholes and subsidence in the ECF area.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권4호
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• pp.357-366
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• 2015

This study was conducted to estimate carbon stocks of Quercus serrata with drawing volume of trees in each tree height and DBH applying the suitable stem taper equation and tree specific carbon emission factors, using collected growth data from all over the country. Information on distribution area, tree number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon storage and removals. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Quercus serrata by applying Kozak's model,$d=a_1DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_1Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3{\sqrt{Z}}+b_4e^Z+b_5({\frac{DBH}{H}})}$, which is well known equation in stem taper estimation, was evaluated with validations statistics, Fitness Index, Bias and Standard Error of Bias. Consequently, Kozak's model turned out to be suitable in all validations statistics. Stem volume tables of Quercus serrata were derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.65t/m^3$, BEF=1.55, R=0.43) of Quercus serrata. As a result of carbon stock analysis by age class in Quercus serrata, carbon stocks of IV age class (11,358 ha, 36.5%) and V age class (10,432; 33.5%) which take up the largest area in distribution of age class were 957,000 tC and 1,312,000 tC. Total carbon stocks of Quercus serrata were 3,191,000 tC which is 3% compared with total percentage of broad-leaved forest and carbon sequestration per hectare(ha) was 3.8 tC/ha/yr, $13.9tCO_2/ha/yr$, respectively.

• 농업생명과학연구
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• 제53권6호
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• pp.23-33
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• 2019

본 연구는 우리나라의 전체 국유림에 대한 경영이력 및 경영계획정보가 구축되어 있는 국유림경영정보시스템이 관련 법령(국유림경영계획 작성 및 운영요령)의 변경에 따라, 개정 전에는 평균 흉고직경값만 입력하도록 구축되어 있으나 개정 후에는 평균 흉고직경, 최저·최고 흉고직경값으로 표기하는 것으로 변경되었다. 이와 관련하여 기 구축되어 있는 모든 흉고직경값을 최저·최고 흉고직경값으로 변환할 수 있는 추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구는 국유림경영정보시스템에 포함되어 있는 12개 주요 수종에 대한 최저·최고 흉고직경을 자동으로 표기할 수 있는 추정식을 개발하기 위해 수행하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식을 개발하기 위하여 제5~6차(2006~2015년) 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)의 6,858개 고정표본점 자료를 이용하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식 도출을 위하여 흉고직경, 임령, 수고의 3가지 생장변수를 이용한 흉고직경-임령, 흉고직경-수고의 2가지 추정모형을 적용하였다. 본 연구에서 가장 적합한 최저·최고 흉고직경 추정모형은 흉고직경과 수고 변수를 이용한 추정식 Dmin=a+bD+cH, Dmax=a+bD+cH으로 나타났으며, 12개의 주요 수종의 최소 최대 흉고직경 추정식을 개발하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권2호
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• pp.249-257
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• 2017

본 연구는 국가산림자원조사에 의해 수집한 소나무의 연륜생장 목편자료에 근거하여 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해 수행되었다. 먼저 소나무의 연도별 생장패턴을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 1951년부터 2010년까지 60년 동안의 연륜생장 자료를 정리하였다. 또한 소나무가 분포하는 시군을 대상으로 일별 평균기온과 강수량의 기상정보에 근거하여 연도별 생장도일과 표준강수지수를 산출하였다. 이 정보를 이용하여 기후조건이 소나무의 연륜생장에 미치는 영향을 분석하기 위해 연도별 온도효과지수와 강수효과지수를 추정하였으며, 이들 변수를 독립변수로 하는 소나무의 연륜생장 추정식을 개발하였다. 마지막으로 이 추정식을 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5에 적용함으로써 기후변화가 소나무의 연륜생장에 미치는 영향을 예측하였다. 기후변화 시나리오를 적용하여 2011년부터 2100년까지 90년 동안의 연륜생장 변화를 예측한 결과 시간이 경과하면서 연륜생장이 감소하는 것으로 분석되었다. RCP 4.5 시나리오를 적용하면 상대적으로 생장감소가 적은 반면, RCP 8.5를 적용하면 2050년 이후에는 큰 폭으로 연륜생장이 감소하는 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 소나무의 지역별 생장특성의 추정뿐만 아니라 기후변화에 따른 생장패턴의 변화 예측에 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2019년도 하계 학술발표초록집
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• pp.236-237
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• 2019

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.621-630
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• 2009

최근 RFID 기술과 기업정보시스템을 연계하여 사용하려는 많은 시도가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 경우 동시에 많은 양의 인식할 수 있는 RFID의 기본적인 특징에만 충실했을 뿐, 리더로부터 생성되는 많은 양의 데이터에 대한 관리적인 측면을 고려하지 못하고 있다. 그 결과, 이러한 시스템을 통해 시간이나 흐름과 관련된 연속적이고 동적인 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 대량의 RFID 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 RFID 데이터 마이닝 기법의 하나인 경로 트리(PathTree)를 보완한 공정트리(Procedure Tree)라는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 기업 정보 시스템과 연계하여 실시간 공정 관리 시스템에 적용한 후 제안한 시스템의 효율성을 평가한다. 제안한 방법을 통해 기존 RFID 기반 생산관리 시스템이 하기 어려운 실시간 공정 관리를 위한 공정 흐름의 예측이나 추적과 같은 업무를 효과적으로 수행할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.100-107
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• 2022

신갈나무는 우리나라의 활엽수 중 가장 많은 분포를 보이고 있는 중요한 수종이다. 우리나라 전 지역에 분포하는 신갈나무림에 대한 입지환경 및 임분구조의 특성을 구명하기 위해 제7차 국가산림자원조사(2016년~2020년)를 수행하면서 출현임목의 흉고단면적 기준으로 신갈나무가 50% 이상 우점하고 있는 임분을 대상으로 분석하였다. 신갈나무림으로 분류하여 본 연구에서 사용된 원형조사구(400 m²) 수는 총 1,421개소이다. 우리나라의 산림에서 신갈나무림은 해발 800 m 이상에서 가장 높은 점유율(평균 35%)을 보이고 있어 해발고가 높은 지역에서 주로 우점하고 있었다. 사면방향을 보면, 해발 600 m 이하에서는 주로 북사면에서, 그 이상부터는 남사면 비율이 점차 높아지는 것으로 나타났다. 신갈나무림의 토성은 주로 미사질양토(34%), 양토(33%), 사양토(26%)이며, 토양양분 수준은 보통이었다. 신갈나무림에서 신갈나무 외 중요도가 높게 나타난 수종은 소나무, 굴참나무, 당단풍나무, 물푸레나무, 졸참나무 등의 순이었다. 소나무와 굴참나무는 신갈나무림에서 대경급으로 많이 분포하고 있었다. 졸참나무는 중경급의 주요 수종이며, 당단풍나무와 물푸레나무는 소경급으로 비교적 많이 분포하고 있었다. 신갈나무림에서 하층을 주로 점유하는 수종은 조릿대, 생강나무, 진달래, 철쭉, 신갈나무, 쇠물푸레나무 등의 순으로 나타났다.