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분광학을 이용한 토양 유기물 추정 및 분포도 작성 (Estimation and Mapping of Soil Organic Matter using Visible-Near Infrared Spectroscopy)

  • 최은영;홍석영;김이현;장용선
    • 한국토양비료학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.968-974
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    • 2010
  • 본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 12년간 아까시나무 만개일의 변화와 과정기반모형을 활용한 지역별 만개일 예측 (Recent Changes in Bloom Dates of Robinia pseudoacacia and Bloom Date Predictions Using a Process-Based Model in South Korea)

  • 김수경;김태경;윤석희;장근창;임혜민;이위영;원명수;임종환;김현석
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권3호
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    • pp.322-340
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    • 2021
  • 최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

SVD와 Bayesian 알고리즘을 이용한 뇌경색 부피 측정에 관한 연구 (Study on Volume Measurement of Cerebral Infarct using SVD and the Bayesian Algorithm)

  • 김도훈;이효영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.591-602
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    • 2021
  • 급성 허혈성 뇌졸중(Acute ischemic stroke; AIS) 환자는 증상발현 수 시간 이내 영상의학 검사를 통해 뇌경색(Infarction)을 조기 진단하여야 한다. 본 연구에서 SVD와 Bayesian 알고리즘을 이용한 뇌경색의 부피측정을 관류 전산화단층촬영(Computed tomography perfusion; CTP)과 확산 강조 자기공명영상(Magnetic resonance diffusion weighted image; MR DWI)을 비교하여 임상적 유용성을 알고자 하였다. 2017년 9월부터 2020년 9월까지 급성 허혈성 뇌졸중 증상으로 응급실을 내원한 환자 중 50명(남 : 여 = 33 : 17)의 영상의학 검사 정보를 후향적으로 이용하였다. SVD와 Bayesian 알고리즘으로 측정된 뇌경색 부피는 윌콕슨 부호순위검정(Wilcoxon signed rank test) 통계분석을 하여 중앙값(Median)과 사분위수(Iter quartile range; IQR) 25 - 75% 범위로 나타내었다. CTP 검사로 측정한 core volume(단위 : cc)은 SVD가 18.07 (7.76 - 33.98), Bayesian은 47.3 (23.76 - 79.11)으로 측정되었고 penumbra volume은 SVD가 140.24 (117.8 - 176.89), Bayesian은 105.05 (72.52 - 141.98)로 측정되었다. Mismatch ratio (%)는 SVD가 7.56 (4.36 - 15.26), Bayesian은 2.08 (1.68 - 2.77)로 측정되었으며 모든 측정값은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p < 0.05). 스피어만 상관 분석(Spearman's correlation analysis) 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 상관계수(r = 0.915)가 CT SVD와 MR의 상관계수(r = 0.763)보다 더욱 높은 양의 상관관계를 보였다(p < 0.01). 블랜드 알트만 산점도(Bland altman plot) 분석 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 산점도 기울기(y = - 0.065)가 CT SVD와 MR의 산점도 기울기(y = - 0.749)보다 완만하게 측정되어 Bayesian이 더 높은 신뢰성을 나타내었다. 따라서 뇌경색 부피의 측정에서 Bayesian 알고리즘이 SVD보다 높은 정확도를 보였으므로 임상에서 유용하게 사용될 것으로 사료된다.

메타프론티어 분석을 이용한 여신전문금융회사의 효율성 비교 (A Comparison on Efficiency of Specialized Credit Finance Companies Using a Meta-Frontier)

  • 조찬희;이상헌;이형용
    • 지식경영연구
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    • 제22권3호
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    • pp.151-172
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    • 2021
  • 정부의 카드 가맹점 수수료율 인하 및 최고금리 인하와 같은 고객 친화적인 금융정책의 시행으로 여신전문금융사는 수익성 저하의 위기 상황에 처했다. 이런 비우호적인 상황에서 여신전문금융사의 효율성 연구는 의미가 있다. 이에 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)과 메타프론티어(Meta-Frontier) 분석을 통해 34개 여신전문금융회사의 효율성을 측정하였다. 메타프론티어 분석을 위해 여신전문금융회사를 업종에 따라 두 그룹(카드사와 비카드사)으로 분류하거나 신용등급에 따라 세 그룹(AA0 이상, AA-, A+ 이하)으로 분류하였다. 분석 결과는 여신전문금융회사의 효율성에 대한 유용한 정보를 제공할 것이다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 카드사의 평균 메타 효율이 비카드사 평균 메타 효율 보다 높게 분석되었다. 이 결과는 비카드사가 효율성을 향상시키기 위한 전략적 대안이 필요함을 보여준다. 둘째, 비카드사의 80%가 규모에 의한 비효율 보다 순수기술에 의한 비효율이 발생하였다. 그 회사들은 비효율을 낮추기 위한 조치를 해야 한다. 셋째, 카드사 그룹의 62.5%와 'AA-'신용등급 그룹의 80%에 해당하는 의사 결정 단위(DMU)가 규모수익체감(Decreasing Return-to-scale: DRS)에 해당되어 규모의 비경제(Diseconomics of Scale) 상태 영역에 위치하고 있다. 해당되는 회사들은 규모를 축소하여 효율성을 증진시켜야 한다. 넷째, 여신전문금융회사의 업종별(카드사, 비카드사) 그룹과 신용등급별(AA0 이상, AA-, A+ 이하) 메타 효율성 값(TE 및 PTE)이 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구의 공헌은 여신전문금융회사에 비우호적인 경영환경 하에서 회사들의 효율성 수준을 측정하여 비효율을 개선시킬 경영 전략 수립을 위한 전략적 이니셔티브를 제공할 것이다.

제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석 (Comparative analysis of activation functions of artificial neural network for prediction of optimal groundwater level in the middle mountainous area of Pyoseon watershed in Jeju Island)

  • 신문주;김진우;문덕철;이정한;강경구
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1143-1154
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    • 2021
  • 활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

노인의 사회적 자본이 건강 관련 삶의 질에 미치는 영향 - 2019년 지역사회건강조사를 중심으로 - (The Effect of Social Capital on Health-related Quality of Life - Using the Data of the 2019 Community Health Survey -)

  • 김지희;박종
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제46권4호
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    • pp.280-294
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 초고령사회를 대비해 사회적으로 소외되고, 신체적 능력이 퇴화하는 노인의 건강 관련 삶의 질에 미치는 영향 요인들을 알아보기 위해 사회적 자본 특성, 건강행태 특성, 사회인구학적 특성 변수를 구축하여 각 요인이 노인의 건강 관련 삶의 질에 미치는 영향력을 분석하고자 하였다. 결론적으로 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 특성에 따른 복합표본 T-검정과 ANOVA 분석 결과 사회적 자본 특성에 따라 건강 관련 삶의 질에 차이가 있는 것으로 나타났고, 신체상태 및 건강행태 특성, 사회인구학적 특성 또한 마찬가지로 건강 관련 삶의 질 차이가 있는 것으로 나타났다. 복합표본 회귀분석 결과 수도권 거주, 아파트 거주, 배우자 존재, 가구 수입(만원/월), 경제활동 여부, 고학력, 수면시간, 걷는 시간, 폭음, 주기적으로 건강검진 검사, 네트워크 존재, 신뢰 존재, 사회참여를 할수록 건강 관련 삶의 질에 유의하게 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났고, 나이, 여자, BMI, 만성질환 개수 증가, 인지장애 존재, 주관적 스트레스 증가할수록 건강관련 삶의 질에 유의하게 부정적인 영향으로 미친것으로 나타났으며 흡연 여부의 경우 유의하지 아니하였다. 연구 결과 65세 이상 노인의 사회적 자본 특성, 신체 상태 및 건강행태 특성, 사회인구학적 특성 수준에 따라 노인들의 건강 관련 삶의 질이 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해 노인의 건강 관련 삶의 질에 영향을 주는 요소가 단순히 신체 상태와 건강행태 요소뿐만이 아닌 사회적 자본 및 사회인구학적 특성이 영향을 미치는 것을 증명하였고, 이로 인해 노년의 삶에 있어 사회구성원으로의 역할이 중요한 것을 알 수 있다. 이에 따라 노인의 건강 관련 삶의 질을 향상을 도모하기 위한 노인복지정책을 수립 및 시행에 있어 신체적, 정신적인 요소뿐만 아닌 사회적 요소에 대한 강건한 실증적 자료를 제공하고, 이를 토대로 노인의 사회구성원의 역할 기대와 참여 독려 및 기회 제공의 영역을 기관, 단체, 사회적 기업 등으로 확대하여 반영함으로써 유효한 노인복지정책 활성화에 이바지할 수 있다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 지역 건강사회 조사는 매년 대상을 무작위 추출하여 선정하기 때문에 동일 대상의 추적이 어렵다. 그 결과, 본 연구의 대상자들은 1개년도의 노인들을 연구 대상으로 선정하여 분석한 단면적 연구이기 때문에 노인들에게 중요한 시간의 흐름에 대한 영향을 분석할 수 없다. 둘째, 전국 단위의 전(全) 연령의 국민을 대상으로 한 설문이고, 그 문항 수가 많으므로 노인들에 대한 세부적인 정보를 구축할 수 있는 문항보단 포괄적인 문항들로 인하여 노인특성에 따른 세부적인 변수 구축하는데 제한이 있다. 따라서 신체적, 정신적, 사회적 상태를 고려하여 노인의 건강 관련 삶의 질적 수준을 향상을 모색하는 방법을 고안해야 하며 추후 다양한 노인에 대하여 특화된 변수의 보강과 본 연구의 단면적 연구에서 시간의 흐름에 따른 영향을 분석할 수 있는 패널 연구 또는 코호트 연구 등이 필요할 것이라 사료 된다. 또한 노년의 경우 청년보다 이동 능력이 떨어지기 때문에 거주 및 환경의 지역성이 영향을 미칠 것으로 예상되며 공간분석을 통한 후속 연구 및 분석이 필요할 것이라 사료 된다.

부스팅 기반 기계학습기법을 이용한 지상 미세먼지 농도 산출 (Estimation of Ground-level PM10 and PM2.5 Concentrations Using Boosting-based Machine Learning from Satellite and Numerical Weather Prediction Data)

  • 박서희;김미애;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.321-335
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    • 2021
  • 미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

가정 부문 이산화탄소 배출량 추이 분석 (Analysis of CO2 Emission Pattern by Use in Residential Sector)

  • 윤소원;임은혁;이경미;홍유덕
    • 한국기후변화학회지
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    • 제1권3호
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    • pp.189-203
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    • 2010
  • 부문별 온실가스 감축 목표를 효율적으로 달성하기 위해서는 향후 실시해야 할 대책의 도입 가능성, 효과 등을 검토하여 어떠한 분야의 대책이 언제 어느 정도 도입되어야 하는지 체계적인 접근이 필요하다. 이를 극복하기 위해 온실 효과 가스 배출 억제를 위해서 도입 가능한 대책을 검토하는데 있어서, 용도별 즉, 생활 패턴에 따른 온실가스 배출 추이에 대한 분석을 실시할 필요가 있다. 그러므로 본 연구에서는 상향식 방법으로 가정에서의 에너지 사용을 에너지원뿐만 아니라 용도별로 구분하고, 용도별 도입 기술의 에너지 소비량을 산정하여 이에 따른 이산화탄소 배출량을 산정하였다. 이를 위하여 각 에너지 서비스 용도별 선정대상이 되는 기기의 에너지 소비량, 가격, 사용연수, 효용 등을 조사, 집계하였다. 또한 우리나라 가정 부문의 $CO_2$ 배출량에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해서 $CO_2$ 배출량에 영향을 미치는 요소를 활동량의 변화, 에너지 소비원 단위, 탄소 집약도로 구분하고, 각 구분을 대표하는 지표를 선정하여 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 가정 부문에서 $CO_2$ 배출량 저감시 좀 더 현실을 고려하고, 감축 가능성을 높일 수 있는 효과 높은 대책의 도입 고려시 참고자료로 이용 가능하며, 향후 좀 더 자세한 가정 부문에서의 에너지 사용 패턴 조사와 에너지 절약 관련 다양한 행동 양식에 따른 분석에 대한 지속적인 연구로 가정 부문 온실가스 감축 정책 수립 및 국민들의 녹색생활 실천을 유도하는 데 기여하여야 할 것이다.

대구시 자생 모감주나무군락의 종조성, 구조 및 동태 (Floristic Composition, Structure, and Dynamics of Koelreuteria paniculata Communities in Daegu City)

  • 김준수;조준희;김학윤;조현제
    • 한국산림과학회지
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    • 제108권2호
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    • pp.168-176
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    • 2019
  • 대구광역시에 자생하고 있는 모감주나무군락의 종조성과 구조 그리고 개체군 동태를 파악하기 위하여 2018년 7월에 자생 임분 3곳을 선정하여 식물사회학적 식생조사와 매목조사를 실시하였다. 야외에서 수집된 식생 및 매목조사 정보를 바탕으로 종조성에 의한 군락 유형을 구분하고 그 유형별 계층구조, 구성 종의 상대 중요치, 생활형 조성, 종다양성, 그리고 개체군 구조 등을 분석, 비교하였다. 군락 유형은 참느릅나무-좀목형아군락, 광대싸리아군락, 그리고 사위질빵군락 등 3개 유형이 구분되고 그 식생단위체계는 1개 군락군, 2개 군락, 그리고 2개 아군락으로 정리되었다. 계층구조는 교목층의 높은 식피율(85% 이상)에 비하여 초본층은 10%이하로 매우 낮은 경향이었다. 구성종의 상대중요치(MIV)는 교목층 94.3, 아교목층 81.6, 관목층 75.5, 그리고 초본층 60.0으로 모든 식생 층위에서 모감주나무가 절대적으로 높게 나타났다. 종다양도(H')는 군락 유형 간 큰 차이가 있었는데 사위질빵군락(2.062)이 광대싸리아군락(0.547)에 비해 약 4배정도 높게 나타났다. 생활형 조성의 중심체계(휴면형-지하기관형-산포기관형-생육형)는 전체적으로 '$MM-R_5-D_4{\cdot}D_2-e$'로 나타났으나 군락 유형 간에는 산포기관형에 있어서 다소 차이를 보였다. 모감주나무군락의 개체군 구조는 3개 군락 유형에서 모두 어린 개체의 밀도가 높고 크기가 큰 개체의 밀도가 낮은 역J자형의 모양을 나타내고 현재의 하층식생을 구성하고 있는 식물 중 모감주나무 개체군을 대체할 만한 식물종이 없으므로 지속적 유지가 가능한 개체군으로 판단되었다.

라오스 산촌마을의 생산구조전환을 위한 투자 경제성 기초 분석 (Fundamental Economic Feasibility Analysis on the Transition of Production Structure for a Forest Village in LAO PDR)

  • 이보휘;김세빈;이준우;이학준;이상진;이중구;백운기;박범진;구승모
    • 한국산림휴양학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.11-22
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    • 2018
  • 본 연구는 라오스에 소재한 전형적인 농 산촌 마을을 선정하여, 마을 단위를 대상으로 생산구조를 전환할 경우의 소득증대에 대한 경제적 타당성을 분석하였다. 대상지는 라오스 쌍퉁구에 위치한 농부아 마을로써 산림지역이 혼재된 논농사 위주의 마을이다. 이 마을이 취할 수 있는 소득 제고 전략은 단기적으로 손쉽게 소득을 제고할 수 있는 작목으로 노니(Morinda citrifolia)가 꼽힌다. 사업 기간은 20년으로 가정하고, 1ha 면적에 $3m{\times}3m$ 간격으로 식재한 총 1,100본을 대상으로, 묘목 생존율과 노니 수매가격에 따라 시나리오 1, 2, 3을 구분하였다. 일반적으로 노니는 생장이 좋은 편이나, 본 연구에서는 생산 경험 부족, 병충해 등의 리스크를 감안하여 기본 시나리오 1을 묘목 생존율(=열매 생산량)을 기존 자료(하와이)보다 보수적으로 설정하였다. 시나리오 1은 노니 묘목의 생존율이 1년생이 50%, 2년생이 60%, 3년생부터 20년생까지 70%로 유지된다고 가정하였다. 시나리오 2는 묘목 생존율이 10%씩 감소되어 40%, 50%, 60%로 제약을 두었고, 시나리오 3은 묘목생존율이 10% 감소되고, 노니 수매가격 또한 10% 감소된 경우로 가정하였다. 이러한 조건하에 라오스 시장 할인율 10%를 기준으로, 3개 시나리오 모두 IRR이 각각 24.81%, 19.02%, 16.30%로 모두 경제성이 있음이 확인되었다. 또한 ha당 B/C도 각각 시나리오 1, 2, 3에 대해서 할인율 10%를 기준으로 모두 1.71, 1.47, 1.31로 분석되었다. 분석결과는 향후 농부아 마을은 대체 작목(노니)를 통한 저소득 영농구조를 탈피할 수 있는 좋은 계기가 될 것을 시사하며, 각종 정부 및 민간 투자사업을 계획할 때 수행하는 사전진단 절차 단계에서 유용한 의사결정 정보로써 활용이 가능하다.