• 한국산림과학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.22-29
• /
• 1962

1) 장령기(狀齡期)에 가까운 리기다소나무 임분(林分)에 대(對)한 맹아갱신(萌芽更新)의 가능성(可能性)을 실험(實驗)함과 동시(同時)에 맹아갱신임목(萌芽更新林木)과 같은 환경하(環境下)에 자라는 같은 연령(年齡)의 실생수(實生樹)와의 생장(生長)을 비교(比較)하였다. 2) 연령(年齡)20년(年) 평균흉고직경(平均胸高直徑) 14cm의 리기다소나무 임분(林分)(0.1ha)을 근주(根株)의 높이를 20cm로 하여 개벌(皆伐)한 결과(結果) 60%의 맹아발생율(萌芽發生率)을 얻었다. 3) 일근주당(一根株當) 맹아발생수(萌芽發生數)는 40~80개(個) (최고(最高) 412)었으나 점차(漸次) 도복고사(倒伏枯死)하고 맹아연령(萌芽年齡)이 3년(年)이 될 때에는 일근주당(一根株當) 4~5개식(個式)의 발아(發芽)가 남았었는데 그중(中) 건전(健全)한 맹아일주(萌芽一株)민 남기고 다른것은 제거(除去)했다. 4) 맹아(萌芽)는 점차(漸次) 생장(生長)함에 따라서 모수근주(母樹根株) 둘레를 새로운 조직(組織)으로 둘러쌓기 시작(始作)함과 동시(同時)에 새로운 뿌리가 형성(形成)되어 마침내 실생수(實生樹)와 같이 되었는데 맹아연령(萌芽年齡)이 13년(年)이 되는 때에는 원근주(原根株)는 완전(完全)히 고사(枯死)되었으며 그 당시(當時)의 맹아(萌芽)로 갱신(更新)된 임목(林木)의 평균흉고직경(平均胸高直徑)이 9.7cm(o.b.)평균수고(平均樹高)가 5.5m였다. 5) 맹아갱신임목(萌芽更新林木)의 연령(年齡)이 13년(年)인 때에 수고재적(樹高材積) 흉고직경(胸高直徑) 흉고단면적등(胸高斷面績等)의 총생장량(總生長量) 및 평균생장량(平均生長量)에 있어선 맹아갱신임목(萌芽更新林木)이 실생수(實生樹)에 비(比)하여 상위(上位)에 놓여있으나 연년생장량(連年生長量)은 10년(年)을 전후(前後)하여 실생수(實生樹)가 앞서고 있다. 그리고 1~4년(年)때를 제외(除外)한 모든 생장률(生長率)에 있어서도 실생수(實生樹)가 항상(恒常) 큰 값을 나타내고 있었다. 이상(以上)에 의(依)하여 다음과 같이 결론(結論)할 수 있다. 1) 리기다소나무 맹아갱신(萌芽更新)에 있어서 절단면(切斷面)의 높이는 지면(地面)에 가까운 것이 좋다. 2) 충분(充分)한 광선(光線)만 받으면 장령기(狀齡期)에 가까운 (20년생(年生))리기다소나무도 맹아갱신(萌芽更新)이 가능(可能)하다. 3) 맹아(萌芽)로 갱신(更新)된 리기다소나무의 생장(生長)은 10년(年)까지는 동일수종(同一樹種)의 실생수(實生樹)보다 우세(優勢)하다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.85-97
• /
• 2010

본 연구는 전주시 완산칠봉 이팝나무 자생 군락지의 토양환경 및 식물상 그리고 식생구조에 대하여 파악해 보고, 이를 토대로 현재 시보호수로 지정되어 있는 현재의 자연유산적 가치를 제고하고자 시도되었다. 전주 완산칠봉 이팝나무 자생지의 토양산도는 pH 5.69였으며, 유기물함량은 평균 4.98%로 비교적 양호한 것으로 나타났다. 한편, 식생과 식물상을 볼 때 비록 단위 규격은 월등한 규모는 아니지만 수고 2m 이상의 이팝나무 개체수는 107그루에 이르고 있을 뿐만 아니라 수고 2m 이하의 관목과 치수는 63그루가 확인되는 등 순수 단일 군락으로서의 종조성을 보이고 있는 점도 매우 주목할 만하다. 뿐만 아니라 어린 치수에서부터 거의 노거수로 분류되는 개체까지 다양한 영급의 수목이 함께 자생하는 것으로 보아 지속가능성 또한 매우 높은 실정이다. 그리고 이팝나무가 자생하는 완산칠봉은 역사적 순교지이기도 하며 전주십경 중 하나인 곤지망월(坤止望月)의 주대상으로 서의 역사성도 함께 간직하고 있다. 이와 같이 도심지내 자생 희귀 수종인 이팝나무가 안정된 군락을 이루고 있음은 국내에서 그 예를 찾아보기 어렵다. 그러나 도심내 한복판에 존재하기 때문에 교란과 훼손의 위협은 물론 토지이용의 요구 또한 지속적으로 받고 있었기 때문에 현재 전주시 보호림의 지정 차원에 머물 것이 아니라 장차 최소한 시 도 기념물로 지정되어 적극적인 보호대책이 강구되어야 할 것이다. 더불어 본 조사 자료가 완산칠봉 이팝나무 자생지의 합리적인 보전 및 생태적 관리방안 전략 수립에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.162-173
• /
• 2009

기후변화에 따른 작물 재배적지의 이동에 관한 정보는 농업분야 적응전략의 기초이기 때문에 연구자들뿐 아니라 정책결정자들도 큰 관심을 보인다. 하지만 재배적지의 개념을 분석차원에서 구체적으로 구현하는 일이 어렵기 때문에 아직 실용적인 적지판정법이 개발된 적이 없다. 본 연구에서는 미래 시나리오 기후조건에서 사과 '후지'의 재배적지를 조사하기 위해 GIS 기반의 탐색기법을 이용하여 전자기후도, 토양전자지도, 수치지형정보, 농업기후 및 작물품질 예측모형 등을 종합적으로 활용, 체계적인 적지판정기법을 구현하였다. '후지'를 대상으로 한 적지판정 1차기준은 지표피복, 경사도, 토성이며, 2차 기준은 월동기간 중 동해위험도, 늦서리 피해위험도, 생육가능기간 등 기후조건, 3차기준은 과피의 색택, 과형지수 등 품질조건이다. 이들 조건을 지리정보시스템의 속성 레이어로 구현하고 중첩분석을 통해 재배적지를 검색하였다. 이 방법을 현재평년(1971-2000년)과 A1B 시나리오의 미래평년(2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년) 기후에 적용하여 남한 전역을 대상으로 재배적지를 검색한 결과 현재평년의 경우 전국의 6.5%가 후지 재배적지에 해당하였고 2011-2040년 평년기후에는 전국의 약 1.8%, 2041-2070년 평년에는 0.3%, 2071-2100년 평년에는 전국의 0.1%까지 감소하여 전국규모에서 재배적지의 한계선 북상추세를 감지할 수 있었다. 뿐만 아니라 개별 주산지 내에서도 적지이동 양상을 정밀하게 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
• /
• pp.1-24
• /
• 2014

2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.502-509
• /
• 2011

해안매립지에서 식재지반 조성을 위한 복토높이에 따른 토양의 채취, 운반 및 매립에 소요되는 비용이 매우 큰 차이가 있기 때문에 수목의 정상생육이 가능한 적정 복토높이를 구명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 아산국가산업단지에서 해송, 화백, 느티나무 및 상수리나무에 대하여 복토처리별 (대조구, 0.5 m, 1.0 m, 1.5 m, 2.0 m 복토구) 로 식재 후 2년 6개월 경과한 후 토양화학성, 수목 고사율, 수고 및 근원경 생장의 변화를 조사하였다. 토양화학성은 복토높이가 낮을수록 pH, EC, 염기총량 및 염기포화도가 높아지고 $K^+$, $Na^+$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $Cl^-$ 등 염류함량이 증가하였다. 특히 1 m 복토구 이하에서 이들 화학성분의 농도가 높아져, 수목의 고사율 및 생장에 직접적인 영향을 준 것으로 나타났다. 수목 고사율은 복토높이가 높을수록 낮아지는 경향이 있었으며, 1.5 m 복토구 미만에서 고사율이 급격히 증가하였다. 수고와 근원경 생장은 복토처리가 높을수록 양호하게 나타나는 경향이 있었다. 수고생장은 해송의 경우 0.5 m 복토구와 나머지 3개 처리 간에 유의적인 생장차이가 있었으며 화백, 느티나무, 상수리나무는 1.5 m 복토구 미만에서 유의적인 생장차가 있었다. 근원경의 경우 식재수종 모두 복토높이가 높을수록 생장이 양호하였으며 1.5 m 복토구와 2.0 m 복토구 간 생장차이가 없었다. 본 연구결과에 따르면 해안매립지의 복토높이에 따른 고사율 및 생육특성은 식재수종에 따라 차이가 있으며 해송의 경우 1 m 이내의 복토도 가능한 반면에 화백, 느티나무 및 상수리나무는 1.5 m 이상 복토가 필요할 것으로 보인다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.64-80
• /
• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.338-349
• /
• 2022

다양한 수종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재가 기존의 성목식재보다 자연림 복원 효과성이 뛰어난지 알고자 야외 실험을 했다. 또 모듈군락식재의 식재밀도 차이에 따라 생장이 촉진되는지, 또 식피율이 높아지는지를 알아보았다. 큰나무를 넓게 띄어 심는 성목식재구(대조구)와 다종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재구(처리구)로 구분했고, 다시 식재밀도에 따른 3주/m²와 1주/m² 모듈군락식재구로 나눠 실험을 설계했다. 2019년 5월부터 26개월간 공시재료의 생존율, 생장량(수고, 수관폭, 근원직경), 식피율을 측정했고, 측정 수고값을 활용하여 장래 수고생장을 예측했다. 모듈군락식재구의 생존율과 상대생장량이 성목식재구보다 높았다. 모듈군락식재구의 식피율은 23개월 이전에 지표면을 완전히 덮었지만, 성목식재구는 이식스트레스로 인해 오히려 식피율이 낮아졌다. 고밀도로 심은 모듈군락식재구의 묘목이 자라서 식재 후 5~6.5년 만에 성목식재구보다 더 높이 자랄 것으로 예측됐다. 이런 결과를 이끈 원인은 다종(多種)·묘목·고밀도 식재와 토양개량·멀칭 등의 식재기반 개선 때문이라 본다. 즉, 모듈군락식재구에 심은 묘목은 큰나무를 심은 성목식재구보다 식재 후 환경 적응력이 뛰어나 생존율이 높고, 초기 생장량이 많았을 것이다. 다양한 자생수종의 고밀도 혼식은 상호보완적 환경압을 완화하는 동시에 개체간 경쟁을 유발해 생장 촉진을 이끌었다. 더불어, 식재기반 개선은 묘목의 활착율 상승과 생장량 증가에 유효했다고 본다. 식재밀도가 높을수록 식피율이 급격히 늘어나, 제초 등의 사후관리비 절감 효과가 있을 것이다. 모듈군락식재구(3주/m², 1주/m²)의 식재밀도가 높았을 때 수고생장이 촉진되었고, 수관폭·근원직경은 식재밀도가 낮았을 때 높아지는 경향을 보였지만, 통계적 차이가 없었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1181-1189
• /
• 2022

구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1413-1425
• /
• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.67-78
• /
• 1971

우리나라에서 황폐산지(荒廢山地)를 복구녹화(復舊綠化)하기 위하여 시행(施行)되고 있는 산복공중(山腹工中)에서 가장 Weight를 많이 찾이 하고 있는 산복공작물(山腹工作物)은 입지공(立芝工)인데, 입지공(立芝工)은 상하계단(上下階段) 간사면라지(間斜面裸地)를 식피조성(植被造成)하지 못하는 시공자체(施工自體)의 취약점(脆弱點)을 가지고 있다. 입지공(立芝工)이 가진 이러한 단점(短點)을 보완해결(補完解決)하며, 나아가서 급경사(急傾斜)의 황폐침식(荒廢浸蝕)된 산복(山腹)에 속성식피조성(速成植被造成)을 기(期)할 수 있는 효과적(効果的)인 산복녹화공법(山腹綠化工法)을 개발(開發)하고저, 급경사(急傾斜)의 점토질(粘土質) 토양사면(土壤斜面) (사면장(斜面長) 1.6m)에 특별(特別)히 조립(組立)한 볏짚거적 (피복율(被覆率) 약(約) 70%)을 피복(被覆)하고 볏짚거적덮기공이 지표토양유실량(地表土壤流失量) 및 토양수분함유량(土壤水分含有量)과 식피조성(植被造成)에 미치는 효과(効果)를 측정(測定)(측정기간(測定期間) 5~9월(月))한바 그 결과(結果)는 대체로 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 볏짚거적덮이공이 지표토양유실방지(地表土壤流失防止)에 미치는 효과(効果): 일(一) 각처리별(各處理別) 지표토양유실량(地表土壤流失量)의 합계량(合計量) (표(表) 3참조)은 파종후무피복구(播種後無被覆區)$T_1$에서 4,651 g/$1.6m^2$, 파종후피복구(播種後被覆區)$T_2$에서 163 g/$1.6m^2$, 그리고 피복후파종구(被覆後播種區)$T_3$에서 2, 891 g/$1.6m^2$로 측정(測定)되어, $T_2$는 $T_1$의 약(約)28.5배(倍), $T_3$의 17.7배(倍), 또 $T_3$는 $T_1$의 약(約) 1.6배(倍)의 지표토양유실방지효과(地表土壤流失防止効果)가 인정(認定)되었다. (표(表) 2, 3 및 4참조) 2. 볏짚거적덮기공이 사면토양수분함유량(斜面土壤水分含有量)에 미치는 효과(効果): 일처리별(一處理別) 지표면평균토양수분함유량(地表面平均土壤水分含有量)은 $T_1$=21.60%, $T_2$=23.04%, $T_3$=22.21%, 또 지표하(地表下)에서의 그것은 $T_1$=23.81%, $T_2$=26.16% 및 $T_3$=24.81%로 측정(測定)되어, 볏짚거적덮기공이 사면토양수분함유량(斜面土壤水分含有量)에 미치는 효과(効果)에 있어서 고도(高度)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. (표(表) 7, 8 및 9 참조) 3. 볏짚거적덮기공이 사면식피조성(斜面植被造成)에 미치는 효과(効果): 일(一) 처리별(處理別) 평균발아본수(平均發芽本數)는 $T_1$=237본(本), $T_2$=246본(本) 및 $T_3$=262본(本)으로 조사(調査)되었으며, 식피율(植被率)(무성기(茂盛期))은 각처리(各處理) 모두 90% 정도(程度)로써 볏짚거적덮기공이 사면식피조성(斜面植被造成)에 미치는 효과(効果)에 있어서는 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 아니하였다. 4. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합(綜合)해 볼 때에 볏짚거적덮기공은 황폐침식(荒廢浸蝕)된 산복사방공법(山腹砂防工法)으로써 뿐만 아니라 붕양지(崩壤地)와 절개지(切開地)의 사면방호공법(斜面防護工法)으로써 유효(有効)하게 적용(適用)할수 있을것이며, 특(特)히 황폐산지유역(荒廢山地流域)으로부터의 지표토사유실방지상(地表土砂流失防止上) 중요(重要)한 사면녹화공법(斜面綠化工法)이 될 것이다. 5. 본인(本人)은 본(本) 공종(工種)을 새로운 사면녹화공(斜面綠化工)으로써 "볏짚거적덮기공"이라고 호칭(呼稱)하고저 한다.