• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권2호
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• pp.170-203
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• 2018

호남지역은 일제강점기부터 현재까지 한일 고고 고대사학 연구자 사이에서 항상 큰 관심을 받았던 지역이다. 근래 이 지역에서 왜계 고고자료 발견 사례가 양적 질적으로 급증하고 있기 때문에 선행 연구와 견해를 재검토할 필요가 커지고 있다. 전방후원형 고분은 기존에 13기로 알려졌지만 최근 발견 사례가 17기까지 증가했다. 한 곳에서 3기가 조영된 사실도 새롭게 밝혀졌으며, 또 일본의 고분시대(古墳時代)를 특징짓는 형상식윤(形象埴輪)이 처음으로 발견됐다. 호남지역 출토 왜계 고고자료에 대한 선행연구는 특정 자료나 특정 유적 유구에 한정된 사례가 많았다. 본고에서는 호남의 모든 왜계 고고자료를 대상으로 수량 고고자료의 종류 출토 위치를 파악한 후 그 변천을 추적하였다. 시기별 특징이나 변화상 등을 바탕으로 왜와 마한세력의 관계 의도 동향을 문헌 자료 등과 관련시켜 검토하였다. 호남지역 출토 왜계 고고자료는 5세기 전엽부터 증가 및 광범위한 분포를 보여주며 7세기 초까지 이어졌다. 4세기 말~5세기 전엽에는 왜계 무구와 왜계 매장주체부, 5세기 중엽~후엽에는 수혜기(須惠器)(계(系)), 5세기 말~6세기 전엽에는 전방후원형 고분과 왜계 횡혈식석실, 6세기 중엽~7세기 초에는 왜계 무구 석침이 중심을 이루어 시기마다 양상이 변화했음을 알 수 있었다. 4세기 말~5세기 전엽의 왜계 고고자료에 대해서는 이 시기에 집중된 백제와 왜의 왕래 기사를 근거로 외교 사절단을 수행했을 무인계층과의 관련성을 상정했다. 5세기 중엽~후엽에는 수혜기(須惠器)(계(系)) 토기가 호남 내륙부로 확산되었다. 물자의 집적에 유리한 지점에서 주로 출토되는 경향이 엿보인다. 전방후원형 고분의 피장자를 북구주(北九州) 제세력에 속한 왜인을 중심으로 한 교역자 집단으로 해석했다. 전방후원형 고분은 대체로 기본적으로 기존 수장묘가 조영되지 않던 지역에서 특별한 세력 기반 없이 돌연 출현했다. 그러나 재지인의 협조 없이 전방후원형 고분을 축조하기란 불가능했을 것이다. 이는 일본 현지와 호남지역 전방후원형 고분의 구축 기술 차이를 보아도 알 수 있다. 한편 일부 전방후원형 고분은 재지 수장묘와 동시기 아니면 직후에 조영되었다는 점에서 재지 집단과의 밀접한 관련성을 추정할 수 있다. 5세기 초 금관가야가 몰락하자 왜 제국(諸國)은 새로운 교섭 상대로 호남지역을 선택하였다. 그 배경에는 왜에서 구하기 어려운 (지하)자원이나 물자를 확보해야 할 절실한 필요가 있었을 것이다. 약 200년에 걸쳐서 사용되고 매장된 호남지역의 왜계 고고자료는 왜인의 다양한 교섭 노력과 관련된 것으로 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제42권3호
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• pp.4-24
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• 2009

본 고는 강릉지역에서 발굴조사된 고고자료를 검토하여 문헌기록과 비교하면서 신라가 강릉지역으로 진출하여 재지 세력을 지배해 나가는 과정에 대해 가설을 세워 본 것이다. 강릉지역의 고고학적 양상은 신라가 처음 이 지역을 복속하고 재지세력들에 침투하는 과정을 잘 보여주는데, 필자는 이 지역의 5~6세기 고고학적 특이양상에 대해 적극적인 해석을 시도하였다. 강릉지역은 신라 진출 이전 예국이라는 읍락국가가 존재하고 있었다. 신라는 4세기 4/4분기에 처음으로 강릉지역으로 진출하였으며, 기존의 예국을 복속한 후 지역 실정에 맞게 재지세력을 통치해 나갔다. 이에 대해 고고자료와 문헌기록을 비교검토해 본 결과, 신라가 강릉지역을 복속한 후 취한 지배정책은 간접지배와 직접지배의 2단계로 나누어 볼 수 있었다. 간접지배는 다시 초입기(I 단계)와 정착기(II 단계)로 구분하였는데, I 단계는 신라가 처음 강릉지역으로 진출한 시기로 신라는 재지세력의 자치를 그대로 허용하며 간접지배를 실시하였으며, 그 시기는 4세기 4/4분기부터 5세기 2/4분기로 보았다. 그리고 II단계는 신라가 강릉지역의 재지세력들에게 위세품을 하사하여 적극적인 정책을 펼치면서 동시에 신라 중앙에 의해 강릉지역 중심세력인 초당동과 병산동 세력에게 위세품을 분여하여 서로 견제를 하게 만들어 재지세력간 힘의 균형을 통제하였다. 그 시기는 5세기 3/4분기에서 5세기 4/4분기로 추정하였다. 그러나 신라는 강릉지역을 북진의 전초 기지로 인식하고 나서는 직접지배체제로 전환하기 시작한다. 즉, 신라 중앙에서 파견한 지방관을 상주시켜 지방제도를 확립하고 재지세력에 대한 재편과정을 거쳐 중심세력을 초당동 병산동 세력에서 신라와 친연성이 가장 강한 영진리 방내리 세력으로 교체하고 강릉지역을 완전 장악하기에 이른다. 그 시기를 6세기 1/4분기부터로 보았다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제44권1호
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• pp.72-105
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• 2011

본 연구는 전북 완주군 동상면 대아리 산1-2번지의 도유림인 속칭 가막골 금낭화군락지의 천연보호구역적 가치를 검토하는 한편 금낭화군락지의 적정 생육환경을 구명하고 이를 바탕으로 금낭화군락지의 보전을 위한 기초자료를 제공할 목적으로 시도 되었다. 이를 위해 문헌 및 인터넷조사를 통해 '금낭화의 형태적 생태적 특성'과 '국내 천연기념물 초본군락의 지정현황 및 문제점'을 살펴보는 한편 현지조사를 통해 금낭화군락의 광환경, 토양환경, 식생조건 등을 조사 분석하여 가막골 금낭화군락지의 천연보호구역적 가치를 파악하고자 한 연구 결과는 아래와 같다. 국내 금낭화 자생군락지를 분석한 결과, 금낭화는 전국의 산지에 고루 분포되고 있으며 이 중 완주 가막골 금낭화군락지의 서식규모는 매우 큰 것으로 나타났다. 또한 금낭화군락지 분포에 대한 문헌 및 현지조사 결과, 준고냉지에서 생육이 월등하며, 생육왕성기인 5월의 풍부한 강수량은 금낭화 생육에 매우 필수적인 것으로 보아 가막골 금낭화군락지는 매우 전형적 기상여건을 보이는 서식지라 판단된다. 한편 금낭화 고밀도분포 군락의 환경 분석 결과, 전석지(轉石地) 토양을 기반으로 고도 300~375m의 범위에 있었으며 평균고도는 344.5m이고 자생지의 좌향(坐向)은 북향 또는 북서향도 포함되나 북동향(NE)이 압도적이었으며 평균 경사는 $19.5^{\circ}$로 나타났다. 또한 광조건 분석 결과, 4월부터 8월까지 생육기간인 5개월간 군락 내 광도는 평균 30,810Lux 이었으며, 생육 초기에는 낮았고 후기로 갈수록 광도는 상승하는 경향이었다. 금낭화 자생조건은 4~5월 생육기에는 약 14,000~18,000Lux 정도의 광조건이었으며, 개화 이후에는 상대적으로 광도 증가와는 관련 없이 결실이 이루어지는 것으로 판단된다. 토양환경 분석 결과, 토양산도(pH)는 표토, 5.2~6.1, 심토, 5.2~6.2로 거의 유사한 범위를 보였으며 표토의 평균 토양pH는 5.54, 심토는 5.58로 이 조건은 비교대상 군락지와 거의 유사하고 전형성이 큰 것으로 추정됨에 따라 가막골의 토양 안정성은 매우 높다고 판단된다. 식생환경 분석 결과, 조사구별 금낭화의 개체수는 13~52개체까지 심한 편차를 보였으나 군락내 발견된 분류군(taxa)은 총 126종류로 순수군락을 유지하면서도 높은 종다양성이 확인되었다. 그리고 대아수목원 금낭화군락지는 금낭화, 미나리냉이, 거북꼬리, 이삭여귀, 물봉선 등이 우점하는 식물사회로 확인되었으며 군락내 식별종(Differential species)은 물봉선, 꼭두서니, 칡, 산딸기와 고추나무, 광대싸리, 개다래로 밝혀짐에 따라 지형 및 토양습도에 따라 전형적 하위군락으로 구분되는 것으로 판단된다. 이와 같은 결과를 종합할 때, 완주군 동상면 대아리 가막골 금낭화군락지는 탁월한 관상성을 가진 자생식물의 서식처임을 확인할 수 있고, 본 군락은 전국분포상의 금낭화 자생군락으로는 국내 최대 규모로 추정되며 기상 및 지형, 토양조건과 식생환경이 군락지의 지속적인 생육 환경을 보장할 수 있는 매우 탁월한 서식지로 판단된다. 따라서 전형적 서식조건과 지속가능성이 큰 가막골 금낭화군락은 당연히 천연보호구역적 가치가 매우 큰 것으로 사료된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.72-92
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• 2023

『세종실록』 지리지에 기록된 고흥현 자기소 은촌은 운대리 가마터와 관련되어 연구성과가 집적되었다. 그 이유는 운대리에서 27개소의 분청사기 가마터가 확인·조사되어 그 수량이나 밀집 분포 면에서 중요 유적으로 인정받고 있음에도 불구하고, 『세종실록』 지리지에 '현 서쪽(縣西)'이라는 방위와 부합되지 않아 명쾌한 해결을 찾지 못하였기 때문이다. 즉 운대리 가마터가 현(치소)의 서쪽이 아니라는 문제를 해결하는 것이 관건이었다. 본 논문에서는 고흥현 자기소 은촌(犾村)에 대해 논하고자 하였다. 그 결과 고흥현 치소는 『세종실록』 지리지 편찬연대인 1424~1432년 전에 이미 현 보성군 조성면 우천리 고내마을 일대로 이동되었기 때문에, 자기소 또한 보성에서 찾아야 한다는 결론에 이르렀다. 치소의 위치는 자기소·도기소를 비정하는데 기준이 되기 때문이다. 그리고 고흥현 사방경계 기록 중 남쪽과 동쪽의 경우 현재 옥하리에 있는 흥양현 읍성은 『세종실록』 지리지와 부합되지 않는다. 하지만 보성 조성면 우천리의 조양현성은 영조척으로 환산하게 되면 사방경계 기록과 유사한 결과값이 나와 이곳이 『세종실록』 지리지 단계의 고흥현 치소였을 가능성이 매우 높다. 또한 자기소 은촌(犾村)의 의미구조는 동물+소리인데, 이와 유사한 구조의 지명이 보성 득량면 정흥리에서 확인되었다. 바로 호음동(虎吟洞)으로, 이 마을 남쪽에서 분청사기 가마터가 조사되었고, 여기서 '내섬(內贍)'의 '섬(贍')자 중 아래 획에 해당되는 '언(言)'자가 있는 분청사기편이 확인됨에 따라, 공납자기 생산이 이루어졌다고 판단되어 고흥현 자기소 은촌은 보성 정흥리 분청사기 가마터로 추정하였다. 남은 문제는 고흥 분청사기 핵심 연구 대상인 운대리 가마터의 성격이다. 최근 운대리 가마터에서 출토된 각종 제기(祭器)를 근거로 고흥현에서 흥양현으로 확대 개편되는 1441년 2월 이후 1450~70년대에 운대리 가마터가 자기소 기능을 하였다는 견해가 제기되었다. 지방 군현(郡縣)의 수령이 주관하는 국가의례인 주현제(州縣祭)에 이용된 자기 제기가 운대리 가마터에서 출토된 상준(象尊), 희준(犧尊)이라는 것이다. 그렇다면 지금까지 주목받지 못하였던 7호 가마터 주변에서 수습된 '예(礼)'명 분청사기편 역시 달리 생각할 수 밖에 없다. 왜냐하면 이 '예(礼)'명은 관사명이기 때문에 공납자기가 될 수 있기 때문이다. 운대리 가마터가 1441년 2월 이후 1450~70년대에 흥양현의 자기소 역할을 하였다면, 이 편은 자연스럽게 운대리 가마터에서 제작된 것으로 보아야 합리적인 해석이 가능하다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 한국토양비료학회지
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• 제12권4호
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• pp.189-213
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• 1980

1. 본(本) 연구(硏究)는 우리나라의 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態學的) 이학적(理學的) 화학적성질(化學的性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(溫帶中部)에서 온대북부(溫帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나, 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 혼동(混同)하여 조림(造林)하거나 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取級)되어 왔으며 낙엽송(落葉松) 적지(適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 냑엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇) 생장(生長)은 양호(良好)하다고는 할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적요인(土壤形態學的因子), 토양(土壤)의 이화학적인자(理化字的因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 토양인자(土壤因子)를 추적(追敵)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294plot 잣나무 259plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 당해임지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壞)의 이화학적성질(理化學的性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化學性) 및 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形) 토양형(土壤型) A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩) 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사(傾斜) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位) A층(層)의 두께 토양수분(土壞水分) 표고(標高) 지형(地形) 퇴직양식(堆積樣式) 토심(土深) 토성(土性) 석력함량(石礫含量) 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壞)의 화학적요인(化學的要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 석회(石灰), C/N율(率) 유효인산(有效燐酸) pH 치환성가리(置換性加里) 전질소(全窒素) 고토(苦土) 양(陽)ion치환능력(置換能力) 염기총량(나토륨 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 유효인산(有效燐酸) 염기총량(전질소(全窒素) 나토륨 C/N율(率) pH, 석회(石灰) 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 치환성가리(置換性加里) 양(陽)ion 치환능력(置換能力) 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(關係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 토양수분(土壞水分) pH 지형(地形) 토양형(土壤型) 표고(標高) 전질소(全窒素) 견밀도(堅密度) 유효인산(有效燐酸) 토성(土性) A층(層)의 두께 염기총량(치환성가리(置換性加里) 염기포화도(鹽基飽和度) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 방위(方位) 유효인산(有效燐酸) A층(層)의 두께 치환성가리(置換性加里) 토양수분(土壞水分) 염기총량 표고(標高), 토심(土深) 염기포화도(鹽基飽和度) 지형(地形) 전질소(全窒素) C/N율(率) 최적양식(堆積樣式) 등(等)의 순위(順位)이였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적성질(物理的性質)과의 중상관관계(重相關關係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)과 임목생장관계(林木生長關係)는 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質) 보다는 상관성(相關性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化學的) 제인자(諸因子)에 처한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)이 물리적성질(物理的性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입정하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壞)의 형태학적(形態學的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化學的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적성질(理化學的性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相關關係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相關性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相關係數)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土) 포행토(匍行土)이어야하며 토양건습도(土壤乾混度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(混潤地)를 요구(要求)하고 있으며 pH5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N) 토성(土性) 및 토양양료(土壞養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(卽) 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形)의 기복(起伏) 토양건습도(土壤乾混度) pH N 표고(標高) 토성등(土性等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(區分)의 유효(有效)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植載環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判]別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形) 토양(土壤) 수분(水分) pH 토양형(土壤型) N 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有效燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 유효(有效)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여도 일반적(一般的)으로 잣나무 보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松)보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림(山林) 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)이라고 하였으나 본(本) 연구결과(硏究結果) 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)도 물리적성질(物理的性質) 못지 않게 매우 중요(重要)한 임목생장(林木生長) 요인(要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跳)하여 입정하였으며 아울러 도래(徒來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권2호
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• pp.20-37
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• 2012

신라는 문무왕 18년(678) 당나라군이 철수함에 따라 명실공히 한반도를 통일한 뒤, 그 판도를 중국 지방행정구획 제도를 모방하여 아홉 개의 주로 구분하고, 거기에 소경 군 현을 배치한 지방행정 조직을 정비하였다. 이른바 9주5소경(九州五小京)이라 불리는 지방행정제도이다. 주는 현재의 대한민국(이하 한국)의 도(道)에 해당하며, 소경은 광역시에 해당하는 것이다. 그 수는 "삼국사기" 신라본기 경덕왕 16년(757) 겨울 12월조에 의하면 5소경, 117군, 293현에 이른다 통일신라시대의 지방도시인 9주5소경(九州五小京)의 연구는 문헌사학 중심으로 이루어져, 주성(州城)과 소경성(小京城)의 위치와 그 도시구조에 대해서는 지금껏 크게 논의되었던 적이 없어 명확치 않은 점이 많다. 고고학적 도시구조의 복원연구는 박태우의 논고("통일신라시대의 지방도시에 대한 연구" 1987년)와 필자의 논고("新の九州五小京城郭の構造と實態について-統一新による計畵都市の復元硏究-"2009년) 정도이다. 강원도 강릉시는 원래 예(濊)의 고국(古國)으로 고구려의 하서량(河西良)이었다. "삼국사기(三國史記)"에 따르면 선덕왕 8년(639)에 북소경 하서양주(北小京; 河西良州))으로 되었는데, 무열왕 5년(658)에 하서주(河西州)로 소경에서 주로 바뀌었다. 이후 경덕왕 16년(757)에는 명주로 개칭되었고 그 뒤, 고려시대 이후로도 명칭은 여러 가지로 변하였다. 박태우는 나성 흔적이 남은 도시로 분류하여 명주동에 있었던 성지로 비정하고 있는데, 현재는 시가지화로 인하여 확인할 수가 없다고 한다. 또한 관동대학교에서는 강릉시 중심부로부터 서남서 약 3km에 위치하는 명주산성을 주치(州治)로 보는 설을 제시하고 있다. 필자는 일제시대의 측량도에서 볼 수 있는 유존(遺存) 토지구획로 보아 경주시의 신라금경이나 다른 많은 도시와 같이 방격의 가구, 즉 방리(坊里)를 갖춘 도시로 복원하였다. 다음은 그 구조에 대해 서술하였다. 강릉의 시가지는 시내를 남서에서 북동으로 흐르는 남대천의 왼쪽 기슭 평탄지에 위치하고 있다. 부근에 그다지 높은 산은 없으나 시가지의 북측에는 산이 동서로 이어져 있으며, 남대천으로부터의 평지부분 너비는 최대가 1km 정도로 그다지 넓지는 않다. 현재는 강릉시의 중심부로 시가지화가 진행되어 강릉역을 중심으로 한 방사상의 구획정리 등도 이루어져 옛 토지구획이 거의 소멸된 상태이다. 그러나 일제시대의 지형도 등을 보면 시가지 중심부인 옥천동, 임당동, 금학동, 명주동 등의 일대에 한 변 약 190m를 기본으로 하는 방격의 토지구획이 북서-남동에 약 0. 8km, 북동-남서에 약 1. 7km의 범위로 잔존하고 있는 것이 확인 가능하다. 방격의 유존 토지구획은 다른 9주5소경(九州五小京)의 사례를 통해 보면 통일신라에 의한 것일 가능성이 높은 것으로 생각된다. 단, 방격 한 변의 길이가 190m로 신라의 금경이나 다른 도시유적에서 볼 수 있는 한 변 160m나 140m의 규격과는 다르다는 점이 앞으로의 검토과제이다. 토지구획의 방위는 지형에 준하여 북서-남동 축에서 북쪽으로부터 약 $37.5^{\circ}$ 서쪽으로 기울어져 있다. 이는 남대천의 방위와 북측의 산지에 제약을 받았기 때문이라고 보여 진다. 방격의 유존 토지구획이 잔존하는 범위로부터, 최소로 보더라도 북서-남동 4방${\times}$북동-남서 7방 크기라는 장방형으로 복원하였다. 단, 방격의 유존 토지구획이 퍼지는 정도로 보아, 남서측과 북서측에 각각 1방 씩 늘어난 북서-남동 5방${\times}$북동-남서 8방(북서-남동 약 $950m{\times}$북동-남서 약 1520m)이었을 가능성도 있다. 전체의 형상은 장방형으로, 당의 장안성(長安城)이나 일본의 평성경(平城城)과 같은 중축대로(주작대로)가 상정 가능한 토지구획은 확인되지 않는다. 명주의 도시유적에 대한 고고학적 조사는 이제껏 이루어지지 않았으나, 도시유적 추정지 내부에 위치하는 조선시대의 강릉읍성이나 관아지의 발굴조사에서 출토된 기와류, 토기류 중에는 통일신라시대로 거슬러 올라갈만한 것이 있다고 필자는 생각한다. 또한, 관아지에서 검출된 조선시대의 건물지는 모두 정방위가 아닌 크게 기울어진 방위를 나타내고 있다. 이것은 강릉에서 볼 수 있는 방격 유존 토지구획이 예전부터 존재하고 있었던 사실을 보여주는 방증이라고 볼 수 있다. 또한 "명주성"의 명문 막새기와가 출토된 명주산성의 역할로, 이것이 주치였던 것을 필자는 부정하지 않는다. 한국의 고대도성은 평지성과 산성의 세트로 구성되어 있으며, 통일신라가 되어도 방리제 도성인 금경 주위로 명활산성, 남산산성, 서형산성의 산성군이 계속되어 유지되고 있었다. 구주오소경 이외의 다른 도시에서도 도시유적 부근에 산성이 분포되어 있는 것으로 보아, 명주도 평지의 도시와 산성이 세트가 되어 주치로서의 기능을 하고 있었던 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제53권1호
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• pp.1-26
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• 1981

1. 본(本) 연구(研究)는 우리나라의 삼림토양(森林土壤)의 형태학적(形態学的) 이학적(理学的) 화학적(化学的) 성질(性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(温帶中部)에서 온대북부(温帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 적지선정(適地選定)의 혼동(混同)을 초래(招來)하는 경우가 있고 때로는 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取扱)되기도 하였다. 낙엽송적지(落葉松適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 낙엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇)는 반드시 좋은 생장(生長)은 기대할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적(土壤形態学的) 인자(因子) 이화학적(理化学的) 인자(因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 추적(追跡)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294Plot 잣나무259Plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 동시에 당해림지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化学性) 및 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계(關係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式) 토심(土深) 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形), 토양형(土壤型), A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩), 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사등(傾斜等)으로 나타나고 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位), A층(層)의 두께, 토양수분(土壤水分), 표고지형(標高地形), 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토(土), 석력함량(石礫含量), 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壤)의 화학적(化学的) 요인(要因)과 임목생장관계(林木生長関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 석회(石灰) C/N율(率) 유기인산(有機燐酸), PH 치환성가리(置換性加里), 전질소(全窒素), 고토(苦土), 양(陽)ion 치환능력(置換能力), 염기총량(塩基總量), 나토륨 등(等)으로 나타났고 잣나무는 유효인산(有効燐酸), 염기총량(塩基總量), 전질소(全窒素) 나토륨, C/N율(率), PH석회(石灰), 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 치환성가리(置換性加里), 양(陽)ion, 치환능력(置換能力), 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(関係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 토양수분(土壤水分), PH, 지형(地形), 토양형(土壤型), 표고(標高), 전질소(全窒素), 견밀도(堅密度), 유효인산(有効燐酸), 토성(土性)A층(層)의 두께, 염기총량(塩基總量), 치환성가리(置換性加里), 염기포화도(塩基飽和度), 등(等)으로 나타났고 잣나무는 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度), 방위(方位), 유효인산(有効燐酸), A층(層)의 두께, 치환성가리(置換性加里), 토양수분(土壤水分), 염기총량(塩基總量), 표고(標高), 토심(土深), 염기포화도(塩基飽和度), 지형(地形), 전질소(全窒素), C/N율(率), 퇴적양식(堆積樣式), 등(等)의 순위(順位)였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과의 중상관관계(重相関関係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272, 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474, 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과 임목생장관계(林木生長関係)는 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)보다는 상관성(相関性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化学的) 제인자(諸因子)에 대(對)한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)이 물리적(物理的) 성질(性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입증(立証)하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態学的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化学的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相関関係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相関性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相関係数)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야 하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土), 포행토(葡行土)이여야하며 토양건습도(土壤乾湿度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(湿潤地)를 요구(要求)하고 있으며 PH. 5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N), 토성(土性) 및 토양양료(土壤養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(即), 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形)의 기복(起伏), 토양건습도(土壤乾湿度), PH, N, 표고(標高), 토심등(土深等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)의 유효(有効)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植栽環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形), 토양수분(土壤水分), PH, 토양형(土壤型), N, 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有効燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 유효(有効)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여서도 일반적(一般的)으로 잣나무보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松) 보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)이라는 일반개념(一般槪念)이었으나 본연구결과(本研究結果) 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)도 매우 중요(重要)한 임목생장요인(林木生長要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跡)하여 입증(立証)하였으며 아울러 종래(從來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)이 불분명(不分明)하던 것을 명료(明瞭)하게 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.