• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.828-836
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• 2010

본 연구에서는 1:25,000 정밀토양도 등 가용한 공간자료를 이용하여 작성된 토양유실도를 이용하여 한강 상류지역 10개 중권역 108 소유역에 대하여 토양유실량 평가하고 토지이용별 토양유실 위험지역을 분석하였다. 대상유역 총 토양유실량은 895만 Mg $yr^{-1}$으로 예측되었으며, 면적당 평균 토양유실량은 6.1 Mg $ha^{-1}yr^{-1}$ 이었다. 중소유역 단위로 살펴보면 남한강지역이 북한강 지역의 유실량 뿐만 아니라 면적당 유실량이 더 많았다. 이는 북한강 권역의 경우 화강암 및 화강편마암이 주요모재인 반면에 남한강 권역의 경우 토양모재가 퇴적암지대를 많이 포함있어 토양침식성 인자 (K factor)와 경사인자 (LS factor)가 상대적으로 높고, 남한강 지역의 경우 농경지 토양이 상대적으로 많이 분포하고 있기 때문으로 판단된다. 대상유역의 토지이용별 연평균 토양유실량을 분석한 결과 산림/초지 > 밭 ${\gg}$ 도심/대지 ${\gg}$ 논 > 과수의 순로분석 대상유역 중 10.7%를 차지하고 있는 농경지에서 유실되는 토양의 추정량은 41.3%이였으며, 이중 6.2% 면적을 차지하는 밭이 40.6%으로 44.2%의 산림/초지와 비슷한 수준이었다. 한강상류지역 토양유실 위험성 평가시 분포형 토양침식지도와 항공사진을 비교한 결과 토양유실에 대한 공간인 정보를 확실하게 보여주고 있으며, 토양침식위험성은 남한강권역의 남한강 상류 (1001), 평창강 (1002), 충주댐 (1003) 권역에서 각각 토양침식위험성이 "보통" 이상으로 높은 지역이 각각 8.7%, 7.9%, 7.8%로 평균인 5.9%보다 높았으며, 이에 대한 보전방안이 강구될 필요가 있고 판단된다.

• 지질공학
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• 제33권3호
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• pp.475-487
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• 2023

본 연구에서는 독도의 동도와 서도지역에 대한 토층 분포를 조사하고, 토질의 물리적 특성을 측정하여 분석하였다. 독도의 토층 분포를 조사하기 위하여 직접적으로 접근이 가능한 구간을 대상으로 토층 심도를 측정하였으며, 현장 접근이 불가능한 지역에 대해서는 드론 및 배 등을 이용하여 육안 관찰을 수행하였다. 독도의 토층 분포 및 심도에 대한 조사결과 토층의 심도는 3~50 cm 두께로 존재하며 대부분은 10~20 cm 내외의 두께를 갖는 것으로 조사되었다. 이러한 결과를 토대로 토층을 5 cm 두께로 구분하여 독도의 토층 분포도를 작성하였다. 독도의 토질특성을 분석하기 위하여 동도 및 서도를 대상으로 각각 13개소 위치에서 지질조건을 고려한 토질시료를 채취하였다. 토질시료에 대한 입도분포시험을 수행한 결과 모래의 함유량은 약 75% 이상인 것으로 나타났으며, 서도에서 채취한 흙은 자갈크기의 입자를 보다 많이 함유하는 것으로 나타났다. 입도분포시험를 이용한 통일분류법과 삼각도표 분류법을 토대로 입도 분포 특성을 분석한 결과 대부분의 흙은 모래로 분류되며, 일부 흙은 롬질 혹은 점토질 모래로 분류된다. 또한, 동도는 입도분포가 양호한 롬질 혹은 점토질 모래가 더 우세하고 서도는 입도분포가 불량한 자갈질 모래가 더 우세함을 알 수 있다. 이들 결과는 독도의 토질 특성을 연구하는데 있어 매우 중요한 기초자료가 될 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제10권4호
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• pp.533-550
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• 2002

Soil organic matter (SOM) content and other physical soil properties were extracted from a digital soil database, the Soil Survey Geographic (SSURGO) database, to map the amount of SOM and determine its relationship with topographic positions in floodplain areas along a river basin in Douglas County, Kansas. In the floodplains, results showed that slope and SOM content had a significant negative relationship. Soils near river channels were deep and nearly level, and they had the greatest SOM content in the floodplain areas. For the whole county, SOM content was influenced primarily by soil depth and percent SOM by weight. Among different slope areas, soils on mid-range slopes (10-15%) and ridgetops had the highest SOM content because they had relatively high percent SOM content by weight and very deep soils, respectively. SOM content was also significantly variable among different land cover types. Forest/woodland had significantly higher SOM content than others, followed by cropland, grassland, and urban areas.

• 한국산림과학회지
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• 제95권6호
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• pp.663-671
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• 2006

본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.457-467
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• 1999

유역의 토양유실량을 정확하게 추정하는 방법은 아직 없으며 현재로서 가장 바람직한 유사한 지역의 토양유실량 실측자료를 이용하는 것이다. 이러한 실측자료가 없는 경우에는 범용토양유실공식(USLE, Universal Soil Loss Equation)과 같이 경험적으로 토양유실량을 추정하는 방법 등을 이용할 수 있다. 범용토양유실공식의 인자 중 지역의 수문 특성에 지배되는 되는 것으로 강우침식도(rainfall erosivity) {{{{{ R}_{}}}}} 이 있다. 본 연구에서는 지속기간 0.5, 1, 2, 3, 6, 12, 24-hr에 대한 재현기간 2, 5, 10, 20, 30, 50, 80, 100, 150, 200, 500-yr의 확률강우량을 구하였고 이를 이용하여 빈도별 지속기간 24-hr 설계호우의 지점별 {{{{ { R}_{ } }}}} 값을 구하였다. 지점별{{{{ { R}_{ } }}}} 값을 내삽하여 우리 나라 전역의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도를 작성하였다. 본 연구에서 구해진 재현기간 5-yr, 지속기간 24-hr 설계호우의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도는 연평균 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도와 매우 유사하였고, 임의 재현기간에 해당하는 {{{{ { R}_{ } }}}}값은 재현기간 5-yr 또는 연평균{{{{ { R}_{ } }}}}값에 적절한 배율을 곱하여 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구해진 재현기간별 지속시간 24-hr 설계호우의 등{{{{{R}_{}}}}} 선도는 침사지 등의 설계에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제14권4호
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• pp.363-377
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• 2006

본 연구에서는 개정범용토양유실공식(RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation)을 이용하여 미국 South Carolina 주 Congaree 유역에 대한 평균 연간 토양 유실량을 산출 하였으며 비점오염원 토양 유실 민감지역을 추출하였다. 평균 연간 토양 유실량은 강우-유출 침식성 인자, 토양침식성 인자, 지면특성 인자, 식생피복 인자, 그리고 토양보존 인자의 곱으로 계산할 수 있으며, 토양 유실 민감지역은 토양 유실량이 토양침식 허용량을 초과하는 지역으로 추출할 수 있다. 연구 결과, 전체 면적의 10% 이상의 면적이 비점오염원 토양 유실 민감 지역으로 확인되었으며, Congaree 유역의 7개 소유역중 Congaree Creek, Gills Creek 소유역의 도심지역과 Cedar Creek 소유역의 농업지역에서 가장 심각한 토양 유실의 위험이 나타났다. 관심 지역의 인위적, 자연적 변화가 토양 유실에 가져오는 영향을 살펴보기 위한 시범 모형으로서, 개정범용토양유실공식에 기초한 내장형 모형이 Visual Basic for Applications (VBA)를 이용하여 ESRI사의 ArcGIS ArcMap 9.0에서 사용할 수 있도록 개발되었다. 이 내장형 모형에서 사용자는 각 소유역의 토지 피복, 식생 유형, 지표 식생 유형, 경사, 작물 유형, 경작 방식 등을 변경시킴으로써 C, LS, P 인자를 변화시킬 수 있으며, 계산된 평균 연간 토양 유실량과 민감 지역을 현재 상태의 값들과 비교하여 앞으로의 토양유실 관리를 위한 주요 정보로 사용할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제86권2호
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• pp.241-250
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• 1997

본 연구(硏究)는 수치(數値) 지형(地形) 해석법(解析法)에 의거 조림추천수종(造林推薦樹種)이 적지적소(適地適所)에 배치(配置)되도록 도면화(圖面化)하는 것을 목표(目標)로 현지(現地) 분포수종(分布樹種) 및 조림수종(造林樹種) 특성조사(特性調査)을 실시(實施)하여 알고리즘값을 설정(設定)하였다. 토양(土壤)은 토양조사(土壤調査)에 의거(依據) 토양도(土壤圖)를 작성(作成) 수치화(數値化)하여 사용(使用)하였고 평균표고(平均標高), 경사(傾斜), 방위(方位), 국소지형(局所地形)은 각각의 격자단위별(格子單位) 표고(標高)값을 가지고 계산식(計算式)을 적용(適用)하여 수치도(數値圖)를 작성(作成)하였다. 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 개인별(個人用) 컴퓨터를 이용(利用)한 지형해석(地形解析) 및 수치도(數値圖) 중첩법(重疊法)에 의거 전북(全北) 무주군(茂朱郡) 일부지역(一部地域)(2,500ha)을 대상(對象)으로 토양(土壤) 및 임상조건(林相條件), 지형요인(地形要因)에 따라 분류(分類)할 수 있는 적지적수선정기법(適地適樹選定技法)을 개발(開發)하였다. 2. 연구(硏究) 대상지역(對象地域)에는 주로 갈색산림토양(褐色山林土壤)이 출현(出現)하고 소나무외 29개 수종(樹種)이 분포(分布)하였으며, 입지환경(立地環境) 및 토양조건(土壤條件)에 따라 수종별(樹種別)로 지위차이(地位差異)가 나타났다. 3. 본 연구(硏究)를 수행(遂行)하기 위하여 작성(作成)한 기본프로그램 (DTM, BAS)의 정확성을 알아보기 위하여 지형수치도(地形數値圖)의 평균표고(平均標高) 방위(方位)값과 현지(現地) 실측(實測)한 값사이의 오차율(誤差率)을 검증(檢證)한 결과(結果) 평균표고(平均標高) 및 방위(方位)값에서 모두 허용오차(許容誤差) 범위내(範圍內)인 5%미만(未滿)으로 나타나 개발(開發)된 프로그램의 유효성(有效性)이 입증(立證)되었다. 4. 적지적수도(適地適樹圖) 작성결과(作成結果) 가장 많은 면적(面積)을 차지하는 군(群)은 제 2군(R, $B_1$토양형(土壤型))으로 전체의 46%를 차지했으며, 산림(山林) 이외지역(以外地域)(L)이 23%, 제 6군($B_2$토양형(土壤型))은 13%로 나타났고, 제 5군은 7%, 제 4군은 5%, 기타 6%의 순으로 나타났다. 5. 조림수종군별(造林樹種群別) 관리방안(管理方案)은 제 1군의 비산림지역(非山林地域)을 제외(除外)하고 토양(土壤) 및 지형조건(地形條件)을 기준(基準)으로 하여 4개(個) 유형(類型)으로 분류(分類) 시행(提示)하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제35권2호
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• pp.132-137
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• 2010

Site-specific N application for corn is one of the precision crop management. To implement the site-specific N application, various nitrogen stress sensing methods, including aerial image, tissue analysis, soil sampling analysis, and SPAD meter readings, have been used. Use of side-dressing, an efficient nitrogen application method than a uniform application in either late fall or early spring, relies mainly on the capability of nitrogen deficiency detection. This paper presents map-based variable rate nitrogen application based using a multi-spectral corn nitrogen deficiency(CND) sensor. This sensor assess the nitrogen stress by means of the estimated SPAD reading calculated from the corn leave reflectance. The estimated SPAD value from the CND sensor system and location information form DGPS of each field block was combined into the field map using a ArcView program. Then this map was converted into a raster file for a map-based variable rate application software. The relative SPAD (RSPAD = SPAD over reference SPAD) was investigated 2 weeks after the treatments. The results showed that the map-based variable rate application system was feasible.

• 한국지형학회지
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• 제23권3호
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• pp.67-78
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• 2016

Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.