• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.125-151
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• 2004

본 연구는 1998년 7월 1일부터 2003년 12월 31일까지 국내 주요 채권현물(spot market)시장(콜금리, 3년물 및 5년물 국채, 3년물 회사채)에 대한 미국 장단기 국채 현물시장(3개월물 T-bill, 5년물 T-note, 10년물 T-bond)의 가격발견(price discover)기능에 대한 분석을 실시하였다. 전체분석기간을 채권시가평가제도가 도입된 2(in년 7월 1일 전후로 나누어 변동성이전효과 여부를 시간변동 일변량(univariate) AR(1)-GARCH(1,1)-M모형을 이용하여 추정하였으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체분석 기간동안 국내 콜금리, 3년물 및 5년물 국채, 3년만기 회사채에 대한 미국 3개월물 T-bill, 5년물 T-note 및 10년물 T-bond의 변동성이전효과(volatility spillover effect)가 1%수준에서 통계적으로 유의하게 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 채권시가평가제도 도입이전보다는 도입이후에 조건부 변동성이전효과가 더 강하고 지속적인 것으로 나타났으며, 특히 미국의 3개월물 T-bill 및 5년물 T-note보다는 대표적인 장기금리인 10년물 T-bond 금리는 국내 주요금리에 대한 조건부평균 및 변동성이전효과가 통계적으로 유의한 수준에서 모두 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 주식시장을 이용한 변동성이전효과와 마찬가지로 IMF 외환위기 이후 국내자본시장개방 및 정보통신발달에 따른 국제자본시장통합(int'1 capital market integration)에서 기인하는 것으로 보인다. 또한 이러한 채권시장의 변동성이전효과에 대한 이해는 국내채권 투자자들의 자본자산가격결정(valuation), 위험관리(risk management) 및 국제포트폴리오관리 (int'1 portfolio management) 측면에 다소 시사점이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-149
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• 2022

벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제77권4호
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• pp.429-444
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• 1988

편백(扁栢) (Chamaecyparis obtusa)은 1924년(年) 일본(日本)에서 도입(導入)된 후(後) 한국(韓國) 남부지방(南部地方)의 주요조림종(主要造林種)으로 식재(植栽)되고 있다. 그러나 현존(現存)하는 편백림(扁栢林)의 대부분(大部分) 유령림(幼令林)에 속(屬)하고 있으며 임목(林木)의 다각적(多角的) 용도(用途) 개발(開發)이라는 최근(最近)의 추세(趨勢) 고려(考慮)할 때, 합리적(合理的)인 경영관리(經營管理)에 필요(必要)한 종합적(綜合的)인 정보구명(情報究明)이 시급(時急)한 과제(課題)라고 할 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 전남(全南) 장성군(長成郡) 삼서면(三西面) 식재(植栽)된 23년생(年生) 편백림(扁栢林)을 대상(對象)으로 83본(本) 표본목(標本木)을 선정대목(選定代木)하여 각종(各種) 수간장성인자(樹幹長成因子)들을 측정(測定)한 후(後) 정준상관분석법(正準相關分析法), 주성분분석법(主成分分析法) 및 인자분석법(因子分析法)을 적용(適用)하여 성장(成長) 특성(特性), 성장인자간(成長因子間)의 관계(關係), 잠재적(潛在的) 및 종합적(綜合的) 정보구명(情報究明)을 위하여 조사분석(調査分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면, 간재적(幹材積)과 질적성장인자(質的成長因子)의 정준상관분석(正準相關分析)에서 정준상관계수(正準相關係數) $0.988^{**}$이며, 정준변량(定準變量) 계수(系數)에서 비대성장인자(肥大成長因子)에서는 흉고직경(胸高直徑), 상장성인자(上長成因子)에서는 수고(樹高)가 유력(有力)한 인자(因子)로 밝혀 졌으며, 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)를 1조(組)로 선형(線形) 종합(綜合)한 정준변량(正準變量)과 간재적간(幹材積間)의 상관(相關)을 분석(分析)한 결과(結果)는 간재적((幹材積)에 대한 영향력(影響力)은 흉고직경(胸高直徑)이 수고(樹高)에 비(比)하여 높았다. 12개(個)의 수간(樹幹) 제성장인자(諸成長因子)들에 대(對)한 주성분(主成分) 분석결과(分析結果)에서 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85.00%에 합당(合當)하도록 채택(採擇)된 제(第)1~(第)2 주성분(主成分)까지의 누적기여율(累積奇與率)은 88.16%이며, 제(第)1, 제(第)2 주성분(主成分)은 각각(各各) "크기인자(因子)", "형상인자(形狀因子)"로 해석(解釋)되었다. 유효주성분(有效主成分) 각변량(各變量)에 대한 기여율(奇與率)은 수관직경(樹冠直徑), 지하고(枝下高) 및 망고(望高)를 제외(除外)한 모든 변량(變量) 정보(情報)가 87.00% 이상(以上)을 설명(說明)해 주었다. 상관행렬(相觀行列) 대각선요소(對角線要素)를 SMC로 하여 얻어진 고유치(固有値) 의(衣)해서 공통인자(共通因子)를 2개(個)로 정하였으며 $f^*_1$은 수간(樹幹) 비대성장계(肥大成長系)의 $f^*_1$은 상장성장수(上長成長系)의 형질인자(形質因子)의 잠재적인자(潛在的因子)로 해석(解析)되었다. 각종성장인자(各種成長因子)의 내재현상(內在現像)은 지하고(枝下高), 수관직경(樹冠直徑)을 제외(除外)한 공통성(共通性)이 78.62~98.30%의 높은 설명력(說明力)을 가진다. 공시목(供試木) 83본(本)은 인자득점(因子得點)의 표준편차(標準偏差)(1)를 반경(半徑)으로 한 원내(員內)의 표준목(標準木)은 중간형(中間型)으로 그리고 제(第) 1, 2, 3, 4 상한별(象限別)의 수간형질분류(樹幹形質分類)는 각각(各各) 비대(肥大), 수고성장(樹高成長)의 총합형(總合型), 세장형(細長型) 왜소형(矮小型) 및 단비형(短肥型) 등(等)의 5개유형(個類型) 분류(分類)할 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.425-430
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• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• 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.