This study was to evaluate the utilization of terrestrial light detection and ranging for forest inventory in coniferous forests. Heights and diameter of the stand trees were measured manually using the traditional measurement method and the method using terrestrial LiDAR. The results of two methods were compared and analyzed to evaluate accuracy and feasibility. The terrestrial LiDAR used fixed and handy types to compare the accuracy between different operational methods. Comparative analyses used a paired t-test and Bland-Altman plot analysis. In the case of tree heights, the average of difference between the traditional method and terrestrial LiDAR for each plot was 0.81 m, -0.07 m, and 0.13 m for fixed type; 2.88 m, 1.19 m, and 0.93 m for the handy type. In the case of tree diameter at breast height, the average value of the difference between traditional methods and terrestrial LiDAR for each plot was 0.13 cm, -0.66 cm, and -0.03 cm for fixed type; 2.36 cm, 2.13 cm, and 1.92 cm for the handy type. The values from the method using the fixed type was highly consistent with that using the traditional measurement methods; the average difference was closer to zero. The crown density influences the precision of the height measurement using terrestrial LiDAR in coniferous forests. Therefore, future studies should focus on verifying the accuracy of terrestrial LiDAR in forests and on expanding the utilization of terrestrial LiDARs according to their operational methods.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
플래시 메모리 중 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 유비쿼터스 및 모바일 환경에 적합한 특성으로 다양한 분야의 저장장치로 이용되고 있으며 효율적인 활용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 모바일 환경에서 이용할 수 있는 멀티미디어 데이타베이스 시스템을 위한 인덱스로써 공간 데이타 액세스가 가능한 R-트리의 검색 성능을 향상시킨 MR-트리는 메인 메모리 데이터베이스 시스템에서 캐쉬 미스를 줄이고 중간 노드의 이용률을 높임으로써 연산 성능을 높일 수 있는 특성을 가진다. 본 논문에서는 검색 성능이 좋은 MR-트리를 활용하여 낸드 플래시 메모리 기반에서 효율적인 동작을 위한 지연 연산 기법을 제안하였다. MR-트리의 노드 크기를 낸드 플래시 메모리의 쓰기 연산 단위에 맞추고 인덱스 수정 연산 시 노드 크기만큼 지연 연산하여 쓰기 연산으로 인한 플래시 메모리에서의 추가적인 비용을 줄이고 연산 횟수를 줄여 인덱스 성능을 향상 시켰다.
이 연구는 우리나라 서해안, 남해안, 동해안의 주요 해안방재림 실태조사 결과를 바탕으로 군집분석을 실시하여 각 해안별 해안방재림의 특징과 각 해안을 대표할 수 있는 해안방재림 선정을 목적으로 하였다. 해안방재림 방재효과에 영향을 주는 임분밀도와 수고, DBH, 해안방재림 폭을 기준으로 하여 각 군집의 특성을 분석한 결과, 해안별 각각 2개의 군집으로 분류되었다. 서해안은 임분밀도가 높고 DBH가 작은 특징을 갖는 충청남도 태안군 원북면 황촌리 구례포해수욕장 해안방재림과 수고가 높은 특징을 보이는 전라북도 부안군 변산면 운산리 고사포해수욕장 해안방재림이 각 군집을 대표하는 해안방재림이었다. 남해안은 수고가 낮은 특징을 보이는 경상남도 남해군 설천면 남양리 해안방재림과 DBH가 큰 전라남도 완도군 신지면 동고리해수욕장 해안방재림으로 나타났다. 동해안은 임분밀도가 낮은 경상남도 경주시 양북면 봉길리 해안방재림과 수고가 낮고 DBH가 작은 강원도 강릉시 견소동 안목해수욕장 해안방재림이 대표적이다. 이 연구는 앞으로 각 해안별 가장 적합한 해안방재림을 설정하는 데에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
입지유형별 미기후 특성이 임목생장에 미치는 영향을 구명하고자 연구 대상지의 입지유형을 사면방향, 해발고, 그리고 지형특성 등의 총 36가지 유형으로 구분한 후, 각 입지유형별 평년 기후값을 지형기후학적 방법으로 추정한 후, 평년 기후값으로부터 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 17개 기후변수를 입지유형별로 도출하였다. 한편 입지유형별 직경생장, 수고생장, 재적생장에 대한 정보를 얻기 위해 임분조사를 실시했으며, 직경생장량, 수고생장량, 재적생장량의 추정에 적합한 회귀추정식을 17개 기후변수를 사용하여 개발하였다. 입지유형별 직경생장량은 건조지수에 의하여 최적으로 추정할 수 있었다. 건조지수는 총강수량에 대한 연 평균기온의 비에 의하여 계산되기 때문에 강수량이 많아 수분조건이 양호한 입지조건에서 직경생장이 우수한 것으로 나타났다. 한편, 수고생장량은 건조지수와 월 평균 일조시수의 두 기후변수의 조합에 의해 잘 추정되는 것으로 나타났으며, 재적생장량 추정식에 포함된 기후변수는 건조지수와 월 평균상대습도로 밝혀졌다. 결과적으로 입지유형별 직경생장, 수고생장, 그리고 재적생장을 추정하기 위해 사용한 17개 기후변수 중에서 공통적으로 건조지수가 포함되어 입지유형별 임목생장에는 수분조건이 큰 영향을 미치는 것으로 평가된다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 개체목의 위치, 수고, 지하고 등을 직접적으로 측정할 수 있으며, LiDAR로부터 측정된 수고정보로부터 흉고직경을 간접적으로 측정할 수 있다. 이상의 생장인자로부터 임분의 체적 및 생체량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 LiDAR로 부터 측정된 개체목의 수고, 지하고, 흉고직경 등을 현장조사 자료와 비교하여 정확도 검정을 실시하였다. 경기도 가평 유명산 일대의 잣나무림, 낙엽송림, 참나무류림 등의 단순림을 대상으로 연구를 수행하였으며, LiDAR로부터 측정된 수고의 결정계수는 0.66으로 나타났다. 수종별로는 잣나무가 0.68, 낙엽송이 0.66, 참나무류가 0.60으로 나타났다. 그리고 LiDAR로부터 측정된 지하고의 결정계수는 0.79로 나타났으며 수종별로는 잣나무가 0.73, 낙엽송이 0.79, 참나무류가 0.68로 나타났다. 수종별로 예측된 흉고직경의 결정계수는 잣나무가 0.73, 낙엽송이 0.73, 참나무류가 0.85로 나타났으며, ha당 흉고단면적의 결정계수는 잣나무가 0.82,낙엽송이 0.92, 참나무류가 0.95로 나타났다. LiDAR로부터 측정된 생장인자를 이용하여 추정한 연구지역의 수종별 ha당 생체량은 잣나무가 40,306 tdm/ha, 낙엽송이 94,150 tdm/ha, 참나무류는 94,481 tdm/ha로 나타났다.
본 연구는 경회루 권역의 경관개선을 위해 원형을 고찰하고, 수목 생장예측모델을 추정하여 개선방안을 제시하기 위해 실시하였다. 식재경관의 개선방안에 대한 검증을 위해 만세산에 식재된 수목에 대한 사진측량을 진행하였다. 만세산 송림의 생장율을 알아보기 위해 Pressler 공식을 이용하고, 시뮬레이션을 제작하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장조사 및 경관분석 결과, 경회루 권역의 수목들은 수양벚나무와 감나무를 제외하고 흉고직경 30cm 이상의 대교목으로 특히 경관을 차폐하는 만세산의 송림과 북쪽 화계의 수목들에 대한 전정을 통해 관리하거나, 작은 수목으로 대체할 필요가 있다. 둘째, 수목생장율 측정 결과, 평균 10년을 기준으로 남측 만세산은 근원직경 14%, 수고 5%가 북측 만세산은 근원직경 7%, 수고 2.4% 만큼 생장하였다. 나아가 산출된 수목생장률을 바탕으로 시뮬레이션을 작성했을 때 20년 후에는 경회루 2층에서 경관 또한 만세산의 송림이 인왕산의 스카이라인을 차단함을 확인하였다. 셋째, 경관개선 시뮬레이션을 분석하여 경회루 권역의 경관을 조망하기 위한 수목관리방안을 제시하였다. 본 연구는 경회루 권역의 식재경관을 고증하고 효율적인 정비방안을 도출한 것에 의의가 있다.
산성의 복원과정에서 조망 확보를 위해 산림경관에 대한 정비가 요구된다. 본 연구에서 산성에 대한 조망 확보를 위한 산림경관 관리방안이 제시되었다. 관리방안의 검증을 위해 GIS를 이용한 시곡면과 누적가시도 분석이 이용되었다. 경주 명활산성에 대해 경관 분석과 산림정비계획 수립, 수목 제거사업 등의 결과가 비교되었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 외부의 주요 조망점에서 명활산성에 대한 누적가시도 분석을 시행하였다. 분석결과를 활용하여 산성에서 우수가시구간의 선정이 가능하였다. 6개의 우수가시구간은 총 길이가 1,937m(전체 구간의 41.2%)이다. 둘째, 우수가 시구간에 대해 수목의 평균높이와 우점종인 소나무의 최대 성장높이를 반영한 시곡면 분석을 비교하였다. 비교결과, 수목의 평균높이를 반영하는 것이 최대 성장높이를 반영한 것보다 식생에 대한 훼손을 최소화하면서 산성의 가시성을 확보하는데 효과가 있을 것으로 판단되었다. 셋째, 도출된 정비구역 중에서 가시빈도가 높은 A구역이 타당성 검토를 위해 선정되었다. 주요 조망점에서의 가시 여부를 검토하면서 A구역에 대한 수목 제거작업이 수행되었다. 비교결과, 정비계획($10,935m^2$)과 제거지역($11,296m^2$)은 미미한 차이(3.3%)가 발생하였다. 이를 통해 산성 주변의 산림경관 정비를 위한 누적가시도와 시곡면 분석법의 효용성이 검증되었다.
통신 기술의 발달로 최근 원격화상회의나 다중 사용자 게임 등 그룹 중심의 응용이나 서비스가 증가하고 있다. 그러한 정보에 대한 접근제어의 수단으로서 그룹 구성원들이 하나의 그룹키를 공유하여 비밀통신을 하는데, 규모가 크고 동적인 그룹인 경우에는 효율적인 그룹키 갱신 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 구성원의 가입 및 탈퇴시 발생하는 키갱신의 효율성을 높이기 위하여 높이 균형 트리인 (2,4)-트리를 이용하여 키-트리를 구성하였다. 특히, CBT (Core Based Tree)를 이용하여 네트웍 구성 정보를 유지하도록 하고 이를 키-트리 구성에 반영하도록 함으로써, 네트웍 장애 및 복구로 발생하는 일부 그룹의 분할과 병합 시에도 효율적으로 키갱신을 수행할 수 있는 방안을 제시하였다.
이 연구는 잣나무(Pinus koraiensis) 장령식재림에 대한 생태적으로 건전한 산림작업종 개발의 필요성을 인식하여 부분 벌채 후 하층 식생의 이주와 생장을 시험하였다. 1997년 당시 강원대학교 학술림의 VII영급 잣나무림에서 약 50%의 임관을 소개하는 산벌작업을 실시하고 임지정리작업을 수행하여 하층에 갱신치수가 발생하도록 유도하였다. 10년 후, 많은 활엽수가 이주 정착하여 하층림을 형성하였으며, 10개의 $10m{\times}10m$ 영구표본구를 설정하고 주기적으로 수종구성, 종다양성, 그리고 직경과 수고의 생장과 분포를 조사하였다. 임관 소개에 의해서 2007년에 22종의 교목 수종과 20종의 관목 수종에 의해서 완전 울폐된 하층식생을 형성하였다. 산뽕나무의 중요치가 29.6%로 가장 높았고, 층층나무의 중요치는 17.0%로 산출되었으며, 이어서 쪽동백나무, 갈참나무, 신갈나무, 고로쇠나무, 잣나무의 순으로 구성 비율이 높았다. 2000년에 교목 26종이 출현하면서 종다양성지수가 2.547로 가장 높았고 그 후 감소 추세를 나타내어 2007년에는 22종의 교목으로 2.220의 종다양성지수를 나타내었다. 후계림이 점차 울창해지고 생장하면서 일부 내음성이 약한 수종들이 사라짐으로서 종다양성을 낮추는 결과를 초래하였다. 2007년에 하층목 중에서 직경이 가장 큰 나무는 11.3cm의 갈참나무였고, 수고가 가장 큰 나무는 9.8m의 층층나무였다. 후계림의 직경급과 수고급에 대한 숫적 분포는 역"J"자 모양을 나타내어 전형적인 이령림 분포가 이루어진 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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