• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.163-172
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• 2019

본 연구는 토양유실량 산정을 위해 사용되는 USLE P factor 선정의 문제점 확인 및 개선방향 제시에 대한 연구이다. USLE P factor는 경작지를 어떻게 관리하여 사용하느냐에 따라 그 값이 달라지는 계수이다. 하지만 기존 연구들은 경작지 상황에 따른 선정이 아닌 유역의 경사도에 대한 P factor를 선정함에 따라 토양유실량이 과다 산정되는 경향이 있다. 뿐만 아니라 처음에 이 식은 제안한 Wishmeier와 Smith에 의해 정의된 다양한 조건들에 부합되지 않게 인자를 선정하고 있어 토양유실량 산정에 대한 정확성이 떨어지고 있다. 이에 환경부에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표토관련고시를 제정하고 이에 따른 P factor를 선정하도록 제안하고 있다. 하지만 미국에서 제안된 조건을 그대로 국내 사정에 적용하도록 되어 있어 많은 문제점을 야기하고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 토양유실이 심각하게 이루어지고 있는 유역(양구 해안면 유역, 홍천 내면 자운리 유역, 안동 임하면 반변천 상류유역)을 선정하여 경사장과 경사도를 측정하고 각 필지에 적용된 관리방법과 경운방법을 조사하여 각 조건들에 적용한 후 고시에 의거하여 제시된 조건을 통해 선정된 인자와의 비교를 통해 고시의 문제점을 확인하였고, 문헌연구를 통한 새로운 조건에 대입하여 새로운 인자들을 선정하였다. 연구 결과, 환경부에서 제시한 표토관련고시에 의거하여 선정된 P factor의 경우 대상 유역 3곳에서 0.8~1.0사이의 값을 제시하고 있었다. 하지만 처음 제안된 조건들을 대입하여 P factor를 선정해본 결과 각 경사도 및 경사장 조건에 부합하여 선정된 값은 고시를 통해 선정된 값과는 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해 국내 환경에 적합한 P factor를 선정하기 위한 조건을 개발하기 위한 연구가 지속적으로 이루어져야 한다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.875-889
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• 2021

본 연구는 용담댐 유역(904.4 km²)을 대상으로 준분포형 장기유출 모델인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)과 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 엽면적지수 위성자료를 활용하여 임상별로 수문에 미치는 영향을 비교 및 분석하였다. 수문 평가 기간은 2010년부터 2019년까지 10년으로 설정하였으며, 8일 간격의 MOD15A2 LAI (Leaf Area Index)자료, 토양수분 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측소 3개소(GB, JC, CC), 증발산량 Flux Tower 1개소(DU)와 용담댐(YDD) 유입량 자료를 SWAT 모의결과와 비교하여 적용성을 검토하였다. 검·보정 결과, 침엽수, 활엽수, 혼효림 LAI의 R²는 각각 0.95, 0.89, 0.90이며, 토양수분 및 증발산량 관측소 R²는 각각 0.50 ~ 0.55, 0.51로 분석되었으며, 용담댐 유입량의 경우 R²의 경우 0.74, RMSE 2.75 mm/day, NSE 0.70, PBIAS 14.3 %로 분석되었다. 검·보정된 유역을 기반으로 하여 HRU에서 침엽수, 활엽수, 혼효림 수문분석 결과 총 연평균 증발산량은 침엽수 469.7 mm 이며, 활엽수는 501.0 mm, 혼효림의 경우 511.5 mm로 산정되었으며, 유출량은 침엽수 909.8 mm, 활엽수 860.6 mm, 혼효림 864.2 mm로 산정되었다. 연중 패턴이 비슷한 다른 수문과 다르게 여름과 가을에 엽면적지수가 높은 활엽수의 증발산량이 침엽수에 비해 높아 연평균 증발산량이 약 7% 높게 산정되었다. 또한, 유출량의 경우 지표유출 및 중간유출의 경우 활엽수가 각각 9%, 6% 높았으나, 침엽수의 기저유출이 77% 더 높은 것으로 산정됐다. 따라서, 총유출량이 침엽수 혼효림 활엽수 순으로 많은 것을 확인할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권3호
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• pp.1-11
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• 2016

3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제16권1호
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• pp.82-92
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• 2000

강원대학교 산림과학대학에서는 부속연습림의 주요 활엽수종인 신갈나무와 굴참나무의 pH, 전기전도도 및 음이온 농도를 1996년부터 측정하고 있으며, 1998년까지의 결과는 다음과 같다. 1. 임외우의 pH범위는 4.47~6.55, 평균값은 5.39였으며, 신갈나무와 굴참나무 임내우의 pH범위는 각각 4.07~6.25, 4.34~6.57, 평균값은 5.45와 5.62로 수종간의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한 신갈나무 수간류의 pH 범위는 4.08~6.13. 평균 5.17 였으며, 굴참나무 수간류의 pH 범위는 3.62~6.11, 평균 4.68로 임외우의 pH에 반듯이 비례하지는 않았다. 그러나 봄철이 낮고 상대적으로 여름과 가을철에는 높은 계절적 차이를 발견할 수 있었다. 2. 임외우의 EC범위는 $3.0{\sim}62.6{\mu}s/cm$로 평균값은 $18.8{\mu}s/cm$였으며, 신갈나무와 굴참나무 임내우의 EC범위는 각각 $5.4{\sim}85.0{\mu}s/cm$, $5.0{\sim}253.0{\mu}s/cm$. 평균값은 $25.1{\mu}s/cm$와 $31.2{\mu}s/cm$였다. 또한 신갈나무와 굴참나무 수간류의 EC범위는 각각 $9.5{\sim}500{\mu}s/cm$, $11.5{\sim}534.5{\mu}s/cm$로 평균값은 $81.8{\mu}s/cm$, $80.2{\mu}s/cm$였다. 즉 임외우의 EC는 계절에 상관없이 $20{\sim}30{\mu}s/cm$범위에서 일정한 값을 나타냈으나, 수간류의 EC는 3월~4월에 두 수종 모두 $100{\mu}s/cm$이상을, 그리고 여름철에는 $30{\mu}s/cm$ 내외의 값을 나타내었나, 10월과 11월에 다시 높아지는 계절에 따른 차이가 명확히 나타났다. 3. 임외우와 임내우의 $Cl^-$, $NO_3{^-}$ 및 $SO_4{^{2-}}$ 농도는 0~15ppm였으나, $PO_4{^{2-}}$농도는 임외우가 0.57ppm과 0.23ppm 2차례, 신갈나무에서 0.08ppm 1차례, 굴참나무에서 0.14ppm, 0.12ppm 및 1.19ppm으로 3차례가 각각 검출되었을 뿐이다. 또한 수간류의 $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO_4{^{2-}}$ 및 $PO_4{^{2-}}$ 농도는 전체적으로 임외우보다 높게 나타났으며, 계절적인 차이가 뚜렷하였다. 그러나 $PO_4{^{2-}}$농도의 경우, 임외우와 임내우에서는 거의 발생하지 않았으나 신갈나무와 굴참나무에서 각각 0.08~31.99ppm, 0.06~12.28ppm, 평균값은 각각 3.22ppm, 1.93ppm으로 나타났다.