• 한국작물학회지
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• 제27권3호
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• pp.183-192
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• 1982

1961-1980년의 20개년간 수도 재배면적은 거의 일정하였으나 생산량은 1961년의 3,462.6천t에서 1977년의 6,0056.천t까지 73.4%가 증가되었는데 이는 재배기술의 개선과 더불어 다수성 통일성 품종의 육성 보급에 힘입은 바 크다 할 것이다. 그러나 1978년 통일형 품종의 도열병 신균계에 대한 리병화와 더불어 계속된 이상기상으로 하여 1980년의 생산량은 1960년대 수준으로 떨어지므로서 수도작은 새로운 국면에 처하게 되었다. 한편 통일품종이 육성 보급된 1971년을 전후한 20개년 생산성은 계속 증가되어 왔으나 농가와 시험연구기관간에 수량차이는 1960-1971년의 79kg/10a에서 1972-1980년의 101kg/10a으로 점차로 커져왔고, 또한 동기간중 지역간 차이도 50-60kg/10a과 80kg/10a으로 더 커지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 품종의 생산능력을 증대시키므로서 전체 생산성의 상한선은 제고하였지만 절대편차는 변화시키지 못하였음을 입증해주고 있다. 그간의 생산성 증가에 있어서 품종적 요인이 40%이고 기술적 요인을 13%로 추정할 경우 나머지 47%는 품종과 기술외적인 요인으로 볼 수 있을 것인데 이에 대하여는 최근 사회적, 생산기반조성 및 환경개선 등 여러 각도에서 집중적으로 논의되어왔다. 물론 재배환경의 균일화나 재배기술의 평준화는 기대하기 어려운 요인이라 하더라도 농가수량과 시험장수량과의 차이 20%, 지역간 차이 20%를 가능한 줄이는 방향으로 노력해 간다면 현재의 품종 생산능력과 기술수준으로서도 상당한 정도의 증수를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 이와 같은 효과를 기대하기 위하여는 다음과 같은 요인들이 착실하게 지속적으로 실천되어져야 할 것이다. 첫째, 품종의 생산능력 증대와 재해 저항성 증진을 위한 육종사업과 재배기술개선을 위한 수도의 생리ㆍ생태적 기초연구의 강화. 둘째, 안정된 생산기반 조성 특히 지력증진과 관배수시설을 위한 지속적 노력. 셋째, 농민들의 생산의욕 고취를 위한 안정된 정책적 뒷받침. 넷째, 장기계획 수립을 위한 정확한 통계조사 등이라 하겠다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.280-292
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• 2017

우박은 흔하지 않은 기상현상이며 산림의 피해에 대한 보고는 더욱 드물다. 우리나라도 2014년 충북 음성군에서 14.1ha의 피해 이외에는 공식적 보고가 거의 없었다. 그러나 유럽과 미국의 자료에 의하면 2000년대 들어 우박의 발생빈도가 증가하고 있으며, 미국과 호주, 우리나라 충북의 경우 산림에서 우박에 의해 가장 심하게 피해를 받는 수종은 소나무류이었고, 우박에 의한 물리적 피해 이후 2차적으로 병이나 가뭄이 겹치면 그 피해가 커지는 것으로 알려지고 있다. 2017년 5월 31일 전남 일대에서 0.5~5.0cm(최대 10.0cm), 6월 1일 경북 봉화에서 1.5~3.0cm(최대 5.0cm) 크기의 우박이 내려 농작물은 물론 숲에 많은 피해를 입혔다. 이에 본 연구에서는 우박으로 인한 산림 피해지에 대해 드론 및 항공사진 자료를 활용하여 피해 등급별로 도면화하여 피해 수종과 피해 규모를 파악하고 지형적 특성, 기상요인 등과의 연관성 등을 분석하였다. 전체 산림 피해면적은 4,105.2ha이었고, 전남은 화순, 담양, 곡성 등 3개 군에서 1,163.1ha, 경북은 봉화에서 2,942.3ha이었다. 그러나 피해강도로 보았을 때 피해 "심" 지역 전체 326.7ha의 91%가 전남에 분포하였고 이 중 57%인 185.2ha가 화순에 집중되었다. 피해가 가장 심한 수종은 소나무이었고 다음으로는 리기다소나무이었으며, 활엽수는 백합나무의 피해율이 높았으나 고사여부에 대한 모니터링이 필요하고 졸참나무, 서어나무 등의 활엽수들은 대부분 회복되었다. 피해지의 지형 특성을 살펴보면 전남은 주로 남사면과 서사면에, 경북은 주로 북-북서면에 피해가 컸는데 이는 우박이 내릴 당시의 풍향과 관계된다. 우박피해 이후 소나무류의 고사 원인은 우박에 의한 물리적 피해와 우박이 내린 시기 전후 지속된 고온과 가뭄이 함께 작용한 것으로 판단된다. 나무 고사에 영향을 미쳤을 것으로 판단되는 병이나 해충은 발견되지 않았다. 우박과 가뭄에 의해 피해를 입은 소나무가 고사한 메커니즘을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1653-1667
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권1호
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• pp.36-58
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• 2022

본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM₁₀과 PM_2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM₁₀보다 PM_2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM₁₀ 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM_2.5 악화 시 기온은 PM₁₀ 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM_2.5 악화 시가 PM₁₀ 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM₁₀에 비해 PM_2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM₁₀ 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM_2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 3.4 ms^-1이상의 바람이 0.3 ms^-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM₁₀과 PM_2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제30권3호
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• pp.259-270
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• 1985

영남지역 남부 2모작 평야지를 대표할 수 있는 밀양지방의 연도별 수도작 기상조건을 비교하고 수도작 이앙적기 및 한계기를 기상조건에 의한 분석방법과 수도재배 시기시험 성적결과에 의한 방법으로 추정하였고 기상요인에 의한 수량한계 생산력을 분석하였다. 1. 수도작 기상은 년차간에 뚜렷한 차이를 보였는데 못자리 기간중의 기상이 문제되었던 해는 1980년과 1976년도이었고 생식생장기의 냉해가 문제된 해는 1983. '81, '80, '74년도이었다. 한편 벼 등숙기 기상은 다수형 품종에 가장 불리하였던 해는 1980년도가 평년도의 66%의 기후등숙량으로 1973년이후 가장 좋지 못한 해이었고, 반대로 다수형 품종 등숙에 가장 좋았던 해는 평년 기상의 128%를 보인 1975년과 121%인 1977년이였다. 2. 벼 등숙기 등숙 적산온도(출수후 40일)로 본 안전출수한계기는 년차간에 뚜렷한 차이를 보였는데 다수형 품종의 등숙 적산온도를 88$0^{\circ}C$로 볼 경우 1975년도에는 8월 31 일에 출수하여도 되었던 것이 1980년도에는 8월 2일이였다. 한편 출수한계기를 다수형 품종 84$0^{\circ}C$, 일본형 품종 76$0^{\circ}C$로 보고 80% 신빙성을 지니는 일자는 각각 8월 20일 이전(다수형)과 8월 30일 이전(일본형)이였다. 이는 기후등숙량 분석방법에서 수량 1000kg/10a을 생산할 수 있는 기후한계기와 거의 일치하였다. 3. 밀양지방에서 최고 수량생산을 올리기 위한 최적 이앙기와 최적 출수기 설정은 기후등숙량 방법과 실제 이앙기와 쌀 수량과의 관계에 의한 방법과는 서로 잘 일치하였는데 다수형 품종은 5월 26일 전후 이앙에서 8월 10일전후의 출수가, 일본형 품종은 6월 8일 전후의 이앙으로 8월 23일경의 출수가 가장 높은 수량을 올릴 수 있었다. 4. 광합성효율(E$\mu$)과 건물중 증가율(CGR)은 5월 25일 이앙구보다 6월 20일 이앙구에서 높았고 품종별로는 삼강벼가 낙동벼보다 높았는데 출수전 30 일간이 가장 높은 수치인 광합성 효율 2.5%와 건물생산 증가율은 약 23g/$m^2$/day였다. 5. 밀양지방에서 일사량과 광합성 효율면에서 본 최대 건물중 생산가능량은 30g/$m^2$/day 미만이며, 목표수량 1,000kg/10a생산을 위한 제한요인은 출수기까지의 건물생산이였으며 등숙기 기상조건은 제한요인이 아니었다. 6. 밀양지방에서 삼강벼를 표준 재배법으로 재배할 경우 건물중 생산능력면과 수확지수면으로 볼 때 수량한계 생산력은 정조수량으로 900~l,000kg/10a 수준으로 분석되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.578-593
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• 2023

2017년 7월 15일 서울과 수도권에 집중호우를 발생시킨 깊은 대류운과 강수 발달에 대한 종관 기상 메커니즘을 규명하고 중국 동부지역으로부터의 PM_2.5 에어로졸의 간접효과를 WRF-Chem 실험을 통해 분석하였다. WRF-Chem 모델에 에어로졸과 복사의 피드백, 구름 화학 과정, 습식 세정을 모두 포함한 ARI (Aerosol Radiation Interaction) 실험과 에어로졸과 복사의 피드백을 제외하고 구름 화학 과정, 습식 세정만을 포함한 ACR (Aerosol Cloud Radiation interaction) 실험 결과의 차이로부터 PM_2.5 에어로졸 간접효과를 산출하였다. 2017년 7월 15일 새벽에 황해와 한반도에서는 동아시아 대륙에서 저기압-북서 태평양의 고기압 분포로 인해 중국 남동 지역과 동중국해로부터 덥고 습한 기류가 수렴하고 있었다. 이러한 황해의 종관 기상에 의해 발달하는 대류운은 높이 12 km 이상이며 고체 수상체를 형성하고 있었는데, 이는 주로 대륙 위에서 발달하는 한랭운(많은 빙정을 형성하며 운정고도가 8 km 이상)의 특성을 나타내고 있었다. 특히, WRF-Chem 모델 실험을 통해 중국 동부지역으로부터 확산하는 PM_2.5 에어로졸이 구름물 형성에 5.7%, 고체 수상체 형성에 10.4%, 그리고 액체 수상체 형성에 10.8%로 대류운이 한랭운으로 발달하는 데 기여하고 있었다. 본 연구는 황해 위에서 깊은 대류운이 발달하는 과정에 대한 기상적 메커니즘과 더불어 중국 동부지역으로부터 에어로졸에 의한 간접효과의 영향을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제47권1호
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• pp.37-43
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• 1980

조림수종(造林樹種)의 신초생장(新稍生長)과 기상요인(氣象要因)들과의 관계(開係)를 밝혀 생태조림(生態造林), 적수선정(適樹選定)과 하예작업계획수립(下刈作業計劃樹立)에 필요(必要)한 기초자료(基礎資料)를 얻고자 이 연구(硏究)를 하였다. 자료조사(資料調査)는 경남 울주군 삼남연 조일리와 상북면 이천리에 있는 한독산림(韓獨山林) 경영사업(經營事業) 기구(機構)의 시험조림지(試驗造林地)에서 이루어졌다. 전자(前者)는 표고(標高) 100 m의 야산지대(野山地帶)이고 후자(後者)는 표고(標高) 600m인 고산지대(高山地帶)이다. 1979년(年) 3월(月)부터 10일(日) 간격으로 신초생장(新稍生長)을 직접(直接) 조림지(造林地)에서 측정(測定)하였으며 기상관측(氣象觀測)은 조림지(造林地)에 인접돼 있는 관측소(觀測所)에서 이루어졌다. 1. 조사지(調査地)의 평균온도(平均溫度)와 강우량(降兩量)의 변화(變化)는 그림 1과 2와 같다. 일반적으로 표고(標高) 600m 지점(地點)은 표고(標高) 100m 지점(地點)보다 약(約) 10일(日) 늦게 동일(同一)한 온도(溫度)가 나타나고 있다. 2. 곰솔, 리기다, 리가테다와 테다소나무와 잣나무와 같은 소나무속은 3월(月)에 신초생장(新稍生長)이 시작되며 이때의 평균온도(平均氣溫)은 $6^{\circ}C$ 내외(內外)이고 고산지대(高山地帶)가 야산지대(野山地帶)보다 약(約) 10일(日) 늦게 생장(生長)이 시작된다. 젓나무, 일본잎갈나무와 독일가문비나무는 소나무속에 비해 약(約) 40일(日) 늦은 5월(月)에 신초생장(新稍生長)이 시작되며 이때의 평균기온(平均氣溫)은 약(約) $15^{\circ}C$이다. 그러나 삼나무, 편백과 히마리아시다는 야산지대(野山地帶)에서는 3월(月) 하순부터 고산지대(高山地帶)에서는 5일(日)초순부터 생장이 시작된다. 고산지대(高山地帶)에서 특(特)히 신초생장(新稍生長)이 늦은 동기(冬期)의 저온(低溫)과 한풍해(寒風害)의 영향을 받을 것으로 사료(思料)된다. 3. 4월(月) 하순부터 5월(月)에 신초생장(新稍生長)의 대부분을 마치는 수종(樹種)들은 소나무속(屬)이며 이때의 온도(溫度)는 $10^{\circ}{\sim}20^{\circ}C$이고 여타(余他) 조사수종(調査樹種)들은 5월(月)하순과 6월(月) 사이에 신초생장(新稍生長)의 대부분(大部分)을 마치며 이때의 온도(溫度)는 $18^{\circ}{\sim}22^{\circ}C$ 정도이다. 따라서 소나무속(屬)은 5월(月)에 여타(余他) 조사수종(調査樹種)은 6월(月)에 하예작업(下刈作業)을 마치는 것이 적합할 것이다. 4. 소나무속(屬)은 일찍 신초생장(新稍生長)이 시작되고 일찍 생장이 끝나는 경향이 있으며 $20^{\circ}C$가 넘으면 급격히 생장이 감소되고 있다. 독일 가문비나무 역시 $20^{\circ}C$가 넘으면 생장(生長)이 급격히 감소되며 여타(余他) 조사수종(調査樹種)들 역시 $22^{\circ}C$가 넘으면 생장(生長) 감소 현상이 나타난다. 이는 하기고온(夏期高溫)의 영향인 것 같다. 5. 년간(年間) 신초생장(新稍生長) 일수(日數)를 보면 독일가문비나무가 50일(日), 젓나무가 70일(日)이고 그리고 잣나무와 일본잎갈나무 역시 70일(日)동안에 신초생장(新稍生長)의 85% 이상(以上)을 마치고 있다. 편백, 리기다, 리기테다와 테다소나무 및 곰솔의 신초생장일수(新稍生長日數)가 120일(日) 이상(以上)으로 생장기간(生長期間)이 긴편이다. 6. 년간(年間) 1회(回)로 신초생장(新稍生長)을 마치는 수종(樹種)으로 젓나무와 독일가문비나무가 있고 소나무속(屬)은 2회(回) 이상(以上) 생장(生長)을 하고 있다. 삼나무, 편백, 히마리아시다, 일본잎갈나무는 지역(地域)에 따라 1회(回) 또는 2회(回) 이상(以上)을 생장(生長)한다. 생장(生長)이 2회(回) 이상(以上) 생장(生長하)는 이유(理由)는 유전적성질(遺傳的性質) 이외(以外)에 하기(夏期)의 온도조건(溫度條件)의 영향을 받기 때문으로 사료(思料)된다. 7. 이상(以上)의 결과(結果)에 의하면 하기고온(夏期高溫)이 조림목(造林木)의 신초생장(新稍生長)에 영향을 마칠 수 있으므로 생태조림(生態造林)과 방위별(方位別) 적수선정(適樹選定)에 고려(考慮)할 사항이며 시기별(時期別) 생장특성(生長特性)은 수종별(樹種別) 하예작업(下刈作業)과 시비시기(施肥時期) 결정(結定)에 고려될 사항인 것으로 사료(思料)된다.

• 한국산림과학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-38
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• 1972

우리나라는 근래(近來) 고도경제성장(高度經濟成長)으로 인(因)하여 목재수요(木材需要)가 급증(急增)하고 있으나 국내생산재(國內生産材)가 공급율(供給率)은 수요량(需要量)의 20% 정도(程度)에 지나지 않아 많은 외재(外在)를 도입(導入)하고 있으므로 장래(將來)의 목재(木材) 수요공급(需要供給)의 균형(均衡)을 이룩하기 위하여 강력(强力)한 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)의 추진(推進)이 요망(要望)된다. 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)을 추진(推進)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 조림의욕(造林意慾)을 높이고 조림사업(造林事業)에 필요(必要)한 산업자본(産業資本)을 산림(山林)에 유치(誘致)하도록 하는 일인데, 이러한 역할(役割)을 할 수 있는 경제적시설(經濟的施設)의 하나가 산림보험제도(山林保險制度)의 실시(實施)인 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하면 산림재해(山林災害)가 보상(補償)되므로 자본가(資本家)는 안심(安心)하고 조림투자(造林投資)를 할 수 있을 뿐만 아니라 산림(山林)을 담보(擔保)로 한 금융(金融)의 길도 열리어 투자(投資)한 산림(山林)에 환금성(換金性)이 주어지므로 산업자본가(産業資本家)가 산림투자(山林投資)를 회피(回避)하지 않게 되어 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)이 촉진(促進)될 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 외국(外國)에서는 19세기말(世紀末)부터 산림보험제도(山林保險制度)가 실시(實施)되기 시작(始作)하여 주요(主要) 임업선진국(林業先進國)에서는 모두 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하고 있는 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 장기간(長期間)에 걸친 산림재해(山林災害)의 통계자료(統計資料)를 정확(正確)히 조사(調査)하는 일과 그 나라의 여건(與件)에 맞는 산림보험제도(山林保險制度)를 창설(創設)하는 일이다. 과거(過去) 10년간(年間)(1961~1970)의 년평균(年平均) 산림재해상황(山林災害狀況)을 조사(調査)한 결과(結果)는 산림화재(山林火災)가 9,000여정보(餘町步), 곤충피해(昆蟲被害)가 570,000정보(町步), 병균피해(病菌被害)가 694정보(町步)로 나타났다. 특(特)히 그중 외국(外國)의 산림보험(山林保險)에서 재해보상(災害補償) 대상(對象)의 으뜸이 되고 있는 산림화재(山林火災) 피해상황(被害狀況)을 과거(過去) 18년간(年間)(1953~1970)에 걸쳐서 조사(調査)한 결과(結果)에 의하면 산화면적(山火面積) 위험율(危險率)이 $\frac{1.1853}{1,000}$였고 1960~1969년(年) 사이의 전국(全國) 산림화재면적(山林火災面積) 위험율(危險率)은 $\frac{1.3045}{1,000}$로서 유우럽에 비(比)하여 높았으나 일본(日本)에 비(比)하여 그리 높지 않았다. 또 과거(過去) 5년간(年間)(1966~1970)의 전국(全國)의 산화재적(山火材積) 위험율(危險率)은 $\frac{0.1991}{1,000}$로서 대단(大端)히 낮은데 이것은 우리나라 산림(山林)의 축적(蓄積)이 빈약(貧弱)한데서 온 결과(結果)였다. 이러한 산림재해상황(山林災害狀況)에 비추어 우리나라에서 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하려면 어떠한 내용(內容)의 산림보험제도(山林保險制度)를 설립(設立)하는 것이 좋겠는가 하는 질문조사(質問調査)의 결과(結果)는 다음과 같았다. 1. 산림보험(山林保險)의 필요성(必要性) 산림보험(山林保險)은 산림담보(山林擔保)에 의(依)한 금융(金融)의 길을 열어주고(5.65%), 산림피해(山林被害)를 당(當)하였을 때 재조림비(再造林費)를 확보(確保)하게 하여(35.87%), 조림투자(造林投資)를 보증(保證)하는 수단(手段)(46.74%)으로 반드시 실시(實施)되어야 한다고 응답(應答)하였다. 2. 산림보험법(山林保險法) 산림(山林)의 특수성(特殊性)에 비추어 일반(一般) 손해보험(損害保險) 규정(規程)을 준용(準用)할 것이 아니라(8.35%), 산림보험(山林保險)을 위한 특별볍(特別法)을 제정(制定)하여야 한다고 응답(應答)하였다(88.26%). 3. 보험경영업체(保險經營業體)의 종류(種類) 일반(一般) 보험회사(保險會社)(17.42%)나 산림소유자(山林所有者) 상호조합(相互組合)(23.53%)에서 산림보험(山林保險)을 취급(取扱)할 수도 있겠으나, 산림보험(山林保險)의 특이성(特異性)에 비추어 국(國) 공영산림보험(公營山林保險)의 별도(別途)로 운영(運營)되어야 한다고 반응(反應)하였다(56.18%). 4. 보험사고(保險事故)의 종류(種類) 산림보험(山林保險) 사고(事故)를 산화(山火)에 국한(局限)시키거나(23.38%), 산화(山火) 및 기상해(氣象害)만을 포함(包含)시키면 된다는 의견(意見)도 있으나(14.32%), 산림보험(山林保險) 사고(事故)에 산화(山火), 기상해(氣象害), 병충해(病蟲害)까지 포함(包含)시켜야 한다는 의견(意見)이 가장 많았다(60.68%). 5. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 종류(種類) 산림보험(山林보험) 취급대상(取扱對象) 수종(樹種)은 침엽수(針葉樹) 인공림(人工林)에 한정(限定)시키거나(13.47%), 침엽수(針葉樹)와 활엽수(濶葉樹)의 인공림(人工林)만을 포함(包含)시키기를 원(願)하는 반응자(反應者)도 있었으나(23.74%), 많은 반응자(反應者)가 수종(樹種), 임종(林種)(인공(人工), 천연(天然)) 구별(區別)없이 모두 포함(包含)시켜야 된다고 반응(反應)하였다(61.64%). 6. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 범위(範圍) 산림보험(山林保險) 사고(事故) 취급대상(取扱對象) 범위(範圍)는 10년(年) 이하(以下)의 유령림(幼齡林)만 취급(取扱)하기를 원(願)하는 자(者)(15.23%), 20년(年) 이하(以下)의 임목(林木)만을 대상(對象)으로 하면 족(足)하다는 반응자(反應者)가 있었으나(32.95%), 많은 반응자(反應者)가 40년생(年生) 이하(以下)의 임목(林木)까지 포함(包含)하기를 바라고 있었다(46.37%). 7. 보험계약(保險契約) 기간(期間) 산림보험(山林保險) 계약기간(契約期間)은 1년(年) 단위(單位)가 좋다는 자(者)도 상당(相當)히 있었으나(31.74%), 과반수(過半數)가 5년(年) 단위(單位)로 계약(契約)하는 것을 바라고 있었다(58.68%). 8. 보험계약(保險契約)의 제한(制限) 5정보(町步) 미만(未滿)의 소면적(小面積)은 산림보험(山林保險) 대상(對象)에서 제외(除外)하고(20.78%), 단위(單位) 면적당(面積當) 일정(一定) 재적(材積) 또는 주수(株數)를 보유(保有)하고 있는 산림(山林)만을 계약대상(契約對象)으로 하는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(63.77%). 9. 계약방법(契約方法) 산림보험(山林保險) 계약방법(契約方法)은 임의(任意)로 산림(山林)을 선택(選擇)하여 계약(契約)하기를 원(願)하는 자(者)(32.13%), 임의(任意)로 계약(契約)하되 소유산림(所有山林) 전체(全體)를 일괄(一括) 계약(契約)하도록 하는 방법(方法)을 택(擇)하여야 한다는 자(者)(33.48%), 특정임지(特定林地)(신식지(新植地), 보조조림지(補助造林地), 고가임지(高價林地))는 의무적(義務的)으로 계약(契約)하도록 하여야 한다는 반응자(反應者)(31.92%)로 나타나 비슷한 반응(反應)을 보였다. 10. 보험료율(保險料率) 산림보험(山林保險) 요율(料率)은 지역(地域)에 따르는 위험정도(危險程度)를 참작(參酌)하여 면적비례(面積比例)로 결정(決定)하여야 한다는 의견(意見)(31.59%)과 지역(地域) 위험율(危險率)을 참작(參酌)하여 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)해야 한다는 의견(意見)이 있었으나(31.59%), 우리 나라에는 지역적(地域的) 위험율(危險率)에 큰 차이(差異)가 없을 것이므로 전국(全國) 일률적(一律的)인 보험료(保險料)를 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)하기를 원(願)하는 경향(傾向)이 높았다(39.55%). 11. 보험료(保險料)의 납부(納付) 산림보험료(山林保險料)는 단기(短期)는 일시불(一時拂), 장기(長期)는 매년(每年) 납부(納付)하게 하는 의견(意見)도 있으나(13.80%), 단기(短期)는 고율(高率), 장기(長期)는 저율(低率)로 하되 단기(短期), 장기(長期)를 막론(莫論)하고 매년(每年) 납부(納付)하도록 하여야 한다고 반응(反應)하였다(86.71%). 12. 보험사무(保險事務) 취급기관(取扱機關) 산림보험(山林保險) 사무(事務)의 취급(取扱) 즉(即) 창구업무(窓口業務)의 취급(取扱)을 산림행정기관(山林行政機關)에 위탁(委託)하거나(18.75%), 일반(一般) 보험회사(保險會社)에 맡기기보다는(35.76%) 산림조합(山林組合)에 위탁(委託) 취급(取扱)하게 하고 보험료(保險料)의 일정율(一定率)을 환부(還付)해주는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(44.22%). 13. 손해보상(損害補償)의 한도(限度) 산림보험(山林保險)의 손해보상(損害補償)은 유령림(幼齡林)이 피해(被害)를 입었을 때에는 재조림비(再造林費)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하는 것을 원칙(原則)으로 하고 성림(成林)의 경우(境遇)에는 손해액(損害額)의 80%정도(程度)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하기 보다는(29.70%) 실손(實損) 현재가액(現在價額)을 보상(補償)하거나(31.07%) 조림비(造林費)의 복리계산(複利計算) 합계액(合計額)을 보상(補償)하는 것을 바라고 있었다(36.99%). 14. 보험기금(保險基金)의 조성(造成) 산림보험(山林保險)의 기금조성(基金造成)은 손해(損害) 보상액(補償額)에서 일정액(一定額)을 공제(控除) 적립(積立)하여 조성(造成)하거나(15.65%), 임야세(林野稅)를 신설(新設)하여 기금(基金)을 확보(確保)하기 보다는(33.79%), 산림보험(山林保險) 무사고(無事故)로 인(因)한 잉여금(剩餘金)에서 일정액(一定額)씩을 적립(積立)하여 산림보험기금(山林保險基金)으로 하자는 의견(意見)에 많은 반응(反應)을 하였다(44.81%). 15. 산화(山火)의 원인(原因) 산림관계직(山林關係職)에 종사(從事)하고 있는 사람들의 과거(過去)의 경험(經驗)에 비추어 본 우리나라 산화(山火)의 주요원인(主要原因)은 실화(失火)(원인불명(原因不明), 32.39%), 담배불(28.89%), 화전(火田)(19.85%)에 의한 것으로 나타났는데 산림통계(山林統計)에 나타나 있는 산화(山火)의 주요원인(主要原因)과 일치(一致)하였다. 16. 산화경방(山火警防) 산림화재(山林火災) 경방조치(警防措置)로서 가장 중요(重要)하고 실효성(實効性)이 있으며 실천(實踐)할 수 있는 삼대대책(三大對策)으로는 (1) 방화선(防火線) 설치(設置)(23.84%), (2) 건조기(乾燥期)의 입산금지(入山禁止)(21.10%), (3) 메스콤에 의한 계몽교육(啓蒙敎育)(18.01%)이라고 반응(反應)하였다.