• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.441-448
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• 2015

식량수급을 이해하기 위한 농업 현황 정보가 부족한 북한을 대상으로 위성영상과 기후자료를 이용하여 객관적이고 재현 가능한 벼 수량을 추정하는 방법을 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다. 2002년부터 2014년까지의 MODIS 위성 식생지수 평균 NDVI 최대값과 27개 관측지점의 9월 강수량 자료를 이용하여 북한의 벼 수량 값을 추정하였다. 모형의 결정계수는 0.44, RMSE는 0.27 ton/ha로 다소 크게 나타났고, 분산분석결과 F비가 3.0983, 유의확률이 0.1008을 보였다. 벼논 지역의 MODIS 평균 NDVI 최대값과 등숙기의 기후자료를 이용하여 추정한 북한의 벼 수량은 2007년이 2.71 ton/ha로 가장 낮게, 2006년이 3.54 ton/ha로 가장 높게 나타났다. 통계 값과 추정 값의 산점도를 통하여 비교한 결과 벼 수량이 약 3.3 ton/ha 보다 적을 때는 모형의 추정 값이 높고 그 이상일 때는 통계 값이 더 높게 나타나는 경향이었다. 모형의 종속변수와 독립변수로 사용되는 위성영상의 품질, 단일 시기의 벼논 마스크 영상, 기상 관측지점의 수와 자료의 품질, 통계 값의 품질 등으로 벼 수량에 대한 추정 성능의 한계가 있지만 객관적 자료를 사용하여 재현 가능한 방법을 제시하였다는 의미를 가진다. 모형 구동을 위해 사용되는 자료의 품질을 높여 나가야 하는 과제를 안고 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권4호
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• pp.252-260
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• 2015

본 논문은 ICRP103 환경방호를 대비하여 국내에서 개발된 야생동식물 선량평가 코드 K-BIOTA의 기술적 배경 및 적용 사례를 기술한다. K-BIOTA는 스크리닝(screening) 선량평가(Level 1&2)와 부지 특성적 상세평가(Level 3)의 3단계의 단계적 평가방법을 적용한다. 스크리닝 단계평가는 상세평가의 필요성 여부를 판단하기 위한 예비적 평가 단계로 개별적인 생물종보다는 동식물을 그룹별로 구분하여 평가한다. Level 1 평가는 스크리닝 목적의 참조준위로부터 유도된 최대환경매체농도 값과 실제 환경매체농도 값의 비교로부터 위험도 지표(risk quotient)를 계산한다. Level 1 평가 결과 위험도 지표가 1보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론과 함께 평가를 종료하고, 1 보다 크면 동식물 그룹별로 평균적인 전이계수나 평형분배계수 값을 적용하여 조금 더 실제적인 Level 2 평가를 수행한다. 따라서 Level 2 평가가 Level 1 평가보다 덜 보수적이다. Level 2평가에서 위험도지표가 1 보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론을 내리고 평가를 종료하고, 1보다 크면 Level 3 평가를 수행한다, Level 3 평가는 부지 특성적 데이터를 고려하는 상세평가단계로, 동식물 그룹별 평가 대신 부지 대표적 동식물에 대한 개별적 선량평가를 수행하며, 대표적 동식물의 종류 및 크기, 거주인자, 전이계수, 평형분배계수에 대한 부지 특성적인 값을 사용한다. 또한 Level 3 평가 단계에서는 전이계수, 평형분배계수, 환경매체농도 (토양농도 또는 물의 농도)에 대한 개별 동식물의 피폭 선량률에 대한 불확실도 분석을 선택적으로 수행할 수 있다. 적용 가능한 확률밀도함수는 정규분포, 로그정규분포, 균일분포, 지수분포의 4가지이다. 국제원자력기구의 EMRAS II (Environmental Modeling for Radiation Safety) 모델 시나리오 비교 공동연구에 참가하여 K-BIOTA의 적용성을 검증하였다. 그 결과로 K-BIOTA는 다양한 오염 환경에서 거주하는 야생동식물의 방사선 영향을 평가하는데 유용함이 입증되었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.52-68
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• 1991

캐비테이션 특성이 우수하고 넓은 받음각에서 양력-향력비가 큰 새로운 날개단면(KH18 단면)을 사용하여 체계적인 방법으로 기하학적 형상을 변화시켜 설계된 새로운 계열 프로펠러의 개발을 시도하였다. 새로운 계열 프로펠러의 형상을 설계함에 있어 기존의 계열 프로펠러와는 달리 선택된 반류분포의 회전방향 평균 반류분포를 입력자료로 하여 반경방향 부하분포와 코오드 방향 부하분포를 동일하게 유지하면서 피치 및 캠버의 형상을 결정하였다. 또한 코오드 길이, 두께, 스큐 및 레이크 분포와 같은 형상은 최근 실적선 프로펠러의 형상 특성을 정형화하여 선택되었기 때문에 초기설계시 설계된 형상이 최종 설계 프로펠러의 형상과 크게 다르지 않을 것으로 생각되어 초기성능을 보다 정확하게 추정할 수 있게 하였다. 설계된 계열 프로펠러는 날개수 4개인 프로펠러를 대상으로 날개 전개면적비 4개($A_{E}/A_{O}$=0.3, 0.45, 0.6, 0.75)에 대하여 각 전개면적비에서 평균피치비를 5개(P/D=0.5, 0.65, 0.8, 0.95, 1.1)로 변화시켜 총 20개의 프로펠러로 구성되었으며 KD-프로펠러 씨리즈(KRISO-DAEWOO Propeller Series)라 명명하였다. 설계된 계열 프로펠러들에 대하여 단독특성시험, 캐비테이션 관찰시험, 변동압력 계측시험을 수행하였다. 프로펠러 단독특성 시험결과의 회귀해석결과로 부터 $B_{P}-\delta$ 곡선을 도출하여 초기설계 단계에서 최적 프로펠러 직경등을 쉽게 결정할 수 있게 하였다. 기준으로 선택된 반류분포(2700TEU 콘테이너선의 반류) 후류에서 프로펠러 추력계수 및 캐비테이션 수를 체계적으로 변화시킨 상태에서 캐비테이션 관찰시험 및 변동압력계측시험을 수행하였다. 양력면이론에 의한 비정상 프로펠러 성능해석에 의해 계산된 최대 국부양력계수 ($C^{max}_{l,0.8R}$)와 국부캐비테이션 수(${\sigma}_0=\frac{p-p_v}{\frac{1}{2}{\rho}V^2_{0.8R}}$)를 기준으로 캐비테이션 관찰시험 결과를 정리하여 KD-캐비테이션 챠트를 도출하였다. 기존의 캐비테이션 챠트는 균일류중의 시험 결과를 정리하여 작성되었으나 KD-캐비테이션 챠트는 반류분포중에서 시험된 프로펠러 관찰시험 결과로 부터 도출되었으므로 초기설계 단계에서 보다 정확한 캐비테이션 발생량 추정이 가능하리라 예상된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제44권6호
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• pp.659-668
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• 2006

실험계획법을 이용하여 nitromethane을 초임계수산화(SCWO)로 분해시키는 공정의 최적화 연구를 진행하였다. Lab scale 반응설비를 이용하여 처리수의 COD와 T-N을 최소화하는 SCWO 공정의 최적 운전조건을 도출하였으며, scale-up 문제점을 파악하기 위해 SCWO pilot plant 실험 결과와 lab scale 최적화 실험 결과를 비교하였다. 처리수의 COD와 T-N을 최적화 목적 변수(KPOV)로 설정하였으며, 예비실험을 통해 반응 온도(temp)와 nitromethane과 암모니아수의 몰 비(NAR)를 주요 운전 변수(KPIV)로 설정하였다. 최적화 실험은 통계적 실험계획법인 중심합성설계법을 사용하였으며, 실험결과의 해석은 반응표면법을 활용하였다. 주 효과 분석결과 처리수의 COD는 Temp 증가에 따라 급격하게 감소하며, NAR 증가에 따라 약간 감소하는 것으로 나타났으며, T-N은 Temp 와 NAR 증가에 따라 감소하였다. Temp가 $420{\sim}430^{\circ}C$로 낮을 때에는 NAR 증가에 따라 T-N이 급격히 감소하였으나, $450^{\circ}C$ 이상으로 높을 때에는 큰 변화가 없었다. 최적화 실험 결과를 회귀분석 하여 처리수의 COD와 T-N 을 예측할 수 있도록 Temp와 NAR이 변수인 2차식으로 회귀식을 도출하였으며, 결정계수($r^2$)와 표준화잔차의 정규성을 분석하여 회귀식이 실험결과를 잘 모사하는 것을 확인하였다. 회귀식을 이용하여 COD < 2 mg/L, T-N<40 mg/L를 동시에 만족시키며 부식 위험이 적은 nitromethane 분해 최적 운전 조건은 Temp $450-460^{\circ}C$, NAR 1.03-1.08로 설정하였다. SCWO pilot plant를 이용하여 nitromethane 분해 최적 조건을 검증하고, SCWO 공정의 scale-up 문제점을 파악하는 연구를 실시하였다. SCWO pilot plant 실험 결과를 lab scale 반응설비에서 도출한 COD와 T-N의 회귀식과 비교한 결과 오차가 증가하지만 회귀식이 pilot plant 실험결과도 잘 나타내는 것을 확인할 수 있었다. Pilot plant 실험결과에 대한 회귀식의 적합성은 실험값과 예측값의 비교도와 표준화잔차의 정규성으로 검증하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.203-214
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• 2017

본 연구에서는 진주, 수원, 춘천의 정보로만 추정한 유전 모수(New1~New3)와 지역 조합으로 추정한 유전 모수(New4~New7), NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화시기 및 잠재수량의 예측력을 평가하여 기존의 유전 정보와 새로운 유전 정보에 대한 불확실 정도를 알고 다음 후속 연구에 활용 가능성을 알아보고자 수행했다. 결과적으로, 개별 및 지역조합 유전 모수에서 모수 추정 지점 혹은 참여한 지점의 유전 모수의 평가 지표들은 비교적 좋은 결과를 보여 주었지만 뚜렷하게 나타나지 않았다. 대구, 밀양, 전주에서 New7 유전 모수의 개화시기의 예측력은 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화 시기 예측력보다 개선되지 않았다. 그러나 New7 유전 모수의 잠재수량의 예측력은 큰 차이는 아니지만 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재 수량 예측력보다 개선되는 현상을 보였다. 예를 들면, 밀양에서 NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수가 0.00과 0.01로 전혀 예측력이 없는 것으로 평가하였지만 New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.31로 나타났다. 반면, 전주에서 NICS (2010)과 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.66과 0.41로 평가되었는데, New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.00으로 예측력이 없는 것으로 평가되었다. 새로운 유전 모수의 예측력(New1~New7)이 기존의 유전 모수(NICS (2010)과 Kim et al. (2004))의 예측력보다 크게 개선되지는 않았지만, 평가 결과가 좋은 지역 조합 유전 모수를 지역별 개화시기 및 잠재수량을 예측하는 데에는 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권1호
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• pp.43-54
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• 2001

집단의 유전적 분화는 환경요인과 유전적 소인의 복잡한 상호관계에 의해 이루어지는데, 집단내 요인으로는 종자나 화분 비산, 국소환경변이, 개체의 분포밀도 등을 들 수 있다. 점봉산의 잣나무 임분내 개체 분포와 유전적 구성에 대한 분석을 위하여 신갈나무군락내 잣나무 우접임분에 $100{\times}100m$ 조사구를 설정하였으며, 잣나무 325개체에 대한 동위효소 분석을 실시하고, 공간의 자기상관성을 계산하였다. 11개 동위효소 유전자좌에서 관찰된 평균 다형성 유전자좌 비율(P)은 72.7%, 이형접합도의 관찰치(Ho)는 0.200, 기대치(He)는 0.251로 이형접합체 과소현상을 나타내어 근연가계의 개체들이 다수 분포하는 것으로 조사되었다. 동위효소의 유전자형에 따라 325개체는 총 147 개의 그룹으로 구분되었으며, 한 개 유전자형에 최대 34개체가 포함되었다. 동위효소 유전자형의 이성성이 24~32m 구간(거리간격 8m)을 기점으로 증가하는 양상을 보였으며, 생장특성(수고와 직경)에 대한 simple block distance도 24~32m 구간에서 임의분포를 보였다. 높은 근연교배의 고정계수(F=0.204), 유전적 자기상관성, 생장특성의 분석, 동일 유전자형의 분포범위 등을 고려할 때 점봉산 잣나무 임분은 화분비산이나 숲틈 형성에 따른 종자의 집중 투입에 따른 유전자 이동(gene flow)보다는 유전적 근연(近緣)개체의 밀도(密度)에 의존(density dependent)해서 유전적 구조를 유지하는 것으로 생각되며, 유전적 동질성을 갖는 군락의 크기는 24~32m에서 결정할 수 있었다. 본 연구의 결과 유전자원보존을 위한 개체의 선정은 최소한 37m 이상의 거리를 띄어야 바람직한 것으로 조사되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.145-152
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• 2007

본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한, 측정 시스템의 개요, 측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며, 타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며, 55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태와의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나, 입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드와 C-밴드 모두 hh 편파가, 입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.83-92
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.