산악과 암벽지형이 발달한 한반도 지형에서 서식하는 우제류 중에서 산양(Namorhedus caudatus)은 산업화에 따른 서식지 파괴로 개체수가 급감하여 멸종위기야생생물 Ⅰ급으로 지정되어 보호되고 있다. 현재에는 약 700여 마리 정도가 우리나라 동북부 산악지대에 서식하는 것으로 추정하고 있으나, 정확한 개체수조차 파악되지 않고 있는 실정이다. 뿐만 아니라, 산양 서식지의 자연환경에 대한 연구결과도 거의 없어 주요 산양생태복원을 위한 서식지 선정기준도 마련되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 산양이 서식하는 지역에서 식생조사를 통해 서식지의 환경조건에 대한 기초 자료 제공을 목적으로 하였다. 조사지역은 산양서식지역 중 하나로 알려진 강원도 인제군 매봉산지역을 선정하였으며, 산양의 서식은 2016년부터 무인센서카메라를 총 9대를 설치하여 확인하였다. 식생조사지역은 무인센서카메라가 설치된 지역에서 반경 100m 이내에서 선정하였고, 식생은 20×20m의 방형구 내에서 연 3회 분기별로 조사하였고, 조사 시 기타 일반적인 환경요인을 함께 기록하였다. 산양 서식지에서의 식생조사 결과, 식생유형은 2가지 그룹으로 출현식물종에 따라 구분되었다. 그룹별로 무인센서카메라에 포착된 야생동물의 출현빈도는 유의적인 차이를 나타내지 않았다(P>0.05). 본 연구를 통해 확인된 식생 그룹의 유형과 대표식물종 등은 서식지 선정을 위한 지표종으로 활용될 수 있을 것이며, 산양의 복원프로그램 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 정태적 패널모형 중 고정효과모형을 활용하여 지역 내 총생산액 대비 국유기업 생산 비중이 지역경제 성장에 주는 영향을 분석하였다. 기존 연구에 의하면 중국의 국유기업은 지속적인 개혁에도 불구하고 비효율적인 운영과 생산수준을 보이고 있으나, 지역별 개발정책에 따라 지역경제에 주는 영향은 상이할 것으로 생각된다. 이에 지역을 4대와 8대 권역으로 구분하여 분석하였다. 분석결과, 4대 권역에서는 동부지역만 국유기업의 생산비중과 지역경제 성장 간, 음(-)의 관계를 보였고, 동북부 및 중부, 서부에서는 양(+)의 관계로 나타났다. 8대 권역별 분석에서는 동부연해, 북부연해, 서남지역에서 국유기업 생산비중이 커질수록 지역경제 성장에 음(-)의 영향을 주고, 동북, 황하중류, 장강중류, 서북, 남부연해에서는 양(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 다만, 남부연해지역은 통계적으로 유의하지 않았다.

2015년 전남 광양, 고흥, 순천, 영광 및 전북 순창의 매실 과수원에서 복숭아씨살이좀벌(Eurytoma maslovskii) 성충의 발생양상을 조사한 결과, 성충 초발생일은 광양 4월 11일, 고흥 4월 15일, 순천 4월 16일, 영광 4월 22일, 순창 4월 23일로 지역별로 최대 12일 정도의 차이를 보였으나, 성충 50% 발생일은 고흥과 순천 4월 25일, 광양 4월 26일, 영광 4월 27일, 순창 4월 28일로 지역별로 큰 차이를 보이지 않았고, 16~17주차에 대부분의 성충이 집중적으로 탈출하였으며, 이 시기의 매실 크기(단경)는 10mm 이상이 되어있었다. 한편, 복숭아씨살이좀벌의 유충은 4번의 탈피과정을 거쳐 5령을 경과한 후 노숙유충으로 하면 및 월동에 들어가는 것으로 조사되었으며, 유충의 영기 구분을 위해 매실 씨앗속 탈피각을 찾아 큰턱 안쪽의 경화된 부분의 길이를 측정하여 비교한 결과, 각각 첫 번째 탈피각은 31.48±6.94㎛, 두 번째 탈피각은 57.96±10.22㎛, 세 번째 탈피각은 90.38±15.35㎛, 네 번째 탈피각은 192.04±10.87㎛로 조사되었다.

PURPOSES: Ambiguous decision on whether rural or urban area for road design can increase the construction cost and restrict the land use of surrounding area. However, administrative classification on rural and urban area is not directly related to road design because of this classification is not based on the engineering viewpoint, so method which can explain the road design context is required. METHODS: Method which enables to identify the area for road design is suggested based on the deceleration expected to be experienced by drivers who use the road section concerned. Deceleration rate corresponding to the area such as rural or urban suggested in Road Design Guideline is used as the criteria to identify the area by comparing this value with the estimated deceleration rate at the road section concerned. Speed profile method is utilized to derive the deceleration rate, and speed estimation way for reflecting both road geometry and intersection is suggested using stopping sight distance concept. RESULTS: The procedure of the method application is suggested, and the design example utilizing the method is provided. CONCLUSIONS : The method is expected to be used to identify the area for road design with engineering viewpoint, and design consistency among the roads with similar driving environment can be made.

통근자료를 활용한 기능 지역의 구분은 도시의 구조를 파악할 수 있다는 점에서 의미있는 작업이다 . 그러나 이전의 방법들, 특히 인트라맥스 (Intramax)는 공간 단위들 사이의 기능적 연결을 최적화하는데 부적절한 결과를 도출해왔다 . 따라서 이 논문에서는 통근권 설정에 있어서 내부이동 비율 증가를 위한 새로운 지표의 제시와 공간적 인접성과 넓이의 균형성과 같은 공간적인 제약들을 고려한 대안적인 방법을 제시하고자 한다 . 그리고 새롭게 제시된 방법을 이용하여 서울 대도시권의 통근권을 설정하고 , 이를 인트라맥스로 설정된 통근권과 비교하여 새롭게 제시된 기능 지역 설정 방법에서 제시된 지표와 공간적 제약의 효과를 각 단계별로 분석하였다 . 그 결과 , 새롭게 제시된 방법을 통해 설정된 통근권이 인트라맥스로 설정된 통근권에 비해 내부이동 비율이 더 높게 나타났고, 기능 지역 구분의 정의에 더 부합하는 결과를 보였다.

본 연구에서는 서로 다른 지역에서 재배된 장뇌삼 8 품종과 밭에서 재배된 재배인삼 등 총 9개체에 대해 장 뇌삼 품종들 간의 유연관계를 분석하였다. RAPD분석에 사용한 random primer는 총 40종류(OPA 1～20, OPB 1～20)였으며, 이 중 34개가 각기 다른 지역에서 재배된 품종간의 집단을 형성하여 9개 품종간 유연관계를 밝히 는데 유용하였다. 유연관계를 분석한 결과, 홍천과 재배 인삼, 의성과 금산, 진안과 풍기와 강화, 상주와 안동 4개 의 그룹으로 구분되었으며 이는 다시 2개의 그룹「홍천- 재배인삼-의성-금산」,「풍기-강화-상주-안동」으로 구 분 되었다. 9개 지역에서 수집한 품종간의 유사도 값은 최저 0.30, 최고 0.53으로 나타났다. RAPD방법은 사용법 이 간단하고 소요시간이 적게 소요될 뿐만 아니라 적은 양의 DNA시료로도 분석이 가능한 검정법으로 형태적인 차이가 구별되지 않는 장뇌삼 품종 간의 유전적 유연관 계를 밝히는 데 유용한 방법임을 알 수 있었다. 그러나 품종별 계통유연관계를 보다 정확히 분석하기 위해서 AFLP 또는 Molecular Maker를 이용하거나 계통분류에 널리 이용되는 핵, 엽록체 DNA의 유전자 염기서열 비교 와 같은 정밀한 분자계통학적 연구가 수행되어져야 할 것으로 사료된다.

본 연구는 최근 정부 및 지자체에서 다양하게 추진하고 있는 각종 지역개발사업의 효율적 추진을 위해서 농산촌지역의 지대구분 및 사업추진을 위해 농산어촌지역 지대구분을 위한 구분기준과 지표를 개발하고 지대구분 안을 도출하는 것이 목적이다. 연구결과, 도시화지역 6개 읍․면, 준도시화 지역 13개 읍․면, 농촌지역 14개 읍․면, 중산간지역 18개 읍․면, 산간지역 11개 읍․면으로 구분되어 전체적으로 균등한 분포를 나타냈다. 세부적으로 보면, 각 군의 읍지역과 중심기능을 담당하고 있는 일부 거점면이 도시화지역으로 분류되었으며, 반대로 지형적으로 다소 산간지역의 특성이 강한 지역일지라도 수려한 자연경관 및 우수한 관광자원을 보유한 지역의 경우에 평가량이 다소 높게 나타난 것이 특징이다. 결과적으로 같은 군에 위치하거나 인접한 읍․면일지라도 각 읍․면별 지역적 특성은 서로 다른 특성을 내포하고 있기에 당해지역의 발전 잠재력을 극대화 할 수 있도록 지역적 특성을 고려한 사업추진이 절실하게 요구되고 있다.

본 연구는 중부지방에서 각종 기후인자의 영향을 명확히 반영하여 중부지방의 날씨 및 기후 특성을 잘 나타내는, 탁월일기 및 강수현상의 하계 순별 출현 다소(강수 없음, 0.1-10.0mm/일, 10.1-30.0mm/일, 30.1mm 이상/일)와 그 변화에 대해, 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 정보비를 추출하고 응용하여, 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀다. 그리고 본 연구는 하계 순의 중부 지방의 25개 관측 지점별 일기 및 기후 대표성의 특성을 규명하고 공간적 질서를 밝혀 일기예보 및 핵심 기후지역(기후대표성) 설정을 시도한 것이다. 그 결과 최대 일기엔트로피(제1위: 춘천, 1.870bits, 7월 하순)는 대부분 8월 초순에 나타나고, 최소 일기엔트로피(제1위: 강화, 0.960 bits, 9월 중순)는 6월 초순과 9월 하순에 나타난다.15개 기준지점(속초, 철원, 대관령, 춘천, 강릉, 서울, 인천, 원주, 수원, 충주, 서산, 청주, 대전, 보령 및 부여)의 정보비 분포와 일기대표성의 특성은 주로 9월 중순(제1위 충주 기준 시 청주 0.75, 6월 초순)에 가장 크며, 7월 하순(제1위 보령 기준 시 대관령 0.06, 7월 하순)에 가장 작다는 것을 밝혔다. 그리고 중부지방의 일기예보 및 기후대표성(기후지역)을 나타내는 핵심지역은 부여-인천-강릉지역을 잇는 삼각형내의 중부 내륙지방이 해당됨을 밝혔다.

자연생태계의 보전을 위한 지역구분을 위하여 백두대간(남덕유산-소사고개) 구간을 조사한 식생조사 자료를 바탕으로 식생의 보전가치를 식생지수라는 것으로 수치화 하는 방법을 제시해 보고자 한다. 식생지수는 생물다양성, 임분의 보전가치, 환경의 청정성, 임분의 역사성, 입지의 생산성 등을 바탕으로 수치화 하였다. 식생지수는 백두대간 관리범위 설정에 이용될 수 있을 것이라 사료된다. 식생지수 I의 경우 총 66개의 조사지 중에서 8개 지역 12.1%가 핵심지역에 속하고, 21개 지역 31.8%, 37개 지역 56.1%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다. 식생지수II의 경우 28개 지역 41.9%가 핵심지역에 속하고, 19개 지역 28.8%, 19개 지역 28.8%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다.

자연생태계의 보전을 위한 지역구분을 위하여 백두대간(피재-도래기재) 구간을 조사한 식생조사 자료를 바탕으로 식생의 보전가치를 식생지수라는 것으로 수치화하는 방법을 제시해 보고자 한다. 식생지수는 생물다양성, 임분의 보전가치, 환경의 청정성, 임분의 역사성 입지의 생산성 등을 바탕으로 수치화하였다. 식생지수는 백두대간 관리범위 설정에 이용될 수 있을 것이라 사료된다. 식생지수 I의 경우 총 113개의 조사지 중에서 59개 지역 52.2%가 핵심지역에 속하고, 34개 지역 30.1%, 20개 지역 17.7%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다. 식생지수II의 경우 49개 지역 43.4%가 핵심지역에 속하고, 38개 지역 33.6%, 26개 지역 23.0%가 각각 완충지역과 전이지역에 속하는 것으로 나타났다.

This paper has identified detailed climate types and their geographical extents in the Republic of Korea using MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model) 1×1km high-resolution grid climate data and Trewartha climate classification. When considering 60 ASOS (The Automated Synoptic Observing Systems) stations, only four climate types were identified over South Korea. Three climate types, Dca (52%), Doa (28%) and Cfa (18%), were prevalent while Dcb type was only located at Daegwallyeong. When based on a high-resolution grid climate data, six climate types were identified including Dob and E types which were not detected with ASOS stations. High-resolution grid climate data reflected better and detailed geographical characteristics. Areas occupied by Cfa climate types were located along the narrow southern and Jeju coastal areas, dedicating only 6.9% of South Korea. Trewartha climate classification was also applied to 1km×1km RCP scenarios. The most distinct feature of future climate changes based on RCPs was a larger expansion of Cfa and Doa types with a drastic reduction of Dca and Dcb, indicating that a warmer and wetter climate would be prevalent over South Korea in the latter period of this century. Even for RCP2.6, all the coastal areas, some of Seoul metropolitan area, a large part of Daegu and Gwangju metropolitan areas would be classified as Cfa. For RCP8.5, 51.5% of South Korea would be occupied by the Cfas and 25.1% by the Doas, leaving only 23.2% of Dcas.

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 7 × 6 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

최근 강우와 토지이용 특성의 변화로 도시지역의 재해위험은 크게 악화되고 있다. 이에 본 연구에서는 기성시가지 유역에서 내수침수 방지대책의 효과적이고 맞춤화된 적용을 위한 지역구분 방법에 대해 비교 분석하였다. 지역구분의 주된 목적은 지형, 하천, 토지이용 특성 등의 객관적 자료만으로 유사한 특성의 공간영역을 식별하는 것이다. 궁극적으로는 대상지역을 수리∙수문학적 특성에 따른 유형별로 구분하고, 각 지역에 적합한 대책을 적용하기 위함이다. 본 연구에서는 침수재해 위험도를 고려하여 대상유역을 크게 침수위험지역과 빗물유출지역으로 구분한다. 빗물유출지역은 다시 유출억제지역(또는 비시가화지역)과 홍수지체지역(또는 시가화지역)으로 세분화한다. 침수위험지역의 구분 기준은 과거 침수피해이력, 모의를 통한 침수피해 예상지역, 인근 하천과의 관계(계획홍수위, 하상고 등), 지형특성인자(습윤지수 등), 관련제도에서 지정된 지역(풍수해저감종합계획 등) 등이 있으며, 빗물유출지역의 유출억제지역과 홍수지체지역 구분은 시가화 정도(토지이용 특성 등), 토양의 포화 여부, 우수의 흐름 상태 등을 이용할 수 있다. 사례분석 대상지역에의 적용 결과, 침수위험지역은 지형특성인자, 빗물유출지역은 토지이용 특성을 이용하는 것이 대체로 적절함을 알 수 있었다. 다만, 침수위험지역에 대한 구분은 침수피해의 원인이 매우 다양한 형태로 나타남으로 피해이력, 관련제도에서 지정된 지역 등과의 충분한 검토가 필요할 것으로 보인다. 이상과 같은 연구결과는 내배수 재해저감시설의 설치 및 배치를 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 시가지유역 단위에서보다 전방위적이고 맞춤화된 침수방지대책을 마련하는데 기여할 것으로 기대된다.

The selection of land for fishing village development project, and the standard used to classify fishing villages has been determined based on the guidelines developed by fishing village cooperatives. The approach fishing village cooperatives follows is likely to classify fishing villages without first reflecting on the overall development environment of the region, such as other industries and workers in the area. It also acts as a barrier for business promotion or evaluation, because the cooperatives do not match the administrative districts, which are the units of administration, and the main policy enforcement agent in regional development. Against this background, this study aimed to identify categories to situate the development direction, as well as the size and distribution of fishing villages based on eup, myeon, and dong administrative units as defined by the Fishing Villages and Fishery Harbors Act. This study was based on the Census of Agriculture, Forestry, and Fisheries of 2010, and analyzed 826 eups, myeon, and dongs with fishery households using the principal component analysis, and 2-Step cluster analysis methods. Therefore, 95% of the variance was explained using the covariance matrix for types of fishing villages, but it was analyzed as one component focusing on the number and ratio of fishery households, and used the cluster-type analysis, which focused on the sizes of fishing villages. The clusters were categorized into three types: (1) the development type based on the number of fishermen in the eups, myeons and dongs was analyzed as village size (682); (2) administrative district size (121); and (3) total eups, myeons and dongs (23), which revealed that the size of most fishing villages was small. We could explain 73% of the variance using the correlation coefficient matrix, which was divided into three types according to the three principal component scores, namely fishery household power, fishery industry power, and fishing village tourism power. Most fishing villages did not have a clear development direction because all business areas within the region were diversified, and 552 regions could be categorized under the harmonious development type, which is in need of balanced development. The fishery industry type typified by industrial strength included 159 regions in need of an approach based on industrialization of fishery product processing. Specialized production areas, which specialized in producing fishery products, were 115 regions with a high percentage of fishermen. The analysis results indicated that various situations in terms of size and development of fishing villages existed. However, because several regions exist in the form of small village units, it was necessary to approach the project in a manner that directed the diversification of regional development projects, such as places for local residents to relax or enjoy tourism experiences within the region, while considering the overall conditions of the relevant eups, myeons, and dongs. Reinforcement of individual support for fishermen based on the Fisheries Act must take precedence over providing support for fishermen through regional development. In addition, it is necessary to approach the development of fishing villages by focusing on industrializing the processing techniques of fishery products. Areas specialized in the production of fishery products are required to consider the facilities for fisheries production, and must make efforts to increase fishery resources, such as releasing fry.

본 연구에서는 강원도 삼척시 지역을 대상으로 산불발생관련 16개 인자별로 주제도로 구축하여 격자 자료로 변환하고 지역단위 산불발생확률을 산출함으로써 산불발생위험지도를 작성하고 진화자원 및 산불감시시설 배치의 적합성을 분석하였다. 또한, 삼척시 지역단위에 해당하는 산불발생확률 모형 추정식을 산출하여 5단계의 산불발생위험등급 지역을 분류하였으며, 산불감시탑, 감시카메라 및 감시초소의 산불감시 범위는 47.9% 정도의 가시권역을 감시할 수 있는 것으로 판단되었다.

We have investigated coarse wind sectors in Busan metropolitan area and simulated detailed wind field using local atmospheric circulation model, RAMS in preceding studies (Part I, Part II). In this study, we divided and analyzed local wind sector in Busan according to the preceding results. We found that Busan metropolitan area is divided into 2 or 3 local wind sector in each coarse wind sector. The 9 coarse wind sectors were classified into 20 local wind sectors in total. But three local wind sectors were finally excluded because of these sectors were located on the complex hill area and the sea. Local wind sectors, therefore, in Busan metropolitan area were defined as 17 regimes. We assessed the location of air quality monitoring sites at Busan metropolitan area using the information of these wind sectors. Most of these were located at proper points, but 6 sites were placed at 3 local wind sectors as a couple and no site was set up at 3 other sectors. Hence the location of these sites was in need of rearrange.

We have analysed the observed surface and vertical meteorological data to get atmospheric information over the Busan metropolitan area. For this, we have selected 10 days in all season such as spring, summer I(Jangma season), summer II(hot season), autumn and winter. The result which have performed cluster analysis using atmospheric data represented that these days are included to most frequently appeared synoptic cluster. We have simulated wind field around Busan metropolitan area which is assigned as 1km2 using RAMS. The calculated air temperature and the wind speed was similar to the observed the that, and the trends of daily variation showed good agreement. RMSE and IOA also showed reliable value. These results indicated the RAMS is able to simulate and predict detailed atmospheric phenomenon.

In this study, climate analysis and wind sector division were conducted for a propriety assessment to determine the location of air quality monitoring sites in the Busan metropolitan area. The results based on the meteorological data(2000～2004) indicated hat air temperature is strongly correlated between 9 atmospheric monitoring sites, while wind speed and direction are not. This is because wind is strongly affected by the surrounding terrain and the obstacles such as building and tree. In the next stage, we performed cluster analysis to divide wind sector over the Busan metropolitan area. The cluster analysis showed that the Busan metropolitan area is divided into 6 wind sectors. However 1 downtown and 2 suburbs an area covering significantly broad region in Busan are not divided into independent sectors, because of the absence of atmospheric monitoring site. As such, the Busan metropolitan area is finally divided into 9 sectors.