KCI등재
지리변수 기반 기계학습을 이용한 산지 소유역 유기층 토양 영양분의 공간적 분포 예측 = Spatial Prediction of Soil Organic Horizon Nutrients Using Geographical Variable-based Machine Learning in a Mountainous Watershed
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
257-270(14쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
소장기관
산지토양 내 유기층은 가장 큰 영양분 저장소이자 토양 관리에서 중요한 대상이다. 본 연구는 지리변수 기반 기계학습 모형을 이용하여 산지토양 유기층 영양분의 공간적 분포를 예측하고자 하였다. 이를 위해 총 90개의 유기층 토양 시료를강원도 소양강 일대 소유역에서 채취하였다. 토양예측 모형으로 랜덤포레스트(random forest)를 사용하였다. 지리변수로 지리좌표(XY)와 중앙점에서 유클리드 거리(CD), 표본 위치에서 유클리드 거리(EBD)를 사용하였다. 다양한 지리변수의 효과를 확인하기 위해 환경변수만 사용했을 때, 각 지리변수와 함께 사용했을 때(환경변수+XY, 환경변수+CD, 환경변수+EBD), 모든 지리변수와 환경변수를 사용했을 때(환경변수+XY+CD+EBD), 마지막으로 지리변수만 사용했을 때(XY+CD+EBD) 등 총 6가지 결과를 비교하였다. 연구 결과로 황을 제외하고 모든 영양분에 대해 환경변수와 지리변수를함께 고려했을 때 모형의 예측력이 상대적으로 높았고, 반대로 지리변수만을 고려했을 때 낮은 예측력을 보였다. 다양한 지리변수 중에서 모든 토양 영양분에 대해서 예측력이 높았던 단일한 지리변수는 없었다. 선택된 중요한 변수를 살펴보면 고도, 사면곡면률, 계곡깊이, 사면유역지수 등으로 지형변수가 산지토양 유기층 영양분의 공간적 분포에 주로 영향을 주었다고판단하였다. 본 연구는 산지 토양 생태계를 이해하고 관리하기 위한 중요한 정보로 향후 활용될 수 있을 것이다.
더보기The organic soil layer in the mountainous area is one of the largest nutrient sinks and an important target in soil management. The purpose of this study is to predict the spatial distribution of organic layer nutrients in mountainous soils using the geographical variable-based machine learning model. A total of 90 organic soil samples were collected from the subwatershed area of the Soyang River in Gangwon Province. Random forest was used as a soil prediction model. Geographical coordinates (XY), euclidean distance to the center (CD), and euclidean distances from observation locations (Euclidean Buffer Distance, EBD) were used as geographical variables. In order to check the effect of various geographical variables, we compare the results of using only environment variables (EV), when used with each geographical variable (EV+XY, EV+CD, EV+EBD), when using all geographical variables and environment variables (EV+XY, EV+CD, EV+EBD), and finally when using only geographical variables (XY+CD+EBD). As a result, the predictive power of the models was high for all of the nutrients except for sulfur when environmental and geographical variables were considered together. On the other hand, low prediction power was obtained when only geographical variables were considered. Among the various geographical variables, there was no single geographical variable that was highly predictive for all soil nutrients. For the selected important variables, the topographic variables such as elevation, surface curvature, valley depth, and catchment area mainly affected the spatial distribution of soil organic layer nutrients in the mountainous area. It is expected that this study will be used as spatial information for understanding and managing the mountain soil ecosystem in the future.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-03-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 지리학연구 -> 국토지리학회지 | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-03-28 | 학회명변경 | 한글명 : 한국지리교육학회 -> 국토지리학회영문명 : The Korean Association Of Professional Geographers -> The Korean Association of Professional Geographers | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.19 | 1.19 | 1.13 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.09 | 1.02 | 1.53 | 0.15 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)