Earticle

산불이 발생하면 토양발수층이 생성되어 지표면 유출이 늘어나고 토양침식이 증가하 지만, 시간이 지남에 따라 토양발수층의 효과는 사라지고 지표면을 덮은 재(ash)층의 영향이 중요시된다. 이 연구에서는 실트펜스를 이용하여 산불피해지와 미피해지의 토 사유출량 시기별 변화를 조사하였고, 인공강우실험을 통해 산불 발생 후 지표유출량과 토양침식량을 변화량을 측정하였으며, 재 층의 변화를 살펴보기 위해 지표유출수의 총 유기탄소의 농도를 조사하였다. 실트펜스 측정자료에 의하면 산불 직후 산불피해지의 토양침식량이 미피해지보다 많았으나 1개월 이후에는 뚜렷한 영향이 발견되지 않았다. 인공강우실험에 의하면 지표유출량은 산불 직후 급격히 증가한 이후에 감소하였으며, 다시 증가하는 것으로 나타났다. 이는 산불에 의해 생성된 토양발수층이 초기에 토양 침투량을 감소시켜 지표유출량을 증가시켰으며, 그 이후 토양발수층이 사라지면 재 층 의 의한 강우량 저류가 현저하게 나타나 지표유출량을 감소시킨다. 시간이 경과함에 따라 재 층이 사라지게 되면 지표유출량이 증가하여 산불 이전의 수준 (미피해지)에 도달한다. 토양침식량 변화도 이러한 경향을 잘 따르고 있으며 총 유기탄소의 농도 변 화를 통해 강우에 의한 재 층의 유실을 파악하였다.

Water repellency in burnt soils leads to an increase in surface runoff and associated soil erosion during storm periods. As time goes, water repellency is destructed, and hydrologic and erosion processes is mainly related to ash layer than water repellency layer. This study was conducted to examine the short-term changes in soil erosion on burnt and unburnt forest soils. Amounts of surface runoff and soil erosion were measured on burnt and unburnt soil by using rainfall simulation experiments, and TOC concentrations in surface runoff were also measured to know the effects of ash layer on hydrologic and soil erosion processes. Observed soil erosion amount was much more in burnt soils than unburnt soils after a fire, but the discrepancy could be reduced in a few months. Rainfall simulation experiments showed that surface runoff was increased due to water repellent in soils, and then decreased with repellency destruction and a thicker layer over soil surface. Ash layer can retained water and reduce runoff potential. As ash layer was blown away by wind and flowing water, runoff was gradually increased and then reached to the hydrologic capability of unburnt soils. Soil erosion also followed the same trend as surface runoff, and TOC concentrations varied according to the thickness of ash layer.

정확한 강우 임계기준의 산정은 산사태 예측 및 조기경보시스템의 효과적 운영에 필수적이다. 이 연구에서는 우리나라를 대상으로 산사태 유발 강우 임계기준을 분석하는 두 가지 방법론을 비교하였다. 하나는 최근 현장 검토를 통해 선정된 가장 인접한 단일 관측소의 자료를 사용하는 방식이며, 다른 하나는 인근 여러 관측소의 평균 강우 자료를 활용하는 방식이다. 산사태 유발 강우의 임계기준에 관한 예측 성능은 ROC 기반 분류 정확도(AUC)를 통해 평가되었다. 평균값 기반 방식의 예측 정확도가 단일 관측소 기반 방식보다 높았으며, 안정적이고 일관된 임계기준 을 제공하였다. 이 결과는 관측 인프라 수준에 따라 적절한 자료 활용 전략을 선택하는 것이 중 요함을 시사한다.

Accurate determination of rainfall thresholds is essential for effective landslide prediction and early warning. This study compares two methodologies for analyzing landslide-triggering rainfall thresholds in South Korea: one using data from the single nearest station selected through recent site verification, and the other based on averaged rainfall data from multiple nearby observation stations. The predictive performance of rainfall event thresholds was evaluated using ROC-based classification accuracy (AUC). The average-based method demonstrated higher predictive accuracy than the single-station approach and provided more stable and consistent thresholds. These results suggest that it is important to choose an appropriate data utilization strategy based on the level of observational infrastructure.

2023년 기준 우리나라에 개설된 임도는 총 연장길이 약 25,848km, 임도밀도 약 4.1m/ha로 매 년 약 900km 이상 개설되고 있다. 임도 개설의 증가와 함께 임업인들의 임도에 대한 수요 또한 다양해지고 있어, 이에 대응하기 위해 현 임도의 종류 및 관리체계 상에 발생하고 있는 한계점을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 국외 임도의 종류 및 유지·관리체계에 대하여 조사하고, 국내 임도 분야 전문가(산림청, 지자체, 협회, 학계 등) 총 142명에게 우리나라 임도의 종류 구분 체계 및 유지·관리체계 개선 방향에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 일본, 미국, 호주, 유럽 등 많은 임업 선진국가에서 임도의 종류를 법률 및 지침을 통해 그 등급을 구분하고 있는 것으 로 나타났으며, 이와 같은 방법은 임도 관리 주체 및 국민들이 관리하고 이용하는 데 있어 더 용 이할 것으로 판단되었다. 전문가 설문조사 결과, 임도의 종류 구분 개선에 대하여 ‘현행 구분 체 계를 유지해야 한다.’의 응답 비율은 36%, ‘등급별 구분 체계를 마련하여 개선하여야 한다.’의 응 답 비율은 약 64%로 나타났다. 본 연구 결과는 다양해지는 산림 산업과 임업인의 수요에 맞춰 앞으로의 임도 관리체계 정비에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

As of 2023, the total length of forest roads in Korea amounts to approximately 25,848 km (forest road density of about 4.1 m/ha), and more than 900 km of new forest roads are constructed annually. With the increasing expansion of forest roads, the demand for forest roads among forestry professionals has become increasingly diverse. In response, it is necessary to improve the existing classification system and management framework to address the current limitations. This study examines the classification and maintenance management systems of forest roads in foreign countries and conducts a survey targeting 142 domestic forest road experts. The findings indicate that many forestry-advanced nations, such as Japan, the United States, Australia, and European countries, categorize forest roads based on legal regulations and guidelines. Such classification methods are expected to enhance the efficiency of road management for both authorities and users. According to expert survey results, 36% of respondents supported maintaining the current classification system, while approximately 64% advocated for an improved classification framework based on hierarchical grades. The findings of this study are expected to contribute to the future refinement of Korea’s forest road management system, aligning it with the evolving demands of the forestry industry and professionals.

2025년 7월 경상남도 산청군 산청읍에서는 누적 강우량 약 700mm에 달하는 극한 강우로 8명 이 희생되는 대규모 산사태 피해가 발생하였다. 본 연구는 해당 사례를 통해 극한 강우 조건에서 의 산사태 발생 과정과 피해 확대 요인을 고찰하고, 산지 인접 생활권의 재해 취약성을 분석하였 다. 7월 산청군 집중호우는 선행 강우로 사면이 포화에 근접한 상태에서 추가적인 집중호우가 더해지며 넓은 면적에 걸쳐 연쇄적으로 발생한 것으로 나타났다. 특히 인접한 여러 사면에서 붕 괴된 토사가 하류로 유하하는 과정에서 합류⋅집적되어 토석류로 전이되었고, 이것이 피해 규모 를 키운 주요 원인으로 판단되었다. 아울러 발생원과 주거지 간의 짧은 이격거리, 유휴 농경지 등 불리한 지형 및 토지이용 조건이 맞물려 토석류가 생활권으로 집중되는 결과를 초래하였다.

In July 2025, Sancheong-eup, Gyeongsangnam-do, experienced a large-scale landslide disaster triggered by approximately 700 mm of extreme rainfall, resulting in 8 fatalities. This study investigates landslide triggering mechanisms and the factors contributing to damage amplification under extreme rainfall conditions, and examines the disaster vulnerability of residential areas adjacent to mountainous slopes. The results indicate that landslides occurred sequentially over a wide area as intense rainfall was superimposed on slopes that had already approached saturation due to antecedent rainfall. Collapsed materials from multiple adjacent slopes converged and accumulated along downstream flow paths, transitioning into debris flows, which acted as the primary driver of the enlarged damage. In addition, unfavorable topographic and land-use conditions—specifically the short distance between source areas and residential zones, and the presence of idle farmland along flow paths— facilitated the concentration of debris flows into residential areas.

본 연구는 최근 국내에서 산불확산으로 인한 피해가 증가됨에 따라 산림기반시설인 임도가 산 불발생위험 저감, 산불확산 방지, 산불피해지 복구 등에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 분석 방법은 임도가 산불확산에 미치는 영향에 대해서 국립산림과학원의 산불확산 시뮬레이션 프로그 램으로 조사, 분석하였다. 시뮬레이션 대상지는 강원도 강릉시 주문진읍 삼교리의 산을 대상으로 하였으며 시뮬레이션은 사면 방향 발화점과 사면 경사에 따른 산불확산 시뮬레이션으로 진행하 였다. 시뮬레이션 결과 임도가 산불 진행 방향에 수직으로 화미에 위치한 경우에는 방화 효과가 높은 것으로 나타났으며 특히 급경사지 임도에서 임도의 방화효과가 가장 크게 나타났다. 따라 서 강원도 동해안 지역의 산불확산 방지를 위한 산림기반시설을 개설하기 위해서는 부지폭이 넓 은 임도를 봄철 풍향(북서풍)에 수직인 북동/남서 방향으로 개설하는 것이 효과적이라고 판단된 다. 본 연구는 산불 확산 저감, 진화를 위한 임도노선 선정 및 시공 방안을 제시 하는데 활용될 수 있을 것이다.

This study aimed to analyze the impact of forest roads, key forest infrastructure, on mitigating wildfire risk, preventing fire spread, and aiding post-fire recovery, in response to the recent increase in wildfire damage in Republic of Korea. The study used the wildfire spread simulation program of the Korea Forest Research Institute. The simulations were conducted on a mountain in Samgyo-ri, Jumunjin-eup, Gangneung-si, Gangwon-do. The simulations focused on how wildfires spread based on ignition points and slope gradient. The results showed that forest roads were highly effective at preventing fire spread when positioned perpendicularly to the fire's direction, particularly on steep slopes. Therefore, to prevent wildfire spread in the coastal areas of Gangwon-do, it is most effective to build wide forest roads in a northeast-southwest direction, perpendicular to the prevailing winds (northwesterly winds) in spring time. This research can be used to help design and construct forest road networks for mitigating wildfire spread and aiding suppression efforts.

최근 기후변화 가속화로 인해 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극한기상 현상이 증가하며 산사태, 산불 등 산림재난 발생 위험이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 산림재난 발생 위험에 대응 하기 위한 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Stations, AMOS)의 핵 심적인 역할에 대해 소개한다. 산악기상관측망은 2025년 11월 현재 495개소 운영중이며, 산지의 특수 기상정보를 실시간 관측하고 있다. 산악기상정보는 1분 단위로 관측하고 있으며, 수집된 자 료는 6가지 품질검사를 수행하여 데이터의 품질을 관리한다. 이렇게 수집된 자료는 산사태, 산불 등 산림재난 예방과 대응을 위한 기반 입력자료로 활용된다. 본 논문에서는 지난 10년간(2015∼ 2024)의 강수 패턴 분석과 함께 2025년 여름 장마철에 발생했던 산사태 피해지 중심으로 강우 분석사례, 복잡지형에서의 바람 특성 분석 등 정보의 활용 사례를 제시하여 산악지역에서의 정 밀한 기상정보 관측의 필요성을 제시하였다. 산악기상관측망은 최근의 기후 여건에서 발생하는 산림재난에 대해 효과적인 예방과 대응 체계 구축을 위한 과학적 기반 데이터를 제공한다. 향후 산지에 특화된 고해상도 기상정보를 신속하게 생산하여 산림재난 예방 및 대응 체계를 완성하는 데 기여해 나갈 것이다.

The recent climate change has led to an increase in extreme weather events such as localized heavy rainfall and drought, which significantly escalate the risk of forest disasters including landslides and forest fires. This paper introduces the critical role of the Automatic Mountain Meteorology Observation Stations (AMOS) in addressing these growing risks. As of November 2025, a total of 495 AMOS stations are in operation, providing real-time observations of specialized meteorological data in mountainous regions. Data are recorded at one-minute intervals, and their reliability is maintained through a rigorous quality management process consisting of six distinct quality control (QC) procedures. These high-quality datasets serve as fundamental inputs for the prevention of and response to forest disasters. By presenting various applications—including a decadal analysis of precipitation patterns (2015–2024), case studies of rainfall in landslide-affected areas during the 2025 summer monsoon season, and wind characteristic analysis over complex terrain for numerical mountain weather forecasting— this study underscores the necessity of high-precision meteorological monitoring in mountainous areas. AMOS provides the scientific foundation for establishing effective prevention and response systems related to current climatic conditions. We will continue to develop a data production system providing high-resolution meteorological information specialized for mountainous terrain to ensure the successful prevention of and response to forest disasters.

황칠나무(Dendropanax morbiferus)는 두릅나무과에 속하는 한국 남부지역 자생 수종으로, 생리 활성 기능을 지닌 식품 및 건강기능식품 원료로 주목받고 있다. 그러나 황칠나무의 산업적 활용 을 위해서는 안정적이고 지속 가능한 재배 기술의 개발이 요구된다. 이에 본 연구는 식물생장촉 진박테리아 중 하나인 Bacillus velezensis CE 100의 황칠나무 묘목 생장 촉진 효과를 조사하였다. B. velezensis CE 100은 옥신(Indole-3-acetic acid, IAA)을 생산하였으며, 이는 뿌리의 길이 성장과 곁뿌리 형성을 유도하여 묘목의 수분 및 양분 흡수 능력을 향상시켰다. 또한, B. velezensis CE 100은 질소 고정 및 인 가용화 능력을 통해 토양 내 가용성 질소 및 인의 농도를 증가시켰고, 이 는 엽록소 함량을 개선시켰다. B. velezensis CE 100를 처리한 황칠나무 묘목은 Pink Broth 배지 처리구 및 대조구에 비해 생장(지상부 길이, 지하부 길이, 근원부 직경, 지상부 건조 중량 및 지 하부 건조 중량)이 유의하게 증가하였다. 본 연구는 B. velezensis CE 100을 사용하여 화학비료를 사용하지 않고 황칠나무 묘목의 생장을 촉진할 수 있는 가능성을 제시한 최초의 연구이다. 이러 한 연구결과는 남부지역에서 황칠나무림 복원을 위한 건전묘목 생산에 기여할 것으로 생각된다.

Dendropanax morbiferus, a member of the family Araliaceae, is an endemic tree species native to the southern regions of Korea and has attracted attention as a raw material for functional foods and health supplements due to its bioactive properties. However, the industrial utilization of D. morbiferus requires the development of stable and sustainable cultivation techniques. In this study, we investigated the growth-promoting effects of Bacillus velezensis CE 100, a plant growth-promoting bacteria (PGPB), on D. morbiferus seedlings. B. velezensis CE 100 produced indole-3-acetic acid (IAA), which enhanced water and nutrient uptake by stimulating root elongation and lateral root formation. In addition, B. velezensis CE 100 improved chlorophyll content by increasing available nitrogen and phosphate concentrations in soil through nitrogen fixation and phosphate solubilization. Seedlings treated with B. velezensis CE 100 exhibited significantly higher growth rates (shoot length, root length, root collar diameter, shoot dry weight and root dry weight) than seedlings treated with Pink Broth(PB) medium and the untreated control. This is the first study to demonstrate the potential of B. velezensis CE 100 to promote the growth of D. morbiferus seedlings without the use of chemical fertilizers.

지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR)는 토양 경계층을 탐사하는데 유용하지만, 반 사신호의 복잡성으로 인해 데이터의 해석이 전문가의 주관적 판단에 의존하는 한계가 있다. 따 라서, 이 연구는 지표투과레이더 자료와 인공지능 객체 탐지 모델(YOLOv11)을 결합하여 토양 내 수분 경계층을 자동으로 식별하는 기법을 제안하였다. 연구는 경기도 광주시 태화산 학술림 내 묘포지와 잣나무 조림지를 대상으로 수행되었으며, 지표투과레이더 탐사 결과를 실제 굴착한 토양단면의 시각적 분류 및 함수량 측정을 통해 비교 및 검증하였다. 그 결과, 두 조사 지점 모 두에서 O층과 A층의 경계가 각각 약 10∼20cm 깊이에서 구분되었으며, 이는 지표투과레이더 반 사 신호의 변화와 일치하였다. YOLOv11 모델의 학습에는 씨앤에치아이엔씨(C&H Inc.)의 춘천 양묘사업소 데이터를 이용하였으며, 검증에는 서울대학교 태화산 학술림 데이터를 사용하였다. 학습 결과, 손실 함수(box_loss, cls_loss, dfl_loss)는 안정적으로 감소하였으며, 정밀도(Precision) 75.8%, 재현율(Recall) 66.7%, mAP@50이 0.66의 성능을 보였다. 기존 연구들이 인공지능 모델을 단일 반사체 탐지에 활용하였던 것과 달리, 이 연구는 인공지능 모델을 이용하여 연속적이며 중 첩된 반사 형상을 탐지하였다. 향후 학습 데이터를 다양화하여 모델을 고도화한다면, 산림 지역 의 토양 수분 분포 및 구조 분석 등 현장 기반 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Ground Penetrating Radar (GPR) is a useful tool for investigating soil layers. However, due to the complexity of reflection signals, data interpretation often relies on the subjective judgement of experts. Therefore, this study proposes a method that combines GPR data with an artificial intelligence object detection model (YOLOv11) to identify soil layer horizons automatically. The study was conducted in a nursery and a pine plantation site, which is located in the Tae-hwa Experimental Forest. The GPR survey results were verified with actual soil profiles obtained through excavation and soil water content measurements. In both survey sites, the horizons between the O and A horizons were identified at depths of approximately 10–20 cm. Model training was conducted using datasets collected from the Chuncheon Forest Nursery managed by C&H Inc. While the Tae-hwa Experimental Forest dataset were used for validation. The training results showed stable decreases in loss functions (box_loss, cls_loss, dfl_loss), achieving a precision of 75.8%, recall of 66.7%, and mAP@50 of 0.66. Unlike previous studies that focused on detecting single reflectors, this study demonstrated that the YOLOv11 model is capable of identifying continuous and overlapping reflection patterns. With a more diverse dataset and further model optimization, the model is expected to be applicable to field-based studies on soil moisture distribution and structural analysis in forested areas.