본 연구에서는 퍼지선형계획법을 적용함으로써 국내의 장기목재공급 잠재력을 예측하고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다. 선형계획법과 퍼지선형계획법의 비교 결과 목재생산량 및 입목축척의 관점에서 선형계획법이 퍼지 선형계획법 보다 높게 나타났다. 그러나, 선형계획법에서는 장기적인 관점에서 보속수확을 달성하지 못하는 것으로 나타나 보속성을 고려한 목재공급 잠재력을 예측하기 위해서는 퍼지선형계획법을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 연구결과 국내 연간 목재공급 잠재량은 약 10.5백만$m^3$으로 추정되었다. 각 지역별 연간 목재공급 잠재량은 경상북도가 가장 많고, 전라남도, 강원도, 그리고 경상남도 순으로 많게 나타났다.
본 연구에서는 퍼지선형계획법을 적용함으로써 국내의 장기목재공급 잠재력을 예측하고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다. 선형계획법과 퍼지선형계획법의 비교 결과 목재생산량 및 입목축척의 관점에서 선형계획법이 퍼지 선형계획법 보다 높게 나타났다. 그러나, 선형계획법에서는 장기적인 관점에서 보속수확을 달성하지 못하는 것으로 나타나 보속성을 고려한 목재공급 잠재력을 예측하기 위해서는 퍼지선형계획법을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 연구결과 국내 연간 목재공급 잠재량은 약 10.5백만$m^3$으로 추정되었다. 각 지역별 연간 목재공급 잠재량은 경상북도가 가장 많고, 전라남도, 강원도, 그리고 경상남도 순으로 많게 나타났다.
The objective of this study was to estimate potential of domestic long-term wood supply by using fuzzy linear programming (FLP). In order to construct a numerical formula model, maximization of total timber production was used for the objective function. Size limit of harvesting and sustained yield ...
The objective of this study was to estimate potential of domestic long-term wood supply by using fuzzy linear programming (FLP). In order to construct a numerical formula model, maximization of total timber production was used for the objective function. Size limit of harvesting and sustained yield were used as the constraints. The results of comparison between LP and FLP were shown that LP is more suitable than FLP in terms of the amount of timber production and final forest stock. However, as long-term sustained yield was limitedly achieved by using LP, FLP was more desirable for prediction of potential wood supply. According to the results of this study, the potential of annual domestic wood supply was estimated about 10.5 million cubic meters. Gyeong buk, Jeon nam, Gangwon and Gyeong nam province were highly ranked in order of provincial potential of wood supply.
The objective of this study was to estimate potential of domestic long-term wood supply by using fuzzy linear programming (FLP). In order to construct a numerical formula model, maximization of total timber production was used for the objective function. Size limit of harvesting and sustained yield were used as the constraints. The results of comparison between LP and FLP were shown that LP is more suitable than FLP in terms of the amount of timber production and final forest stock. However, as long-term sustained yield was limitedly achieved by using LP, FLP was more desirable for prediction of potential wood supply. According to the results of this study, the potential of annual domestic wood supply was estimated about 10.5 million cubic meters. Gyeong buk, Jeon nam, Gangwon and Gyeong nam province were highly ranked in order of provincial potential of wood supply.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
목재생산 잠재력은 장기적인 관점에서 지속적인 목재수급을 달성할 수 있어야 하며, 이러한 측면에서 장기적인 관점에서의 보속수확을 달성하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 LTSY조건을 충족시키는 퍼지선형계획모형의 분석결과를 이용해 목재 생산 잠재력을 평가하였다. Table 2에 제시된 퍼지선형계획모형의 LTSY는 105백만m3으로 분석되었으며, 각 분기는 10년을 의미하므로 연간 목재공급 잠재량은 약 10.
이러한 이유로 퍼지(fuzzy) 이론을 적용하여 불확실성을 보다 유연하게 고려하기 위한 연구들이 수행된 바 있다(Zimmermann, 1977; 원현규와 우종춘, 1996). 따라서 본 연구에서는 국내 목재공급 잠재력을 예측하는데 있어 퍼지선형계획법(Fuzzy linear programming: FLP)을 적용함으로써 목재생산 계획 수립 시 발생할 수 있는 불확실성을 고려하고자 하였다.
본 연구에서는 국내의 목재공급 잠재력을 예측하는데 있어 퍼지 선형계획모형을 적용함으로써 목재생산 계획 수립 시 발생할 수 있는 불확실성을 고려해보고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대화를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다.
또한 지역별 목재생산 가능지 면적은 지역에 따라 최소 183천ha에서 최대 577천ha까지 차이를 보이는 등 입목자원이 일부지역에 편중되어 있어 지역별 산림자원 현황을 고려한 목재생산계획의 수립이 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 국립산림과학원(2010)의 결과를 이용해 목재생산계획을 수립하고 지속가능한 산림경영을 달성할 수 있는 목재생산 잠재력을 예측하였다.
그러나 임분수확표의 경우 정상임분을 기준으로 작성되었기 때문에(산림청, 2009b), 지역별 현실임분의 재적을 추정하기 위해서는 지역특성에 따른 임분수확량의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지역특성에 따른 현실임분의 생장특성을 고려하기 위하여 국립산림과학원(2010)의 연구결과에서 제시한 지역별 임분수확 추정식을 적용하여 재적을 산출하였다.
가설 설정
임상은 수확표의 적용이 가능한 수종으로 소나무, 잣나무, 낙엽송, 리기다, 활엽수, 혼효림의 6개 임상그룹으로 분류하였다. 소나무는 지역에 따라 중부지방소나무와 강원지방소나무로 구분하여 재적을 산출하였으며, 활엽수는 신갈나무로, 혼효림은 소나무와 신갈나무가 각각 50%씩 혼효된 임분으로 가정하여 재적을 산출하였다. 그러나 임분수확표의 경우 정상임분을 기준으로 작성되었기 때문에(산림청, 2009b), 지역별 현실임분의 재적을 추정하기 위해서는 지역특성에 따른 임분수확량의 보정이 필요하다.
제안 방법
목재생산계획의 수립을 위하여 산림구획, 임상, 영급을 의사결정변수로 고려하였다. 우선 특별시와 광역시를 제외한 전국 8개 도의 행정경계를 기준으로 산림을 구획하였다.
본 연구에서는 총 목재생산량에 대한 지망수준을 1,200백만m3, 변동허용폭을 900백만m3으로 설정하였다. 보속수확의 경우 지망수준을 이전 분기 목재생산량으로 설정하고, 이전분기 목재생산량의 20%를 변동허용폭으로 적용하였다.
본 연구에서 구성한 선형계획모형과 퍼지선형계획모형을 대상으로 최적해를 구하고 그 결과를 바탕으로 국내의 목재생산 잠재력을 예측하였다. Table 2에 제시된 것과 같이 선형계획모델의 총 목재생산량은 1,030백만m3, 계획분기말 입목축적량은 322백만m3으로 평가되었다.
퍼지함수의 형태는 선형증가(linear increasing), 선형감소(linear decreasing), 삼각형(triangle), 마름모꼴(rhombus) 등이 있으며, 퍼지 집합의 특성에 따라 적합한 형태의 퍼지함수를 적용해야 한다. 본 연구에서는 Figure 1과 같이 총 목재생산량에 대한 불확실성을 고려하기 위하여 선형증가 퍼지함수를 채택하였고, 보속수확에 대한 불확실성을 고려하기 위하여 삼각형 퍼지함수를 채택하였다. 퍼지함수는 구간 값을 정의하고, 그 구간 값의 포함된 정도를 0과 1값으로 표현하게 되는데, 그 구간 값은 주관적 또는 경험적으로 정의할 수 있다.
퍼지함수는 구간 값을 정의하고, 그 구간 값의 포함된 정도를 0과 1값으로 표현하게 되는데, 그 구간 값은 주관적 또는 경험적으로 정의할 수 있다. 본 연구에서는 총 목재생산량에 대한 지망수준을 1,200백만m3, 변동허용폭을 900백만m3으로 설정하였다. 보속수확의 경우 지망수준을 이전 분기 목재생산량으로 설정하고, 이전분기 목재생산량의 20%를 변동허용폭으로 적용하였다.
따라서 목재생산계획은 생태적・사회적・경제적 측면에서의 지속가능성을 유지할 수 있는 체계 안에서 수립되어야 하며, 목재생산의 극대화, 영급구조의 개선, 보속수확, 벌채면적 제한 등의 문제가 주요 관심사로 고려되어야 한다. 본 연구에서는 최적화 기법 중에서 가장 넓게 이용되고 있는 기법중의 하나인 선형계획법을 적용하기 위하여 식 (2)~(8)과 같이 목적함수와 제약조건으로 구성되는 기본 모델을 수립하였다. 장기적인 관점에서 목재생산계획을 수립하기 위하여 계획기간은 100년으로 설정하였고, 목재생산의 극대화를 목적함수로 설정하였다.
본 연구에서는 국내의 목재공급 잠재력을 예측하는데 있어 퍼지 선형계획모형을 적용함으로써 목재생산 계획 수립 시 발생할 수 있는 불확실성을 고려해보고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대화를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다.
본 연구에서는 최적화 기법 중에서 가장 넓게 이용되고 있는 기법중의 하나인 선형계획법을 적용하기 위하여 식 (2)~(8)과 같이 목적함수와 제약조건으로 구성되는 기본 모델을 수립하였다. 장기적인 관점에서 목재생산계획을 수립하기 위하여 계획기간은 100년으로 설정하였고, 목재생산의 극대화를 목적함수로 설정하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 우리나라 전체 산림을 연구대상지로 선정하였다. 우리나라는 전국토의 63.
목재생산계획의 수립을 위하여 산림구획, 임상, 영급을 의사결정변수로 고려하였다. 우선 특별시와 광역시를 제외한 전국 8개 도의 행정경계를 기준으로 산림을 구획하였다. 임상은 수확표의 적용이 가능한 수종으로 소나무, 잣나무, 낙엽송, 리기다, 활엽수, 혼효림의 6개 임상그룹으로 분류하였다.
성능/효과
선형계획모델에서도 식 (4)-(5)와 같이 보속수확을 고려하기 위한 제약조건식을 구성하여, Figure 2에서와 같이 분기별 벌채량이 직전분기 벌채량의 20%이내에 속하는 것으로 나타났다. 그러나 분기별 벌채량의 범위가 최소 56백만m3에서 최대 152백만m3으로 상대적으로 넓게 분포하여 보속성이라는 용어가 가지는 애매함 혹은 불확실성을 효과적으로 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 퍼지선형계획모델에서는 Figure 2에서와 같이 4분기 이후부터 LTSY를 달성함으로써 보속성에 대한 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 것으로 분석되었다.
으로 평가되어 선형계획모형이 상대적으로 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 선형계획모형에서는 장기적인 관점에서 보속수확의 달성여부를 판단할 수 있는 척도인 LTSY를 달성하지 못하는 것으로 나타나, 보속성에 대한 불확실성을 고려하기 위해서는 퍼지선형계획모형을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 퍼지선형계획모형의 분석결과를 바탕으로 한 국내의 연간 목재공급 잠재량은 약 10.
반면 퍼지선형계획모델에서는 총 목재생산량과 계획분기말 입목축적량이 각각 966백만m3과 260백만m3으로 평가되어 선형계획모델이 목재생산량과 입목축척량의 관점에서 상대적으로 좋은 결과를 제시해 주고 있다. 그러나 장기적인 관점에서 보속수확의 달성여부를 판단할 수 있는 척도인 LTSY(Long Term Sustained Yield)를 평가한 결과, 퍼지선형계획은 보속수확을 달성하고 있으나 선형계획모델에서는 달성하지 못 한 것으로 나타났다.
그러나 퍼지선형계획모델에서는 Figure 2에서와 같이 4분기 이후부터 LTSY를 달성함으로써 보속성에 대한 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 선형계획모델이 퍼지선형계획모델보다 계획기간동안 벌채량이 많음에도 불구하고 계획분기말 입목축적량이 더 높은 것으로 분석되었는데, 이는 Figure 2에서와 같이 계획분기 초기에 퍼지선형계획모델에서 상대적으로 많은 양의 벌채가 이루어졌기 때문인 것으로 판단된다.
선형계획과 퍼지선형계획 모형의 비교 결과, 선형계획모형의 총 목재생산량은 1,030백만m3, 계획분기말 입목축적량은 322백만m3으로, 퍼지선형계획모형에서는 총 목재생산량과 계획분기말 입목축적량이 각각 966백만m3과 260백만m3으로 평가되어 선형계획모형이 상대적으로 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 선형계획모형에서는 장기적인 관점에서 보속수확의 달성여부를 판단할 수 있는 척도인 LTSY를 달성하지 못하는 것으로 나타나, 보속성에 대한 불확실성을 고려하기 위해서는 퍼지선형계획모형을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다.
현재의 영급분포는 III, IV영급의 장령림으로 편중되어 있으나, 계획기간 말의 영급분포에서는 III, IV영급의 비중이 감소하고, I, II영급의 유령림 및 V영급 이상의 성숙림 점유면적이 늘어나는 결과를 보여주었다. 즉, 현재의 불균형적인 영급구조를 균일하게 분포하도록 함으로써 안정적인 영급구조로의 전환이 가능할 것으로 판단되었다.
Figure 3은 현재의 영급분포와 선형계획모델과 퍼지선형계획모델을 통해 작성된 목재공급계획을 적용할 경우의, 계획분기 말의 영급분포를 보여준다. 현재의 영급분포는 III, IV영급의 장령림으로 편중되어 있으나, 계획기간 말의 영급분포에서는 III, IV영급의 비중이 감소하고, I, II영급의 유령림 및 V영급 이상의 성숙림 점유면적이 늘어나는 결과를 보여주었다. 즉, 현재의 불균형적인 영급구조를 균일하게 분포하도록 함으로써 안정적인 영급구조로의 전환이 가능할 것으로 판단되었다.
후속연구
각 분기별 평균 벌채면적은 경상북도가 115,340 ha로 가장 많고, 전라남도가 76,884 ha, 경상남도가 68,905 ha, 강원도가 54,437 ha 순으로 많게 나타났다. 이러한 결과는 향후 각 지역별로 장기적 관점에서 목재생산계획을 작성하거나, 투입 노동력, 조림사업 물량 등을 추정하기 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위해서는?
본 연구에서는 퍼지선형계획법을 적용함으로써 국내의 장기목재공급 잠재력을 예측하고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다. 선형계획법과 퍼지선형계획법의 비교 결과 목재생산량 및 입목축척의 관점에서 선형계획법이 퍼지 선형계획법 보다 높게 나타났다.
목재생산량의 단기적 관점과 중·장기적 관점에서 어떤 수준으로 고려되야 하는가?
목재생산량은 단기적 관점에서는 현재의 임목생산체계 안에서 생산할 수 있는 수준으로 고려될 수 있으나, 중·장기적 관점에서 향후 세대들을 위해 재화나 용역을 공급하기 위한 산림시스템의 능력에 영속적으로 지장을 주지 않는 수준으로 고려되어야 한다. 따라서 목재생산계획은 생태적·사회적·경제적 측면에서의 지속가능성을 유지할 수 있는 체계 안에서 수립되어야 하며, 목재생산의 극대화, 영급구조의 개선, 보속수확, 벌채면적 제한 등의 문제가 주요 관심사로 고려되어야 한다.
목재공급 잠재력을 예측한 결과 각 지역 별 연간 목재공급 잠재량은 어떠한가?
5백만$m^3$으로 추정되었다. 각 지역별 연간 목재공급 잠재량은 경상북도가 가장 많고, 전라남도, 강원도, 그리고 경상남도 순으로 많게 나타났다.
참고문헌 (19)
국립산림과학원. 2010. 국내 목재생산 잠재력 예측. 국 립산림과학원 연구보고. pp. 77-95.
B.C. Ministry of Forests. 1999. Timber supply review : Cranbrook Timber Supply Area Analysis Report. pp. 9-10.
Coutu, A.J. and Ellertsen, B.W. 1960, Farm forestry planning through linear programming. Tennessee Valley Authority Technical Report 236-60.
Hetsch, S. 2008. Potential sustainable wood supply in Europe. UNECE/FAO Timber Section. pp. 20-21.
Johnson, K.N. and Scheuman, H.L. 1977. Technique for prescribing optimal timber harvest: a site-specific spatial model in forest planning calculations. Landscape Ecology 22: 243-256.
Kao, C. and Bodie, J.D. 1979. Goal programming for reconciling economic, even-flow, and regulation objectives in forest harvest scheduling. Canadian Journal of Forest Research 9: 525-531.
Thompson, E.F. 1968. The theory of decision under uncertainty and possible applications in forest management. Forest Science 14(2): 156-163.
Thompson, E.F. and Haynes, R.W. 1971. A linear programming- probabilistic approach to decision-making under uncertainty. Forest Science 17: 224-229.
Mendoza, G.A., Bare, B.B. and Zhou, Z. 1993. A fuzzy multiple objective linear programming approach to forest planning under uncertainty. Agricultural Systems 41: 257-274.
Zimmermann, H.J. 1978. Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets and System 1: 45-55.https://mail.snu.ac.kr/downloadAttach. do?folderInbox&uid2096&part1:1
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.