[논문]로지스틱회귀분석을 이용한 등산로 훼손요인 분석: 고루포기산~생계령 대상으로

최태헌; 김준순

doi:10.14578/jkfs.2018.107.4.478

로지스틱회귀분석을 이용한 등산로 훼손요인 분석: 고루포기산~생계령 대상으로
Analysis of Factors Affecting Hiking Trails by Logistic Regression Analysis: Focus on Golupogisan~Saenggyelyeong 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.107 no.4, 2018년, pp.478 - 485

초록
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본 연구에서는 백두대간 등산로 훼손에 영향을 미치는 자연환경요인을 선정하고 영향 관계를 분석하였다. 연구대상지는 백두대간 고루포기산~생계령 구간 내 표본지 총 123개소이며 등산로 훼손, 임상, 하층식생, 수관밀도와 FGIS를 통해 얻은 경사, 토성, 암석노출 총 7가지 정보를 분석에 활용하였다. 등산로 훼손 발생지 43곳과 미발생지 80곳을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과, 등산로 훼손에 영향을 미치는 자연환경요인으로 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출 총 4가지를 선정하였다. 경사도와 하층식생은 양의 상관관계를 보였고 암석노출은 음의 상관관계로 나타났다. 토성은 미사 비율이 낮고 모래 비율이 높은 토성일수록 양의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 등산로 훼손을 줄이기 위해서는 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출 4가지 자연환경요인들을 적절하게 관리하여야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The study was carried out to select natural environmental factors that affect damage to hiking paths and to provide directions for facility management of hiking paths by a logistic regression analysis. The study sites is a total of 123 sample sites that located in the Baekdudaegan Guropo-Gisaengnyeong hiking trails. The variables used in the analysis model included mountain trail damage, forest type, herb of soil and crown density obtained through a field survey and included slope, soil and rock exposure obtained through FGIS. A logistic regression analysis of 43 sites and 80 undeveloped sites, 4 elements were selected for slope, herb of soil, soil and rock exposure. The slope and the herb of soil were positively correlated and the exposure of rock was negative. Soil has shown a positive correlation with its low missile and high sand ratio Saturn. Therefore, the management of the mountain hiking paths facilities should be established and restored considering the slope, herb of soil, soil and rock exposure.

주제어

표/그림 (8)

그림 Figure 1. Map showing the investigated line Golupogisan~Saenggyelyeong.
표 Table 1. Code of Hiking Trail Damage and Evaluation Criteria.
그림 Figure 2. Independent variable selection procedures.
표 Table 2. The Construction of Environmental Factors Data.
그림 Figure 3. Evaluation criteria picture of hiking trail damage (Occurrence, Not Occurrence).
표 Table 3. A Classified Table.
표 Table 4. Logistic Regression Coefficient of Significance Test.
그림 Figure 4. Herb of soil Evaluation standards(A lot, Some, Any).

AI 본문요약
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문제 정의

또한 향후 등산로 훼손 복구 및 완화를 위한 적절한 관리 방안을 제안하였다.
본 연구는 로지스틱 회귀분석을 활용하여 등산로 훼손과 자연환경요인 사이의 영향 정도를 규명하기 위해 수행되었다. 처음 가정했던 등산로 훼손에 영향을 미치는 자연환경요인인 경사도, 암석노출, 임상, 토성, 수관밀도, 하층식생 총 6가지를 대상으로 유의확률이 5% 이상인 임상과 수관밀도를 제외한 4가지 변수를 분석한 결과, 경사도와 하층식생은 양의 상관관계를 보였고 암석노출은 음의 상관관계를 보였다.
본 연구에서는 백두대간 고루포기산~생계령 구간을 대상으로 로지스틱 회귀모형을 이용하여 등산로 훼손에 미치는 자연환경요인을 선별하고 그 영향 정도를 파악하였다. 또한 향후 등산로 훼손 복구 및 완화를 위한 적절한 관리 방안을 제안하였다.

제안 방법

분석모형 구성 및 결정 단계에서는 현장조사에서 얻은 변수와 GIS 데이터를 활용한 변수들을 종속변수와 독립변수로 구분하고 개별 변수값을 사진을 바탕으로 재분류하여 평가기준을 일부 재설계하였다.
변수 선정 단계에서는 등산로 훼손 여부에 영향을 미치는 자연환경요인만을 대상으로 KFS(2008)와 같이 ‘지형, 토성, 식생, 기상’ 4가지 유형으로 구분하고 4가지 유형 중 본 연구 목적에 부합하지 않는 변수와 연구 대상지에서 수치가 동일한 변수를 제거하였다.
수관밀도와 임상 정보는 현장에서의 표본지 평가 정보를 임상도 제작에서 평가하는 방법을 활용하여 평가하였다.
연구 방법에서는 평가기준 설정, 변수 선정, 현장조사, 분석모형 구성 및 결정, 총 4단계로 진행하였다.
이때 변수의 신뢰성과 수집 가능성을 기반으로 현장조사를 통해 수집할 변수와 GIS를 통해 현장조사를 대체할 변수를 선정하였다.
초기모형은 등산로 훼손 여부를 판단한 종속변수와 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출, 임상, 수관밀도 6개의 독립변수로 구성하였다. 로지스틱회귀분석을 통해 초기모형을 통계적으로 검정하여 최종모형을 구성하였다.
0, SPSS Inc)를 이용하였다. 최종적으로 등산로 훼손 원인의 정도 파악과 함께 등산로 관리 관점에서 분석 결과를 해석하였다.
반면, 수관밀도를 추가하였는데 그 이유는 수관밀도에 의해서 바람과 강수가 등산로 지표에 직접적인 영향을 억제한다고 판단하였기 때문이다. 최종적으로 선행 연구와 대상지의 특성을 바탕으로 지형에서는 경사도, 토성에서는 토성과 암석노출, 식생에서는 수관밀도, 임상과 하층초본을 변수로 활용하였다. 이때 변수의 신뢰성과 수집 가능성을 기반으로 현장조사를 통해 수집할 변수와 GIS를 통해 현장조사를 대체할 변수를 선정하였다.
0 m’의 표본지를 설치하였고, 개별 표본지간 독립성을 위해서 도상거리 약 20 m~100 m 간격으로 하되, 훼손이 발생한 등산로를 추가하여 총 123개 표본지를 조사하였다. 표본지별 등산로 훼손 발생 여부와 자연환경요인 변수값을 야장에 기입하고 사진촬영을 실시하였다. 분석모형 구성 및 결정 단계에서는 현장조사에서 얻은 변수와 GIS 데이터를 활용한 변수들을 종속변수와 독립변수로 구분하고 개별 변수값을 사진을 바탕으로 재분류하여 평가기준을 일부 재설계하였다.
현장조사 단계에서는 연구 대상지에 크기 ‘가로 2.5 m × 세로 2.0 m’의 표본지를 설치하였고, 개별 표본지간 독립성을 위해서 도상거리 약 20 m~100 m 간격으로 하되, 훼손이 발생한 등산로를 추가하여 총 123개 표본지를 조사하였다.

대상 데이터

경사도, 암석노출, 토성은 산림입지토양도(1:25,000) 정보를 활용하였다.
본 대상지는 백두대간 등산로 고루포기산~생계령 구간은 국가등산로로 지정되어 전 구간이 매뉴얼에 따른 동일한 관리를 받을 뿐 아니라 종주 등산로 특성상 등산객들이 출입하면 중간에 빠져나오는 우회로가 적어, 대상지 구간은 균등한 답압을 받는다(KFS, 2016; KFRI, 2014).
토성은 총 12가지 범주 중 본 대상지에서 4가지 ‘양질토, 사양토, 양토, 미사질양토’만 존재하였다.

데이터처리

초기모형은 등산로 훼손 여부를 판단한 종속변수와 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출, 임상, 수관밀도 6개의 독립변수로 구성하였다. 로지스틱회귀분석을 통해 초기모형을 통계적으로 검정하여 최종모형을 구성하였다. 최종적으로 독립변수의 유의확률이 5% 이내로 나타난 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출 4개를 채택하였다.
범주형 변수인 등산로 훼손 발생 여부와 자연환경요인 간의 인과관계를 파악하기 위해서 영향을 미치는 요인 변수를 독립변수로 하고 등산로 훼손 여부를 종속변수로 선정하여 로지스틱 회귀분석을 사용하였다.

이론/모형

범주형 변수인 등산로 훼손 발생 여부와 자연환경요인 간의 인과관계를 파악하기 위해서 영향을 미치는 요인 변수를 독립변수로 하고 등산로 훼손 여부를 종속변수로 선정하여 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 독립변수의 선택은 후진제거 선택법을 이용한 유의성 검정에 의해 이루어졌다. 로지스틱 회귀분석은 SPSS for Windows (Ver 24.
평가기준 설정 단계에서는 등산로 훼손 여부를 평가하기 위해서 복구의 필요성과 KFS(2008)의 등산로 훼손 매뉴얼의 등산로 환경피해도 0~5등급(Kwon et al., 1991)에 준하여 평가기준을 설계하였다.

성능/효과

따라서 ‘사양토’에서 훼손 발생 확률의 증가 원인은 미사 비율이 낮고 모래 비율 높은 ‘사양토’의 특성이 하층식생 밀도를 낮추고 지표의 경도를 무르게 만들기 때문이었다.
하지만 통계 분석과 현장사진 검토 결과, 수관밀도가 낮아지면 하층식생들이 햇빛으로부터 양분을 많이 섭취하여 하층초본 밀도가 증가하는 표본지가 다수 관측되었다. 따라서 수관밀도는 훼손 발생과 관계성이 없는 것으로 나타났다.
7로 범주형 변수들의 등급 영향력 중에서 가장 높게 나타났다. 또한, 등급간 계숫값의 차이가 커 하층식생을 식재하는 것만으로도 등산로 훼손을 완화시키는데 큰 영향을 주었다. 토성은 총 12가지 범주 중 본 대상지에서 4가지 ‘양질토, 사양토, 양토, 미사질양토’만 존재하였다.
또한, 토성은 미사 비율이 낮고 모래 비율이 높은 토성일수록 양의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다.
방정식에 포함된 변수들 중 경사도의 승산비[Exp(B)]는 1.469로 경사도가 1도 증가할 경우 등산로 훼손일 발생될 확률(odds)이 약 1.469배 높아지는 것으로 나타났다. 암석노출의 승산비[Exp(B)]는 0.
방정식을 통해 실제 미발생한 지역 80곳을 재분류한 결과 미발생으로 옳게 분류된 곳은 74곳이고, 발생으로 잘못 분류한 곳은 6곳으로 정확도는 92.5%이였다.
5%이였다. 방정식을 통해 실제 발생한 지역 43곳에서 옳게 분류된 곳은 35곳이고, 미발생으로 잘못 분류한 곳은 8곳으로 정확도는 81.4%였다(Table 3).
경사도, 암석노출, 토성은 산림입지토양도(1:25,000) 정보를 활용하였다. 암석 노출은 총 5개 등급 중에서 4개 등급, 토성은 총 12 종류 중에서 4종류만 나타났다. 하층식생은 현장 표준지 등산로 좌우간격 0.
암석노출 등급이 약 20% 간격으로 설정되어 있기 때문에 등산로 노면의 암석이 차지하는 비율이 20% 증가함에 따라 등산로 훼손 발생확률(odds)이 약 0.168배만큼 감소하는 것으로 나타났다.
처음 가정했던 등산로 훼손에 영향을 미치는 자연환경요인인 경사도, 암석노출, 임상, 토성, 수관밀도, 하층식생 총 6가지를 대상으로 유의확률이 5% 이상인 임상과 수관밀도를 제외한 4가지 변수를 분석한 결과, 경사도와 하층식생은 양의 상관관계를 보였고 암석노출은 음의 상관관계를 보였다.
최종적으로 독립변수의 유의확률이 5% 이내로 나타난 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출 4개를 채택하였다. 최종모형의 분류 정확도는 전체 88.6%였다. 방정식을 통해 실제 미발생한 지역 80곳을 재분류한 결과 미발생으로 옳게 분류된 곳은 74곳이고, 발생으로 잘못 분류한 곳은 6곳으로 정확도는 92.
로지스틱회귀분석을 통해 초기모형을 통계적으로 검정하여 최종모형을 구성하였다. 최종적으로 독립변수의 유의확률이 5% 이내로 나타난 경사도, 하층식생, 토성, 암석노출 4개를 채택하였다. 최종모형의 분류 정확도는 전체 88.
하지만 통계 분석과 현장사진 검토 결과, 수관밀도가 낮아지면 하층식생들이 햇빛으로부터 양분을 많이 섭취하여 하층초본 밀도가 증가하는 표본지가 다수 관측되었다.

후속연구

또한, 토성을 확인하여 때론 시설물 설치보다는 미사와 점토 함량이 많은 토성일 경우 식재 또는 파종을 통해 하층식생밀도를 높여주는 방안도 고려해야 한다.
등산로 훼손과 다양한 요인들 간의 인과관계를 확인하기 위해 FGIS 자료를 바탕으로 데이터를 구축하려고 하였으나 자료의 형태상 모든 변수를 FGIS를 통해서 데이터를 구축하지 못했다. 또한 본 논문의 결과가 전체 등산로에 적용할 수 있는지에 대한 판단을 내리기는 한계가 있다. 하지만 본 방법론을 바탕으로 등산로 훼손과 FGIS 통한 자연환경요인에 관한 구체적인 자료들이 축적 된다면 등산로 시설물 관리를 위한 다양한 정보를 제공할 것이다.
또한 본 논문의 결과가 전체 등산로에 적용할 수 있는지에 대한 판단을 내리기는 한계가 있다. 하지만 본 방법론을 바탕으로 등산로 훼손과 FGIS 통한 자연환경요인에 관한 구체적인 자료들이 축적 된다면 등산로 시설물 관리를 위한 다양한 정보를 제공할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	등산이란 무엇인가?	산에 오르는 모든 활동을 의미하는 등산은 한국인이 가장 좋아하는 취미로 2004년부터 2014년까지 10년간 변함없이 1위를 지키고 있을 뿐 아니라 등산 인구 역시 점진적으로 늘어나고 있다(Korea Gallup, 2014). 한 예로, 연간 국립공원 탐방객 수는 2011년을 기준으로 4천만 명을 넘었고, 2017년에는 4천 7백만 명을 넘어섰다(KNPS, 2018).
	등산의 현황은 어떠한가?	산에 오르는 모든 활동을 의미하는 등산은 한국인이 가장 좋아하는 취미로 2004년부터 2014년까지 10년간 변함없이 1위를 지키고 있을 뿐 아니라 등산 인구 역시 점진적으로 늘어나고 있다(Korea Gallup, 2014). 한 예로, 연간 국립공원 탐방객 수는 2011년을 기준으로 4천만 명을 넘었고, 2017년에는 4천 7백만 명을 넘어섰다(KNPS, 2018).
	등산로 훼손은 어떻게 이루어지는가?	, 2008). 등산객이 제한된 경로인 등산로를 집중적으로 이용하여 답압에 의해 치밀해진 등산로 노면은 빗물이나 지표류가 땅속으로 스며들기 어려워진다(Weaver and Dale, 1978; Quinn et al., 1980; Kim, 2003, Kim, 2017). 따라서 등산로 노면에 빗물이나 지표류가 흘러내려 등산로 노면을 침식시키고 등산객은 훼손된 노면을 피하고자 등산로 노폭을 확대 시킨다(Kim, 2011). 이때 적절히 배치된 등산로 시설물은 등산로 훼손을 완화해줄 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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