서 론

전 세계적으로 생물다양성 감소가 극심함에 따라 식물종 중 약 40%가 멸종위기에 처해있는 것으로 보고되고 있다. 특히, 인위적 개발로 인한 생육지 파괴와 무분별한 산림의 벌채 및 간벌 등 산림경영 활동은 물론 최근 발생빈도가 증가하는 이상 기후 현상은 생육환경의 복합적 위협으로 작용하여 야생식물의 생존율이 지속적으로 하락하고 있는 추세이다(Lughadha et al., 2020). 이러한 사유로 인하여 최 근 멸종위기 야생식물의 보전 방안의 수립은 생물다양성 유지 및 생태계 보호를 위한 시급한 과제로서 대두되고 있 다. 우리나라도 수십 종의 야생식물을 멸종위기종으로 지정 되어 보호하고 있으며, 멸종위기 식물종의 보전은 국내외를 막론한 공통 관심사로 각 식물종의 특성을 파악한 최적의 효과적인 보전 전략이 요구되고 있다.

본 연구의 대상지인 한라산 백록담과 같은 고산지대의 식물 생태계는 이상 기후에 대하여 더욱 취약한 것으로 분석 되고 있다(Korner, 2012). 특히 본 연구의 대상인 암매 (Diapensia lapponica var. obovata)는 한반도의 대표적 고산 희귀식물이며, 현존 개체수가 매우 적어 멸종위기 야생생물 1급으로 지정되어 있다(National Institute of Biological Resources, 2025). 암매는 고산 식물상의 살아있는 화석으로 빙하기 때 유입된 것으로 추정하고 있으며, 현재 국내에서는 제주도 한라산 백록담 일대 해발 1,700m 이상의 암벽부에 극소수의 개체가 생육하고 있다(Kim, 2007). 한라산의 암매 개체군은 전 세계적 분포의 최남단에 해당되며, 개체군의 규모가 매우 작고 분포 범위가 제한적이어서 국가 적색목록 평가 결과 위급 등급으로 분류되어 지속적인 모니터링과 보전 방안이 필요한 상황이다.

암매가 생육 중인 한라산 백록담 일대는 고산지대의 특수 한 기후조건을 가지고 있으며, 지형적으로 가파르고 접근이 어려워 현장 조사에 다양한 제한 사항이 수반된다(Kim et al., 2024). 또한 암매는 좁은 분포 범위, 인위적인 증식과 이식의 어려움 등의 이유로 인하여 능동적 보전이 제한적인 상황이다. 이러한 각종 한계점에 대응하기 위하여 최근 생육 지에 대한 고품질 공간정보(Geospatial Information)와 원격 탐사(Remote Sensing) 데이터를 활용하여 GIS(Geographic information system) 분석을 수행하는 방법이 활용되고 있다. 이와 같은 생물 보전 관련 GIS 선행 연구 사례를 조사한 결과, 대부분의 멸종위기 생물에 관한 연구 사례는 멸종위기 식물의 생육지 적합성 및 보전계획 수립을 위한 GIS 기반의 각종 환경 변수를 평가하는 추세이며, 이를 활용한 보전 전략 수립과 같은 정책 연구 또한 활발하게 수행되고 있다 (Krushelnyck et al., 2023;Dastres et al., 2025;El-Khalafy et al., 2025)

따라서, 본 연구에서는 기존의 전통적 현장 조사 방식의 문제점을 보완하고 더욱 정밀한 암매 생육지의 현황 자료 를 구축하기 위하여 항공 라이다 측량(Airborne Laser Scanning, ALS) 및 드론사진측량 데이터를 기반으로 각종 공공 주제 정보를 융합하여 암매 생육지의 고품질 3차원 데이터베이스를 구축하고 GIS 기반의 멸종위기 식물 생육 지 현황 조사 및 보전 우선순위를 평가하였다. 본 연구에서 암매생육지의 현황 분석 및 보전 우선순위 결정을 위한 수 행한 GIS 분석에는 생육환경이 열악하고 규모가 크지 않은 암매의 특성상 고정밀 3차원 데이터 필요함에 따라 고품질 ALS 데이터와 드론사진측량 성과를 통해 수행하는 3가지 지형 요소(생육지 3D좌표 및 면적 결정, 표고 및 경사)와 생육환경과 위협 요소를 고려하여 공공 주제 정보를 이용 하는 5가지 환경요소(풍속, 풍향, 토양, 암반, 일조량) 및 생육지의 재해 위험성을 분석하는 재해요소(산사태위험 도)로 총 9개 요소로 구성하여 경중률 기반 정량평가 (Weighted Scoring Model, WSM)를 통해 암매 생육지별 최종 보전우선순위를 결정하였다. 본 연구의 주요 흐름도 는 Figure 1과 같다.

연구 방법

1. 연구대상지 현황 및 암매 특성

본 연구는 한라산 백록담 일대 1.45km²를 대상으로 수행 하였다. 백록담은 신생대 제4기 초에 형성된 것으로 추정되 고 있으며, 빙하기 이후의 북방계, 고산 식물 등의 다양한 식물군의 생육지로서 보전 가치가 매우 높다(Choi et al., 2023). 우리나라 멸종위기 식물 282종 중 육상식물 43종이 제주도에 생육 중이며, 한라산 백록담에는 암매, 한라장구 채, 한라솜다리 등 다양한 멸종위기 식물종이 자생 중이다. 본 연구에서는 총 253개의 개체가 있는 암매 생육지에 대하 여 연구를 수행하였다(Figure 2).

본 연구의 대상 식물인 암매(Diapensia lapponica var. obovata)는 5cm 정도 세계에서 가장 키가 작게 자라는 나무 로 한라산 해발 1700m 이상인 백록담 정상부 암벽 위나 바위 사이에서 발견되는 멸종위기 야생생물 1급 육상식물 이다. 특히 암매는 일사량이 적고 수분이 풍부하게 유입되 는 곳에 생육하는 특성에 따라 최근 기후변화에 의해 영향 이 가중되어 백록담 북사면이나 북서사면에 매우 제한적인 분포를 나타내며, 암석 풍화나 빈번히 발생하는 사면의 산 사태에 의해 생육지 훼손되고 관상을 위해 무분별한 채취 등이 발생하여 멸종위기 희귀식물로 분류된다. 본 연구의 대상 식물인 암매사진은 Figure 3과 같다.

2. 데이터 취득 및 수집

암매 생육지의 GIS 기반 고품질 현황 분석을 수행하기 위해서는 생육환경과 개체의 크기를 고려하면 매우 정밀한 3차원 공간정보가 필수적이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 2차원 좌표로 작성된 암매 현황 조사 데이터를 기반으 로 생육지의 ALS 데이터와 드론영상의 CV 해석으로 생성 된 정사영상 및 3D Mesh 데이터를 이용하여 생육지의 3차 원좌표를 생성하였으며, 효율적인 GIS 분석을 위해 생육지 군집의 폴리곤화하여 군집별 생육지 면적을 결정하였다.

본 연구에서 암매 생육지의 GIS 분석은 ALS 기반 DEM 을 통해 수행하는 3가지 지형분석와 생육환경과 연관된 주 제 정보를 통해 수행하는 5가지 환경분석 및 생육지의 재해 위험성 분석으로 구성된다. 각각의 암매 생육지에 대한 GIS 기반 현황 분석을 위해서는 연구대상지의 고정밀 지형 데이 터 및 각종 주제 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 총 9가지의 GIS 분석을 수행하기 위해 연구대상지의 항공 라이다 측량의 통한 ALS 데이터와 드론 사진측량을 통한 정사영상 (Ortho image) 및 3D 모델을 취득하고 암매 생육 조건과 연관된 공공 주제 정보를 수집하여 암매 생육지의 가상공간인 디지털트윈(Digital Twin, DT) 데이터베이스 (database, DB)를 구축하였다.

1) 항공 라이다 측량을 통한 연구대상지 ALS 데이터의 취득 및 전처리

본 연구에서는 연구대상지인 한라산 백록담 일대의 고품 질 공간정보를 생성하기 위해 2022년 5월 멀티센서인 RIEGL VQ 1520Ⅱ로 ALS 데이터를 취득하였다. ALS 데 이터는 포인트클라우드 데이터로 각 점은 3차원좌표와 반 사강도 데이터를 포함한다. 한라산 백록담 일대 암매생육지 (1.43㎢)의 ALS 데이터는 총 105,342,087개의 포인트클라 우드 데이터로 구성되며, 점밀도가 88점/m²으로 나타나 기 복이 심하고 산사태가 빈번히 발생하여 해발 1,700m 이상 의 접근이 어려운 암매 생육지의 특성상 고품질 공간정보 및 3D 모델 생성이 가능하며 규모가 크지 않은 암매 생육지 의 GIS 기반 고정밀 지형분석에 적합하다.

취득된 ALS 데이터는 분석 과정에서의 오류를 최소화하 기 위하여 분석 전 불량점 제거(Noise Remove)를 수행하였 으며, Prograssive TIN(Triangulated Irregular Network) Densification 알고리즘으로 지면점(Ground Point) 분류를 수행하여 표고 및 경사분석의 기본 자료인 수치표고모델 (Digital Elevation Model, DEM)을 생성하였다. 본 연구의 ALS 데이터의 전처리에 이용한 소프트웨어는 Greenballey 사의 LiDAR360 소프트웨어이며, 불량점 제거와 지면점 분 류를 수행한 연구대상지의 최종 지면점의 포인트클라우드 점수는 69,050,776개로 나타났다(Figure 4).

2) 드론사진측량의 컴퓨터비전 해석을 통한 연구대상지 정사영상 및 3D 모델 생성

암매는 매우 작은 개체로 2000m 촬영고도의 항공기에서 취득된 ALS 데이터만으로는 개체를 인식하고 생육지 군집의 폴리곤화를 통한 면적 산정 등 고품질 분석과정을 수행하기 위해서는 더욱 정밀한 공간정보가 필요하다. 본 연구에서는 한라산 백록담 암매생육지 고품질 공간정보 생성하기 위해 DJI사의 Mavic 3 Pro RTK 회전익 드론을 이용하여 드론사진 측량을 수행하였다. 드론사진측량을 통해 촬영된 연구대상지 영상은 총 280장이며, Bentley의 ItwinCapture 소프트웨어로 컴퓨터비전(Computer Vision, CV)해석을 수행하여 연구대 상지의 정사영상(Ortho image, GSD 0.03m)과 3D Mesh를 생성하였다.

본 연구의 대상인 암매는 개체가 작은 특성상 CV 해석 산출물의 위치정확도가 매우 중요하기 때문에 ALS 데이터에 서 추출한 총 3점의 지상기준점(Ground Control point, GCP) 을 취득하여 드론영상의 CV해석에 이용하였다(Figure 5).

3) 고품질 공간정보와 공공 주제정보를 융합한 암매 생육 지 디지털트윈 데이터베이스 구축

식물이 생존하기 위해서는 생육지의 지형 요소와 생육조 건을 위협하는 각종 환경요소의 영향을 받게 된다. 본 연구 에서는 암매의 생존에 영향을 미치는 생육지의 지형요소(군 집 면적, 표고, 경사)와 환경요자(풍향, 풍력, 일조시간, 토 질, 암질) 및 재해인자(산사태위험성)로 구성되는 9가지 매 개인자를 결정하고 해당 매개인자에 대한 GIS 분석을 위해 생육지의 고품질 공간정보를 취득하고 관련 공공 주제정보 를 수집하여 암매 생육지 디지털트윈 DB를 구축하였다 (Figure 6). 본 연구에서 구축한 암매생육지의 디지털트윈 DB의 데이터 특성과 GIS 분석 9개 매개인자별 관련 데이터 형식은 Table 1과 같다.

결과

1. 암매 생육지 군락별 3차원 좌표 및 면적 결정

본 연구는 기존의 현장조사 위주의 멸종위기 식물 생육지 현황 조사 방식을 개선하고자 고품질 ALS 데이터와 드론영 상의 CV해석 결과 및 각종 주제정보를 융합하여 멸종위기 종인 한라산 백록담 암매 생육지 디지털트윈 DB를 구축하 고 GIS 분석을 통한 암매 생육지 현황 조사를 수행하였다.

본 연구에서는 암매 생육지의 GIS 분석에 앞서 국립생태 원 멸종위기종복원센터에서 2차원 좌표로 현장 조사된 생 육지 좌표를 ALS 데이터를 활용하여 고도(Z좌표)를 결정 하여 각각의 생육지의 3차원 좌표(X, Y, Z)를 생성하였다.

또한, 본 연구에서는 현장 조사 시 촬영된 생육지별 가로 와 세로 및 직경을 활용하여 각 생육지 군락의 폴리곤 (polygon)을 생성하였으며(Figure 7), 이와같이 생성된 각 생육지 군락별 폴리곤에 개체수를 곱하여 각 암매 생육지 군락별 면적을 결정하였다(Figure 8).

2. 디지털트윈 DB 기반 암매 생육지 9개 인자에 대한 GIS 분석

본 연구에서는 한라산 백록담 암매 생육지의 고품질 현황 조사 및 보전우선순위 결정을 위해 항공 라이다 및 드론사 진측량을 통해 생육지 고품질 공간정보를 취득하고 생육조 건에 영향이 큰 공공 주제정보를 수집하여 한라산 백록담 일대 1.45㎢의 암매 생육지 디지털트윈 데이터베이스를 구 축하였다. 본 연구에서는 암매 생육지의 고품질 디지털트윈 DB를 활용하여 생존에 영향을 주는 9개 매개인자에 대해 생육지별 현황분석 및 보전우선순위 결정을 위해 GIS 분석 을 수행하였다. 본 연구의 GIS 분석에는 오픈소스 기반의 QGIS와 Global Mapper Pro 소프트웨어를 활용하여 수행 하였다.

1) ALS DEM 기반 암매 생육지 지형 분석

식물이 생육하기 위해서는 표고와 경사와 같은 지형적 특성이 매우 중요하게 작용된다(Cheng et al, 2023). 특히 본 연구의 대상인 암매는 해발 1,700m 이상에 생육하는 멸종위기 식물로 생육지 군락의 면적과 표고 및 경사는 생 육조건에 중요한 인자이며, 생육지의 인위적 훼손에도 제한 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 암매 생육지의 지형 적 특성을 분석하기 위하여 ALS 포인트클라우드 데이터의 전처리를 통해, 지면점을 추출하여 표준격자 크기가 10cm 인 암매 생육지 군락의 ALS 기반 DEM을 생성하여 암매 생육지 군락별 표고분석과 경사분석을 수행하였다.

(1) ALS DEM을 이용한 표고 분석

본 연구에서 구축한 한라산 백록담 일대 암매 생육지 디 지털트윈 DB(1.45㎢)의 표고 범위는 1,614m~1,946m으로 나타났으며, 암매 생육지는 정상부에 속하는 1,850m~ 1,900m에 약 40% 정도의 개체가 생육 중인 것으로 분석되 었다. 본 연구에서 생성한 ALS 기반 DEM과 암매 생육지 3D 폴리곤과 중첩 분석하여 각각의 암매 생육지 군락별 평균 표고를 생성하였다(Figure 9).

(2) ALS DEM을 이용한 경사 분석

생육지 군락별 경사 분석은 표고 분석과 같이 생육지 DB 전반의 ALS 기반 DEM을 이용하여 각 픽셀의 표고값과 주변 픽셀의 표고값을 비교하여 경사도를 추정하는 중앙차 분법(central diference method)를 이용하였다(Weih et al., 2004). 생육지 군락별 경사도는 각 생육지 폴리곤 내의 경사 도 편차를 고려하기 위해 폴리곤 내 평균 경사도와 표준편 차를 평균하고 경사도에 대한 변동계수(coefficient of variation)(식 1)을 적용하여 계산하였다(Everitt et al.,2010) (Figure 10).

암매 생육지 군락별 경사도를 분석한 결과, 평균 경사도 는 27.15°로 나타났으며, 전체 암매 생육지 군락 중 약 65% 가 경사도 20°~45°에 분포하는 것으로 나타났다.

여기서 CV는 지형 변동계수이며, S_m은 평균 경사도 및 Ss는 경사도 표준편차를 나타낸다.

2) ALS DEM과 공공 주제정보를 융합한 암매 생육지 환경 분석

암매는 해발 1,700m 이상의 북사면 및 북서사면에 생육하 는 멸종위기종 고산 식물로 생육지의 위치 및 주향에 따른 풍향 및 풍속, 토양, 암반 및 일조시간 등 환경 영향에 따른 생육조건에 큰 영향을 받게 된다(Park et al, 2024). 암매 생육지의 현장 조사 중심으로 기 구축되어있는 암매 자생 관련 환경자료는 미비하거나, 비주기적인 갱신 주기로 인해 실제 분석에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서 는 암매의 생육지 특성과 위협요인 등을 고려하여 생육지 군락별 풍력, 풍향, 일조량, 토질, 암질 등 총 5개 환경인자를 선정하여 관련 공공 주제정보(Thematic Information)와 ALS 기반 DEM을 융합하여 GIS 기반 환경분석을 수행하였다.

(1) 풍력자원지도를 이용한 암매 생육지별 풍력 및 풍향 분석

한라산 백록담은 최고 표고 1,947m로 우리나라 국토 내 가장 높은 산정 화구호이다. 이러한 지형적 특성으로 인하 여 백록담 일대에는 풍속이 빠르고 절벽부에서는 강한 돌풍 현상이 관측된다(Kang, 2002). 이러한 특성은 백록담의 절 벽부 사면에 주로 생육하고 있는 다수의 암매 생육지에 치 명적인 영향을 주며, 강한 풍속에 의해 장기적으로는 암매 생육지 군락의 지형 변화를 초래할 수도 있다.

따라서, 본 연구에서는 한라산 백록담 암매 생육지의 풍 력 영향을 분석하기 위하여 기상청에서 제공하고 있는 풍력 자원지도를 수집하여 각 생육지 군락별 풍속 및 풍향차를 분석하였다. 본 연구에서 수집한 풍력자원지도는 1998년부 터 2010년까지수집된 1km 해상도의 월간 측정 데이터로 고해상도인 ALS DEM과 융합하여 GIS 분석을 수행하기 위해 50m급으로 보간(Interpolation)하여 월간 수치를 통계 화하였다.

한라산 백록담의 암매 생육지 군락별 풍력 분석 결과, 풍향은 남동쪽에서 북서측 방향으로 흐르는 것으로 나타났 으며, 남동쪽에서는 약 8m/s의 풍속이 북서측 능선을 지남 과 동시에 8m/s 이하로 감소하는 것으로 나타났다.

또한, 실제 암매 생육지 군락에 영향을 미치는 바람의 강도를 계산하기 위해서는 운동에너지 방정식을 적용해야 함에 따라 생육지 군락 면적에 대한 바람 에너지 환산 공식(식 2)을 적용하여 각 생육지 군락별 풍력을 계산하였다. 각 생육 지의 풍력데이터는 생육지 당 평균값으로 추출하였다.

여기서 W 은 풍력이며, m은 공기의 밀도(고정 수치), υ는 풍속 및 A는 생육지 단면적을 나타낸다.

암매 생육지 군락에 대한 바람의 영향을 분석하기 위해서 는 실제 생육지의 주향과 풍향을 고려하여 바람에 노출되는 각도를 계산해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 ALS DEM 기반 주향도(aspect map)를 이용하여 각 생육지 군락별 풍 향차 각도를 계산하였다(Figure 11).

암매 생육지에 대한 바람의 영향을 분석하였을 때, 약 70%의 암매 생육지가 능선 아래쪽 풍속이 급격하게 떨어지는 위치에 생육 중인 것으로 나타났으며, 바람에 직접적으로 노출되지 않은 지역에 상당수 생육 중인 것으로 나타났다.

(2) 태양 위치정보를 이용한 암매 생육지별 일조량 분석

암매는 일반적으로 과도한 일사량에 취약함에 따라 태양 광에 많이 노출되는 생육지 군락일수록 생존율이 낮아지게 된다(Eller, 2015). 이러한 이유로 한라산 백록담 일대의 암 매 생육지는 태양광에 많이 노출되지 않는 절벽이나 암벽 틈새 등에 자생한다.

본 연구에서는 이러한 태양 채광 요소를 분석하기 위하여 한국천문연구원에서 제공하는 계절 및 시기별 일간 태양 위치 정보(태양 방위각, 고도각)를 수집하였다. 본 연구에서 이용한 태양 위치 데이터는 개화 후 식생이 가장 활발한 6월 경의 자료를 사용하였다. 태양 위치 계산은 Horn(1981) 의 계산식을 참고하였으며, 계산된 태양 위치를 시간대별로 ALS 기반 DEM에 중첩 시뮬레이션하여 시간대별 일조 노 출 지역을 추출하였다. 암매 생육지 군락별 일조 분석 시간 은 6월경의 일출 및 일몰 시간을 고려하여 07시~18시까지 수행하였으며, 분석한 결과는 노출 시간으로 수치화하여 각 각 암매 생육지 군락별 일조시간을 결정하였다(Figure 12).

암매 생육지 군락별 일조량 분석 결과, 생육지의 약 50% 정도가 일조시간이 7시간 이내로 나타났으며 암매 생육지 가 다수 분포 중인 절벽 사면부에는 대부분 일조시간이 4시 간 이내인 것으로 나타났다.

(3) 산림입지토양도를 이용한 암매 생육별 토양 및 암질 분석

식물 생육지의 토양과 암질 특성은 식물의 생육 기반을 넘어서 생태계 복원 전략에도 매우 중요하게 활용된다(Li et al., 2022). 특히, 암매 생육지는 군집별 면적이 매우 작아 각종 환경 요인에 의해 사면 붕괴 등의 생육 지형 변경에 취약하며, 배수성이 좋고 산성 토양 및 암반이 강한 곳에서 생존이 유리하다(Day and Scott, 1981).

따라서, 본 연구에서는 산림공간정보서비스(https://map. forest.go.kr/forest/)의 산림입지토양도를 수집하여 암매 생 육지 군집별 토양 및 암질 정보를 추출하였으며, 이 중 암매가 생육하기 유리한 토양 및 암질에 대한 정보를 모암대, 모암중, 토성, 토양형 코드로 추출하여 분류하였다.

한라산 백록담 일대 암매 생육지의 토양 및 암질 정보는 Table 2와 같다. 산림입지토양도를 활용한 암매 생육지 군락 별 토양 및 암질분석 결과, 모든 암매 생육지의 토양 및 암질은 배수성과 통기성이 좋고 양분 공급이 유리한 미사질양 토, 안산암류 및 현무암류로 구성됨을 알 수 있었다(Figure 13).

3) 산사태위험지도를 이용한 암매 생육지별 재해 위험성 분석

세계자연보전연맹(International Union for Conservation of Nature, IUCN)의 적색목록(red list)에 따르면 멸종위기 종(endangered species)은 최근 이상 기후가 지속됨에 따라 자연재해에 노출될 위험성이 더욱 급증하고 있다(IUCN, 2018). 생육지에 대한 산사태 및 산불 등의 산림 재해는 암매와 같이 개체의 크기가 작고 생육조건과 환경이 열악함 에 따라 매우 치명적인 영향을 준다. 따라서, 본 연구에서는 한라산 백록담의 산사태위험지도를 통해 암매 생육지 군락 별 재해 위험성 분석을 수행하였다.

한라산 백록담 암매 생육지 군락별 재해위험성 분석에서 는 행정안전부에서 제공하는 산사태위험지도를 수집하여 활용하였다. 산사태위험지도는 위험등급을 1~5등급으로 구분하고 있으며, 낮은 등급일수록 고위험군으로 분류된다. 산사태 위험지도는 래스터(Raster) 데이터 제공되기 때문에 벡터화(Vertorizing)하여 암매 생육지 군락별 폴리곤과 중 첩하여 각각 암매 생육지에 대한 산사태 위험성 등급을 추 출하였다(Figure 14).

산사태위험지도를 통한 암매 생육지의 재해 위험성 분 석 결과, 전체 생육지 군락의 약 88%가 산사태 위험성 4등 급으로 분류되어 낮은 재해위험성을 나타내는 것으로 분석 되었다.

3. WSM 기반의 한라산 백록담 암매 생육지 군락별 보전 우선순위 결정

본 연구에서는 한라산 백록담에 생육중인 암매 생육지 군락별 9가지 인자의 GIS 분석을 수행하여 각 생육지 군락 별 매개인자별 데이터를 추출하였다. 이와 같이 암매 생육 지 군락별 데이터를 등급화하여 보전 우선순위를 부여하기 위해서는 GIS 분석을 통하여 추출한 생육지 군락별 분석 데이터를 점수화하여야 한다. 따라서, 본 연구에서는 암매 의 생육조건을 고려하여 각 매개인자에 대한 기준을 설정하 고 경중률을 곱하여 생육지 군락별 9개 인자에 대한 점수를 부여하였다(Chung et al., 2013;Molau, 1996;Day and Scott, 1981;Pihakaski and Junnila, 1988;Kim, 2007). 또 한 각 매개인자에 대한 경중률은 생태 전문가 3인의 자문을 받아 최소 3.0에서 5.0까지 경중률을 결정하였다(Table 3). 9개 인자 중 최고 경중률은 일조시간으로 5.0을 부여하였으 며, 다음은 풍력과 암질은 4.3, 생육지 면적, 표고 및 재해위 험성은 3.7, 생육지 경사도와 풍향 및 토양을 가장 작은 3.0 을 부여하였다.

본 연구에서는 암매 생육에 영향을 주는 9개 매개인자에 대한 GIS 분석 결과를 등급화하고 경중률을 고려하여 최종 점수로 환산하기 위하여 암매 생육지 군락별 경중률 기반 정량평가(WSM)을 수행하였다(Saaty, 1987). Table 4는 최 종적으로 계산된 암매 생육지 군락별 9개 매개인자에 따른 보전 위험 점수의 예이다.

최종적으로 본 연구에서 결정된 암매 생육지 군락별 9개 매개변수의 생육 위험 점수를 계산하여 암매 생육지 별 보전 우선순위를 결정하였다(Table 5). 결정된 암매 생육지 별 보전 우선순위를 3D 모델에 입력하여 한라산 백록담 멸종위 기 식물 생육지 보전을 위한 디지털트윈 플랫폼화하여 3D로 분석하였다(Figure 15). 한라산 백록담 일대 253개 암매 생육지 군락별 보전 우선순위를 분석한 결과, 생육지 간의 거리가 매우 인접한 경우 대체로 비슷한 보전우선순위를 나타내는 것으로 분석되었다. 하지만 경사의 편차가 큰 경우 에는 인접한 생육지라도 보전 순위에서 차이를 나타냈다.

또한, 한라산 백록담 화구호 내 위치하고 있는 암매 생육 지의 경우는 높은 보전 순위를 나타내었으며, 해당 생육지 군락은 다른 군락에 비해 사람의 접근이 쉽고, 생육지의 위 치와 주향이 태양광에 쉽게 노출되어 일조시간이 크고 바람 에 취약한 것이 원인으로 보인다(Figure 16).

고찰

본 연구에서는 인간의 직접적인 접근이 어려운 지역에 생육하고 있는 멸종위기 식물인 암매의 고품질 원격 현황 조사 및 합리적인 보전계획 수립을 위하여 항공라이다 및 드론사진측량을 통해 ALS 데이터와 정사영상 및 3D 모델 을 취득하고 생육지 환경 및 재해분석에 연관된 공공 주제 정보 수집하여 생육지 디지털트윈 데이터베이스를 구축하 였다. 또한, 본 연구에서는 생육지 디지털트윈 데이터베이 스를 이용하여 생육조건을 연관된 지형요소와 환경요소 및 재해요소로 구성된 9개 매개변수에 대한 GIS 분석을 수행 하는 멸종위기 식물의 생육지 현황 분석 프로세스를 현장조 사 위주의 기존 방식을 개선하기 위해 정립되었다.

본 연구는 한라산 백록담 일대에 자생하는 멸종위기종인 253개의 암매 생육지를 대상으로 기존 현황조사 데이터와 생육지 디지털트윈 데이터베이스를 활용하여 생육지 군락 별 3차원 좌표와 폴리곤을 생성하여 생육지 군락별 면적을 결정하였다. 본 연구에서는 우선 암매의 생육지 면적과 ALS 기반 DEM을 통해 지형 및 경사분석으로 구성되는 3가지 지형분석을 수행하였으며, 공공 주제정보를 통해 생 육지 군락별 풍속 및 풍향차 분석과 토양 및 암질분석 및 일조시간으로 구성되는 5가지 환경분석과 마지막으로 생육 지의 산사태위험도를 분석으로 재해분석 등 총 9개인자에 대한 GIS 분석을 수행하였다. 각 생육지별 GIS 분석 결과는 인자별 기준을 설정하여 등급화하고 3인의 전문가의 자문 을 통해 각 인자별 경중률을 부여하여 WSM 방법으로 최종 253개 암매 생육지 군락별 최종 점수와 보전우선순위를 결 정하였다. 한라산 백록담의 멸종위기종 식물인 암매를 대상 으로 이상과 같은 연구를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

(1) 암매 생육지 디지털트윈 데이터베이스 구축 및 생육지 지형 특성 분석 결과

본 연구에서는 기존 현장조사 위주의 생육지 현황조사 방식의 문제점을 개선하기 위해 대상 식물의 특성과 생육조 건에 적합한 항공라이다 데이터와 드론사진측량 및 공공 주제정보를 융합한 생육지 디지털트윈 데이터베이스를 구 축하였다. 구축된 디지털트윈 DB는 고품질 공간정보로 구 성되어 다양한 생육지 원격 현황조사 및 GIS 분석에 적합한 특성을 나타내었다.

본 연구에서 구축된 암매 생육지 디지털트윈 DB를 이용 하여 지형 특성을 분석한 결과, 약 40%의 암매 생육지가 1,850m~1,950m 범위에 생육 중인 것으로 나타났으며, 약 65%의 생육지는 경사도 20°~40°의 경사를 가지고 있는 급 경사지에 생육 중인 것으로 분석되었으며, 전체 암매 생육 지의 평균 경사는 27.15°로 나타났다.

(2) 공공 주제정보를 이용한 생육지 환경 특성 분석 결과

한라산 백록담의 암매 생육지의 풍속과 풍향에 대한 영향 을 분석한 결과, 대부분의 암매 생육지가 자생 중인 북서와 북동측 사면 절벽부는 백록담 정상부 능선의 영향으로 풍속 이 현저하게 낮게 나타나 바람의 영향에 상대적으로 적게 노출되는 것을 알 수 있었다. 일조량의 경우는 고밀도 ALS DEM을 중첩하여 분석한 결과, 지형의 불규칙하고 편차가 심한 절벽 사면부의 생육지는 지형적 특성상 일조량에도 적게 노출되는 것으로 확인되었다. 또한, 산림입지토양도를 활용하여 생육지의 토양 및 암질 현황을 분석한 결과, 일반 적으로 배수성 및 통기성이 좋은 토양과 암질에 생육하는 것이 생존에 유리한 것으로 판단된다.

(3) 생육지 재해 위험성 분석 결과

본 연구에서는 산사태위험지도와 암매 생육지 3D 폴리 곤을 중첩하여 생육지의 재해위험성을 분석을 수행하였으 며, 대부분의 암매 생육지가 4등급으로 분류하여 낮은 산사 태 위험성을 가지고 있는 지역에 생육 중인 것을 확인할 수 있었다.

(4) 한라산 백록담 멸종위기 식물 생육지의 WSM 기반 보전우선순위 결정

본 연구에서는 암매 생육지 디지털트윈 데이터베이스를 이용하여 생육조건에 연관되는 9개 매개인자에 대한 GIS 분석을 수행하여 각 인자별 등급을 분류하고 전문가의 자문을 통해 경중률을 고려하여 경중률 기반 정량평가(Weighted Scoring Model, WSM) 기반 각 생육지별 최종 점수와 보전우 선순위를 결정하였다.

한라산 백록담 일대 253개 암매 생육지의 보전우선순위 는 생육지 간의 거리가 매우 인접한 경우에는 대체로 비슷 한 보전우선순위를 나타내었으나, 경사의 차이가 크면 인접 한 생육지라도 보전 순위에서 차이를 나타냈다.

또한, 한라산 백록담 화구호 내 위치하고 있는 암매 생육 지의 경우는 다른 군락에 비해 사람의 접근이 쉽고, 생육지 의 위치와 주향이 태양광에 쉽게 노출되어 일조시간이 크고 바람에 취약하여 높은 보전우선순위를 나타내었다.

본 연구의 성과는 기존의 현장 조사 위주의 생육지 현황 조사 방식을 개선하여 ALS 기반의 고품질 공간정보를 통한 접근하기 어려운 생육지의 디지털트윈 DB 을 구축하여 생 육지 조건과 환경으로 구성되는 9가지 GIS 분석기법을 정 립함으로써 접근이 어려우며 개체 크기가 작은 멸종위기종 식물의 고품질 현황조사 및 멸종위기종 보전계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.