• 한국조경학회지
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• 제47권3호
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• pp.31-38
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• 2019

본 연구는 남부지방에 흔히 식재하는 3개 조경수종을 대상으로 직접수확법을 통해 개방 생장하는 개체별 탄소저장 및 흡수를 계량화하고, 수종별 생장에 따른 탄소저감을 용이하게 산정하는 계량모델을 개발하였다. 연구 수종은 탄소저감 정보가 부재하는 동백나무, 배롱나무, 가시나무 등이었다. 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 줄기직경 규격을 고려하여 수종별로 10개체씩, 총 30개체의 수목을 구입하였다. 그리고 근굴취를 포함하는 직접 벌목을 통해 해당 개체의 부위별 및 전체 생체량을 실측하고, 탄소저장량을 산정하였다. 수종별 흉고직경 내지 근원직경의 줄기 원판을 채취하여 직경생장률을 분석하고, 연간 탄소흡수량을 산출하였다. 줄기직경을 독립변수로 생장에 따른 수종별 단목의 탄소저장과 연간 탄소흡수를 산정하는 활용 용이한 계량모델을 도출하였다. 이들 계량모델의 $r^2$은 0.94~0.98로서 적합도가 높았다. 흉고직경 10cm인 가시나무 단목의 탄소저장량과 연간 탄소흡수량은 각각 24.0kg/주 및 4.5kg/주/년이었다. 근원직경 10cm인 동백나무와 배롱나무의 경우는 각각 11.2kg/주 및 2.6kg/주/년, 8.1kg/주 및 1.2kg/주/년이었다. 이 탄소저장량은 가시나무 약 42L, 동백나무 20L, 배롱나무 14L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량에 상당하였다. 또한, 상기한 직경의 가시나무, 동백나무 및 배롱나무 한 그루는 매년 각각 8L, 5L, 2L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량을 상쇄하는 역할을 담당하였다. 본 연구는 식재 수목의 직접 벌목과 근굴취의 난이성을 극복하고, 남부지방 대상 조경수종의 생체량 및 탄소저감을 계량화하는 새로운 초석을 마련하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.501-513
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• 2019

본 연구에서는 선행연구의 결과를 토대로 하여 탈북 청소년의 성공적인 진로준비행동을 위해 영향을 미치는 중요한 변인으로 사회적 지지와 진로결정자기효능감을 설정하여 이들과 진로준비행동과의 관계를 분석하고, 아울러 사회적지지와 진로준비행동의 관계에서 진로결정자기효능감의 매개효과를 파악하여, 효과적인 진로 상담을 위한 자료를 제공한데 목적이 있다. 본 연구는 탈북청소년인 중 고등학생 174명을 대상으로 2019년 3월 12일부터 19일까지 총 204부에 대한 설문자료를 바탕으로 하여 자료를 분석하였다. 자료 분석은 SPSS와 AMOS프로그램을 이용하여 가설을 검증하였다. 분석결과 첫째, 탈북 청소년의 사회적지지와 진로결정자기효능감, 진로준비행동 간의 관계에서 사회적지지, 진로결정자기효능감, 진로준비행동은 모두 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 진로준비행동과 상관이 높은 변수로는 진로결정자기효능감으로 확인되었다. 둘째, 사회적지지(${\beta}=.107$) 보다는 진로결정자기효능감(${\beta}=.388$)이 진로준비 행동에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 셋째, 사회적지지는 진로준비행동에 직접적인 영향을 미치지 못하고(${\beta}=.107$, p>.05), 진로결정자기효능감을 완전매개하여 진로준비행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Indirect effect=.307, p<.05, Z-value=2.924, p<.01). 본 경구의 결과는 탈북 청소년의 진로준비행동을 촉진시키고 진로발달을 향상시키기 위해서는 주변 환경을 통한 정서, 정보, 물질, 평가적 지지가 자신에게 어떻게 지각하고 있는지를 탐색하고, 이러한 지지를 통해 자신의 능력과 가치 혹은 진로욕구를 정확히 파악하여 그에 맞는 직업관과 가치관을 정립시킬 수 있는 행동적 계획 수립이 이루어져야 할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권5호
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• pp.548-557
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• 2021

광릉요강꽃(Cypripedium japonicum Thunb.)은 한국, 중국, 일본에 분포하는 동아시아 특산식물로, 지구 수준의 IUCN Red List "위기(Endangered, EN)"로 평가되며, 한국의 국가 Red List에서는 "멸종위기(Critically Endangered, CR)"에 포함된다. 본 연구는 광릉요강꽃 자생지에서 7년 동안 수행된 개체통계학적(demographic) 모니터링 자료를 바탕으로 개체군 구조 및 변화양상을 분석하고, 개체군의 지속성에 대하여 예측하였다. 광릉요강꽃은 국내 7개 지역(포천, 가평, 화천, 춘천, 영동, 무주, 광양)에서 자생지가 관찰되었고, 15개 아개체군에 4,356개체가 생육하는 것으로 확인되었다. 개체군 크기 및 구조는 지역별로 상이하였으며, 인위적 관리가 개체군 크기 및 구조 변화에 중요한 영향을 미치고 있었다. 7년 동안 개체 수 변화를 모니터링한 결과 광릉요강꽃의 개체군 생존력(Population Viability Analysis, PVA)은 지역별로 다양한 경향을 보였다: 향후 1세기 안에 멸절할 가능성은 포천 0.00%, 광양 10.90%, 춘천 24.05%, 화천 79.50%로 예측되었다. 모니터링이 수행된 위 연구지역은 현지 내 보호시설로 인위적 출입을 제한하고 있어 광릉요강꽃의 최대 위협요인인 인위적 남획 변수가 개체군 생존력에 반영되지 않았다. 즉, 실질적인 멸절 위험도는 본 연구에서 추정된 값보다 현저하게 클 것으로 예상된다. 국내 광릉요강꽃 개체군의 멸절위험도의 객관적 판단을 위해서는 향후 다양한 위협요인이 있는 여러 지역의 개체군 정보가 반영될 필요가 있으며, 국내·외로 광릉요강꽃 개체군에 대한 개체통계학적 모니터링을 확대해 나가야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.239-249
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• 2020

본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권1호
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• pp.147-159
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• 2021

2020년 코로나19 팬데믹 현상 이후에 소비자들의 온라인 소비가 급증하고 있으며 무점포 온라인 소매판매채널이 높은 성장세를 보이고 있다. 특히 소셜미디어가 기업의 브랜드와 제품을 알리는 홍보수단에서 직접적인 거래가 발생하는 SNS마켓으로서 위상이 높아지고 있다. 본 연구에서는 코로나19 팬데믹 현상 이후 달라진 소비자들의 행동변화가 온라인에서 농식품을 구매하는 경우 기존 인터넷 쇼핑몰과 개방형 SNS마켓과 폐쇄형 SNS마켓 등의 온라인 쇼핑매체를 선택하는데 어떠한 차이를 보이는지, 또한 농식품 제품 선택에 있어서 어떠한 유형의 제품을 선호하는지를 알아보고자 하였다. 본 연구를 위해 독립변수로 소비자의 인구통계학적 특성, 소비자 지각위험, 식생활 라이프스타일로 설정하여 온라인 구매채널 유형과 농식품 제품 선택에 미치는 영향을 알아보았다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 소비자들이 온라인에서 농식품을 구매하는 경우 인터넷 쇼핑몰과 개방형 SNS마켓, 폐쇄형 SNS마켓 등의 쇼핑채널을 선택하는데 있어 인구통계학적 특성과 소비자지각위험, 식생활 라이프스타일의 세부요인에서 다음과 같은 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 개방형 SNS마켓을 선택하는 소비자는 여성보다 남성이 높고, 가구소득이 낮으며 건강과 맛을 추구하는 소비자들이 높게 나타났다. 폐쇄형 SNS마켓을 선택하는 소비자는 지방에 거주하며 배송에 대한 위험인지도가 높은 소비자들로 분석되었다. 기존 인터넷 쇼핑몰을 선택하는 소비자는 학력이 높고 개인소득이 높으며 맛과 경제성을 추구하는 소비자들이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 자신의 제품특성에 적합한 온라인쇼핑매체를 선택하는데 어려움을 겪는 농업인들에게 판단의 단초를 제공하여 실무적인 도움을 주고자 하였으며, 농식품 쇼핑채널로서 소셜미디어를 단순 홍보채널이 아닌 직접적인 거래가 발생하는 마켓으로서 접근하였다는 점에서 기존 연구들과 차별화 할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.151-164
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• 2022

역사지진과 계기지진 기록에 따르면 한반도 남동부는 우리나라에서 지진활성도가 가장 높게 평가되는 곳으로, 최근에 양산단층대와 울산단층대를 따라 제4기 단층이 다수 보고되어 고지진학적 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 울산단층대의 중부지역에 해당하는 경북 경주시 외동읍 말방리 일원은 울산단층대 내에서 가장 많은 활성단층이 보고된 지역이다. 따라서 이 지역에 대한 고지진학적 특성을 이해하기 위하여 먼저 LiDAR 영상 및 항공사진을 이용한 지형 및 선형구조 분석을 실시하여 단층에 의한 기복으로 추정되는 지형인자를 확인하고, 야외답사와 물리탐사를 통해 단층을 추적하여 기 보고된 말방단층 지점에서 약 300 m 북서쪽에 위치한 곳에서 길이 20 m, 너비 5 m, 깊이 5 m의 굴착조사를 실시하였다. 굴착단면을 통해 분석된 제4기 퇴적층의 특징을 바탕으로 단층의 기하학적·운동학적 특성을 해석하여 고지진학적 특성을 규명하고자 하였다. 이번 굴착단면에서 확인된 역단층의 기하를 보이는 단층의 자세는 N26°W/33°NE로 울산단층대를 따라 분포하는 기 보고된 단층들과 유사하다. 약 40 cm의 단일 겉보기 변위가 인지되었으나 단층조선의 부재로 실변위는 산출할 수 없었다. 선행연구에서 제안된 극저온구조층의 연대결과 값을 토대로 단층의 최후기 운동시기는 후기 뷔름빙기 이전으로 추정하였다. 기 보고된 연구결과와 본 굴착단면에서 획득한 단층기하를 종합하여 이 지역에 발달하는 단층계를 인편상구조로 해석하였고, 단층특성을 반영한 모델을 제시하였다. 말방리 일원에서 수 회의 굴착조사를 비롯한 다수의 선행연구가 수행되었음에도 불구하고 구체적인 단층변수에 대한 정보가 미진하고 각 지점들 간의 상관성이 명확하게 규명되지 않은 것은 역단층의 복잡한 운동학적 특성에 기인한 것으로 판단된다. 추후 고지진학적 연구가 추가적으로 수행된다면 상기의 문제점들을 해결하여 종합적인 단층의 형태와 운동사가 규명될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2021

본 연구는 우리나라 청소년들의 소비자역량 강화를 위해 미국 3개 주(오하이오, 미네소타, 위스콘신) 중학교 가정과 교육과정을 분석함으로써, 우리나라 중학교 가정과 교육과정에 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 2015 오하이오 주, 2017 미네소타 주, 2013 위스콘신 주 중학교 가정과 교육과정의 '소비생활' 영역의 성취기준을 수집해 소비자역량 내용을 분석하였다. 소비자역량 내용 분석 준거는 우리나라 성인들의 소비자역량을 측정하기 위해 개발한 한국소비자원의 소비자역량 내용체계를 기준으로 연구자가 수정·보완하여 활용하였다. 분석 결과와 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국 가정과 교육과정에서는 청소년들의 금융이해력 향상을 위해 신용관리, 저축/투자/보험, 세금, 금융환경과 금융의사결정 등 다양한 내용요소를 다루고 있었다. 차기 교육과정에서는 길어진 노후생활에서의 재무 안정을 위해 경제 환경의 변화 등 각종 변수를 고려해 생애주기별 실제적인 재무계획을 세울 수 있도록 금융기초지식과 금융 정보 활용 기술 강화를 위한 내용을 제시할 필요가 있다. 둘째, 미국 가정과 교육과정에서는 소비자거래역량 향상을 위해 가격과 이자율, 경제동향 및 수요와 공급의 영향, 구매방법과 계약 조건 등 경제개념을 적용해 구매의사결정을 할 수 있도록 교육과정을 개발하였으나, 우리나라는 구매계획, 구매의사결정과정에 집중되어 있기에 중학교 수준에 적합한 경제 개념을 도입해 소비자거래역량 함양을 도와줄 필요가 있다. 셋째, '소비자시민역량' 강화를 위해 차기 교육과정에서는 권리주장과 책임 수용을 균형 있게 다룰 필요가 있으며, 특히 소비자 주권이 실현되는 소비환경 조성을 위한 소비자 정책과 법률, 소비자 옹호 등에 관한 내용을 강화할 필요가 있다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.335-344
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• 2023

기후변화 생물지표인 남색이마잠자리(B. chalybea flavovittata)는 우리나라에는 2010년 제주도에서 최초로 관찰되어 기록된 이후 최근 영산강 일대에서 월동이 확인되었다. 본 연구는 MaxEnt 모델을 이용하여 남색이마잠자리의 잠재적 분포를 예측하고, 기후변화에 따른 서식지 확산을 예측하고자 하였다. 본 종의 분포 자료는 세계생물다양성정보 기구인 GBIF의 검색 결과를 수집하였으며, 2019년 5월부터 2023년 5월까지 확보된 현장조사 결과를 포함하였다. 또한, 생물기후변수는 WorldClim 데이터베이스에서 제공받아 사용하였다. 잠재적 종 분포예측과 미래 분포예측은 MaxEnt 모델을 사용하였다. 유충은 위도상 제주특별자치도 제주시(33.318096°)부터 경기도 여주시(37.366734°)까지, 경도상 전라남도 진도군(126.054925°)부터 경상남도 양산시(129.016472°)까지 관찰되었다. 본 종의 서식지는 람사르 습지유형 분류체계에 따라 M(permanent rivers, streams, creeks) 유형의 습지가 12개소(50.0%)로 가장 많았으며, Tp(permanent freshwater marshes, pools) 유형이 11개소(45.8%), F(estuarine waters) 유형이 1개소(4.2%)로 분류되었다. 현재 분포지역에 기초하여 MaxEnt 모델을 이용한 잠재적 분포 예측 결과, 기존 서식지 외에 울산광역시, 대구광역시 일대가 서식확률이 높았다. 또한, 미래 시나리오를 적용하였을 때, 2050년대와 2090년대 분포 가능지역이 넓어져 가까운 미래에 남부 서남해안, 남부 내륙 대구광역시 일대, 동해안 일대로 서식범위가 확장될 것으로 예측되었다. 남색이마잠자리는 가까운 미래에 서식범위를 확장할 가능성이 높게 예측되었는데, 본 연구 결과는 향후 모니터링을 지속하면서 서식지를 공유하는 토착 자생생물자원의 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.