• 상하수도학회지
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• 제35권4호
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• pp.259-275
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• 2021

This study explored the usefulness and implications of the Bayesian hyperparameter optimization in developing species distribution models (SDMs). A variety of machine learning (ML) algorithms, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), boosted regression tree (BRT), XGBoost (XGB), and Multilayer perceptron (MLP) were used for predicting the occurrence of four benthic macroinvertebrate species. The Bayesian optimization method successfully tuned model hyperparameters, with all ML models resulting an area under the curve (AUC) > 0.7. Also, hyperparameter search ranges that generally clustered around the optimal values suggest the efficiency of the Bayesian optimization in finding optimal sets of hyperparameters. Tree based ensemble algorithms (BRT, RF, and XGB) tended to show higher performances than SVM and MLP. Important hyperparameters and optimal values differed by species and ML model, indicating the necessity of hyperparameter tuning for improving individual model performances. The optimization results demonstrate that for all macroinvertebrate species SVM and RF required fewer numbers of trials until obtaining optimal hyperparameter sets, leading to reduced computational cost compared to other ML algorithms. The results of this study suggest that the Bayesian optimization is an efficient method for hyperparameter optimization of machine learning algorithms.

• 환경영향평가
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• 제26권5호
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• pp.291-302
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• 2017

본 연구는 사스레피나무의 분포를 규정하는 기후요인과 종분포 모델을 이용하여 현재기후와 미래기후에서의 잠재생육지를 분석하기 위해 수행되었다. 4개 기후요인(온량지수, 최한월최저기온, 하계강수량, 동계강수량)은 모델에서 독립변수로 사용하였다. 17개 전지구 기후모델(GCMs; General Circulation Models)에 의한 RCP(대표농도경로) 8.5 시나리오를 2050년(2040~2069)과 2080년(2070~2099)의 미래기후로 사용하였다. 사스레피나무(Eurya japonica)에 대한 종분포 모델은 높은 분포예측 모델로 구축되었다. 사스레피나무의 분포모델에서 최한월최저기온이 사스레피나무 분포를 규정하는 주요 기후요인으로 분석되었다. 최한월최저기온 $-5.7^{\circ}C$이상 지역은 사스레피나무의 높은 출현확률을 나타내었다. 사스레피나무의 잠재 생육지는 2050년과 2080년에서 현재기후에서 보다 각각 2.5배, 3.4배 증가되었으며, 기후변화에 의해 점점 확대될 것으로 판단되었다. 사스레피나무는 한반도에서 기후변화 지표종으로 가능하며, 잠재 생육지를 모니터링 할 필요가 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제3권3호
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• pp.189-200
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• 2016

종분포 모델은 어떤 지역에서 침입외래종이 어떻게 확장되고 어떤 환경 요인이 이들의 분포에 영향을 미치는지를 이해하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구에서는 한반도에서 두 침입외래종인 돼지풀 (Ambrosia artemisiifolia)과 물참새피 (Paspalum distichum)의 분포에 대하여 연구하였다. 이 두 종의 현재의 분포지에서 기후환경 요인을 분석하고 이 두 종의 분포를 예측하기 위하여 Maxent (the maximum entropy) 모델을 이용하였다. 이 두 종의 출현 자료는 Global Biodiversity Information Facility와 우리나라의 식물종 데이터베이스에서, 생물기후 자료는 WorldClim 자료로부터 얻었다. 모델을 수행한 결과, 자생지 위치자료를 이용한 예측 결과보다 전지구 위치자료를 이용한 예측이 연구 대상종의 잠재적 분포지를 잘 설명하였다. 이들 종의 분포에 기여한 기후환경 요인으로서 돼지풀에서는 최건월의 강수량과 연평균온도가, 물참새피에서는 연평균온도와 최한사분기의 평균온도가 선정되었다. Maxent 종분포 모델은 외래종의 침입을 예측하고 이들의 확산을 관리하는데 유용한 도구가 될 것으로 생각된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.450-463
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• 2023

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.802-811
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• 2023

해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제25권1호
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• pp.77-87
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• 2016

단기소득임산물 중 재배기간이 비교적 긴 오미자는 기후변화 영향에 대응하기 위해 재배적지의 변화 양상을 파악할 필요가 있다. 이에 RCP 4.5 및 RCP 8.5 두 가지 시나리오에 대해 IPCC 5차보고서에 사용된 기후모델 중 5가지를 앙상블하여 2050년대와 2070년대의 오미자 분포를 예측하였다. 분석결과 RCP 4.5를 기준으로 하였을 때 현재 재배적지의 43%정도가 감소할 것으로 예측되었으며 2070년대에는 57%정도 감소할 것으로 나타났다. RCP 8.5시나리오에서는 2050년대에 55%정도가 감소할 것으로 나타났으며, 2070년대에 현재의 86%까지 감소할 것으로 나타났다. 기후변화 취약지역 분석결과 강원도와 경상북도 일부를 제외한 지역들이 모두 기후변화 취약지역으로 분류되어 기후변화 영향 최소화를 위해서는 강원도와 경상북도 북부지역에서 재배하는 것이 효과적일 것으로 판단되었다.

• 지질공학
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• 제12권2호
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• pp.203-214
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• 2002

벤토나이트의 중금속 흡착에 대한 다양한 실험적 조건을 만족시키기 위하여 박스-벤켄(Box-Benken)의 통계적 모델을 적용하였다. 모델에 의하여 pH, 중금속의 초기농도, HCO$_3$을 변수로 하고, 각 변수에 대한 농도를 3차원으로 설정하여 벳치 실험을 실시하였다. 실험에 선택된 중금속은 Pb, Cu, Zn, Cd 4종이다. 중금속의 흡착거동에 대한 각 변수들의 영향을 표면반응 분석을 통하여 3차원으로 모델링하였다. 중금속의 흡착제거에 중금속의 초기농도와 pH가 거의 비슷한 정도로 큰 영향을 미치고 중탄산은 큰 영향을 미치지 못한다. 중금속간의 흡착경쟁은 Pb>Cu>Zn>Cd의 순서를 보인다. 아울러 pH 변화가 중금속 흡착에 미치는 영향을 실험적 및 열역학적 분석을 통하여 알아보았다. 중금속의 수산화 화합물과 탄산염 복합체의 형태로 침전이 흡착제거에 중요한 변수임이 밝혀졌다. WATEQ4F 열역학 프로그램에 의한 종분포 모델링 결과가 흡착실험결과와 다소 상이함을 보이므로 프로그램의 열역학 자료의 수정이 필요하다.

• 식물분류학회지
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• 제52권3호
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• pp.184-195
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• 2022

침입외래식물인 Brassica tournefortii Gouan이 전북 군산시, 고창군, 제주도 제주시에서 발견되었다. 본 종은 식물체 기부에 강모가 밀생하고, 줄기가 기부와 말단에서 분지하며, 열매는 성숙시 일부분만 열개되고, 종자는 수분이 있을 때 점성이 띠는 특징으로 배추속의 갓, 유채와 쉽게 구분된다. 일부 학자들은 B. tournefortii의 열매와 종자의 특징으로 Coincya Rouy 속에 속하는 분류군으로 취급하기도 하나, 열매의 과피편 표면에 한개의 맥이 있는 특징과, ITS 구간 염기서열의 maximum-likelihood 분석 결과에 따라 배추속 식물로 분류하였다. 본 연구에서 B. tournefortii의 분포지, 화상자료 및 기재문을 제시하였으며, 또한 본 종의 잠재분포변화가 기후 시나리오에 의해 예측되었다. 예측 결과, B. tournefortii의 국내 확산 가능성은 낮은 것으로 나타났지만, 정확한 판단을 하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 B. tournefortii의 위험성 평가 및 효과적인 관리방안을 제시하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.503-515
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• 2023

개발 과정에서 발생하는 생태공간의 단절과 파편화는 생물다양성의 위협 요소이다. 특히 개발 압력이 높은 도심은 생태공간이 부족하여 연결성이 매우 낮을 것이다. 이러한 문제는 대도시에서 더욱 두드러지게 나타나는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해 개별 사업이나 도시관리 수준에서 생태적 연결성 현황을 파악하고 개선하는 지속적인 노력이 필요하다. 그러나 대도시의 생태적 연결성 현황 파악과 개선에 대한 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 우리나라 대도시 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 도심이 가진 생태적 연결성을 평가하였다. 평가 결과 도심은 외곽이나 도시 전체와 비교해 연결성이 낮았다. 그리고 종분포모델 등 지역 특성을 반영하여 대전을 대상으로 수행한 생태적 연결망을 분석하여 1ha 이상 산림을 이어주는 최적 경로 510개를 도출하였다. 본 연구는 도시의 생태적 연결성 개선 목표 제시에 필요한 정량적 수치와 생물다양성을 포함한 지역 특성에 따른 연결망을 도출한 사례로서 의미가 있다. 환경영향평가나 도시관리에서 생태적 연결성을 개선하는 방향을 제시하고 평가 체계를 구축하는 데 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.589-600
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• 2020

효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다.