• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.171-180
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• 2012

야생동 식물 서식지 보전 연구는 통합적인 생물다양성 관리 전략으로서 주목받고 있다. 국내 종조사자료 및 환경공간정보 여건을 고려할 때 종출현정보에 최적화된 것으로 알려져 있는 GARP 모형과 Maxent 모형이 서식지 분석에 가장 적합한 것으로 판단된다. 국내 적용가능성을 확인하기 위해 충청도 삽교천 일원을 대상으로 고라니($Hydropotes$ $inermis$ $argyropus$)에 대한 기계학습식 모형을 적용하였다. 종출현지점은 3차 전국자연환경조사, 환경변수는 문헌조사를 통해 10개를 도출하였다. 분석 결과 Maxent 모형과 GARP 모형은 각각 전체 면적의 16.3%, 27.1%를 고라니 서식지로 예측하였다. 종분포모형 정확도(훈련/검증)는 Maxent 모형(0.85/0.69)이 GARP 모형(0.65/0.61)보다 높게 분석되고 Spearman 순위 상관계수 역시 Maxent 모형(${\rho}$=0.71, p<0.01)이 GARP 모형(${\rho}$=0.55, p<0.05)보다 높게 분석되었다. 이는 대상지의 특성과 대상종에 따라 달라질 수 있으므로 상황에 따라 적절한 모형을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.17-26
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• 2015

하천 코리더는 종의 국소적 소멸을 예방하도록 분산과 이동을 원활하게 한다. 그러나 우리나라는 수변의 치수, 친수, 이수와 같은 기능을 중시한 결과 수중보, 댐과 같은 인공구조물 설치로 하천 코리더의 연결성을 약화시켜왔다. 본 연구는 강원도 횡성의 섬강을 대상으로 어류의 군집에 영향을 미치는 변수를 종분포모형을 이용하여 추출하고 수변지역의 연결성을 종풍부도와 희귀도로 평가하는 것이다. 현장조사 결과 출현종수는 38종 7,061개체로 나타났으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 종분포모형 결과 어류의 종풍부도에 영향을 주는 변수는 유속과 급여울, 하천의 폭과 수변의 면적으로 선택되었으며, 모형의 정확도 검증 결과 상관계수는 0.83, 절대평균오차는(MAPE)는 19.2%로 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 희귀도가 낮은 지점은 수로가 직강화된 전천과 횡성군 시가화지역 인근으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 폭이 넓고 섬강과 전천이 합류하는 지점과 하도습지가 있는 하류지점으로 분석되었다. 연결성이 낮은 지점은 수변의 완충림이 거의 없고 보(洑)가 설치되어 있는 지점으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 주변에 농경지 및 산림과 같은 자연토지피복이 우점하고 수변의 모래/자갈의 비율이 높은 곳이 연결성이 높게 평가되었다. 본 연구에서 제시한 결과는 복원을 위한 가이드로 기존 수변 시설물을 개선하고 추가하여 연결성을 강화시키는데 좋은 기준이 될 것으로 판단한다.

• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.201-217
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• 2016

본 연구는 난대성 상록활엽수에 대한 기후변화의 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 분포 북방한계지가 중부해안인 난대성 상록활엽수 9종을 선정하고, 각 종의 분포 자료와 최한월최저기온, 겨울철강수량에 Generalized Additive Model(GAM) 알고리즘을 적용하여 종분포모형을 구축하였다. 종분포모형에 현재와 미래기후자료, 토지이용도를 적용하여 난대성 상록활엽수의 현재와 미래 잠재서식지를 예측하였다. 기후요소 분석 결과에서 최한월최저기온은 모든 종의 분포에 유의한 영향을 주지만, 겨울철강수량은 종에 따라 영향이 다르게 나타났다. 9종은 잠재서식지의 분포 패턴에 따라 3개의 유형(중부해안형, 남서해안형, 중부경상내륙형)으로 분류되며 기후변화와 토지이용의 영향이 다르게 나타났다. 토지이용을 고려했을 때 9종에서 60% 이상의 잠재서식지가 감소하며, 특히 중부경상내륙형에 속하는 종들은 다른 유형에 비해 높은 서식지 감소를 보였다. 9종 모두 기후변화에 따라 2050년과 2070년에 분포지가 북쪽으로 확대될 것으로 예측되었지만, 분포 유형에 따라 각기 다르게 나타났다. 이러한 분포 유형별 기후변화 영향이 다른 것은 겨울철강수량의 시공간적 변화와 종별로 미치는 영향의 정도가 다르기 때문으로 판단된다.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.47-52
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• 2014

종분포모형은 생물다양성 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원, 기후변화 예측 등의 다양한 분야에 활용되고 있으나 공공이나 정책분야에서는 모형의 불확실성으로 인하여 활용이 제한적이었다. 최근에는 이러한 모형의 불확실성을 저감하기 위하여 앙상블이나 합의모형 등의 다중모형을 적용하는 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 히어리를 대상으로 단일모형과 앙상블(다중) 모형을 적용하고 이를 비교하는 연구를 수행하였다. 모형은 AUC와 kappa, TSS를 이용하여 적합도를 평가하였으며, 이 중 모형 간의 비교가 용이하고 이항형 지도로 바로 변환할 수 있는 TSS가 효과적이었다. 단일모형과 앙상블 모형 모두 높은 모형적합도를 나타내었으며, 다중 모형 중에서는 RF, Maxent, GBM이 높게, GAM, SRE는 비교적 낮게 평가되었다. 예측지도에서는 단일모형에 비해 다중모형의 예측범위가 과대 추정되는 경향이 있었다. 이는 여러 모형이 중첩된 결과로 현장전문가와 모형전문가들 간의 협력연구를 통하여 적절한 모형 선택과 가중치 부여 등을 통하여 문제를 해결할 수 있다. 앙상블모형을 공간의사결정이나 보호지역계획에 활용하기 위해서는 불확실성의 정도와 원인을 파악하고, 이를 저감하려는 개선작업과 함께 결과의 불확실성이나 위험성을 인지하고 의사결정을 해야 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권3호
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• pp.198-205
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• 2015

기후변화에 의한 수생태계의 영향은 수생생물의 생리작용의 변화에서부터 종분포에 이르기까지 광범위할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 어류 종분포를 예측하기 위하여 비출현 정보를 요구하지 않고도 좋은 예측력을 가지고 있는 MaxEnt 모형을 활용하였다. 금강유역 134개 지점의 2007년부터 2009년까지 어류 출현 자료 (고유종 17종 포함 총 47종)와 9개의 환경인자 (월별 최저기온, 최고기온, 평균기온, 강수량, 최저수온, 최고수온, 평균수온, 고도, 경사)를 사용하여, RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 2050년과 2100년의 어류 종분포를 예측하였다. MaxEnt 모형은 평균 0.798의 적절한 모형적합도를 보여 주었으며, 종분포 예측에 기여도가 높은 환경인자는 고도, 강수량, 최저수온 순이었다. 기후변화가 진행됨에 따라 얼룩동사리와 줄납자루와 같은 고유종의 출현확률은 감소한 반면, 배스와 블루길과 같은 외래종의 출현확률은 증가하였다. 특히 2100년에는 5종 (줄몰개, 미꾸라지, 강준치, 줄납자루, 칼납자루)의 어류가 금강유역에서 더 이상 서식하지 못하는 것으로 예측되었다. 그리고 기후변화에 따라 종풍부도가 높은 지역이 금강유역 내에서 북상하는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화로 인한 수온 상승이 금강유역 수생태계의 교란을 심화시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.562-581
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• 2018

본 연구는 한반도 기후변화 적응 대상식물을 대상으로 기후변화에 따른 종풍부도 변화를 예측해 보고자 하였다. 대상종은 한반도 기후변화 적응 대상식물 중에서 특산식물 23종, 북방계식물 30종 그리고 남방계식물 36종으로 총 89종을 선정하였다. 기후변화에 따른 개별 종의 잠재서식지를 예측하여 합산하는 방식으로 종풍부도 변화를 예측하였다. 개별 종의 잠재서식지는 10개의 종분포모형 알고리즘을 함께 고려하는 앙상블모형을 구축하였다. 미래 예측 시기는 기후변화 시나리오 RCP4.5와 RCP8.5를 선정하여 2050년과 2070년을 예측하였다. 현재의 종풍부도는 국립공원, 강원도 백두대간 지역 그리고 남해 도서지역을 중심으로 높게 나타났다. 미래 예측 결과, 기존에 높은 종풍부도를 보였던 국립공원과 강원도 백두대간 지역은 낮아졌고 남해안 내륙지역은 보다 더 높아졌다. 종풍부도의 평균값을 비교해 보면 현재 기준으로 국립공원 지역이 남한 전체지역보다 높으면서 큰 차이를 보였다. 하지만 기후변화에 따라서 국립공원 지역과 남한 전체지역의 차이가 줄어들었다. 특산식물과 북방계식물의 다수가 남한지역에서 사라지고 남방계식물이 북상하면서 이와 같은 결과를 보였다. 하지만 적합한 서식지로 이주가 이루어지지 않으면 종풍부도가 급격하게 감소하였다. 분산가능성의 가정에 따라 결과가 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 보전 계획 수립, 보호 지역 설정, 생물종 복원 그리고 기후변화 대응 전략 및 관리 방안 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제27권3호
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• pp.291-306
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• 2018

본 연구는 붉가시나무(Quercus acuta Thunb.)를 대상으로 기후변화의 영향을 평가함에 있어 분산능력을 고려해보고자 하였다. 기후변화에 따른 붉가시나무의 잠재서식지 변화를 예측하기 위하여 종의 분포자료와 기후자료를 활용하여 종분포모형을 개발하였다. 종분포모형은 9개 알고리즘을 True Skill Statistic 평가 값 가중치로 합산하는 앙상블모형을 적용하여 불확실성을 줄이고자 하였다. 미래의 시간적 범위는 2050년과 2070년을 대상으로 하였으며, 기후변화 시나리오는 RCP4.5와 RCP8.5를 선정 하였다. 최종적인 미래 잠재서식지는 현재 적합서식지에서 분산능력에 따라 분산가능한지의 여부를 고려하여 결정하였다. 분산능력은 제한이 없는 경우(Unlimited)와 거리에 따른 분산 확률 함수에 3가지 계수값 (${\theta}=-0.005$, ${\theta}=-0.001$, ${\theta}=-0.0005$)을 적용하여 R 패키지인 Migclim을 사용하여 구현하였다. 2050년 RCP4.5 시나리오에서 계수값이 ${\theta}=-0.005$일 때 붉가시나무의 잠재서식지가 감소하였다. 그 이외의 경우에는 분산능력이 낮은 경우에도 한반도 내의 잠재서식지가 늘어났다. 하지만 분산능력을 고려하였을 경우 붉가시나무의 미래 잠재서식지 확장에는 한계가 분명하게 나타났다. 따라서 기후변화에 따른 미래 잠재서식지 예측에 있어서 분산능력을 고려하는 것이 중요하다고 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제24권1호
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• pp.35-50
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• 2015

본 연구는 비도시지역의 생물종 서식지 보전을 위해 반영할 수 있는 생물종 관련 지표의 개발과 관리지역 세분화 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 생물종 서식분포를 예측한 후에 예측된 서식분포를 활용하여 종풍부도를 만들고 그 결과를 토지적성평가와 비교를 하였다. 종분포도는 59종을 대상으로 Maxent 모형을 사용하였고 15개의 모형변수(5개 지형변수, 4개 식생변수, 6개 거리변수)를 활용하였다. 예측된 생물종 서식분포를 출현/비출현으로 구분한 후 합산하여 종풍부도를 예측 하였다. 토지적성평가는 평가체계 I에 따라 보전, 농업, 개발적성을 물리적, 지역, 공간적 입지 특성별로 평가하였다. 종풍부도 등급과 토지적성평가 등급과의 비교결과는 1등급은 10.92%, 2등급은 37.10%, 3등급은 34.56%, 4등급은 20.89% 그리고 5등급은 1.73%의 면적 일치도가 나타났다. 보전관리지역으로 분류되는 1등급과 계획관리지역으로 분류되는 5등급의 일치도가 가장 낮았다. 이처럼 계획관리지역으로 분류되어도, 종풍부도를 고려해 보면 많은 계획관리지역이 상대적으로 높은 종풍부도 값을 보여주었다. 관리지역은 생물종 서식지의 핵심지역은 아니지만 경관생태학적 관점에서 주변 서식처, 이동통로 등을 제공하면서 생물다양성 보호에 기여 할 수 있다. 따라서 도시관리계획에서 잠재적 생물종 서식분포를 고려하는 노력이 보다 집중되어야 할 것이다.

• 환경영향평가
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• 제21권4호
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• pp.593-607
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• 2012

The Ministry of Environment have started the 'National Ecosystem Survey' since 1986. It has been carried out nationwide every ten years as the largest survey project in Korea. The second one and the third one produced the GIS-based inventory of species. Three survey methods were different from each other. There were few studies for species distribution using national survey data in Korea. The purposes of this study are to test species distribution models for finding the most suitable modeling methods for the National Ecosystem Survey data and to investigate the modeling results according to survey methods and taxonominal group. Occurrence data of nine species were extracted from the National Ecosystem Survey by taxonomical group (plant, mammal, and bird). Plants are Korean winter hazel (Corylopsis coreana), Iris odaesanensis (Iris odaesanensis), and Berchemia (Berchemia berchemiaefolia). Mammals are Korean Goral (Nemorhaedus goral), Marten (Martes flavigula koreana), and Leopard cat (Felis bengalensis). Birds are Black Woodpecker (Dryocopus martius), Eagle Owl (Bubo Bubo), and Common Buzzard (Buteo buteo). Environmental variables consisted of climate, topography, soil and vegetation structure. Two modeling methods (GAM, Maxent) were tested across nine species, and predictive species maps of target species were produced. The results of this study were as follows. Firstly, Maxent showed similar 5 cross-validated AUC with GAM. Maxent is more useful model to develop than GAM because National Ecosystem Survey data has presence-only data. Therefore, Maxent is more useful species distribution model for National Ecosystem Survey data. Secondly, the modeling results between the second and third survey methods showed sometimes different because of each different surveying methods. Therefore, we need to combine two data for producing a reasonable result. Lastly, modeling result showed different predicted distribution pattern by taxonominal group. These results should be considered if we want to develop a species distribution model using the National Ecosystem Survey and apply it to a nationwide biodiversity research.