• Journal of Animal Science and Technology
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• 제51권2호
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• pp.143-154
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• 2009

생체중 $80.2\pm0.2$ kg의(Y $\times$ L) $\times$ D 교잡종 암퇘지와 거세돼지에게 "중에너지" 혹은 "저에너지" (3.2 vs 3.0 Mcal DE/kg) 사료를 급여하고 110, 125, 혹은 138 kg에 도축한 다음 이들 도체의 주요 부분육에 대한 이화학적 및 관능 품질 특성을 2(성) $\times$ 2 (사료) $\times$ 3 (도살체중) 요인분석 실험 설계 하에 본 실험을 수행하였다. 일당증체량과 일당사료 섭취량은 암퇘지에서보다 거세돼지에서 컸고(P<0.01), 110 kg 도살체중 구보다 125 및 138 kg 구가 컸다(P<0.01). 또한 일당증체량과 사료효율은 중에너지 구가 저에너지 구보다 컸던(P<0.01) 반면 일당사료섭취량은 저에너지 구가 중에너지 구보다 컸다(P<0.01). 등지방두께는 도살체중이 증가할수록 증가하였으나(P<0.01) 성 혹은 사료의 영향을 받지는 않았다. 도체의 지방침착도는 암퇘지와 저에너지 구가 각각 거세돼지와 중에너지 구보다 높았다(P<0.01). 육질등급은 저에너지 구가 중에너지 구보다 우수하였으나 도살체중의 영향은 받지 않은 반면 육량등급은 일차적으로 A와 B 등급에 요구되는 도체중 상한선 때문에 도살체중 125 kg과 138 kg 사이 급격히 저하되었다. 삼겹살, 뒷다리 및 등심의 pH, 육즙참출율 및 색깔관련 변수 등을 포함한 이화학적 특성에 있어서는 비록 몇몇 경우에는 통계적인 유의성이 발견되기는 하였으나 품질적인 척도에 있어서는 어느 처리요인의 영향도 받지 않았다. 관능평가에서 삼겹살 신선육의 기호도는 어느 처리 요인에 의해서도 영향 받지 않았다. 뒷다리 신선육의 상강도는 중에너지 대비 저에너지 구에서 높았고(P<0.01) 도살체중 110 kg과 125 kg 사이 증가하는 경향을 보였으며(P=0.10), 등심에서는 이들 두 도살체중 사이 본 변수의 증가는 유의성이 있었다(P<0.01). 가열육에서는 삼겹살과 뒷다리의 기호도에서 저에너지 구가 중에너지 구보다 우수하였으나 도살체중은 세 부위 모두에서 본 연구에서 평가된 모든 관능품질 특성에 영향을 미치지 않았다. 결론적으로 이상의 결과는 도체의 품질을 저하시키지 않고 도살체중을 138 kg 까지 높일 수 있고, 저에너지 사료는 도체 및 주요 부분육 품질에 다소간의 유익한 효과가 있음을 시사한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제22권1호
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• pp.33-39
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• 2004

목적 : 삼성서울병원 방사선종양학과에서는 1994년 개원 초부터 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 자체 종양등록시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 삼성서울병원 방사선종양학과 종양등록시 스템을 소개하고, 종양등록 현황을 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : 삼성서울병원 통합방사선관리 시스템의 한 부분이 종양등록 시스템이다 종양등록 시스템은 환자정보, 진단 정보, 치료정보로 구성되어 있으며, 모든 입력은 한 화면에서 이루어지며, 마우스만 가지고 입력이 가능하다. 2002년 7월까지 종양등록 시스템에 등록된 10,000예의 환자군에서 199명을 무작위 추출하여, 추출된 환자들의 등록된 종양정보와 실제 의무기록을 비교하여 입력이 누락되었거나 다른 정보가 등록되었는지 확인하였다. 결과 : 전체 대상 환자 199예 중 입력 오류가 발생한 경우는 15예(7.5%)에서 17건이었고, 진단정보와 치료정보에서 각각 8건, 9건이었다. 진단정보는 상병, 조직병리, AJCC 병기 및 전신수행능력이 잘못 입력된 경우였고, 치료정보중에는 병용치료 종류, 추적관찰 개시일 및 방사선치료 완결 유무 항목에서 오류가 있었다. 담당 의사별 오류를 분석하여 보았는데, 중복 점검이 시행된 경우에 모류는 3.7%에 불과하였지만 중복 점검이 되지 못한 경우는 15.6%의 오류가 있었다. 결론 : 종양등록 시스템을 이용하여 개별 항목별로는 모두 2% 이내의 오류에 불과하였다. 그러나, 정보의 질을 보다 향상시키기 위해서는 입력자의 성실성 및 종양등록에 대한 전문지식을 높이고, 주기적인 타당도 검사 및 중복점검 체계의 확립이 필요하겠다. 또한, 종합병원정보 시스템과 연계된 항목을 적극 활용할 수 있겠으나, 이를 위해서는 먼저 종합병원정보 시스템 내 종양등록 정보의 수준이 검증되어야 할 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권2호
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• pp.51-79
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• 1990

본(本) 논문(論文)은 기존의 경험적(經驗的) 산업조직론(産業組織論)에서 소홀히 취급한 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 문제를 분석하기 위하여 광공업(鑛工業)센서스의 세세분류제조업별(細細分類制造業別) 사업체(事業體)를 대상으로 한국(韓國) 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)에 관한 가장 미시적(微視的) 차원(次元)의 경험적(經驗的) 연구결과(硏究結果)를 제공한다. 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업간(産業間), 국가간(國家間) 격차(隔差)를 성명하기 위해서는 우선 적절한 격차효율성지표(隔差效率性指標)의 선택이 매우 중요할 것이다. 이를 위하여 본(本) 연구(硏究)에서는 확률적(確率的) 생산경계(生産境界)를 수정최소자승법(修正最小自乘法)으로 추정한 후 각 산업별(産業別)로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 네가지 상이한 척도(尺度)에 대한 추정을 시도한다. 추정(推定) 결과 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 상관관계(相關關係)는 부가가치액(附加價値額)보다 생산액(生産額)을 종속변수로 한 경우가 다소 높은 것으로 나타났으나 전자(前者)의 경우가 보다 많은 산업(産業)에 대하여 효율성(效率性)의 추정(推定)을 가능하게 하기 때문에 산업간(産業間) 비교(比較)를 위하여 더 적절하다고 판단된다. 상당수의 산업(産業)에 있어서는 만족할 만한 효율성(效率性) 추정치(推定値)를 구하는 것이 불가능했지만 후속연구(後續硏究)의 관점에서 볼 때 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 추정(推定)이 가능한 산업(産業)이 다수를 차지한 사실은 고무적 이라고 판단된다. 또한 종업원규모(從業員規模)가 영세한 사업체(事業體)들이 상대적으로 비효율적(非效率的)임을 알 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제23권11호
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• pp.1325-1335
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• 2013

특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.25-58
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• 2021

본 연구는 주로 횡단적 측정에 의해 설명되는 기업의 성과와 달리, 종단적 측정과 성격이 더 강조되는 기업의 성장을 '스타트업 및 스케일업 생태계'로 대변되는 21세기 기업가적 컨텍스트에서 살펴보았다. 2019년 기준 글로벌 유니콘 기업 479개, 최근 3년간 연평균복합성장률(CAGR)이 15%를 초과하는 미국의 5천 개 비상장 기업 중 매출액 1억달러 이상인 333개의 고성장 기업을 대상으로, 이들 기업의 고성장을, 1)기업가치의 성장, 2)성장의 속도, 3)성장의 효과성 관점에서 전략의 선택, 산업 및 시장환경, 그리고 업력(자원축적의 대위 변수)과의 상호관계를 살펴보았다. 연구 결과, 기업가치의 성장은 상대적으로 산업 및 시장 특성과 영향 관계가 더 높았다. 성장의 속도는 산업 및 시장환경의 특성과 유효 조합을 이루는 전략의 선택에 따라 더 충실히 설명되었다. 그리고 기업 성장의 효과성은 전략의 선택, 산업 및 시장환경의 특성, 그리고 업력(자원축적의 대위 변수) 모두로부터 영향을 받는 특성을 지니고 있었다. 기업가치 10억 달러 이상, 연간 매출액 1억 달러 이상의 조건을 가진 주식회사 기반의 샘플을 통한 본 연구는, 특히 실무적인 관점에서 초기 스타트업이 향후 스케일업을 위한 일련의 방향을 모색 과정에 유효한 참고가 될 수 있을 것이다. 특히 기업가치, 성장 속도, 성장의 효과성 관점에서 개별 기업이 추구하는 방향성과 정합성을 이루는 성장 동인과 요인을 조합하는데 실효적 참고를 제공하고 있다. 또한 20세기 주류 이론들이 지닌 한계점을 극복하고, 21세기 기업가적 컨텍스트에 부합하는 기업 성장 이론을 개발하는 데 그 기초 참고를 제공하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권12호
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• pp.19-30
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• 2010

벤토나이트는 팽윤성이 좋고 투수계수가 낮아 수직 밀폐형 지중 열교환기 시공 시 보어홀(borehole)의 뒤채움재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 3가지 벤토나이트를 선정하여 배합비에 따른 점도와 열전도도를 평가하였다. 시공 조건에 따라 다양한 벤토나이트 뒤채움재의 함수비를 고려하여 점도와 열전도도 특성을 규명하기 위해 벤토나이트를 배합비(벤토나이트 무게/(벤토나이트+물) 무게) 5%, 10%, 15%, 20%, 25%로 배합하고 시간에 따른 점도와 열전도도를 측정하였다. 그리고 벤토나이트 뒤채움재가 해안지역에서 시공될 경우 지하수의 염도에 의한 영향을 검토하기 위해 배합수의 NaCl 농도가 0.1M, 0.25M, 0.5M일 때 벤토나이트 뒤채움재의 침강 특성을 관찰하였다. 벤토나이트 뒤채움재의 낮은 점도로 인해 천연규사와 같은 첨가재가 지중 열교환기 바닥에 침전될 경우 발생할 수 있는 재료분리 현상을 저점도 벤토나이트 뒤채움재를 사용하여 실험을 통해 규명하였으며 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 벤토나이트 뒤채움재의 점도는 시간이 지남에 따라 또는 배합비가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내며 벤토나이트 뒤채움재의 열전도도는 배합비가 증가하면 상승하지만 통일한 배합비에서는 시간에 따른 변화가 미미하다. (2) 벤토나이트 뒤채움재의 팽창지수가 높을수록 배합수의 NaCl 농도에 따른 침강율은 상대적으로 낮게 나타난다. (3) 저점도 벤토나이트 뒤채움재는 첨가재의 재료분리로 인해 보어홀 내의 깊이별 첨가재 분포를 비균질하게 하므로 보어홀 상부의 열전도도가 하부에 비해 작게 나타날 수 있는 가능성이 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권4호
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• pp.388-404
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• 2024

국가 수준에서의 식물다양성보전의 대상은 제한적인 분포를 나타내는 특산식물이다. 본 연구에서는 한국특산식물인 동강할미꽃의 분포 현황을 조사하고 평가하였다. 다음으로 생육지의 식생환경을 조사하였고 각 개체군의 구조를 평가하였다. 이와 더불어 각 개체군의 활력을 평가하고 비교하였다. 추가적으로 연간생장특성을 관찰하였다. 동강할미꽃의 분포지는 크게 석회암 바위절벽, 능선 바위지대, 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지로 구분되었다. 함께 분포하는 식물은 지리적인 위치에 따라 구분되었고 각각의 생육지를 반영하였다. 측정된 식물체의 잎 수를 이용하여 평가한 개체군 구조는 안정적인 개체군과 상대적으로 불안정한 개체군이 구분되었다. 상대적으로 어린 개체로 구성된 개체군은 능선 바위지대와 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지에서 관찰되었다. 석회암 바위절벽의 개체군에서 성숙한 개체의 꽃 수가 가장 많았다. 반면에 석회암 산지의 정상부에 위치한 개체군은 잎 수는 많았지만 식물체의 키가 작고 화서의 수도 가장 적었다. 석회암 지대의 바위절벽에 분포하는 개체는 정착 이후 오랜 기간 동안 생육하면서 종자를 생산하고 확산시킨다고 판단되었다. 반면에 석회암 능선의 분포지와 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지에서는 환경적인 요인으로 개체의 생장이 제한되었고 석회암의 절벽 분포지에 비해 상대적으로 짧은 생활사 주기를 나타내는 것으로 추정되었다. 동강할미꽃은 이른 봄철에 개화하고 여름철이 시작되기 이전에 열매 성숙과 종자 확산이 완성되었다. 생육지는 여름철을 기준으로 하루 중 7시간 내외로 햇볕을 받는 공간으로 평가되었다. 이것은 생장을 위해 강한 햇볕을 필요로 하는 동강할미꽃이 건조한 조건에서 정착하고 생존하여 생활사를 만들 수 있는 조건으로 생각되었다. 본 연구를 통해 확보된 현황 자료를 바탕으로 동강할미꽃은 위기종(EN)으로 평가하는 것이 타당하다고 평가되었다. 또한 수집된 정보는 향후 IUCN의 국가적색목록평가를 위한 중요한 정보가 될 것으로 예상되었다. 동강할미꽃은 강원도 평창군, 정선군의 석회암 바위 절벽에서 다양한 형질의 개체가 관찰됨에 따라 핵심적인 분포지로 높은 가치를 나타냄을 제안하였다.