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pp.545-559
본 연구는 생물음향 모니터링(Passive Acoustic Monitoring, PAM)을 통해 수집된 종 수준 조류 발성 데이터를 기반으로, Shannon 및 Simpson 지수를 활용한 조류 종다양성 정량 분석 체계를 제안하고, 이를 제주도에서 생태적으로 대비되는 두 보호지역인 동백동산과 1100고지 습지를 대상으로 실증하였다. 자동녹음장치(Song Meter SM4)를 설치하 여 2020년 1년간 매시간 1분씩 수집한 총 17,568개의 음향 자료를 분석하였으며, 청음 및 소노그램 판독을 통해 종을 식별하고, 종별 발성 탐지량()을 기반으로 상대 발성 빈도()를 산출하여 고전 생태학 지수에 적용하였다. 월 단위로 산출된 다양성 지수는 자기상관 함수 분석, 계층적 군집 분석, 변동계수(CV) 계산, 분산분석(ANOVA) 등의 통계 기법을 통해 시계열적 안정성, 계절 군집 전환, 서식지 간 구조 차이를 비교·해석하였다. 분석 결과, 동백동산 은 연중 다양성과 안정성이 유지된 반면, 1100고지 습지는 계절에 따른 다양성 급감과 군집 재편성이 반복되었다. 본 연구는 종 단위 식별을 기반으로 생물음향 자료를 정량 생태학 지표와 직접 연결할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 기존 음향지수 방식에서 나타나는 정보 부족 문제를 보완할 수 있으며, 음향 기반 자료도 종 구성의 변화를 해석하는 데 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 제안된 분석 체계는 생태계 변화의 구조적 추적, 보호지역 관리 효과 진단, 기계학습 기반 자동화 등 다양한 분야로 확장될 수 있어, 국내 조류 생물음향 연구의 이론적 기준점으로 기능할 수 있다.
This study presents a quantitative analysis system for assessing avian species diversity using Shannon and Simpson indices derived from species-level vocalization data collected through Passive Acoustic Monitoring (PAM). Acoustic recordings were obtained at two ecologically contrasting protected areas on Jeju Island— Dongbaek-dongsan and the 1100-Altitude Wetland—where Song Meter SM4 units were installed to record one minute every hour throughout 2020, resulting in 17,568 audio files. Species identification was conducted through expert auditory and spectrogram examination, from which species-specific vocal detection counts () were compiled and converted into relative vocal activity () for index calculation. Monthly diversity indices were then analyzed using autocorrelation functions (ACF), hierarchical clustering, coefficients of variation (CV), and one-way ANOVA to evaluate temporal stability, seasonal community transitions, and structural differences between the two sites. Dongbaek-dongsan maintained consistently high diversity and stability across the year, whereas the 1100-Altitude Wetland exhibited pronounced seasonal declines and recurrent community restructuring. The results demonstrate that species-based processing of PAM data can be directly integrated with classical ecological metrics, complementing the limitations of conventional acoustic indices that lack species-level information. This approach enables more transparent interpretation of vocal activity patterns and allows bioacoustic datasets to be used for detecting community shifts. The proposed analysis system has potential applications in long-term biodiversity monitoring, evaluating management effectiveness in protected areas, and supporting automated acoustic analysis, offering a useful foundation for advancing quantitative bioacoustic ecology in Korea.
ABSTRACT
서 론
연구방법
1. 이론적 배경 및 분석 체계 제안
2. 생물음향 기반 다양성 산출 분석 절차
3. 사례 지역 설정
4. 분석 지표 및 통계 분석
결과 및 고찰
1. 동백동산의 조류 종다양성 지수 변화
2. 1100고지 습지의 조류 종다양성 지수 변화
3. 두 지역 간 연간 다양성 비교 및 변동성 해석
4. 지역 간 지수 차이에 대한 통계 검정 결과
5. 결론
감사의 글
REFERENCES
