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 지정 과 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 경 계 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 따 른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

Species distribution model (SDM) is used to preserve biodiversity and climate change impact. To evaluate biodiversity, various studies are being conducted to utilize and apply SDM. However, there is insufficient research to provide useful information by identifying the current status and recent trends of SDM research and discussing implications for future research. This study analyzed the trends and flow of academic papers, in the use of SDM, published in academic journals in South Korea and provides basic information that can be used for related research in the future. The current state and trends of SDM research were presented using philological methods and text-mining. The papers on SDM have been published 148 times between 1998 and 2023 with 115 (77.7%) papers published since 2015. MaxEnt model was the most widely used, and plant was the main target species. Most of the publications were related to species distribution and evaluation, and climate change. In text mining, the term ‘Climate change’ emerged as the most frequent keyword and most studies seem to consider biodiversity changes caused by climate change as a topic. In the future, the use of SDM requires several considerations such as selecting the models that are most suitable for various conditions, ensemble models, development of quantitative input variables, and improving the collection system of field survey data. Promoting these methods could help SDM serve as valuable scientific tools for addressing national policy issues like biodiversity conservation and climate change.

Volatile organic compounds (VOCs) are chemicals to which humans are exposed frequently via various mediums, including vehicle emissions that contain fine dust and heavy metals, use of organic solvent building materials, furniture, and smoking. Exposure to high concentrations of VOCs may result in loss of consciousness, paralysis, convulsions, and, in the most severe cases, death. Therefore, the present study investigated the indoor and outdoor concentrations of total volatile organic compounds (TVOC) and five types of VOCs (benzene, toluene, styrene, m,p-xylene, and o-xylene) in apartments, a representative residential environment accounting for ~55% of the housing in the Seoul metropolitan area. The research was conducted over four seasons from May 2020 to February 2021, and the levels of VOC concentrations were analyzed by classifying them by season, weekday/weekend, and indoor/outdoor locations. The seasonal trend in VOC concentrations showed that TVOC concentration was highest in summer, with values of 1630.93 ± 1184.10 μg/m3 and 1610.36 ± 1363.43 μg/m3 for indoor and outdoor environments, respectively. The seasonal trends of the concentrations of the five types of VOCs showed that concentrations of benzene and toluene were highest in spring, the concentrations of m,p-xylene and o-xylene were highest in summer, and the concentration of styrene was highest in winter, irrespective of spatial characteristics such as indoor/outdoor environments. In all four seasons, the indoor concentrations were higher than the outdoor concentrations. These results reveal the spatial and temporal distribution characteristics of the VOCs and so can serve as useful basic data for managing indoor and outdoor levels of VOCs.

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.

This study examines the effects of surrounding outdoor environmental characteristics in multi-use public facilities that are used by the susceptible population, on the concentration and distribution of indoor airborne bacteria. For this study, areas were divided into ‘factory area,’ ‘city area,’ and ‘forest area.’ The research was conducted from October 2017 to April 2018, and the selected target facilities were daycare centers, hospitals, postpartum care centers, and nursing homes for the elderly. In order to measure airborne bacteria, indoor air samples were collected using a six-stage viable particulate cascade impactor, and airborne bacteria samples were collected using MCE (Mixed cellulose esters) filters. Moreover, the outdoor airborne bacteria concentration was also measured to determine the concentration ratio (I/O ratio) of the total indoor airborne bacteria and total outdoor airborne bacteria concentrations. The results showed that the total outdoor airborne bacteria concentration was highest in the city area, with 74.2 ± 60.0 CFU/m3, and the lowest in the factory area, with 45.9 ± 35.8 CFU/m3. Furthermore, the distribution of the total outdoor airborne bacteria concentrations significantly differed across each surrounding environment (p < 0.05). On the other hand, no statistically significant difference in total indoor airborne bacteria concentrations, according to surrounding environments, was observed (p > 0.05). These findings suggest that the concentration of outdoor airborne bacteria differs across surrounding environments, unlike that of the indoor airborne bacteria.

각기 다른 해양 환경 특성을 보이는 서해, 남해, 동해, 제주 연안역을 대상으로 춘계 (5월)와 하계 (8월)에 출현한 부유성 요각류의 군집구조에 대하여 분석하였다. 봄과 여름에 출현한 부유성 요각류는 총 73종이었으며, 이 중 연안종이 28종이었다. 봄 (49종)에 비해 여름 (58종)에 출현 종이 다양하였다. 요각류 출현 개체수는 봄과 여름 Chl-a 농도가 낮게 나타난 동해연안해역에서 가장 낮았으며, 봄에 Chl-a 농도가 높게 나타난 서해연안해역에서 출현 개체수가 높게 나타났다. 그러나 여름에 제주연안해역에서 Chl-a 농도가 0.6 μg L-1으로 낮게 나타났으나, 높은 출현 개체수를 보였다. 봄에 한국 연안에서 우점적으로 출현하는 요각류는 Acartia hongi, A. ohtsukai, Paracalanus parvus s. l., Oithona similis이었다. 여름에는 이들 종 이외에 A. omorii, A. pacifica, A. steueri, Calanus sinicus, Corycaeus affinis, Corycaeus sp., Pseudodaiptomus marinus, Tortanus forcipatus이었다. Paracalanus parvus s. l.은 봄에 조사 해역에서 최우점종 또는 차우점종으로 생태적 지위를 달리하였으나, 여름에는 전 조사해역에서 최우점종으로 출현하였다. 요각류 군집특성은 수온, 염분, Chl-a 농도 등의 환경 요인에 따라 서해, 남해, 동해, 제주 4구역으로 명확하게 구분되었다.

본 연구는 2016년 우리나라 금강 동진강 수계의 본류와 지류에서 13개의 지점을 대상으로 이화학적 수질 특성과 하상구조 및 어류 군집분석을 진행하고, 위해우려종인 배스와 블루길의 개체 수 등 서식에 미치는 영향과 상관성을 평가하였다. 동진강의 유로연장은 83.06㎞이며 유역 면적은 1348.82 ㎢로 정읍시 산외면의 상두산(575m)에서 시작되어 김제평야를 지나 황해로 흘러드는 강이다. 산지와 농경지가 대부분을 차지하는 전형적인 농촌 지역으로, 동진강 수계를 이루고 있는 하천은 본류를 포함하여 정읍천, 원평천, 고부천 등 4개의 직할하천과 1개의 지방하천, 82개의 준용하천 등 모두 87개 하천에 총 연장은 446.2 ㎞에 이른다. 하지만 산업화에 따라 주택 공급 증가와 대지, 도로 등을 포함한 기타면적이 증가하고 있으며, 새만금 상류에 위치하고 있는 동진강 유역은 축산 단지가 분포하고 있어 토지계와 축산계 등 비점오염원의 비중이 높은 지역이다. 조사 지점은 모두 농경지 주변에 위치하고 있으며 암반 하상 구조를 가진 지점 두 지점으로 나타났고 전 지점에서 모래와 자갈의 비율이 높은 것으로 확인됐다. 상류에 위치하는 지점에 비해 하류의 경우 하천차수가 높고 하폭이 넓어 유속이 느릴 것이라 예상 되며 물 흐름이 느린 정수역인 호소 및 하천을 선호하는 어종의 하천은 비교적 빠른 유속이 나타나 유수성 어종이 분포할 것이라 추정된다. 수질 오염 지표인 BOD와 COD는 각각 3.2±2.5 mg L-1과 8.8±6.1mg L-1로 나타나 BOD에 비해 COD에서 지점별 편차가 크게 나타났으며 TN과 TP는 각각 3.8±1.8mg L-1과 81.5±67.5μg L-1로 나타나 상대적으로 유사한 범위로 확인 됐다. 지점별 CHL 농도의 경우에는 TN과 TP의 농도와 유사하게 증감이 나타나 고부천과 원평천, 신평천에서는 상대 적으로 높은 CHL 농도가 확인되었다. 어류 조사 결과 총 39종, 937개체가 채집되었으며 치리, 갈겨니, 참갈겨니, 피라미, 몰개, 밀어, 블루길, 배스 등의 어류가 우점하고 있는 것으로 나타났다. 외래종 우점현상이 나타나는 하천은 S2(동진강)와 S4(정읍천)로 블루길이 각각 52.5%, 45.0% 우점하고 있었고, S11(신평천)에서는 배스가 43.1%로 우점하고 있는 것으로 확인되었다. 또한 S5(정읍천)과 S13(천원천)에서 각각 블루길(25.7%)과 배스(20.4%)가 아우점종으로 나타났다. 각 하천 지점별 어류 조성을 분석하였을 때, 상대적으로 양호한 수질을 가진 동진강 지점 중 S2와 S3에서 14종으로 가장 많은 종이 관찰되었으며 블루길 이 대량으로 잡히면서 S2에서 총 118개체로 가장 많은 개체가 조사되었다. 전 지점에서 상대풍부도는 피라미(Zacco platypus)가 14.6%로 가장 높게 나타났고 블루길(Lepomis macrochirus)과 배스(Micropterus salmoides)가 각각 14.0% 와 9.8%로 뒤이어 높은 상대풍부도를 나타냈다. 한편 가물치 (Channa argus), 납지리(Acheilognathus rhombeus), 드렁허리(Monopterus albus), 떡붕어(Carassius cuvieri), 외매치(Abbottina springeri), 참마자(Hemibarbus longirostris) 등은 0.1이하의 낮은 상대풍부도를 나타냈다. 지점별 외래종 분포를 조사하였을 때 한 지점을 제외한 모든 지점에서 배스 또는 블루길이 출현했다. 특히 S2(동진강)와 S4(정읍천), S11(신평천)에서 많은 수의 블루길과 배스가 각각 확인되었다. 외래종이 우점한 지점들의 하상구조를 평균으로 분석해 보았을 때, 블루길이 우점한 지점에서는 약 10m 더 넓은 하폭과 높은 하천차수를 나타내었으며 silt와 sand의 비율이 비우점 지점들에 비해 높게 나타났다. 한편 배스가 우점한 지점은 다른 지점들에 비해 좁은 하폭과 낮은 하천차수를 나타내었으며 블루길과 마찬가지로 silt와 sand의 비율이 높게 나타났다. 어류 군집분석에 따르면, 우점도 지수는 S6(정 읍천)에서 0.361로 최고치를 나타냈으며 이는 29개체로, 전체 개체수의 절반 이상을 차지하는 참갈겨니의 영향을 받은것으로 분석되었다. 하지만 우점도는 다른 지점들과의 뚜렷한 차이를 나타내지는 않는 것으로 확인된다. 종 다양도 지수 또한 지점별로 큰 차이를 나타내지 않았지만 S8(고부천)에서 2.096으로 최대치를 보였다. 한편 풍부도 지수는 S3(동진강)에서 가장 높게 나타났고 동시에 다양도와 균등도 또한 상대적으로 높은 값이 확인되었다. 월별 수질 분석 자료와 지점에 따른 외래종의 월별 총 개체수를 통해 회귀분석을 진행하였다. 수질변수 중 pH는 6월, S6에서 8.9를 나타낸 것을 제외하고 대부분 7.0 이상 8.0 이하의 수치를 나타냈다. 배스의 경우 8.0 이하의 수질 상태에서 3마리 이상의 개체수가 확인 된 반면 블루길의 경우 약 pH 7.4에서 30마리 이상의 많은 개체수가 확인 된 것을 알 수 있었다. 회귀분석을 통해 분석한 결과, pH와 전기전도도 모두 블루길과 배스에서 p > 0.05 이상의 결과로 유의하지 않은 것으로 나타났고, R2 또한 모든 항목에서 0.12 이하로 신뢰할 수 없는 데이터로 확인됐다. 중대형 인공호에서의 배스 분포 특성을 연구한 김 et al.(2013)에 따르면 배스의 분포 특성은 다른 어류 군집에 비해 수질의 영향을 적게 받으며 이화학적 수질보다 여러 타 요인들(물리적 서식지 특성, 이용 가능한 먹이양, 경쟁 관계의 생물)에 의 해 더 영향을 받는 것으로 추정한 바 있다. 이와 함께 상관관계를 분석한 결과, 배스와 블루길의 분포는 인공호뿐만 아니라 하천에서도 수질의 영향보다 타요인들의 영향을 고려 해야할 것으로 사료된다.

This study was carried out to predict the current and future potential distribution and to identify the factors affecting potential distribution of 7 plants (Lamium amplexicaule L., Trigonotis peduncularis (Trevir.) Benth. ex Hemsl, Capsella bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, Taraxacum officinale Weber, Veronica persica Poir., Conyza sumatrensis E. Walker, Hypochaeris radicata L.) selected as indicators for climate change in agricultural ecosystem. We collected presence/absence data of 7 indicator plants at 108 sites in South Korea and applied the Maxent model. According to future climate scenario, the distribution area of C. bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, T. officinale Weber, and V. persica Poir. was expected to be reduced, but the distribution range was to be maintained. The distribution areas and range of the C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L. were expected to be increased. The distribution area and range of T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl. and L. amplexicalue L. were rapidly decreased. Non-climatic factors such as land cover and altitude were the most important environmental variable for T. officinale Weber, C. bursa-pastoris (L.) L.W.Medicus, V. persica Poir., T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl., and L. amplexicalue L.. Climatic factors were the most important environmental variable for C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L.. It is expected that the future potential distribution of 7 indicator plants response to climate change will be used to monitor and to establish the management plan.

낙동강 유역에 조성된 신규습지에서 서식환경에 대한 어류의 분포 특성을 평가하고, 이를 기반으로 한 관리방안 도출을 위해 42개 습지에서 환경요인의 측정과 어류 조사를 시행하였다. 조사 기간 동안 총 30종의 어류가 출현하였으며, 이 중에서 배스(Micropterus salmoides)와 블루길(Lepomis macrochirus)과 같은 외래어종의 비율이 상대적으로 높았다. 특히, 밀어(Rhinogobius brunneus)나 끄리(Opsariichthys uncirostris amurensis), 피라미(Zacco platypus) 등의 어류는 흐름이 있는 환경을 선호하기 때문에 배스가 우점하는 습지(정체수역)에서 상대적으로 낮은 밀도를 가지는 것으로 사료된다. SOM (Self-Organizing Map)을 활용한 패턴분석 결과, 각 습지의 서식환경 특성에 따라 어류 종의 출현빈도가 상이한 것으로 분석되었다. 어류 종의 분포는 각 습지의 수심 변화와 수생식물 피도에 민감하게 영향 받는 것으로 나타났으며, 수온이나 pH, 용존산소 등의 이화학적 요인 변화에 대한 영향은 적었다. 특히 수생식물의 피도는 어류의 종다양성이나 밀도에 강한 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 수변식생이 부족한 습지에서는 어류가 적은 풍부도와 다양성을 가지는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 기반으로 평가할 때 어류 등의 생물다양성 증진을 위해 호안사면의 높은 인공성이나 수변식생의 부족한 습지 등은 개선이 필요할 것으로 사료되며, 건강성 확보를 위한 지속가능한 관리방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

인구의 급격한 증가, 화석연료 사용 및 숲의 파괴와 같은 인간의 활동에 인하여 지난 100년 동안 전지구적으로 0.75℃상승하였고, 우리나라의 기온은 약 1.5℃증가하였다. 이런 기온변화는 육상생태계에 큰 영향을 미칠 것이다. 파리는 육상생태계에서 가장 풍부하고 다양한 곤충 중의 하나이며, 생태계에서 부식자, 식식자, 수분매개자, 상위포식자의 먹이원 등 다양한 역할을 수행하고 있다. 기후변화 연구에서 파리 연구는 많이 이루어지고 있으나 주로 해충에 대해서 이루어지고 있고, 국가적인 수준에서 기후변화로 인한 파리의 분포변화를 예측한 연구는 아직 없는 실정이다. 기후변화로 예상되는 산림성 파리의 분포변화를 예측하기 위해서, 위도 0.5도와 경도 0.5도의 격자 안에 8개의 조사지를 임의로 배치하고 함정트랩법을 이용하여 2006년부터 2009년까지 4년간 5월 중순부터 9월 중순 사이에 조사를 실시했다. 전국 295개 조사지의 결과를 기초로 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 종수와 풍부도(10 트랩당 밀도)의 분포변화를 예측하였다. 현재 분포에서 종수는 강원도 산간지방, 경상북도 북부와 백두대간을 중심으로 높게 나타났지만, 50년 후에는 크게 감소하고 강원도 산간지방에서만 종수를 유지하였다. 풍부도는 해안가와 내륙지방에서 급감했으며 주로 강원도 산간지방에서 비교적 높게 유지되는 것으로 예측되었다.

본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 189.5㎢(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 3,071㎢(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순 이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.

생물다양성의 감소는 금세기 최대 화두 중 하나이다. 이런 생물다양성의 변화를 평가할 때 생물지표종을 많이 이용하며 곤충은 유용한 지표종으로 인식되고 있다. 그 중 지표성 딱정벌레는 생태 및 분류학적 연구가 잘 되어 있고, 산림관리, 벌채, 산불, 도시화 등과 같은 환경변화를 평가할 때 자주 이용된다. 국내에서도 지표성 딱정벌레 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 조사기간과 조사방법이 다르고 특정 지역만을 연구했기 때문에 전국단위의 분석 및 평가에는 어려움이 있다. 본 연구는 지표성 딱정벌레의 종수와 종다양도의 전국 분포를 파악하기 위해서, 위도 0.5도와 경도 0.5도의 격자 안에 8개의 조사지를 임의로 배치하고 함정트랩법을 이용하여 2006년부터 2009년까지 4년간 5월 중순부터 9월 중순 사이에 조사를 실시했다. 전국 산림 359개 조사지의 결과를 기초로 하여 종수와 종다양도의 분포를 예측하였다. 종수의 범위는 0~16, 종다양도의 범위는 0~2.432이였다. 딱정벌레 종수와 종다양도의 분포를 추정하기 위해 공간내삽(Interpolation)인 역거리가중법(Inverse Distance Weighted : IDW)를 이용하였다. 359여개 지점에서 취득한 자료를 이용하여 공간해상도 0.5㎞ × 0.5㎞의 래스터를 구축하여 지역별 종수와 종다양도를 ArcGIS Zonal Statistic 기능을 이용하여 도출하여 비교 및 고찰하였다.

기후변화는 해충들의 분포 변화를 유발할 것으로 예상되며, 이를 예측하기 위해 서는 해충들의 분포에 영향을 주는 환경요인을 조사 할 필요가 있다. 본 연구에서는 Maxent(Maximum entropy)모형을 이용하여 벼를 가해하는 해충인 가시점둥글노 린재(Eysarcoris aeneus)와 호리허리노린재(Leptocorisa chinensis), 콩을 가해하 는 가로줄노린재(Piezodorus hybneri), 콩 및 과수류를 가해하는 썩덩나무노린재 (Halyomorpha halys)와 톱다리개미허리노린재(Riptortus clavatus)의 분포에 영 향을 미치는 요인을 분석하였다. 이들 노린재의 분포자료는 국내외 논문을 비롯하 여 온라인으로 공개되고 있는 농촌진흥청 국립농업과학원 곤충표본관과 국립수목 원 국가생물종지식정보시스템의 표본자료를 이용하였다. 노린재의 분포에 영향 을 줄 수 있는 변인으로는 기후 및 고도 자료를 사용하였으며, 기후 자료는 Worldclim에서 제공하는 1950~2000년 동안의 평균 기후 자료를 이용하였다. 노 린재 5종에 대한 Maxent 모형 분석 결과 노린재의 분포에 가장 큰 영향을 미치는 요 인으로 가로줄노린재는 고도(중요도 29.1%), 가시점둥글노린재는 겨울철 최저기 온(중요도 30.3%), 호리허리노린재는 기온의 연교차(중요도 37.5%)이었다. 한편, 가장 건조한 달의 강수량은 썩덩나무노린재(중요도 19.9%)와 톱다리개미허리노 린재(중요도 16.3%)에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 모형의 정확도를 나타내 는 AUC(Area Under the Curve)값은 0.7이상으로, 향후 기후변화에 따른 분포 변화 예측에 정밀 기상 자료를 이용한 Maxent모형을 활용할 수 있을 것으로 생각된다.