In this study, 41 individuals in 7 locations within CP, MG, UC, and DN map sheets were observed. The MG map sheet had the highest number (n=13) of individuals, while the CP-3 site on the CP map sheet had the lowest number (n=1) of individuals. Land use analysis indicated that the MG site with the highest number of individuals had a high percentage (70.56%) of forest land areas with a small percentage (12.63%) of farmland areas. The CP-3 site with the lowest number of individuals had a small percentage (26.47%) of farmland areas. It also had the highest percentage (32.13%) of residential and commercial areas, covering 19,616 m2. Measurement results of the physical habitat environment for B. karubei indicated a mean substrate of -2.1 (Φm), an average water depth of 63.0 cm, and a flow velocity of 0.2 m s-1. The association rule analysis for co-occurring species revealed that Semisulcospira coreana, Ecdyonurus kibunensis, and Goera japonica had the highest associations among lotic species, while Limnodrilus gotoi and Calopteryx japonica demonstrated the highest association among lentic species.

This study was conducted to collect data from various regions of Jejudo Island, Korea to establish a more accurate and complete academic listing of mushrooms on the island by identifying and organizing them using base sequence analysis. The investigation was performed over five years, from 2019 to 2023, and included a total of nine sites in the southern, western, and eastern areas of Jejudo Island. In total, 481 unique mushroom varieties were collected during the study. These mushrooms included 387 specimens that were classified into 6 classes, 18 orders, 55 families, 118 genera, and 201 species, and 94 unclassified specimens for which the precise species was not known. The collected mushrooms classified by ecotype consisted of 148 species of saprophytes, 47 species of symbionts, and 6 species of parasites. Differences in occurrence patterns were also observed depending on topographical characteristics and vegetation. Finally, three climate-sensitive biological indicator species and two candidate species were also collected, as well as the tropical mushroom Macrocybe gigantea. This study identified 91 species of mushrooms that were previously unreportedon the Jejudo Island. According to the current findings and those previously reported, 7 classes, 26 orders, 123 families, 399 genera, and 1,102 species of mushrooms have been compiled on Jejudo Island to date.

제주도는 아열대에서 아한대까지 뚜렷한 수직적 기후분포를 보이므로 고도 구배에 따른 생물 다양성 양상 연구의 최적지라 할 수 있다. 본 연구에서는 해안에서부터 한라산 고지대에 이르는 23지점의 제주도 나비 종 풍부도 특성을 확인하고, 어떠한 분포양상을 따르는지 검정하기 위 해 수행되었다. 고도에 따른 출현 종수는 중저고도에서 최고치를 보이는 고봉형 양상을 나타냈으며, 최대 종수가 출현하는 고도는 480 m 부근으 로 추정되었다. 평균 서식고도(중위값) 값으로 상위고도 분포종(> 610 m)과 하위고도 분포종(< 347 m)을 구분하고 수직 분포 범위를 비교한 결 과 각각 646 m와 496 m로 통계적 유의성은 없었으나 상위고도 분포종의 서식 범위가 더 큰 경향이 있었다. 그러나 상위고도 분포종에서 고산지 대에만 분포하는 특이종 8종을 제외하는 경우 상위고도 분포종의 서식 범위는 973 m로 증가하여 하위고도 분포종보다 유의하게 넓었다. 종합적 으로 볼 때 상위고도 분포종의 분포 범위가 하위고도 종보다 크다는 라포포트의 가설에 부합하는 결과를 보였다. 또한 한라산 나비분포는 1,500 m 이상 아고산 초지대에서 제한되어 발견되는 특이종의 수직 분포 범위가 좁고 상부에서 고립된 군집을 형성하고 있는 특징이 있었다. 이러한 영 향으로 상위고도에서 종 수가 다소 증가하도록 하여 중저고도의 고봉과 함께 쌍봉형 양상을 보일 가능성이 있었다. 본 연구에서는 한라산 고도 구 배에 따른 나비 종 풍부도 이해에 대한 새로운 시각을 제공하였으며, 향후 제주도의 나비 종 분포양상 연구와 기후변화 문제에 직면한 나비 다양 성 보존전략을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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.