담배가루이(Bemisia tabaci)는 광식성 해충으로 토마토황화잎말림바이러스(Tomato Yellow Leaf Curl Virus; TYLCV), 카사바갈색줄무늬병 (Cassava Brown Streak Disease; CBSD)를 매개하는 해충이다. 담배가루이 방제를 위해 화학적 방제가 주로 시행되지만 저항성으로 인한 한계로 인 해 종합적해충방제를 위한 고정정확도를 이용한 표본조사법(Fixed precision sampling plan)을 개발하였다. 표본추출은 토마토 식물이 50 cm 높이의 레일 위에 위치한 배지를 이용해 재배되고 있어 배지로부터 130 cm 이상(지상에서 180 cm 이상)을 상단, 70 cm~100 cm (지상에서 120 cm~150 cm)를 중단, 50 cm 이하(지상에서 100 cm 이하)를 하단으로 나누어 각 위치별 토마토 7엽의 잎 뒷면에서 관찰된 담배가루이 노숙 유충 마리 수를 조사 하였다. 담배가루이 노숙유충은 이동성이 거의 없어 알에서 우화한 뒤 고착화하여 용과 성충 단계를 거치기 때문에 중단, 하단에 밀도가 높았다. 공간분 포분석은 Taylor’s power law (TPL)를 이용하여 도출된 TPL의 회귀계수를 통해 분석하였고, TPL 계수의 차이는 공분산분석(ANCOVA)하여 차이 가 없어 자료를 통합(pooling)하여 계산된 새로운 TPL 계수를 이용하여 표본추출정지선과 방제의사결정법을 개발하였다. 개발된 표본추출법의 적합 성을 판단하기 위해 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 Resampling Validation for Sampling Plan (RVSP) 프로그램으로 평가하였다.

Benthic attached diatoms (BADs), a major primary producer in lotic stream and river ecosystems are micro-sized organisms and require a highly magnified microscopic technique in the observation work. Thus, it is often not easy to ensure accuracy and precision in both qualitative and quantitative analyses. This study proposed a new technique applicable to improve quality control of aquatic ecosystem monitoring and assessment using BADs. In order to meet the purpose of quality control, we developed a permanent mounting slide technique which can be used for both qualitative and quantitative analyses simultaneously. We designed specimens with the combination of grid on both cover and slide glasses and compared their efficiency. As a result of observation and counting of BADs, the slide glass designed with the color-lined grid showed the highest efficiency compared to other test conditions. We expect that the method developed in this study could be effectively used to analyze BADs and contributed to improve the quality control in aquatic ecosystem health monitoring and assessment.

Frankliniella occidentalis is an invasive pest insect, which affects over 500 different species of host plants and transmits viruses (tomato spotted wilt virus; TSWV). Despite their efficiency in controling insect pests, pesticides are limited by residence, cost and environmental burden. Therefore, a fixed-precision level sampling plan was developed. The sampling method for F. occidentalis adults in pepper greenhouses consists of spatial distribution analysis, sampling stop line, and control decision making. For sampling, the plant was divided into the upper part (180 cm above ground), middle part (120-160 cm above ground), and lower part (70-110 cm above ground). Through ANCOVA, the P values of intercept and slope were estimated to be 0.94 and 0.87, respectively, which meant there were no significant differences between values of all the levels of the pepper plant. In spatial distribution analysis, the coefficients were derived from Taylor’s power law (TPL) at pooling data of each level in the plant, based on the 3-flowers sampling unit. F. occidentalis adults showed aggregated distribution in greenhouse peppers. TPL coefficients were used to develop a fixed-precision sampling stop line. For control decision making, the pre-referred action thresholds were set at 3 and 18. With two action thresholds, Nmax values were calculated at 97 and 1149, respectively. Using the Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) and the results gained from the greenhouses, the simulated validation of our sampling method showed a reasonable level of precision.

A fixed-precision-level sampling plan was developed to establish control of the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, in two strawberry greenhouses (conventional plot, natural enemy plot). T. urticae was sampled by taking a three-leaflet leaf (1 stalk) from each plant (3 three-leaflet leaves) from each sampling position. Each leaflet was divided into three different units (1-leaflet, 2-leaflet, and 3-leaflet units) to compare relative net precision (RNP) values for selection of the appropriate sampling unit. The relative net precision values indicated that a 1-leaflet unit was more precise and cost-efficient than other units. The spatial distribution analysis was performed using Taylor’s power law (TPL). Homogeneity of the TPL parameters in each greenhouse was evaluated by using the analysis of covariance (ANCOVA). A fixed-precision-level sequential sampling plan was developed using the parameters of TPL generated from the combined data of the conventional plot and natural enemy plot in a 1-leaflet sampling unit. Sequential classification sampling plans were also developed using the action threshold of 3 and 10 mites for pooled data. Using the results obtained in the independent data, simulated validation of the developed sampling plan by Resampling validation for sampling plan (RVSP) indicated a reasonable level of precision.

온실재배 오이에 발생하는 목화진딧물의 발생밀도를 추정하는 표본조사법을 개발하기 위하여 2개년(2013-2014년) 동안 주 전체의 잎별 발생밀도를 조사하였다. 목화진딧물의 공간분포 특성은 일반적으로 사용되는 Taylor’s power law(TPL)와 Iwao’s patchiness regression (IPR) 두 가지 방법을 이용하여 분포특성을 조사하였다. 목화진딧물의 주 전체 밀도를 대표할 수 있는 표본단위를 일정 잎 위치의 평균밀도와 주 전체의 잎당 평균밀도와의 일반선형 회귀식을 이용하여 결정하였다. 적정 표본단위는 오이 생육기에 따라 달랐는데, 총엽수가 9매 미만일 경우 2매(중위 엽과 최하위+1번째 엽), 그 이상인 경우에는 3매(위로부터 4번째, 7번째, 최하위+1번째 엽)를 조사하는 것이 적합하였다. 오이에서 목화진딧물의 공간분포 특성은 TPL과 IPR의 기울기가 모두 “1”보다 커 집중분포를 하고 있었으며, 진딧물의 평균-분산 관계를 TPL이 IPR보다 더 잘 설명하 였다. TPL의 기울기와 절편은 연차간에 차이가 없었으며, Green과 Kuno의 식을 이용하여 고정 정확도(D) 수준에서의 축차표본조사법을 개발 하였다. 목화진딧물의 축차표본조사법은 Green의 방법이 Kuno에 비해 더 효율적이었다. 목화진딧물의 일정 평균밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 D값과 잎당 평균밀도가 낮을수록 증가하는 경향이었다. 표본조사를 중지할 수 있는 누적 진딧물 수는 D값이 낮을수록, 조사 주수가 적을수록 증가하는 경향이었다. 목화진딧물 잎당 10마리의 밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 13주이었으며, 이 때 조사를 중지하기 위한 누적 진딧물수는 131마리이었다.

배추는 작기에 따라 다양한 형태로 재배되며 강원도지역에서는 봄, 가을재배와 평창, 홍천 등 고랭지, 준고랭지 지역을 중심으로한 약 5,610ha의 여름재배가 이루어지고 있고 주요해충으로는 나방류, 진딧물류 등 10여종 이상이 발생하는 것으로 알려져 있다. 그 중 배추좀나방은 배추의 잎에 피해를 주며 연간 약 10회 정도 다발생하는 종이며 도둑나방은 배추의 속을 파고들어 피해를 주는 광식성 해충으로 최근 친환경 배추재배 포장에서 발생이 증가하고 있다. 해충의 예찰은 방제의사를 결정하는데 중요한 과정으로 신속 정확한 예찰방법이 필요하다. 따라서 배추좀나방과 도둑나방의 예찰방법 개발을 위해 평창지역 등 배추포장을 시기별로 순회조사와 함께 자체 시험포장도 조성하여 성충 및 유충의 발생양상을 조사하였다. 성충은 성페로몬트랩을 설치하여 10일 간격으로 성충의 발생빈도를 조사하였고, 배추좀나방 유충조사는 포장을 20구획으로 나눈 후 대각선 방향의 4개 구획에서 5주를 외엽 뒷면 3~4장 위주로 조사를 하였다. 도둑나방 유충조사는 포장을 대각선으로 나누고 긴 밭뚝을 3등분하여 대각선의 표식지점끼리 만나는 5개 지점을 표시한 다음 표식지점을 중심으로 주변의 4포기를 속잎 위주로 조사하였다. 배추좀나방은 성충이 페로몬트랩에 채집되는 양이 증가하는 시점에서 약 2주후 포장에서의 유충발생이 증가되는 경향을 보였고 포장 내 전체구역에 고루 발생되는 양상을 보였다. 도둑나방의 성충은 페로몬 트랩에 채집량은 적었으며, 유충의 경우 초기에 군집생활을 하기 때문에 포장 내 식흔이나 배설물이 보이는 한 지점을 중심으로 주변에 분포되는 양상을 확인 할 수 있었고 발생초기 2~3회 집중예찰이 필요하였다.

파프리카(Capsicum annuum var. angulosum)의 주요해충인 담배가루이(Bemisia tabaci)의 고정 정확도 수준에서 표본조사법(Fixedprecision sampling plan)을 개발하였다. 개발된 표본 조사법은 파프리카 온실의 담배가루이 방제체계 확립을 위해 공간분포분석, 표본추출 정시선 그리고 의사결정법으로 이루어 졌다. 자료 수집은 식물체를 상단(지상으로부터 180-220 cm), 중단(지상으로부터 80-120 cm), 하단(지상으로부터 30-70 cm)로 나누어 각 위치별 3개의 파프리카 잎에서 담배가루이 성충, 번데기를 관찰하고 그 총 수를 기록하였다. 담배가루이 성충은 식물체의 상부에서 움직이고 신초에 주로 산란하며 일정부분이 하단으로 내려오기 때문에 상단과 하단에 많이 분포하였으며, 번데기의 경우 상부에 알을 낳았지만 식물체가 크면서 알을 낳은 잎이 아랫부분이 되고 부화한 유충은 잎 뒤에 고착 상태로 우화까지 움직임이 거의 없기 때문에 중단과 하단에서 많이 분포하였다. 공간분포분석은 Taylor’s power law (TPL)를 이용하였으며, TPL계수의 차이를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이가 없는 경우 자료를 통합하여 계산된 새 TPL 상수값을 이용하여 표본추출 정시선을 구하였다. 그리고 담배가루이 성충과 번데기의 방제밀도수준을 2.0마리와 10.0마리로 설정하여 방제의사를 결정하였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 개발된 표본추출법의 유효성을 Resampling Validation for Sampling Plan (RVSP) 프로그램으로 평가한 결과 적합한 정확도를 보였다.

본 연구는 금강수목원 및 금강자연휴양림 주변의 곤충상을 조사하고 이들에 대한 증거표본을 확보하여 향후 이 지역에서의 곤충상변화 연구를 위한 기초자료를 확보함과 동시에 산림박물관에 전시물로 활용할 목적으로 수행되었다. 금강수목원 지역은 공주 및 세종시 일원의 생물다양성 연구 및 보전측면에서 매우 중요한 지역이며 향후 기후변화와 관련한 취약종의 조사 및 분포역의 변화 등의 관련연구를 위해 기초자료가 확보가 요구되는 지역이라 할 수 있다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 봄부터 가을에 이르는 4∼9월간 조사를 실시하였고 이에 따른 곤충표본을 수집하여 표본을 제작하고 분류·동정하였다. 금번 조사 결과 총 264종 1,100개체의 곤충류가 조사되었다. 또한 조사된 곤충류를 분류군별로 정리하여 자료로 작성하였으며, 시기별 출현양상에 대한 분석도 실시하였다. 이들 조사결과는 향후 당해지역의 곤충변화상 연구를 위한 비교자료 뿐만 아니라 산림박물관 내에 전시교육을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

사람들의 생각, 태도, 개인적인 신념 등에 관한 조사는 모집단 전체를 대상으로 조사하지 않고 주로 모집단의 일부인 표본을 추출하여 조사함으로써 전체 모집단의 특성을 추정한다. 이러한 표본조사방식은 시간·비용적인 면에서 매우 효율적인 방법이라 할 수 있다. 하지만 표본을 이용한 동시에 조사는 많 은 오차를 수반한다. 그렇기에 표본조사시 발생하는 오차에 대한 관리가 조사의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 조사 과정에 잠재되어 있는 모든 오차를 일컬어 종합조사오차 (Total Survey Error)라고 하는데, 종합조사오차를 구성하는 오차들을 유형화 해보면 모집단의 일부만을 조사함으로써 생 기는 표본오차(sampling error), 목표모집단과 표본추출틀 (sampling frame)과의 차이로 인해 나타나는 커버리지오차 (coverage error), 표본추출을 통해 생성된 모든 조사대상자 들과 (단위 무응답자들을 제외한) 응답자들의 체계적인 응답성향의 차이로 나타나는 무응답오차(nonresponse error), 면접원, 응답자, 질문지, 사회소망성(social desirability)현상 등에서 비롯되는 측정오차(measurement error), 그리고 조사 후에 코딩 등의 오류로 인한 처리오차(processing error) 등 크게 다섯 가지로 유형화할 수 있다. 본 연구는 조사연구 전 과정에서 나타나는 오차들의 유형별 제 개념 및 이러한 오차 들이 조사결과에 어떻게 영향을 미치는지를 고찰하고 한국의 비표본오차에 대한 조사연구의 활성화를 위한 제언을 하고자 한다.

담배가루이, Bemisia tabaci는 바이러스병의 매개로 인해 제주지역 시설재배 토마토에서 가장 중요한 해충으로 인식되고 있다. 황색끈끈이 트랩을 이용한 담배가루이 성충의 실용적인 발생밀도 추정방법을 개발하기 위하여 2011과 2012년 제주 서부지역의 농가재배 토마토 포장에서 포장 상황에 따라 20～30개의 트랩을 설치하여 7～10일 간격으로 조사하였다. 황색끈끈이트랩을 지상 60 cm 높이에 수평방향으로 설치한 것 이 작물 상단 10 cm 위에 수직으로 설치한 것보다 더 많은 담배가루이가 유인되었다. 황색끈끈이트랩에 유인된 담배가루이 성충의 분포형태를 Taylor’s power law (TPL)과 Iwao’s patchiness regression (IPR)을 이용 분석한 결과 두 회귀식의 기울기값이 모두 “1”보다 커 담배가루이 성충이 집중분포를 하고 있었다. TPL의 결정계수(r 2 )값이 IPR보다 더 높아 TPL이 담배가루이 성충의 공간분포 특성을 더 잘 설명하고 있었다. 담배가루이 성충 밀도를 추정하는데 필요한 황색끈끈이트랩의 수를 TPL 상수를 이용하여 추정하였는데 정확도 수준이 높을수록, 평균밀도가 낮 을수록 필요한 트랩수는 증가하는 경향이었다. TPL 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 조사를 중지하더라도 트랩당 평균밀도를 추정이 가 능한 누적밀도를 계산하였다. 담배가루이 성충의 방제시기를 트랩 최고 밀도 10마리로 가정했을 때 이 밀도에서 필요한 포장당 트랩수는 고정정 확도 0.25수준에서 15개이었다. 담배가루이 성충의 트랩당 평균밀도는 트랩마다 모든 성충수를 계수하는 것보다 2마리 이상 유인된 트랩의 비율 을 가지고 추정하는 이항모델 [ln(m) = 1.19 + 0.90 ln(-ln(1-pT))]을 이용하는 것이 더 효율적이었다. 본 연구결과는 담배가루이 성충에 대한 정 확한 방제의사 결정을 통해 담배가루이가 매개하는 바이러스병 확산을 막는데 일조할 것으로 기대된다.

오이에서 담배가루이 성충의 표본조사법 개발을 목적으로 온실에서 시험을 수 행하였다. 시험수행을 위하여 2014년 4월 오이(낙동청장)를 재식거리 40 ×170cm 로 하여 정식하고 오이가 수직으로 자라도록 유인하였다. 오이에 발생하는 담배가 루이 성충을 오이 잎의 엽위 별로 전수 조사하였고, 엽위는 상층부터 최하위 잎까지 순위를 부여하였고, 주당 거의 16장을 유지하였다. 엽위 별 담배가루이 성충의 분 포 비를 분석하였을 때 초기에는 상층부위의 잎에 분포하다가 오의 생육이 진행될 수록 하위 엽에 많이 분포하는 경향을 나타내었다. 표본조사법에 있어서 초기 발생 밀도의 예찰이 중요하므로 상위 제4엽과 하위 제4엽을 표본조사법 개발하는 기초 자료로 사용하였다. 이들 엽위에서 담배가루이 성충밀도와 오이 식물체 전체에서 발생하는 담배가루이 성충밀도와 상관관계의 결정계수는 1주일 간격으로 조사한 시기별로 결정계수가 0.49에서 0.94까지로 다소 다양하였으나 전체를 모두 분석하 였을 때 0.94정도로 매우 높았다. 이상의 근거정보를 토대로 D=0.25 수준에서 샘플 링 중지선을 계산하였을 때 회귀식 ln(Tn)=6.527-1.3305ln(n)을 얻을 수 있었다. 이 수치를 실용적인 관점에서 살펴보았을 때 상하위엽을 조사하는 10단위의 샘플인 20엽에서 약 32마리가 관찰되면 샘플링은 중지하는 것으로 비교적 합리적인 수준 에 근접한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 농가에 실제 적용 가능성을 고려하여 약간 의 보완조사가 이루어진다면 좋은 결론에 이를 수 있다고 생각된다.

태안의 수경재배 장미 3농가를 대상으로 2013년 2월부터 10월까지 점박이응애 의 발생모니터링 및 표본조사법을 개발을 위하여 장미 잎을 채취하여 점박이응애 알과 약·성충수를 조사하였다. 각 조사농가에서 1,000㎡를 대상으로 10군데 조사 지점을 정하고 각 지점당 5개엽으로 이루어진 복엽을 상, 중, 하 줄기에서 각각 채취 하여 점박이응애의 밀도를 조사하였다. 그 결과 장미의 생육에 따라 상, 중, 하엽에 따라 점박이응애 알과 약·성충의 밀도변화는 다양하게 나타났다. A 농가의 경우 상 위 엽의 알과 약·성충 밀도는 각각 0∼38.9개, 0∼10.7마리였으며 하위 엽에서는 각 각 0∼57.9개, 0∼14.3마리였다. B 농가에서는 상위 엽의 알과 약·성충수는 각각 0 ∼4.7개, 0∼11.9마리, 하위 엽에서는 각각 0∼8.4개, 0∼2.5마리였으며, C 농가에 서는 상위 엽에서 각각 0∼42.2개, 0∼12.7마리, 하위 엽에서 0∼18.9개, 0∼6.2마 리였다. 그리고 점박이응애의 밀도추정을 위한 표본조사법을 개발하기 위하여 박 등(1999)의 방법으로 발생모니터링한 자료를 토대로 점박이응애의 공간분포를 분 석한 결과 상단과 하단에서 높은 수치를 나타내었다.

시설 내에서 연중 장․단기 재배하는 오이에서 목화진딧물은 상시적 해충이고 개 체군의 밀도를 예측할 수 있는 적절한 표본조사법의 개발이 필요하였다. 3연동 비 닐하우스(25 x 25(m) 내에 낙동청장오이를 2013년 4월 9일 파종하여 0.4m x 1.8m 간격으로 4월 30일에 총 9이랑에 재식하였다. 온실은 총 18개 구획으로 나누고, 구 획 당 오이 4주를 기준으로 1 반복으로 설정하고, 총 5반복으로 수행하였다. 목화진 딧물의 성충과 약충의 계수는 반복 내에서 첫 번째 오이 주를 대상으로 신초부터 가 장 아래 엽위에 위치한 잎까지 정식 후 1주일 경과 싯점부터 매주 간격으로 조사하 였다. 조사결과는 정식초기 비래밀도와 후기 밀도와의 관계, 엽위 별 밀도와 주 전 체 밀도와 관계를 선형회귀분석법으로 분석하였다. 분석결과 정식 후 1주일 후 오 이 잎이 2매 정도 전개된 주 전체에서 계수한 성충밀도와 추가적으로 1주일 경과 시 점의 성충밀도, 2주째 경과 시점의 전체밀도와 약충밀도가 높은 상관관계가 있었 다. 엽위와 전체밀도와의 관계는 정식 첫1,2주에 오이가 충분히 자라지 못한 시기 를 제외하고, 하위 노화엽의 적엽, 목화진딧물 방제 등 극심한 밀도변동 과정에서 도 중위엽에서 계수한 목화진딧물의 밀도는 주 내 전체밀도와 비교적 높은 결정계 수를 보였다. 또한 실질적인 측면에서 중위엽을 정하는 데 중위엽에서 1엽 정도 상 하엽과의 관계도 높은 결정계수를 나타내었다. 이상의 결과는 온실 내 밀도나 오이의 상태관리에 대한 지표를 개발하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각되었다.

 ,  , The dispersion indices, spatial pattern and sampling plan for pink citrus rust mite (PCRM), Aculops pelekassi, monitoring was investigated. Dispersion indices of PCRM indicated the aggregated spatial pattern. Taylor’s power law provided better description of variance-mean relationship than Iwao’s patchiness regression. Fixed-precision levels (D) of a sequential sampling plan were developed using by Taylor’s power law parameters generated from PCRM on fruit sample (cumulated number of PCRM in cm<, SUP>, 2<, /SUP>, of fruit). Based on Kono-Sugino’s empirical binomial the mean density per cm<, SUP>, 2<, /SUP>, could be estimated from fruit ratio with more than 12 rust mites per cm<, SUP>, 2<, /SUP>, : ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1<, SUB>, -p12<, /SUB>, )]. To determine the optimal tally threshold, the variance (var(lnm)) for mean (lnm) in Kono-Sugino equation was estimated. The lower and narrow ranged change of variance for esimated mean showed at a tally threshold of 12. To estimate PCRM mean density per cm<, SUP>, 2<, /SUP>, at fixed precision level 0.25, the required sample number was 13 trees, 5 fruits per tree and 2 points per fruit (total 130 samples).

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 ; 외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리 나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

귤응애 성충의 표본추출법을 개발하기 위하여 2개년(2001-2002년)동안 8월부터 11월까지 잎과 열매에 대해 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. 잎과 열매에서 귤응애 성충 밀도의 관계를 시기별로 비교하였으며, Taylor's power law (TPL)와 Iwao's patchiness regression (IPR)을 이용하여 분산지수를 비교하였다. 잎(X)과 열매(Y)에서 귤응애 성충 밀도의 관계는 ln(Y+l)=1.029 ln(X+l)(=0.80)의 직선적인 관계가 있었으며, 열매가 성숙될수록 잎보다 열매에서 귤응애 밀도가 높아지는 경향이었다. 잎과 열매의 표본조사에서 TPL이 IPR보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었으며, TPL의 기울기와 절편은 두 표본단위간, 연도간에 차이가 없었다. 정착도 0.25일 때 요방제밀도 2.0, 2.5와 3.0에서의 의사결정을 위한 표본추출조사법을 개발하였으며, 조사에 필요한 최대조사나무수(고정표본크기에서 필요 나무수)는 각각 19, 16과 15주였으며, 이 때의 의사결정임 계값 은 각각 554,609와 659였다.,609와 659였다.

제주지역의 온주밀감 과수원에서 귤응애(Panonychus citri (McGregor)) 밀도에 대해 잎당 응애수를 2년에 걸쳐 조사하였다. 이항표본조사법은 잎당 귤응애의 밀도와(m)와 귤응애가 T마리보다 많이 존재하는 잎의 비율()과의 관례를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형 []에서의 tally threshold로서 본 연구에서는 1, 3, 5, 7을 사용하였다. 표본단위 수의 증가는 T와 관계없이 이항분포 모형의 정확도에 영향이 거의 없었던 반면에 T는 값이 증가함에 따라 표본수를 증가시켜도 정확도가 낮아졌다. 이항분포모형의 정확도는 T=1일 때 가장 높았으며, 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한, 이항표본조사의 유효성을 조사하기 위하여 독립된 표본을 추출, 조사하였으며, 그 결과 온주밀감원에서 귤응애 밀도추정에는 T=1인 경우가 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 귤응애 밀도를 분류하기 위한 이항표본조사과정을 개발하여 action threshold가 귤응애 밀도가 잎당 2마리일 때의 이항표본조사 프로그램을 작성하였다.

충남부여에 위치한 임업화훼단지내의 유리온실에서 아치형재배(Arching method)장미에 피해를 주는 점박이응애(Tetranychus urticae Koch)의밀도를 엽당 응애수로 조사하였다. 이항표본 조사법은 엽당 점박이응애의 평균밀도(m)와 점박이응애가 T 개체보다 많이 존재하는 엽의 비율()과의 관계를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형(ln(m)=+1n(-1n(1-)))에서의 tally threshold 로서, 본 실험에서는 1, 3, 5, 7, 9를 사용하였다. 일반적으로 표본단위 수의증가는 T와 상관없이 이항분포 모형의 정확도에 영향을 거의 주지 않게 된다. 본 실험에서는 상이한 T에 따라 이항분포모형의 정확도가 차이가 났으며 T가 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 실험결과 점박이응애의 밀도추정을 위한 이항분포모형의 정확도를 비교한 결과, T=7인 경우가 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한 이항분포조사법의 검정을 위하여, 동일한 포장의 독립적인 표본을 추출, 조사하였다. 본 실험결과 이항표본조사법을 이용한 상업적 유리온실의 아치형재배 장미해충인 점박이응애 평균밀도 추정에는 T=7인 경우가 가장 적절한 것으로 사료된다.