현재 전국의 기관 및 대학에 소장되어 있는 박각시류의 표본 데이터와 최근 30년 간의 기상청 통계를 통해 제공된 기상항목들을 종합하여, 생물종의 출현여부의 관 계를 예측하기 위해 기계학습기법의 대표적인 방법인 최대 엔트로피 알고리즘을 적용한 프로그램인 Maxent 종분포예측 모델을 이용하였다. 또한 각 종들의 모델정 확도값(AUC)을 산출하여 기후인자에 의한 종분포 예측의 정확도를 설명하고자 하였다. 분석결과, 분포 예측에 있어 기후인자에 가장 영향을 많이 받는 종은 노랑 줄박각시(Theretra nessus) (AUC: 0.966)와 큰줄박각시(Theretra clotho) (AUC: 0.954) 등으로 확인되었으며, 줄녹색박각시(Cephonodes hylas), 산포도박각시 (Acosmeryx castanea), 제주등줄박각시(Marumba spectabilis), 큰황나꼬리박각시 (Hemaris staucingeri ottonis), 애벌꼬리박각시(Neogurelca himachala sangaica), 멋쟁이박각시(Hyles gallii), 북방황나꼬리박각시(Hemaris fuciformis), 세줄박각 시(Theretra oldenlandiae), 벌꼬리박각시(Macroglossum pyrrhosticum), 쥐박각시 (Meganoton scribae), 황나꼬리박각시(Hemaris radians), 갈색박각시(Sphingulus mus), 점박각시(Kentochrysalis sieversi) 등도 예측된 분포지가 기후의 영향을 비 교적 높게 받는 것으로 확인되었다.