본 연구는 머신러닝 기법을 토대로 15개 환경 변수를 활용하여 소나무재선충병의 위험지역 분포를 예측하였다. 연구는 최대 엔트로피 모델을 머신러닝 기법으로 활용하였고, 연구 지역은 경주이며 연구 기간은 2018∼2020년이다. 모델의 평가에는 AUC(area under the curve)를 이용하였다. 연구 지역에서 소나무재선충병의 감염목 핵심 분포 지역은 2018년 대비 2019년과 2020년에 각각 2.5배와 4.7배 확대되었다. 소나무재선충병의 감염목 분포 추정 모델의 AUC는 모든 해에 최소 0.86 이상이었다. 모델에서 가장 중요한 변수는 직전 해의 감염목 근접도 이었다. 지형과 도로와의 인접성, 목조건물 인접성, 5월 평균 기온도 중요한 변수이었다. 인간 활동과 매개충의 생장 환경이 소나무재선충병의 공간적 분포에 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다. 나아가 연구의 결과는 감염목 분포 정보의 지속적인 구축과 공유가 소나무재선충병 예방을 위한 정책과 연구에 중요하다는 것을 시사한다.

비래해충인 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)과 멸강나방(Mythimna separata)은 아시아의 주요 벼 재배국가에 광범위하게 분포하고 있는 벼의 주요 해충이다. 국내에서는 벼멸구, 흰등멸구와 함께 중국에서 비래하여 나타나는 것으로 알려져 있다. 혹명나방과 멸강나방의 발생지역과 통계적으로 유의미한 상관관계에 있는 환경변수를 확인하고, 국내에서의 지속적인 발생 가능성을 알아보기 위해 Maxent (Maximum Entropy Model) 3.3.2를 사용하였다.