현재 위치
Home
Special Session (좌장 : 이상철 박사, 국립생물자원관)
머신러닝 기반의 외래 양서·파충류 분포 및 확산 모델 개발
Development of Machine Learning-based Distribution and Diffusion Models of Invasive Amphibian and Reptile
-
- 발행기관
- 한국양서ㆍ파충류학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국양서ㆍ파충류학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2021년도 제14회 한국양서ㆍ파충류학회 학술발표대회 자료집 (2021.07)바로가기
-
- 페이지
- pp.9-9
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A398039
원문정보
초록
- 한국어
- 최근 많은 연구, 다양한 분야에서는 종의 잠재적인 분포 및 확산을 예측하기 위한 연구가 수행되고 있다. 기후변화에 의한 생물다양성 변화에 대한 예측이 중요해짐에 따라 이러한 예측의 중요성은 더 욱 커지고 있다. 특히 외래생물(invasive species)에 대한 잠재적인 분포 및 확산을 예측하는 것은 경제적이고 효율적인 이득을 가져오기 때문에 높은 활용가치를 가지는 것으로 알려져 있다. 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로서, 많은 데이터를 컴퓨터에 학습시켜 알 고리즘을 통해 훈련된 속성을 바탕으로 예측하는 것에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기 술을 활용하여 외래 양서파충류를 대상으로 적용할 수 있는 잠재적인 분포 및 확산 예측 모델을 개발 하고자 한다. 종의 잠재적인 분포를 예측하기 위해 종분포모델(Species distribution model)의 GLM, GAM, BRT, MaxEnt, SVM 등의 알고리즘 결과를 융합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 또한, 종 분포모델에서 포함하지 못하였던 생물종의 생물학적, 생태학적 특성을 반영하기 위해 IBM (Individual based model)을 활용하여 확산 모델을 생산하였다. 연구결과, 단일 알고리즘을 사용했을 경우보다 높은 정확성을 가지는 앙상블 분포모델이 생산되었 으며, 종의 확산을 나타내는 IBM 모델의 결과도 생산되었다. 현재까지 앙상블 분포모델은 생태계교란 생물과 유입주의생물에 대해, IBM 모델은 생태계교란생물을 대상으로 개발이 진행 및 보완되고 있다. 본 연구결과는 외래 양서파충류에 대한 잠재적인 분포 및 확산을 예측함으로서, 외래 양서파충류의 위해성을 평가하고 외래 양서파충류에 대한 대응방안을 마련하는데 기여할 것으로 판단된다.
키워드
외래생물 머신러닝 모델 양서·파충류저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국양서ㆍ파충류학회 [The Korean Research Society of Herpetologists]
- 설립연도
- 2008
- 분야
- 자연과학>기타자연과학
- 소개
- 본 학회는 우리나라에 서식하는 양서․파충류에 관한 연구 및 연구 결과를 논의하고, 이를 통하여 한국 내 양서․파충류의 효율적인 보전에 관한 대책 등을 제시하여, 한국의 자연환경 보전에 기여하고자 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국양서ㆍ파충류학회 학술대회
- 간기
- 연간
- 수록기간
- 2009~2024
- 십진분류
- KDC 497 DDC 590
이 권호 내 다른 논문 / 한국양서ㆍ파충류학회 학술대회 2021년도 제14회 한국양서ㆍ파충류학회 학술발표대회 자료집
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.