KCI등재
위치자료의 종류에 따른 생물종 분포모형 비교 연구
저자
서창완(Seo Chang Wan) ; 박유리(Park Yu Ri) ; 최윤수(Choi Yun Soo) 연구자관계분석
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
59-64(6쪽)
KCI 피인용횟수
28
제공처
우리나라의 야생동식물 조사가 시간적, 경제적 이유로 주로 출현지역만을 대상으로 하고 있어 종분포모형을 개발할 때 각 모형의 장점을 최대한 이용하는 것이 필요하다. 본 연구는 위치자료의 종류(출현/비출현자료)에 따라 가장 대표적인 출현/비출현모형(presence-absence model)인 GAM(Generalized Additive Model)과 출현모형(presence-only model)인 Maxent(Maximum Entropy Model)를 이용하여 비교·검토하였다. 본 연구의 대상종으로는 캘리포니아의 보호종인 피셔(Martes pennanti)를 선정하고 대상지를 지역에 따라 나누었으며, 서식지환경을 설명하는 지형, 기후, 식생변수들을 이용하여 모형을 적용하였다. 그 결과 첫째, 실제 출현/비출현자료를 사용한 GAM이 임의 비출현자료 를 사용한 GAM과 출현자료만을 사용한 Maxent보다 전체적으로 나은 것을 볼 수 있었다. 둘째, 실제 출현자료만을 이용한 모형을 개발할 경우 임의 비출현자료를 이용한 GAM보다 출현자료만을 이용한 Maxent가 더 나은 것을 알 수 있었다. 마지막으로 세부지역에서 개발된 모형(Klamath/Shasta, Sourthern Sierra)은 서로 서식환경이 다를 경우 다른 지역의 서식지를 잘 예측하지 못함을 알 수 있었고, 대상지 외부지역에 대해 과추정하는 경향을 보였다. 위 결과를 바탕으로 위치자료의 종류, 공간적 분포 등을 감안하여 대상지의 환경에 알맞은 모형을 선택하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
더보기We need to use the strength of each Species Distribution Model (SDM) because presence location data were only collected due to time and economic limitations in Korea. This study investigated and compared GAM (Generalized Additive Model) which is one of presence-absence models with Maxent (Maximum Entropy Model) which is one of presence only models according to location data (presence/absence data). The target species was Fisher (Martes pennanti) which is an endangered species in California, USA. We implemented environmental data such as topography, climate and vegetation, and applied models to sub-regions and study area. The results of this study were as follows. Firstly, GAM which used real presence and absence data was better than GAM which used pseudo-absence data and Maxent which used presence-only data. Secondly, Maxent was better than GAM when presence-only data were used. Lastly, each model which applied to different regions didn't predict other area well due to the difference of habitat environment and over-predicted outside of study area. We need to select an optimal model to predict a suitable habitat according to the type and distribution of location data.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science | KCI등재 |
2019-01-29 | 학회명변경 | 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-30 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.83 | 0.83 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.61 | 0.947 | 0.12 |
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