• 생태와환경
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• 제57권2호
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• pp.102-110
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• 2024

본 연구는 현장조사와 문헌조사를 통해 멸종위기종 남방동사리의 정밀분포 현황을 제시하였으며, mark-recapture 방법을 활용하여 주요 서식구간에 대해 개체군 크기를 파악하였다. 거제도 내 18개 지방하천을 대상으로 현장조사를 실시한 결과 산양천 수계에 포함되는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입지류에서만 남방동사리의 서식이 확인되었다. 남방동사리는 출현 지점별 0.5%에서 35.3%의 상대 풍부도를 보였으며, 일부지점에 대해서 상대풍부도가 높게(18.8~35.3%) 나타나 집중 서식 지역으로 확인되었다. 총 6건의 문헌 연구에서 남방동사리의 서식 여부를 확인하였으나 연구의 목적, 범위, 기간에 따라 출현 현황의 차이를 보였다. 현장조사와 문헌조사를 포함하여 분포 지역을 확인한 결과 남방동사리는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입하천의 최상류부터 하류까지 고르게 서식하고 있었다. 현재 산양천 수계의 남방동사리는 수계 내 안정적인 서식을 유지하고 있으나 제한된 분포 범위는 장기적으로 유전적 다양성 결핍과 같은 문제를 내포하고 있다. 남방동사리 개체군 크기는 총 2개 지점에서 최종 확인되었다. 지점별 단위면적 (m²)당 0.5개체에서 1.5개체가 서식하는 것으로 확인되었으며, 방류지점으로부터 이동거리는 평균 13.1 m로 매복형 포식자의 제한된 이동 특성을 보였다. 멸종위기종 연구에서 종의 분포와 개체군 크기에 대한 현황을 파악하는 것은 멸종위기종 보전 및 보호를 위한 기초이며 중요한 단계이다. 이러한 정보를 바탕으로 서식지 위협 요인 분석, 기초 생태 (먹이, 서식, 산란) 연구, 환경유전자 활용 남방동사리 탐지기술 개발 등의 추가 연구가 이루어진다면 남방동사리의 보호에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.