인삼에 발생하는 병해충을 적기에 방제하여 농약살포횟수를 줄이고 인삼을 친환경적으로 재배할 수 있는 기초자료를 얻기위하여 2006년도에 전북지방의 인삼포장에 발생하는 병해충 및 포장에 비래하는 해충을 조사한 결과는 다음과 같다. 전북지역에서 발생하는 병의 종류는 진안은 Rhizoctonia solani 등 8종, 정읍은 Botrytis cinerea 등 7종, 고창은 Botrytis cinerea 등 6종이었다. 발생시기는 7월을 전후한 장마기에 가장 많이 발생하여 장마 이전에 철저한 병해방제가 요구되었다. 또한 전북지역에서 가장 문제시되는 병은 Alternaria alternata, Botrytis cinerea, Colletotrichum gloeosporioides 등이었다. 인삼 포장을 가해하는 해충을 조사한 결과, Asusta despecta sieboldiana와 Holotrichia sp.이었고 블랙라이트트랩을 이용한 결과에 있어서는 Maladera orientalis, Ostrinia furnacalis, Holotrichia morosa 등이 가장 많이 포획되었다.
Al2O3 층의 유무에 따른 Ge 나노입자가 형성된 MOS 구조의 캐패시터의 전압에 대한 캐패시턴스 (C-V)의 특성을 측정하였다. Al20O층이 형성된 MOS 캐패시터의 C-V 곡선은 전압의 변화에 대해 나타나는 반시계 방항의 히스테리시스 특성은 Si 기판과 Ge 나노입자 사이를 전자가 터널링하여 Ge 나노입자에 저장되었기 때문이다. Al2O3 층이 없는 MOS 캐패시터의 경우, 시계 방향의 히스테리시스 특성과 좌측으로 이동한 플랫-밴드 전압 값을 볼 수 있다. 이것은 SiO2 층에 존재하는 산소 결원 (oxygen vacancy) 으로 인한 전하 트랩이 이러한 특성을 나타냈다 할 수 있다. 또, 백색광이 C-V 특성에 미치는 영향에 대하여 논하였다.
이 연구의 목적은 농업생태계에 존재하는 작고 파편화된 숲과 인근 산림생태계 내 연속된 숲에 서식하는 대형나방의 종 다양성과 종구성의 차이를 알아보는데 있다. 전남 서남부 8개 지역에서 2018과 2019년 6월과 8월 자외선 등 트랩을 이용하여 대형나방을 채집, 분석한 결과 두 숲 유형 간 뚜렷한 차이를 보였으며 두 그룹 간 종 수, 개체수, 종다양성 지수(H') 모두 산림생태계 숲이 농업생태계 숲보다 더 높게 나타났다. 유사도지수를 이용하여 나방 군집간 차이를 알아본 결과 농업생태계 숲에서 베타다양성이 높음을 확인하였다. 또한 종 구성의 변화율(Turnover)과 내포성(Nestedness)을 따로 나누어 분석한 결과 산림생태계는 종 구성 변화율이 큰 반면 농업생태계는 내포성이 비교적 크게 나타나 서식지 유형에 따라 나방 군집 구성의 차이가 다른 것을 확인할 수 있었다.
한국 농촌 경관은 논과 밭을 중심으로 넓은 경작지와 함께 숲이 어우러진 다소 복잡한 경관구조를 나타내고 있으며 숲은 농경지와 산림 서식지 간 생물 이동과 종자 전파를 원활하게 하는 생태통로와 징검다리 역할을 함으로써 피난처 역할을 수행하는데, 이 연구에서는 곤충 개체군의 이동 현상을 파악하기 위한 기초연구로 각 서식지 간 다양성 양상을 시공간적으로 살펴보았다. 조사는 충남(금산)과 충북(옥천), 전남(해남, 영광) 등 4지역에서 2014년 3월부터 8월까지 실시하였으며 나방은 자외선등 트랩을 딱정벌레는 함정트랩을 설치하여 채집하였다. 딱정벌레는 35과 225종 2,457개체, 나방은 17과 141종 403개체가 채집되었으며 지역별로는 딱정벌레 종 수와 개체수 모두 충청지역에서 높은 값을 나타내었으나 나방은 두 지역간 차이를 나타내지 않았다. 서식지 유형별 종 수와 개체수 양상은 산림에서 가장 높았고 다음으로 과수원, 논 순이었다. 서식지 간 식성의 차이를 살펴본 결과 산림에서는 초식성곤충이 과수원과 논에서는 포식성 곤충 출현비율이 높은 경향을 나타냈다. 나방은 전남과 충청의 출현이 동일한 반면 딱정벌레는 시간차이가 있는 것으로 나타났으며 서식지별로 숲, 과수원, 논 등에서 모두 봄과 여름에 증가하는 추세를 보였으나, 논에서는 늦여름에 많은 개체가 확인되었다. 딱정벌레 역시 나방과 유사하였지만 숲에서 과수원이나 논보다 늦게 개체수가 늘어나는 양상을 나타내었다. 추후 농경생태계 내 다른 서식지 형태 사이에서 분류군의 출현양상에 대한 장기간 조사를 통하여 이번 연구에서 얻어진 결과에 대한 면밀한 검토가 필요할 것으로 생각한다.
이 연구의 목적은 전남 영광군 일대 불갑산에 서식하는 나방의 고도 및 계절에 따른 다양성을 알아보는 것이다. 2016년 2월부터 10월까지 자외선등 트랩을 사용하여 총 5회 조사를 실시하였다. 그 결과 나비목 곤충 17과 177종 911개체가 채집, 확인되었다. 출현한 종 수는 자나방과가 51종 282개체, 태극나방과 46종 248개체, 밤나방과 34종 219개체, 포충나방과가 11종 42개체, 갈고리나방과 10종 56개체 등으로 나타났다. 계절별로는 5월과 7월에 종 수 및 개체수가 최대값을 나타내는 M-자형 양상을 나타내었다. 이 조사에서 확인된 종 수와 개체수를 바탕으로 계산한 기대 종 수 Chao 1은 224~326종으로 나타났지만 예상치가 점근선에 도달하지 않아 더 많은 종이 분포할 것으로 예상된다. 조사지 중 천연기념물로 보호를 받고 있는 참식나무군락 주변의 경우 가장 높은 종 다양성을 나타내고 있으며 우점하는 나방의 식성은 참나무와 밀접한 관련을 갖는 것으로 확인되었다. 나방 출현시기는 환경변화와 밀접한 연관을 짓기 때문에 추후 이 지역에 대한 종합적이고 지속적인 연구가 지속되어야 할 것으로 생각한다.
2000년 삼척 동해안산불이 나방군집에 미친 영향을 조사하였다. 조사는 3개의 조사지(지점1: 미피해지역, 지점2: 지표화 피해지역, 지점3: 수관화 피해지역)를 설정하여 2006부터 2009년 까지 1년에 4회 UV 라이트 트랩으로 실시하였다. 그 결과, 3개의 조사지에서 30과 727종 3,804개체를 채집하였다(지점1: 27과 505종 1,727개체, 지점2: 24과 353종 1,193개체, 지점3: 25과 340종 885개체). 밤나방과, 명나방과, 자나방과와 잎말이나방과는 종수와 개체수가 3개의 조사지에서 상위를 점했다. 종수, 개체수, 종다양도(H') 모두 지점1에서 가장 높았다. 유사도(${\alpha}$-Index)는 2006년에는 지점2와 3이 더 높았지만, 2009년에는 지점1과 2가 더 높았다. 나방류를 유충기의 기주로 16개 카테고리로 나누어 군집변화를 분석하였다. 지점3에서 초본식성의 나방류의 개체수는 지속적으로 감소했지만, 목본식성의 개체수의 비율은 지속적으로 증가했다. 이 연구결과, 나방군집은 산불 이후 식생변화와 더불어 회복되었고 지표화 피해지역에서 나방군집의 재생은 수관화 피해지역보다 빠른 것으로 나타났다.
본 연구는 2005년과 2006년 6월부터 9월까지 남산, 지리산, 월악산의 신갈나무림, 소나무림에서 유브이 버킷 라이트 트랩(22 W)을 이용하여 나방을 포획하였고 식생 및 삼림의 주요 1차 소비자인 나방류(불나방과, 자나방과, 밤나방과, 재주나방과, 명나방과)의 종다양성을 시공간적으로 비교하였다. 본 연구기간동안 국가장기생태연구지에서 포획된 나방의 종수는 435종이었다. 포획된 나방의 개체수는 월악산에서 가장 높았고, 지리산, 남산 순이었다. ANOVA 분석결과 개체수를 종속변수로 하였을때는 조사시기에 대해 유의한 차이가 나타났고 종풍부도의 경우에는 조사시기와 지역에 따른 유의한 차이가 나타났다. 다변량분석 방법인 다차원분석법을 사용하였을때, 나방의 군집구조는 각 지역별로 뚜렷이 구분되어 나타났지만, 같은 지역내의 산림유형에 따른 구분은 명확하지 않았다.
이 연구는 한국 중부지방 용인과 남부지방 무안에서 봄 출현 나방의 다양성 양상과 나방 종 및 개체수에 영향을 주는 기후 요인을 알아보기 위해서 이루어졌다. 나방은 2013년부터 2015년까지 4월 한 달 동안 일주일 간격으로 자외선등 트랩을 이용하여 채집하였다. 기후요인은 $8^{\circ}C$를 기본으로 한 적산온도 (GDD8), 평균온도, 강우량, 일조시간, 풍속, 신적설 등이다. 나방 종 수 및 개체수에 영향을 주는 기후요인은 단기 (채집주부터 3주전까지)와 장기 (채집 4~12주전)로 나누어 분석하였다. 봄 출현 나방은 과 구성에서 유사한 양상을 띠었지만 지역별로 우점한 과는 차이를 나타내었다. 자나방과는 중부지방에서 우점한 반면 밤나방과는 남부지방에서 우점하였다. 밤나방과의 우점종은 4월 초에 나타난 반면 자나방과의 우점종은 4월 말에 나타나 시간적인 차이도 나타내었다. GDD8, 일조시간, 채집 일주일 전 강우량 등 3개의 단기 기후요인은 나방 종 수 및 개체수에 영향을 준 요인으로 나타난 반면 채집 4주전 평균기온만 장기 기후요인으로 나방 종 수에 영향을 준 것으로 나타났다. 이 연구에서는 한국에서 봄 출현 나방으로 자나방과와 밤나방과 종이 우점하며 이들은 4월 중 우점도와 비행시기에 차이가 있는 것도 알 수 있었다. 봄 출현 나방은 따뜻함과 강우량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근 기후변화는 봄 출현 나방에도 영향을 줄 수 있어 이에 대한 지속적인 감시가 필요할 것으로 생각한다.
이 연구의 목적은 전남 광양시 일대 백운산에 서식하는 나방의 고도 및 계절에 따른 다양성을 알아보는 것이다. 2014년 9월과 10월 그리고 2015년 4월부터 10월까지 겨울을 제외한 기간 동안 자외선등 트랩을 사용하여 총 9회 조사를 실시하였다. 그 결과 나비목 15과 288종 1,444개체가 채집, 확인되었다. 출현한 종 수는 자나방과가 97종 740개체, 밤나방과가 62종 193개체, Erebidae가 52종 177개체, 재주나방과가 16종 111개체 등으로 나타났다. 고도별로는 고도가 높아질수록 종 다양성이 줄어드는 양상을 나타냈으며 계절별로는 6월과 8월에 종 수 및 개체수가 최대값을 나타내는 M-자형 양상을 나타내었다. 기존에 조사된 문헌과 비교한 결과 197종이 새로이 추가되어 백운산의 나방상은 총 20과 449종으로 보고한다. 이 조사에서 확인된 종수 및 기존의 자료를 이용한 기대종수는 Chao 2 예상치의 경우 1,530종으로 나타나 종 다양성이 높은 지역으로 확인 되었으며 추후 이 지역에 대한 종합적이고 지속적인 연구가 지속되어야 할 것으로 생각한다.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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