본 연구는 무인모니터링 시스템을 활용하여 논에 도래하는 조류의 현황과 개체군 변동 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 이용한 조사와 전문가에 의한 현장 조사를 비교하여 개체군 변동 특성의 유사성을 파악하였고, 무인모니터링 시스템 조사를 통해 확인된 조류의 개체군 변동을 시공간적으로 평가하였다. 무인모니터링 시스템을 활용한 조사는 철원, 당진, 부안, 해남 4곳에서 2014년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 06:00부터 20:00까지 14시간 동안 10분 단위로 촬영하였다. 전문가에 의한 현장 조사는 2016년 1월부터 12월까지 당진에서 월 1회 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 활용하여 조사기간 동안 한 대의 무인모니터링 시스템에서 총 91,980장의 이미지를 획득하였다. 획득한 이미지 자료를 분석하여 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류의 동정 및 개체군 변동을 확인하였다. 무인모니터링 시스템과 현장 조사를 비교해보면 수조류 군집 변동 패턴이 현장 조사 결과와 유사한 것을 확인 할 수 있었다. 특히 백로류의 개체군 변동의 유사성이 가장 높게 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용하여 지역별 백로류의 개체군 변동 특성을 확인한 결과 지역에 따라 개체군 변동 특성이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 무인모니터링 시스템은 월 단위, 일 단위, 분 단위와 같이 다양한 시간 스케일에서 개체군 변동 특성을 확인 할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용한 장기적인 자료 축적은 논습지를 활용하는 수조류 군집의 세부적인 장기변동 특성뿐만 아니라 미래 예측에도 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
본 연구는 무인모니터링 시스템을 활용하여 논에 도래하는 조류의 현황과 개체군 변동 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 이용한 조사와 전문가에 의한 현장 조사를 비교하여 개체군 변동 특성의 유사성을 파악하였고, 무인모니터링 시스템 조사를 통해 확인된 조류의 개체군 변동을 시공간적으로 평가하였다. 무인모니터링 시스템을 활용한 조사는 철원, 당진, 부안, 해남 4곳에서 2014년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 06:00부터 20:00까지 14시간 동안 10분 단위로 촬영하였다. 전문가에 의한 현장 조사는 2016년 1월부터 12월까지 당진에서 월 1회 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 활용하여 조사기간 동안 한 대의 무인모니터링 시스템에서 총 91,980장의 이미지를 획득하였다. 획득한 이미지 자료를 분석하여 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류의 동정 및 개체군 변동을 확인하였다. 무인모니터링 시스템과 현장 조사를 비교해보면 수조류 군집 변동 패턴이 현장 조사 결과와 유사한 것을 확인 할 수 있었다. 특히 백로류의 개체군 변동의 유사성이 가장 높게 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용하여 지역별 백로류의 개체군 변동 특성을 확인한 결과 지역에 따라 개체군 변동 특성이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 무인모니터링 시스템은 월 단위, 일 단위, 분 단위와 같이 다양한 시간 스케일에서 개체군 변동 특성을 확인 할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용한 장기적인 자료 축적은 논습지를 활용하는 수조류 군집의 세부적인 장기변동 특성뿐만 아니라 미래 예측에도 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
This study was conducted to identify the characteristics of bird population dynamics using unmanned monitoring system in rice paddy. We compared the similarity of population dynamics of birds between unmanned monitoring system and field survey, and evaluated the spatial and temporal patterns of popu...
This study was conducted to identify the characteristics of bird population dynamics using unmanned monitoring system in rice paddy. We compared the similarity of population dynamics of birds between unmanned monitoring system and field survey, and evaluated the spatial and temporal patterns of population dynamics of birds using the unmanned monitoring system. The monitoring using the system was conducted from January 1, 2014 to December 31, 2016 in Cheolwon, Dangjin, Buan, and Heanam. The images from the system were obtained at 10-min intervals from 6:00 to 20:00. The field survey was conducted once a month in Dangjin from January to December 2016. Total 91,980 images were obtained from the unmanned monitoring system. We extracted the number of individuals for herons, shorebirds, and waterfowl from the images. The population dynamics of waterbirds using the unmanned monitoring system were similar to that in field survey. Especially, population dynamics of herons was more similar than other waterbirds. It was identified that the population dynamics of herons using the unmanned monitoring system was different among the Cheolwon, Dangjin, Buan, and Heanam. Furthermore, the unmanned monitoring system was available on various time scale such as month, day, and minute. It is expected that long-term data storage using the unmanned monitoring system can be used to identify in detail and forecast the population dynamics of birds in rice paddy.
This study was conducted to identify the characteristics of bird population dynamics using unmanned monitoring system in rice paddy. We compared the similarity of population dynamics of birds between unmanned monitoring system and field survey, and evaluated the spatial and temporal patterns of population dynamics of birds using the unmanned monitoring system. The monitoring using the system was conducted from January 1, 2014 to December 31, 2016 in Cheolwon, Dangjin, Buan, and Heanam. The images from the system were obtained at 10-min intervals from 6:00 to 20:00. The field survey was conducted once a month in Dangjin from January to December 2016. Total 91,980 images were obtained from the unmanned monitoring system. We extracted the number of individuals for herons, shorebirds, and waterfowl from the images. The population dynamics of waterbirds using the unmanned monitoring system were similar to that in field survey. Especially, population dynamics of herons was more similar than other waterbirds. It was identified that the population dynamics of herons using the unmanned monitoring system was different among the Cheolwon, Dangjin, Buan, and Heanam. Furthermore, the unmanned monitoring system was available on various time scale such as month, day, and minute. It is expected that long-term data storage using the unmanned monitoring system can be used to identify in detail and forecast the population dynamics of birds in rice paddy.
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문제 정의
본 연구는 IT 기술의 기능인 정보의 저장 및 전송이 가능한 무인모니터링 시스템을 활용하여 논에 도래하는 조류의 개체군 변동 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 전문가에 의한 현장 조사와 비교하여 시스템의 정확성을 확인하고, 무인모니터링 시스템을 활용하여 지역별, 시기별 특성을 파악하고자 한다. 이를 통해 장기적인 조류 개체군 변동 자료의 효율적인 수집 가능성을 확인하고 실제 논에 도래하는 조류를 대상으로 적용 가능한 범위를 가늠해보고자 한다.
본 연구는 IT 기술의 기능인 정보의 저장 및 전송이 가능한 무인모니터링 시스템을 활용하여 논에 도래하는 조류의 개체군 변동 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 무인모니터링 시스템을 전문가에 의한 현장 조사와 비교하여 시스템의 정확성을 확인하고, 무인모니터링 시스템을 활용하여 지역별, 시기별 특성을 파악하고자 한다.
본 연구를 통해 무인모니터링 시스템을 활용한 수조류의 개체군 변동 특성에 대해 확인하였다. 무인모니터링 시스템과 전문가에 의해 조사된 특성을 확인했을 때 개체군 변동이 유사하게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
무인모니터링 시스템을 전문가에 의한 현장 조사와 비교하여 시스템의 정확성을 확인하고, 무인모니터링 시스템을 활용하여 지역별, 시기별 특성을 파악하고자 한다. 이를 통해 장기적인 조류 개체군 변동 자료의 효율적인 수집 가능성을 확인하고 실제 논에 도래하는 조류를 대상으로 적용 가능한 범위를 가늠해보고자 한다.
제안 방법
무인모니터링 시스템과 전문가에 의한 현장조사에 의한 개체군 변동 특성의 정확성을 확인하기 위해 두 조사법에 의한 개체군 변동을 퍼센트로 치환하여 비교하였다. 개체군 변동 폭을 20%로 설정하여, 총 5개 변동 폭(0-20%, 21-40%, 41-60%, 61-80%, 81-100%)으로 나누어 변동 폭의 일치와 불일치를 확인하여 최종적인 정확성을 파악하였다.
무인모니터링 시스템의 촬영부는 관찰이 용이하도록 6m 높이에서 06:00부터 20:00까지 10분 단위로 총 14시간동안 촬영하였다. 촬영 간격은 10분단위였고 촬영한 이미지는 메모리카드에 저장하여 월 1회 수거 및 교체하거나 인터넷망을 이용하여 직접 이미지 자료를 전송 받았다.
획득한 이미지를 바탕으로 백로류(왜가리 포함), 도요물떼새류, 오리기러기류로 나누어 동정하고 개체수를 함께 기록하였다(Table 1 참고). 전문가에 의한 현장 조사는 2016년 1월부터 12월까지 월 1회 당진에서 조사가 수행되었다. 농로를 따라 이동하면서 출현하는 모든 종과 개체수를 쌍안경(Leica 10ⅹ42)과 망원경 (Leica 25ⅹ50)으로 확인하였다.
무인모니터링 시스템의 촬영부는 관찰이 용이하도록 6m 높이에서 06:00부터 20:00까지 10분 단위로 총 14시간동안 촬영하였다. 촬영 간격은 10분단위였고 촬영한 이미지는 메모리카드에 저장하여 월 1회 수거 및 교체하거나 인터넷망을 이용하여 직접 이미지 자료를 전송 받았다. 지역 당 1일 획득한 이미지는 총 84장이었고, 2014년부터 2016년까지 3년간 획득한 이미지는 총 91,980장이었다.
촬영부는 촬영 시간과 간격 등을 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재된 디지털카메라(Cannon Powershot G1X Mark III 24megapixel format)와 디지털카메라를 보호하는 틀로 구성되어 있다. 촬영부의 점검 및 자료 수집을 위해 도르래와 와이어를 이용하여 촬영부 전체를 움직일 수 있도록 하였다. 전원공급부는 태양광을 집광하여 전압을 발생시키는 솔라모듈과 직류 전압으로 변환시키는 솔라컨트롤러, 전기를 충전하는 배터리로 구성되어 있다.
획득한 이미지를 바탕으로 백로류(왜가리 포함), 도요물떼새류, 오리기러기류로 나누어 동정하고 개체수를 함께 기록하였다(Table 1 참고).
대상 데이터
2014년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 강원도 철원 군, 충청남도 당진시, 전라북도 부안군, 전라남도 해남군에 무인모니터링 시스템을 설치하여 논을 이용하는 조류의 개체군 변동을 확인하였다. 이들 지역의 선정은 위도별 위치, 무인모니터링 시스템의 설치 가능 여부, 유지 및 관리의 용이성을 고려하여 선정되었다.
촬영 간격은 10분단위였고 촬영한 이미지는 메모리카드에 저장하여 월 1회 수거 및 교체하거나 인터넷망을 이용하여 직접 이미지 자료를 전송 받았다. 지역 당 1일 획득한 이미지는 총 84장이었고, 2014년부터 2016년까지 3년간 획득한 이미지는 총 91,980장이었다. 획득한 이미지를 바탕으로 백로류(왜가리 포함), 도요물떼새류, 오리기러기류로 나누어 동정하고 개체수를 함께 기록하였다(Table 1 참고).
1). 촬영부는 촬영 시간과 간격 등을 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재된 디지털카메라(Cannon Powershot G1X Mark III 24megapixel format)와 디지털카메라를 보호하는 틀로 구성되어 있다. 촬영부의 점검 및 자료 수집을 위해 도르래와 와이어를 이용하여 촬영부 전체를 움직일 수 있도록 하였다.
농로를 따라 이동하면서 출현하는 모든 종과 개체수를 쌍안경(Leica 10ⅹ42)과 망원경 (Leica 25ⅹ50)으로 확인하였다. 확인된 종들의 개체수는 무인모니터링 시스템과 비교하기 위해 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류로 합산하였다.
데이터처리
또한 두 조사방법에 따른 수조류 군집 별 개체군 변동의 유사성을 확인하기 위해 Kolmogorov–Smirnov test 를 수행하였다.
성능/효과
10분단위의 무인모니터링 시스템을 통해 백로류는 오전 9시경까지 증가 후 오후 2시까지 감소하는 특성을 확인할 수 있었고 다시 증가하여 오후 3시 30분경에 최대개체수가 관찰되는 특성을 확인할 수 있었다(Fig. 4c).
무인모니터링 시스템과 전문가에 의한 현장조사에 의한 개체군 변동 특성의 정확성을 확인하기 위해 두 조사법에 의한 개체군 변동을 퍼센트로 치환하여 비교하였다. 개체군 변동 폭을 20%로 설정하여, 총 5개 변동 폭(0-20%, 21-40%, 41-60%, 61-80%, 81-100%)으로 나누어 변동 폭의 일치와 불일치를 확인하여 최종적인 정확성을 파악하였다. 또한 두 조사방법에 따른 수조류 군집 별 개체군 변동의 유사성을 확인하기 위해 Kolmogorov–Smirnov test 를 수행하였다.
오리기러기류는 주로 가을철 또는 겨울철에 관찰되었다. 개체수는 철원에서 가장 많이 확인되었고 다음으로 당진, 부안, 해남 순으로 나타났다. 무인모니터링 시스템을 통해 확인된 오리기러기류 역시 지역별 차이가 뚜렷이 나타나고 연 중 도래 패턴이 유사하게 나타나진 않았다.
전문가에 의한 현장 조사는 2016년 1월부터 12월까지 월 1회 당진에서 조사가 수행되었다. 농로를 따라 이동하면서 출현하는 모든 종과 개체수를 쌍안경(Leica 10ⅹ42)과 망원경 (Leica 25ⅹ50)으로 확인하였다. 확인된 종들의 개체수는 무인모니터링 시스템과 비교하기 위해 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류로 합산하였다.
두 조사법에 의해 확인된 백로류의 개체군 변동은 다른 수조류 군집과 비교했을 때 상당히 유사한 것으로 나타났다(Herons, D = 0.250, p = 0.848; Shorebirds, D = 0.285, p = 0.937; Waterfowl, D = 0.333, p = 0.518)(Fig. 3). 이는 백로류가 다른 자연서식지보다 논을 가장 선호하기 때문으로 판단된다 (Fasola and Ruiz, 1996).
무인모니터링 시스템과 전문가에 의한 조사 방법을 활용한 수조류 군집별 계절적 도래 특성을 확인해본 결과 관찰되는 개체수는 차이가 크게 나타났지만, 계절적 도래 패턴은 유사 하였다(Accuracy, Herons = 91.7%; Shorebirds = 83.3%; Waterfowl = 75.0%)(Fig. 3). 또한 일반적으로 논을 이용하는 수조류 군집별 계절적 도래 특성인 봄철 도요물떼새류의 도래, 여름철 백로류의 도래, 겨울철 오리기러기류의 도래하는 특성이 무인모니터링 시스템을 활용한 조사에서도 뚜렷이 나타났다(Yoo et al.
본 연구를 통해 무인모니터링 시스템을 활용한 수조류의 개체군 변동 특성에 대해 확인하였다. 무인모니터링 시스템과 전문가에 의해 조사된 특성을 확인했을 때 개체군 변동이 유사하게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 특히 백로류는 다른 수조류 군집과 비교하여 시기별 증감 패턴이 상당히 유사한 것으로 나타났다.
무인모니터링 시스템을 이용하여 철원, 당진, 부안, 해남 지역에서 백로류의 개체수 변동을 확인한 결과 지역별 세부적인 특성이 다르게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다 (Fig. 4). 철원은 7월에 18개체가 최대개체수로 관찰되었고, 당진은 8월, 263개체, 부안은 7월, 31개체, 해남은 7월 22개체가 관찰되었다.
무인모니터링 시스템을 통해 확인된 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류는 지역(철원, 당진, 부안, 해남)에 따라 개체군 변동 특성이 다르게 나타났다(Fig. 2). 백로류는 철원을 제외한 나머지 3지역에서 모두 매년 봄철에 도래하기 시작하여 여름철에 증가하는 주기적인 특성이 확인되었지만 철원에서는 2016년도에 확인되지 않았다.
001% 미만으로 나타났다. 이를 통해 무인모니터링 시스템을 활용한 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류 수준에서의 분석은 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
4c). 이를 통해 최대 개체수가 확인된 날에 백로류가 하루 동안 논을 많이 이용하는 시간은 오후 3시 30분경인 것을 확인할 수 있었다. 개체군 변동의 시간 단위가 짧아질수록 구체적인 개체군 변동 특성을 확인할 수 있다.
철원은 7월에 18개체가 최대개체수로 관찰되었고, 당진은 8월, 263개체, 부안은 7월, 31개체, 해남은 7월 22개체가 관찰되었다. 전체 도래 최대개체수는 당진이 가장 높았고 부안, 해남, 철원 순으로 나타났다. 한반도 중서부에 위치한 지역은 백로류의 번식지 수나 번식지당 둥지 수는 북부나 남부지역에 비해 높게 나타난다(NIER, 2012).
철원, 당진, 부안, 해남 총 4지역의 무인모니터링 시스템을 통해 수집된 사진은 총 367,920장이었고, 그 중 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류의 사진은 총 81,998장으로 확인되었다. 분류군별로는 백로류 80,949장, 도요물떼새류 280장, 오리기러기류 769장 이었다.
후속연구
따라서 지속적인 자료 수집을 통해 장기적인 개체군 변동 특성을 확인하기에 효율적일 것으로 판단된다. 논 생태계가 다양한 요인에 의해 영향을 받고 있기 때문에 무인모니터링 시스템을 활용한 장기적인 자료 분석은 농업생태계의 변화를 예측하고 대응 방안을 모색하는데 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
무인모니터링 시스템은 자료를 이미지화하기 때문에 객관적 이고 장기적인 자료 수집이 가능하다. 따라서 지속적인 자료 수집을 통해 장기적인 개체군 변동 특성을 확인하기에 효율적일 것으로 판단된다. 논 생태계가 다양한 요인에 의해 영향을 받고 있기 때문에 무인모니터링 시스템을 활용한 장기적인 자료 분석은 농업생태계의 변화를 예측하고 대응 방안을 모색하는데 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
이러한 위협의 영향을 확인하기 위해 생물다양성 감소나 생물계절 변화에 관한 객관적이고 구체적인 자료가 필요하다. 융합기술을 활용한 장기적인 생물모니터링 시스템 개발과 구축은 농업생태계의 변화 양상에 대한 자료를 정량적이고 효율적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
오히려 단위 면적당 개체수를 비교하게 되면 무인모니터링 시스템이 더 많은 것을 확인 할 수 있다. 이러한 특성을 고려해 볼 때, 초기 무인모니터링 시스템 조사 범위 설정 시 조류의 분포 밀도가 높은 지점을 선택할 경우 효율적인 개체군 변동 특성을 확인할 수 있을 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
논의 특징은 무엇인가?
논은 시기별 다양한 영농활동에 의해 수생태계와 육상생태계가 계절에 따라 반복적으로 나타나며(Fasola and Ruíz, 1996), 이러한 특성으로 인해 다양한 생물에게 주요한 서식 공간을 제공하고 있다(Stafford et al., 2010; Han et al.
우리나라에서 논과 조류에 관한 연구의 특징은 무엇인가?
, 2007). 우리나라에서 논과 조류에 관한 연구는 논을 중요 서식지로서 인식하기 보다는 특정 조류 분류군의 연구에서 확인되는 여러 서식지 중 하나라는 인식이 주를 이루고 있다(백로류: Choi et al., 2007; Choi et al.
본 논문에서 무인모니터링 시스템을 활용하여 논에 도래하는 조류의 현황과 개체군 변동 특성을 확인하기 위해, 무인모니터링 시스템을 이용한 조사와 전문가에 의한 현장 조사를 비교하여 개체군 변동 특성의 유사성을 파악하고, 무인모니터링 시스템 조사를 통해 확인된 조류의 개체군 변동을 시공간적으로 평가하였는데, 무인모니터링 시스템을 활용한 조사는 철원, 당진, 부안, 해남 4곳에서 2014년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 06:00부터 20:00까지 14시간 동안 10분 단위로 촬영하였고, 전문가에 의한 현장 조사는 2016년 1월부터 12월까지 당진에서 월 1회 수행되었는데, 무인모니터링 시스템을 활용하여 조사기간 동안 한 대의 무인모니터링 시스템에서 총 91,980장의 이미지를 획득하고, 이를 분석하여 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류의 동정 및 개체군 변동을 확인한 결과는 어떠한가?
획득한 이미지 자료를 분석하여 백로류, 도요물떼새류, 오리기러기류의 동정 및 개체군 변동을 확인하였다. 무인모니터링 시스템과 현장 조사를 비교해보면 수조류 군집 변동 패턴이 현장 조사 결과와 유사한 것을 확인 할 수 있었다. 특히 백로류의 개체군 변동의 유사성이 가장 높게 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용하여 지역별 백로류의 개체군 변동 특성을 확인한 결과 지역에 따라 개체군 변동 특성이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 무인모니터링 시스템은 월 단위, 일 단위, 분 단위와 같이 다양한 시간 스케일에서 개체군 변동 특성을 확인 할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 무인모니터링 시스템을 이용한 장기적인 자료 축적은 논습지를 활용하는 수조류 군집의 세부적인 장기변동 특성뿐만 아니라 미래 예측에도 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
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