[논문]오대산국립공원 산양(Naemorhedus caudatus) 개체 수 분석 - 무인센서카메라 분석을 이용한 개체 구분 및 통계 분석 -

김규철; 이용학; 이동운; 손장익; 강재구; 조재운

doi:10.13047/kjee.2020.34.1.1

오대산국립공원 산양(Naemorhedus caudatus) 개체 수 분석 - 무인센서카메라 분석을 이용한 개체 구분 및 통계 분석 -
Analysis of the Naemorhedus caudatus Population in Odaesan National Park - The Goral Individually Identification and Statistical Analysis Using the Sensor Camera - 원문보기

한국환경생태학회지 = Korean journal of environment and ecology, v.34 no.1, 2020년, pp.1 - 8

김규철 (국립공원공단 국립공원생물종보전원) , 이용학 (국립공원공단 국립공원생물종보전원) , 이동운 (국립공원공단 국립공원생물종보전원) , 손장익 (국립공원공단 국립공원생물종보전원) , 강재구 (국립공원공단 국립공원생물종보전원) , 조재운 (국립공원공단 국립공원생물종보전원)

초록
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본 연구는 오대산국립공원에 서식하는 산양의 정확한 서식 실태를 파악하는 한편, 개체군 증가에 따른 복원과 서식지 관리 중심의 보전사업을 위한 무인센서카메라를 이용한 산양의 개체 수 전수조사를 실시하였다. 오대산국립공원에서 2018년 1년간 현장조사를 통해 획득한 산양 서식실태 조사결과를 중심으로 산양의 서식 흔적이 가장 많이 관찰된 18개의 격자(2km×2km)를 우선 선정한 후 다시 4개의 소격자(1km×1km)로 나누어 38개의 소격자에 총 62대의 무인센서카메라를 설치하여 조사를 진행하였다. 조사결과, 총 5,096장의 야생동물이 촬영되었고, 이중 산양은 총 2,268장이 촬영되었으며, 산양 분류표(뿔 형태 Ⓐ, 링 무늬Ⓑ, 링 형성 비율Ⓒ, 얼굴 색상 Ⓓ)로 분석한 결과 총 95개체를 확인하였다. 암·수 비율은 수컷 35개체(36.8%), 암컷 46개체(48.4%), 성별미상(새끼) 14개체(14.7%)로 나타났으며, 성별미상을 제외한 암·수 비율은 4(수):6(암)비율로 나타났다. 산양의 개체 수 분석 중 뿔 형태 Ⓐ와 얼굴 색상 Ⓓ로 암·수 및 개체가 확연이 구분되어 각 개체를 구분하는 중요한 요인이었으며, 성별미상인 14개체를 제외한 81개체의 상관관계를 분석한 결과(r=-0.635, p<0.01) 유의적인 차이가 나타났으며, 오대산국립공원의 산양은 최소생존개체군을 형성하였기에 복원에서 보전으로 정책의 변화가 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study conducted a full survey of the goral population using sensor cameras to identify the exact habitat of the gorals that inhabit Odaesan National Park and for restoration and habitat management-focused conservation projects following the population growth. We surveyed Odaesan National Park for a year in 2018 and selected18 grids (2km×2km) first based on the survey results. We then further divided each grid into four small grids (1km×1km) and installed a total of 62 sensor cameras in 38 small girds divided by four grids(1km×1km). The survey resulted in a total of 5,096 photographed wild animals, 2,268 of which were gorals, and the analysis by the classification table of goral (horn shape (Ⓐ), ring pattern (Ⓑ), ring formation ratio (Ⓒ), and facial color (Ⓓ)) identified a total of 95 animals. The ratio of male and female was 35 males (36.8%), 46 females (48.4%), and 14 sex unknowns (14.7%), while the ratio of female and male excluding sex unknowns was 4 (male):6 (female). The horn shape (Ⓐ) and face color (Ⓓ) were the important factors for distinguishing male and female and identifying individuals. The analysis of the correlation of 81 individuals, excluding 14 individuals of unknown sex, showed a significant difference (r=-0.635, p<0.01). Since the goral population in Odaesan National Park has reached a minimum viable population, it is necessary to change the focus of the management policy of Odaesan National Park from restoration to conservation.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이를 위해 서식 산양의 정확한 개체 수 산출과 서식지 이용에 대한 분석은 복원을 할 것인지, 보전을 할 것인지에 대한 결정에 필수적 요소라 할 수 있으며, 종 중심의 보전을 벗어나 대상종이 살아가는 서식지까지의 보전을 고려하는 새로운 접근이 필요할 것이다. 본 연구는 오대산국립공원에서 2018년 한 해 동안 카메라 트랩을 이용하여 산양의 개체 수와 서식지 이용 특성에 대한 자료를 분석하였으며, 메타개체군의 크기를 파악함으로써 개체군 증식을 위한 복원을 추진할 것인지 혹은 서식지 관리 중심의 보전사업을 추진할 것인지에 대한 기초자료를 수집하기 위함이며, 향후 보다 효율적인 보전과 관리를 위해 실시하였다.

제안 방법

산양 연구를 지속적으로 수행하고 있는 러시아의 경우, 개체 수 측정 방법은 30∼60배율의 쌍안경으로 직접 관찰하는 방법을 사용하였다 (Myslenkov and Voloshina, 1998). 그러나 국내의 경우 숲이 우거진 산양 서식지의 지형 특성상 육안 관찰법을 활용하기에는 한계가 있어 가급적 야생동물의 서식에 방해가 되는 요인을 최소화하기 위하여 무인센서카메라를 이용한 카메라 트랩 조사 방법을 이용하여 실체를 확인하였다.
, 2009), 산양의 개체별 구분은 Ⓐ 뿔 형태에 의한 개체 식별 Ⓑ 링 무늬 형태에 의한 개체 식별 Ⓒ 뿔 링 형성 비율에 의한 개체 식별 Ⓓ 얼굴 색상 패턴에 따른 개체 식별 등 총 4개의 분류표를 기준으로 분류하였다(KNPS, 2013; Cho, 2013). 최종 분석은 형태적 특징을 기준으로 ｢1차 - 지역적 종별 분류, 2차 - 격자별 종별 분류, 3차 - 무인센서카메라 번호 별 분류｣를 통해 분류한 후 최종적으로 산양을 총 4개의 분류표 (Figure 6)의 기준에 따라 각 개체별로 분석하였다. 분석된 결과에 대해 검증하기 위해서 SPSS 23.

대상 데이터

본 연구는 오대산국립공원에서 무인센서카메라 트랩을 이용한 조사 방법을 이용하였으며, 산양 흔적이 확인된(산양의 분 변, 뿔질, 휴식처, 이동로) 지역을 중심으로 총 62대의 무인센서카메라(Bushnell Trophy cam HD, USA; MOULTRIE 9.9, USA; MOULTRIE 180i, USA)를 설치하였다. 촬영 설정은 1회 촬영 시 1분 후 재촬영이 가능하게 하였으며, 1회 촬영시 3장이 연속 촬영 및 1회 panoramic photo 1장 촬영으로 설정하였다.

데이터처리

최종 분석은 형태적 특징을 기준으로 ｢1차 - 지역적 종별 분류, 2차 - 격자별 종별 분류, 3차 - 무인센서카메라 번호 별 분류｣를 통해 분류한 후 최종적으로 산양을 총 4개의 분류표 (Figure 6)의 기준에 따라 각 개체별로 분석하였다. 분석된 결과에 대해 검증하기 위해서 SPSS 23.0을 사용하여 상관관계 분석을 통하여 각 분류표와의 관계를 검증하였다.

성능/효과

산양의 개체 분류는 Cho (2013)의 산양 분류표를 기본으로 하였으며, 뿔의 형태(Ⓐ), 얼굴색상(Ⓓ)이 개체구분에 유의적인 차이를 보였으며, 분류표 Ⓒ는 연령을 구분하는 유의성이 나타났지만, 분류표의 링 무늬(Ⓑ)에 의한 개체 구분은 유의성을 찾지 못하였다. 따라서 산양의 분석에서 각 개체별 구분은 Ⓐ, Ⓓ의 분류표로 각 개체가 통계적 분류와 산양의 연령은 Ⓒ로 검증이 가능하였다. 향후 Ⓐ, Ⓒ, Ⓓ의 분류표를 이용하면 개체 구분, 연령 등의 분석과 개체를 구분할 수 있을 것으로 판단되며, 암･수 구분에서 새끼 14개체를 제외한 개체는 모두 구분이 가능하였다.
본 연구에서는 오대산국립공원에서 무인센서카메라 62대를 이용하여 촬영된 산양 2,268장을 분석하여 산양 95개체를 확인하였고, 산양 분류표를 사용한 통계분석을 통해서 뿔 형태(Ⓐ) 와, 얼굴색상(Ⓓ) 분류의 상관관계 결과(r=-0.635, p<0.01)유의적인 차이를 확인하여 뿔 형태로 성별을 구분할 수 있었다. 산양의 개체 분류는 Cho (2013)의 산양 분류표를 기본으로 하였으며, 뿔의 형태(Ⓐ), 얼굴색상(Ⓓ)이 개체구분에 유의적인 차이를 보였으며, 분류표 Ⓒ는 연령을 구분하는 유의성이 나타났지만, 분류표의 링 무늬(Ⓑ)에 의한 개체 구분은 유의성을 찾지 못하였다.
01)유의적인 차이를 확인하여 뿔 형태로 성별을 구분할 수 있었다. 산양의 개체 분류는 Cho (2013)의 산양 분류표를 기본으로 하였으며, 뿔의 형태(Ⓐ), 얼굴색상(Ⓓ)이 개체구분에 유의적인 차이를 보였으며, 분류표 Ⓒ는 연령을 구분하는 유의성이 나타났지만, 분류표의 링 무늬(Ⓑ)에 의한 개체 구분은 유의성을 찾지 못하였다. 따라서 산양의 분석에서 각 개체별 구분은 Ⓐ, Ⓓ의 분류표로 각 개체가 통계적 분류와 산양의 연령은 Ⓒ로 검증이 가능하였다.

후속연구

7%)의 출산율로 오대산의 산양개체는 지속적으로 증가, 확장되고, 안정적인 개체군을 유지할 것으로 예상되며, 이번 연구에서 암･수 비율은 6:4였으며, 성체, 새끼, 암컷, 수컷으로 안정적이었다. 특히 오대산은 최소생존개체군 및 지속 개체 수인 100개체에(Shaffer, 1981; Berger, 1990) 도달하여 안정적으로 서식이 가능할 것이며, 복원에서 보전으로 정책의 전환이 필요할 것이다.
따라서 산양의 분석에서 각 개체별 구분은 Ⓐ, Ⓓ의 분류표로 각 개체가 통계적 분류와 산양의 연령은 Ⓒ로 검증이 가능하였다. 향후 Ⓐ, Ⓒ, Ⓓ의 분류표를 이용하면 개체 구분, 연령 등의 분석과 개체를 구분할 수 있을 것으로 판단되며, 암･수 구분에서 새끼 14개체를 제외한 개체는 모두 구분이 가능하였다. 대부분의 동물 종에서 개체 수의 증가율은 밀도의 감소 함수라는 것으로 개체군의 상대적 안정성을 설명하는데, 동물들의 출산율이 허락하는 속도로 계속 증가하지 않고, 거의 멸종으로 감소하지 않는 것으로(Tanner, 1966), 오대산 산양 개체군의 새끼 14개체(14.

참고문헌 (19)

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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