서 론

산양(Naemorhedus caudatus)은 중형 포유류로 소과 (Bovidae)에 속하며, 중국 동북부와 러시아 극동, 한반도를 포함한 동북아시아 산악 지역에 제한적으로 분포한다(IUCN, 2020). 국내에서는 설악산, 소백산, 월악산, 속리산, 울진·삼 척 등 중북부 고산지대의 암벽 및 절벽 지형을 중심으로 서식하며(Kim et al., 2020), 높은 생태적·유전적 고립성을 지니고 있어 개체군 단위의 독립적인 보전 관리가 필요하다 (Choi et al., 2015).

산양은 급경사 암반지대와 활엽수림-침엽수림이 혼재된 모자이크형 서식지를 선호하며, 일반적으로 해발 500–1,500 m 범위의 산악지대를 이용한다(Cho et al., 2016). 이들은 접근성이 낮고 인위적 간섭이 적은 지역에 국한되어 서식하 며, 성별과 계절에 따라 차이가 있으나 평균 활동반경은 약 0.31–1.5 km²로 보고된 바 있다(Lim et al., 2025;Cho et al., 2016). 그러나 과거 포획, 벌목, 도로 건설 등 다양한 개발 행위로 인해 서식지가 점차 축소되고 단절되었으며, 일부 개체군에서는 유전적 다양성 감소와 병목현상의 가능성 이 제기되고 있다. 이러한 위기 상황에 대응하여, 문화재청은 1968년 산양을 천연기념물로 지정하고, 환경부는 2005년 멸종위기야생생물 Ⅰ급으로 지정하여 법적 보호를 강화하였 다(NIER, 2021).

보전생물학적으로 산양은 지표종(Indicator Species)이자 우산종(Umbrella Species)으로 평가되며, 산양 서식지의 질, 구조, 연결성에 대한 정량적 분석은 고산 생태계 보전의 핵심 기반으로 간주 된다. 국내외에서는 산양의 유전적 다 양성, 개체군 구조, 위협요인, 복원 전략 등에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 무인센서카메라, 분변 DNA 분석, GPS 추적, 서식지 모형화 등 다양한 방법을 활용한 연구가 축적되고 있다(Choi et al., 2015: Park et al., 2018;Petrov et al., 2023;Yoon et al., 2024). 예를 들어, 설악산 지역에서의 최근 연구(Lee et al., 2019)에서는 사면향, 경사, 인위적 교란 거리를 포함한 지형 및 교란 요인 이 산양의 서식지 선택에 유의미하게 작용하는 것으로 나타 났다. 그러나 복원 또는 대체서식지 조성 등의 관리적 의사 결정은 여전히 전문가 경험에 의존하는 경향이 강하며, 정 량적 데이터와 현장 검증 자료가 부족하다는 한계가 지적된 다(Choi and Park, 2005).

이러한 배경에서 서식지적합성지수(HSI; Habitat Suitability Index) 모델은 종의 생태적 요구도를 정량화하여 서식지 적합성 을 평가하고, GIS 기반의 공간적 통합을 가능하게 하는 유용한 도구로 평가된다(U.S. Fish and Wildlife Service, 1981). HSI 모델은 다양한 멸종위기종의 보호구역 설정, 복원 전략 마련에 활용되어 왔으며, 최근에는 공간적 예측과 시각화가 가능한 데이터 기반 보전도구로서의 가치가 높아지고 있다(Choi and Park, 2004;Choi and Park, 2005;Seo et al., 2008;Lee et al., 2019). 그러나 대부분의 선행 연구는 HSI 결과를 실제 현장자료와 비교·검증하는 과정이 미흡하여, 모델의 생태적 신뢰성을 평가하기 어려운 한계가 존재한다.

이에 본 연구는 경기도와 강원도 경계부에 위치한 홍천군 일대를 대상으로 산양의 서식지적합성지수(HSI) 모델을 구 축하고, 무인센서카메라를 활용하여 모델의 예측 결과를 실 증적으로 검증하였다. 문헌과 현장조사를 통해 산양의 서식 에 영향을 미치는 주요 환경요인을 선정하고, 변수별 적합도 지수(Suitability Index, 0–1)를 산정하였다. 이를 바탕으로 HSI 지도를 작성하여 서식지 적합성을 등급화하고, 카메라트 랩으로 확인된 출현 위치와 비교함으로써 모델의 예측력을 평가하였다.

본 연구는 HSI 기반 서식지 평가와 현장 검증을 통합한 분석을 통해, 산양 서식지 모델의 신뢰성을 향상시키고 서식 지 관리 및 보전전략 수립을 위한 과학적 근거를 제공하는 데 목적이 있다.

연구방법

1. 연구대상지

본 연구의 대상지는 강원특별자치도 중서부에 위치한 홍 천군으로, 한반도 내륙 중심부에 자리한 산악지형이 발달한 지역이다. 행정구역상 북쪽으로 인제군, 서쪽으로 가평군· 춘천시, 동쪽으로 양양군·강릉시, 남쪽으로 횡성군·평창군 과 접하며, 총 면적은 약 1,820.2 ㎢에 달한다(홍천군청, 2023). 전체 면적의 80 % 이상이 산림으로 구성되어 있으 며, 해발 200~1,200 m의 태백산맥 계열 산지가 광범위하게 분포하고, 가리왕산, 팔봉산, 대룡산 등의 중산간 지형이 주 요 지형적 특성을 이룬다. 또한 내촌천, 내면천, 홍천강 등 1급수 수계가 발달하여 다양한 수생·육상 생물종의 서식지 로 기능한다.

연구대상지는 경기도와 강원도의 경계부에 위치하여, 중 부 산악 생태축의 연결 구간에 해당한다. 본 지역은 산양의 주요 개체군이 형성된 설악산·울진·삼척 등지와 달리, 개체 군 규모가 크지 않을 것으로 추측되는 한계적 서식지로, 산 양의 일시적 이동 또는 유입 가능성이 있는 지역이다. 이러 한 점에서 본 지역은 HSI 모형의 예측 결과와 실제 출현 분포의 일치성을 검증하기에 적합한 사례지역으로 선정되 었다.

따라서 본 연구에서는 해당 지역을 대상으로 산양의 서식 지적합성지수(HSI) 모델을 적용하여 산양의 서식 가능성을 정량적으로 평가하고, 향후 서식지 보전 및 관리 전략 수립 을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 문헌검토 및 환경요인별 서식 변수 선정

산양 서식 변수설정을 위해 국내와 해외 관련 참고자료를 커버자원(피난·휴식·번식), 먹이자원, 교란요인으로 구분해 검토하였다. 산양의 서식 유형은 암벽/암괴, Cliff 및 Steep slope 지형을 중심으로(Kim et al., 2020;Lee et al., 2019), 서식지 선택은 사면향 및 수계·도로 거리 등의 지형 변수 포함하여(Lee et al., 2019;Park and Hong, 2021), 먹이생태는 식생 유형 변화와 고도 간 먹 이자원 이용 차이를 중심으로(Park and Hong, 2021), 활동권 및 고도 이용은 GPS Collar 기반 분석을 통해 성별·계절별로 추정됨(Lim et al., 2024) 등을 참조하여 최종 변수를 선정하였다.

3. 산양 서식 환경 변수의 선정 및 가중치

본 연구에서는 Shin(2023)의 수달(Lutra lutra) 서식지 평 가 및 이동경로 예측에 대한 비교 연구에서 사용된 HSI 프 레임(Table 1)을 기본 Framework으로 설정하였으며, 산양 과 관련하여 고도·경사·향(사면)·수계 거리·도로 거리·지형/ 암벽(절벽/암노출)·식생 8개 변수를 채택하였다. 본 연구에 서는 산양의 서식지 특성을 반영하기 위하여, 각 환경 변수 가 산양의 서식 적합성에 기여하는 정도를 수치로 표현하는 적합도 지수(Suitability Index, SI)를 구축하였다. SI는 개별 변수의 범위 안에서 산양이 실제로 선호하는 조건에 높은 값을, 기피하는 조건에는 낮은 값을 부여하여, 모든 값을 0과 1 사이로 표준화하였다. 값이 1에 가까울수록 해당 조 건이 산양 서식에 유리함을, 0에 가까울수록 부적합함을 의 미한다.

각 변수의 SI는 다음과 같은 일반식을 따른다.

여기서 x는 변수의 원자료(예: 고도, 경사, 도로 거리 등) 이며, f(x)는 선행연구와 현장지식을 토대로 정의된 함수이 다. 예를 들어 고도의 경우, 특정구간에서 높고 양끝으로 갈수록 낮아지는 형태의 최적 범위형 곡선(Optimum Range Curve) 형태로 500–900 m 구간에서 최대값(1.0)을 갖고, 저지대(<200 m)와 고산대(>1,200 m)에서는 점차 0으로 수 렴한다. 반면 경사의 경우는 증가 곡선(Increasing Curve)형 태로, 30–35° 범위에서 최고값을 부여하고, 지나치게 완만 하거나 급한 경사에서는 낮은 값을 할당하였다.

각 변수는 우선 동일한 중요도로 결합하되, 실제 분석에서 는 민감도 분석을 통해 변수별 영향도를 평가하였다. 이를 통해 특정 변수(예: 절벽 인접성, 도로와의 거리)가 모델 결과 에 미치는 상대적 중요도를 파악하고, 필요시 가중치를 조정 하여 산양의 실제 서식 특성을 보다 충실히 반영하였다.

최종적으로 각 변수별 SI의 구체적인 설정 값과 적용 방 식은 Table 2에 제시하였다. 이 표는 단순한 값의 나열이 아니라, 산양의 생태적 습성과 국내외 선행연구 결과를 종 합한 결과물로서, 향후 유사 연구나 보전 계획 수립에서 기 초자료로 활용될 수 있을 것이다.

4. 산양 서식지적합성 평가 및 등급화

연구지역 내 산양 서식지의 공간적 특성을 표준화하여 비교·평가하기 위하여, 동일한 공간분석 단위를 설정하여 분석을 실시하였다. 현재 환경부, 산림청 등에서 제공하는 국가공간정보는 대부분 30m 해상도의 격자 자료로 구축되 어 있으므로, 본 연구에서도 30m 격자를 기본 분석 단위로 활용하였다. 이후 산양의 서식 적합성을 평가하기 위해 100 × 100m 평가 격자로 집계하여 총 1,200개 격자를 대상으로 서식지적합성지수(HSI) 분석을 수행하였다.

본 연구에서의 HSI 분석은 커버자원(Cover Resources), 먹이자원(Food Resources), 교란요인(Disturbance Factors) 으로 구분하여 실시하였으며, ArcGIS 10.8을 이용한 공간 분석을 통해 홍천군 내 연구대상지의 산양 핵심 서식지를 도면화하였다. 입력 자료는 위성영상과 항공사진, 국가공간 정보센터의 수치지형도 등을 활용하였으며, 동시에 국내외 학술 문헌과 선행연구 및 전문가 판단을 종합하여 산양의 생태적 특성을 반영한 변수를 도출하였다. 각 변수와 적합 도 지수의 설정 방식은 Table 2에 정리하였다.

커버자원(Cover Resource)은 산양에게 은신처, 휴식지, 번식지 등 서식의 안정성을 제공하는 핵심 요소이다. 본 연 구에서는 수치지형도와 토지피복도를 이용하여 능선, 계곡, 산림지역 등 주요 공간을 추출하였으며, 특히 절벽, 암괴지 대, 평탄대, 동굴과 같은 핵심서식처(Core Habitat)를 높은 가중치로 평가하였다. 평가 격자 내 자연초지 및 산림지역 의 비율이 높을수록 적합도 지수가 1.0에 근접하도록 설정 하였으며, 반대로 도로, 산업지역, 시가화 지역은 0.0에 해 당하는 가장 낮은 점수를 부여하였다.

먹이자원(Food Resources)은 산양의 식생 이용 특성을 고려하여 산림청 임상도를 바탕으로 간접적으로 평가하였 다. 산양은 혼효림이나 활엽수림에서 다양한 초본류, 어린 잎, 열매 등을 섭식할 수 있어 높은 점수를 부여하였고, 단순 침엽수림은 먹이원이 제한적이므로 낮은 점수를 부여하였 다. 다만 본 연구에서는 정밀한 생체량 자료를 확보하기 어 려워 임상도를 대리변수로 활용하였으며, 추후 보다 세밀한 식생도 자료가 보완된다면 먹이자원에 대한 평가의 정확성 이 향상될 수 있을 것이다.

교란요인(Disturbance Factors)은 도로와 건축물 등 인간 활동에 의해 발생하는 인위적 간섭을 반영하였다. 한국교통 연구원 교통 DB에서 도로 중심선을 추출하여 거리 기반 분석을 수행하였으며, 도로와 가까울수록 낮은 점수를, 300 –600 m 이상 떨어진 지역에는 높은 점수를 부여하였다. 또 한 건물 밀도를 평가 격자 단위로 산출하여, 밀도가 높은 지역은 낮은 적합도로, 건물이 존재하지 않는 격자는 높은 적합도로 평가하였다. 이는 산양이 인위적 교란을 회피한다 는 기존 연구 결과와 일치하게 나타났다.

이후 산출된 HSI는 다음과 같이 5단계로 등급화 하였다: 매우 부적합(0.0–0.2), 부적합(0.2–0.4), 보통(0.4–0.6), 적합 (0.6–0.8), 매우 적합(0.8–1.0). 이러한 등급화는 공간적 패 치 단위의 비교와 보호구역·복원 후보지 지정에 유용한 기 초 자료를 제공할 것이다.

5. 무인센서카메라 설치(검증 자료)

산양의 실제 출현 여부와 HSI 모형의 예측력을 검증하 기 위해 무인센서카메라(Camera trap) 모니터링을 실시하 였다. 모니터링은 2023년 12월부터 2024년 12월까지 13개 월간 수행되었으며, 총 53대의 카메라를 연구지역 내 주요 서식 가능 지점에 설치하였다. 무인센서카메라 설치 지점 은 HSI 분석 전 500 m × 500 m (Survey Unit) 격자를 설정하여 현장조사를 실시하였고, 현장조사에서 확인된 산 양의 서식흔적 확인지점 또는 이동로로 예상되는 지점을 선정하였다.

카메라 장비는 적외선 기반 수동감응형(Passive Infrared Sensor, PIR) 시스템을 갖춘 Dark Ops Pro DCL (Browning, USA)을 사용하였으며, 동물이 센서 감지 구역을 통과할 때 자동으로 사진과 영상을 촬영하도록 설정하였다. 촬영 모드 는 고해상도 사진(20MP)과 짧은 동영상(10–20sec)을 병행하 여 개체 확인과 행동 분석에 모두 활용할 수 있도록 하였다. 배터리 소모와 저장 용량을 고려하여 트리거 속도(Trigger speed)는 0.2–0.5초, 촬영 간격(Interval)은 30초로 설정하였 고, 무인센서카메라의 운영과 유지보수는 분기별 1회 이상 실시하였다.

수집된 영상 자료는 날짜·시간 정보와 함께 산양 개체 식별 기록을 포함하는 데이터베이스로 정리하였고, 이후 HSI 분석 결과와 공간적으로 중첩시켜 모형 검증에 활용하 였다.

결과 및 고찰

1. 산양 서식지적합성 평가 결과

본 연구에서는 연구지역을 100 × 100 m 격자(Fishnet)로 구분하여 총 1,200개 격자 단위에서 산양 서식지적합성을 평가하였다. 분석은 우선 30 × 30 m의 세부 격자에서 개별 변수를 계산한 뒤, 이를 100 × 100 m 평가 격자로 집계하여 최종 서식지적합성지수(HSI)를 산출하였다. 이러한 다단계 접근은 자료의 해상도와 국가공간정보의 가용성을 고려한 것으로, 미시적 환경 특성과 광역적 분포 패턴을 동시에 반 영할 수 있다.

커버자원(Cover Resource) 분석 결과, 최적(Most Suitable, 0.8–1.0) 서식지의 비율은 전체의 5.4 %에 불과하였으며, 반대로 부적합(Marginal, 0.2–0.4)과 제한(Unsuitable, 0.0– 0.2) 구간의 비율은 각각 30.7 %와 31.4 %로 나타났다. 즉, 전체의 약 62 %가 낮은 적합성을 보였으며, 산양의 서식에 필수적인 절벽·암벽·암괴지대와 같은 은신처가 공간적으로 제한되어 있음을 의미한다. 그러나 연구대상지 일대의 경우 잣나무림을 중심으로 한 침엽수림과 주변 혼효림의 연속성이 높고, 인위적 교란이 적어 ‘적합(Suitable)’ 이상 등급의 면적 비율이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 연구지역 전반이 구조적으로는 제약을 받지만, 일부 지역에서는 산양 이 안정적으로 이용 가능한 서식환경을 제공하고 있음을 보여준다.

먹이자원(Food Resource)은 임상유형별 가중치를 적용 하여 평가한 결과, ‘Most Suitable’과 ‘Suitable’ 등급이 전 체의 68.3 %를 차지하였다. 반면 ‘Marginal’과 ‘Unsuitable’ 구간의 비율은 각각 15.9 %와 0.6 %에 불과하였다. 이는 연구대상지 일대가 혼효림 및 활엽수림의 비율이 높아 산양 의 주요 먹이원(이끼류, 어린잎, 나무순, 열매 등)을 충분히 제공하고 있으며, 특히 하층식생의 발달이 먹이자원의 풍부 함을 유지하는 데 기여하고 있음을 시사한다. 다만 침엽수 우점림의 광범위한 분포는 계절에 따른 먹이 다양성을 일부 제한하는 요인으로 작용할 수 있어, 향후에는 계절별 식생 조사와 세밀한 식생도 보완이 필요하다.

교란요인(Disturbance Factors)의 경우 도로, 건축물, 농경 지 등 인위적 간섭 요소를 고려한 결과, ‘Most Suitable’(91.3 %)과 ‘Suitable’(3.8 %) 구간의 합이 약 95.1 %로 나타났다. 이는 연구지역 전반이 인위적 활동의 영향을 거의 받지 않는 양호한 상태에 있음을 보여주며, 연구대상지 일대가 인간 활동으로 부터의 간섭이 적은 안정적 서식공간(Core Habitat) 으로 기능할 가능성이 높음을 의미한다.

최종 산양의 서식지적합성 평가결과는 ‘Most Suitable’ 27.4 %, ‘Suitable’ 43.3 %, ‘Moderate’ 14.3 %, ‘Marginal’ 12.0 %, ‘Unsuitable’ 3.1 %로 산출되었다. 즉, 전체의 약 70.7 %가 적합(Suitable) 이상 구간으로 평가되어, 연구지 역 대부분이 산양의 서식 가능성이 높은 지역으로 나타났 다. 그러나 ‘Most Suitable’ 구간이 30 % 미만으로 한정되 어 있다는 점은 산양의 서식이 일부 핵심 패치(Core Patch) 에 집중되어 있음을 의미한다. 이는 지형적 제약과 먹이자 원의 공간적 불균형이 서식지 확장의 주요 제한요인으로 작용하고 있음을 보여준다.

특히 커버자원의 낮은 적합도(5.4 %)는 절벽·암벽 등 산 양의 은신처 기능 공간이 부족함을 반영하며, 이에 따라 서 식지 내 공간적 연속성이 낮고 서식 안정성이 취약할 가능 성이 있다. 반면 먹이자원과 교란요인은 상대적으로 양호하 여, 서식지의 질적 측면은 유지되고 있으나 구조적 확장성 은 낮은 것으로 판단된다. 따라서 향후 보전 및 복원 전략에 서는 피복자원의 확충, 혼효림 전환, 하층식생 복원 등 피복 구조 개선 중심의 관리전략이 필요하다.

이러한 분석 결과는 설악산, 울진·삼척 등지에서 수행된 선행연구(Cho et al., 2014; Kim & Lee, 2008)와도 일치하 며, 주요 서식변수로 고도, 경사, 사면향, 절벽·암벽지대, 먹 이자원, 교란요인이 공통적으로 확인되었다. 그러나 지역별 산림 구조와 인위적 간섭 정도에 따라 세부 적합성 구간과 변수의 가중치는 다르게 나타날 수 있으므로, 향후에는 지 역별 환경조건을 반영한 가중치 보정과 최신 공간자료의 주기적 갱신이 필요하다. 또한 산양 개체군이 지역적으로 고립된 분포 특성을 보이므로, 서식지 적합성 평가와 더불 어 지역 간 연결성 유지와 핵심 패치 간 생태축 형성 전략을 병행하는 것이 바람직하다.

종합하면, 연구대상지 일대는 전반적으로 인위적 교란이 낮고 먹이자원이 풍부한 안정적 서식환경을 보이지만, 절벽· 암괴지대 등 피복자원의 공간적 제한으로 인해 산양의 서식지 가 일부 구간에 집중되는 경향을 보인다. 따라서 이 지역은 국지적 핵심서식지(Local Core Habitat) 로서의 보전 가치는 높으나, 장기적으로는 피복자원 복원 및 서식공간 확장에 중점을 둔 구조적 보전전략(Structural Conservation Strategy) 이 필요하다고 판단된다.

2. 무인센서카메라 검증

본 연구에서는 홍천군 연구대상지 일대의 산양 (Naemorhedus caudatus)에 대한 서식지적합성 평가를 실 시하였으며, 무인센서카메라를 설치하여 실제 출현 여부를 확인하였다. 그 결과, 전체 53개 지점 중 22개 지점(41.5 %)에서 산양의 출현이 확인되었고, 총 출현 횟수는 45회로 기록되었다. 이를 바탕으로 HSI 모형 결과와의 비교·검증 을 수행하였으며, HSI 등급별 출현율과 출현빈도는 Table 4와 같이 나타났다.

HSI 등급별로 살펴보면, Most Suitable(0.8–1.0) 구간에 서는 17개 지점 중 10개 지점(58.8 %)에서 출현이 기록되었 으며, 총 출현 횟수 26회(57.8 %)로 가장 높은 빈도를 보였 다. Suitable(0.6–0.8) 구간은 20개 지점 중 6개 지점(30.0 %)에서 출현하였고, 출현 횟수는 11회(24.4 %)였다. Moderate(0.4–0.6) 구간은 출현율(66.7 %)이 비교적 높게 나타났으나, 출현 횟수는 6회(13.3 %)에 불과하여 산양이 제한적으로 이용하는 공간임을 시사하였다. Marginal(0.2– 0.4)구간에서는 2회(4.4 %)만 확인되었고, Unsuitable(0.0– 0.2) 구간에서는 출현이 전혀 기록되지 않았다. 이러한 결과 는 HSI 모형이 전반적으로 산양의 실제 분포를 반영하고 있으며, 특히 높은 적합도 구간에서 출현 빈도가 집중되는 경향을 보여준다.

한편, Cho et al. (2020)이 오대산국립공원에서 수행한 개체수 분석 연구에 활용된 ^｢산양 식별표_｣를 적용하여 개체 를 구분하고 카메라별 출현 횟수를 산정한 결과, 실체가 확 인된 22개 지점 중 Most Suitable 구간에서 26회, Suitable 구간에서 11회의 출현이 기록되었다. 이는 전체 출현 횟수 의 약 82.2%에 해당하며, 산양이 HSI 모형에서 예측한 최 적·적합 서식지를 실제로 선호함을 보여주는 동시에 모형의 타당성을 지지하는 근거로 해석된다.

또한, 산양의 출현은 계절별로 뚜렷한 차이를 보였다 (Table 5). 봄(3–5월)에는 17회, 여름(6–8월)에는 20회, 가 을(9–11월)에는 8회로 나타났으며, 겨울(12–2월)에는 출현 이 기록되지 않았다. 이러한 결과는 산양의 활동이 주로 3– 11월에 집중되며, 겨울철에는 적설과 기온 하강으로 활동이 제한되거나 인근 산악지대로 이동함을 시사한다. 이는 기 온, 먹이자원 가용성, 은신지 확보 등 계절적 환경요인에 따라 산양의 공간 이용 패턴이 달라짐을 의미하며, 연구 대 상지가 계절적 서식지 이동 및 개체군 간 연결성 유지를 위한 핵심 거점으로 기능할 가능성을 보여준다.

결론

본 연구는 강원특별자치도 홍천군 일대를 대상으로 산양 (Naemorhedus caudatus)의 주요 서식 변수를 정량화하고, 서식지적합성지수(HSI) 모형을 구축하여 무인센서카메라 자료(Camera Trapping)를 통해 예측력을 검증하였다. 분석 결과, 연구지역은 절벽·암괴·급경사 계곡 등 주요 커버자원 이 부분적으로 분포하였으나, 혼효림 및 활엽수림이 풍부하 여 전반적으로 안정적인 서식 환경을 유지하고 있었다. 다 만 커버자원의 공간적 불균형으로 인해 서식지는 일부 지역 에 집중되는 경향을 보였다.

최종 산양 서식지적합성평가 결과, 전체 면적의 약 70.7% 가 적합 이상 구간(Most Suitable: 27.4 %, Suitable: 43.3 %)으로 평가되었으며, 이는 산양 서식지가 국지화된 핵심 서식 패치를 중심으로 형성되어 있음을 시사한다. 무인센서 카메라 검증 결과 또한 전체 출현의 88 %가 HSI 상의 적합 이상 구간에서 확인되어, 본 모형의 예측력이 실제 서식 분포 를 잘 반영함을 입증하였다.

계절별 출현 양상은 3–11월에 집중되어, 연구대상지의 산양 개체가 인근 개체군으로부터 일시적으로 유입된 가능 성을 보여준다. 이는 본 지역이 산양 개체군 간 이동 회랑의 기능을 수행할 수 있음을 시사하며, HSI 모형이 단순한 정 적 서식 평가를 넘어 개체군의 공간 이용과 이동경향 예측 에도 활용될 수 있음을 보여준다.

방법론적 측면에서, 본 연구는 기존 HSI 모델링이 문헌 기반 추정에 의존하던 한계를 극복하고, GIS 공간분석과 장기 무인센서카메라 자료를 통합하여 실증 검증을 수행한 사례로서 학문적 의의가 크다. 또한 변수별 적합도(SI) 설정 시 현장 생태지식과 거리함수를 병행 적용함으로써 종 특이 적 서식 반응 곡선을 현실적으로 반영하였다. 나아가 단일 시점의 정적 예측을 넘어 동적 서식 검증(Dynamic Habitat Validation)을 가능하게 하여, 멸종위기종 서식지 평가에 적 용 가능한 통합적 분석 틀을 제시하였다.

보완해야 할 사항으로는, 본 연구 결과가 국내 여러 지역(설 악산·울진·삼척 등)에서 수행된 선행연구의 서식 특성과 대체 로 일치하였으나, 고도·경사·사면향·절벽·식생유형·인위적 교란요인 등 주요 변수의 상대적 영향도와 임계값이 지역별로 다소 상이하게 나타났다. 이러한 차이는 지형·식생 구조 등 환경조건의 지역적 특성이 반영된 결과로 해석되며, 동일한 분석 틀 내에서도 가중치 보정(Local Calibration)을 통해 이를 정량적으로 보완할 필요가 있다. 향후에는 지역별 보정 기법을 적용하여 모형의 일반화 가능성과 예측 정밀도를 함께 향상시키는 것이 중요하다.

보전 및 관리 측면에서, 절벽·암괴·급경사 계곡 등 커버자 원이 밀집한 지역은 핵심 서식지로서 우선 보전되어야 하 며, 혼효림 전환과 하층식생 복원을 통해 먹이자원의 다양 성을 높이는 것이 필요하다. 또한 도로 및 건축물 주변에는 최소 300–600 m 이상의 완충구역을 확보하고, 생태통로를 조성하여 서식지 단절을 완화해야 한다. 이러한 관리 전략 은 본 지역의 국지적 핵심서식지(Local Core Habitat) 보전 뿐 아니라, 인접 개체군 간 생태축 연결에도 기여할 것으로 기대된다.

향후 연구에서는, HSI 결과와 유전자 분석 및 개체 추적 (GPS Collar) 자료를 결합하여 개체군 간 이동 및 유전적 연결성을 검증하고, 기후변화 시나리오나 토지이용 변화 예 측모형과 연계하여 서식지의 시공간적 변화를 분석하는 방 향으로 발전시킬 필요가 있다.

종합하면, 본 연구에서 제시한 HSI 모형은 산양의 서식 지 선택 요인을 정량적으로 규명하고, 현장 검증을 통해 그 타당성을 입증하였다. 따라서 본 모형은 향후 서식지 복원, 생태축 연결, 개체군 관리 등 데이터 기반 보전정책 수립의 과학적 근거로 활용될 수 있을 것이다.