Ⅰ. 1 Ⅱ. 2 Ⅲ Ⅳ (16L:8D) 9. (10L:14D) Ⅴ. 39 Ⅵ. 41

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1 작품번호 제 55 회경기도과학전람회 방울벌레성충의행동패턴및노래소리를통한의사표현에관한연구 출품분야교원부출품부문동물 시 군소속직위성명 평택시 한광여자중학교교사최훈식 한광여자중학교교사송인선

2 Ⅰ. 1 Ⅱ. 2 Ⅲ Ⅳ (16L:8D) 9. (10L:14D) Ⅴ. 39 Ⅵ. 41

3 Morlet 3. (wavelet transformation) (data processing) 4. SOM 5. ( ) ( ) (N=8) 9. (N=8) (N=8) 12-a. (N=8) 12-b. (N=8) 13. (N=2) 14-a. ( ) 14-b. ( ) 15. (N=2) (20 ) 21. (30 ) 22. (40 ) 23. (100 ) 24. (100 ) 25. (40 ) 26. (500 ) 27. (150 ) 28. (548 ) (2000 )

4 (2000 ) (2000 ) 32. (a) FFT (b) (a) FFT (b) 35. (a) FFT (b) 36. (a) FFT (b) 37. FFT (a) (b) 38. (a) FFT (b), (c) 39. Hz db (Bailey, 1991) (a) FFT (b) a FFT 44. b FFT 45. c FFT 46. d FFT 47. e FFT SOM 50.,

5 Ⅰ..,, 1. 3/4..??. (. 1999).....,. Ⅱ..,,...,..,.,, - 1 -

6 ,,.,..,,,,,. 1. Ⅲ. : (Meloimorpha japonicus (de Haan)) : (Bailey Broughton, 1970; Balakrihnan Pollack, 1996; Bennet-Clark, 2003; Hung Prestwich, 2004). Balakrihnan Pollack Teleogryllus oceanicus courtship song calling song, aggression song 3. Hedrick Weber 2 calling song (Hedrick Weber, 1998). Adamo Hoy Gryllus bimaculatus (Adamo Hoy, 1995)..,, FFT.. 1) 24 (Sony camcorder, handycam HDR-SR7)- (Korea Digital KGS-1012)- (Personal computer, Pentium 4) ( 11). ( cm, ) 24., - 2 -

7 ,. (Video Overlay Board: SigmaⅡ R,, ) (AVI format) Hz (WAV). 25 ± 1 (16L:8D) (10L:14D) ), (Leica16A) (10X ~ 100X). (SEM) (6, 15, 40 ) (150X~2000X). 3) ) (1) 24. (2) - 3 -

8 1:2, 1:4. ) (1) : (Fast Fourier Transformation, FFT).. (Discrete Fourier Transform, DFT) J.W. Cooley J.W. Tukey (Cooley & Tukey, 1965). t w. t x(t) sin cos. X(w) x(t). Ingle Proakis(1997). (2) (Wavelet transformation) : (Fourier transformation) (Basis function). ( ). (Continuos Wavelet Transformation, CWT) (square integrable function, f(t)). W(a,b) - f(t) 1 t-b ψ*( a a )dt ψ a,b (t) 1 t-b ψ( a a ), W(a,b) = <f(t), ψ a,b (t)> a ( dilation), b (shifting) (a,b R). 1/ a * (complex conjugate). CWT a b ( ) ψ a,b (t) f(t) (inner products) - 4 -

9 . W(a,b) = <f(t), ψ a,b (t)> f(t) ψ a,b (t). Morlet.. Morlet ( 2). ( 3 a). ( 3 b) y (scale) (amplitude) x (shift). y,,,. ( 3 c). (Artificial Neural Network, ANN).. (data processing).,. 15 c d (Interpolation). FFT(fast fourier transformation). 3 d e (smoothing). 3 e f (sampling). ( ).. 2. Morlet - 5 -

10 3. (wavelet transformation) (data processing) (3) (Artificial Neural Network, ANN) : SOM(Self -Organizing Map). SOM (, ), neuron. M 2 neuron, (input layer) ( ) i (x ) i. w (t), (t) w ij t. w (t).,. x -wˆ { x ˆ } i* = min - w j i neuron (winner), neuron neuron

11 w ( t + 1) ij = w ( t) ij + a ( t) ( t) ( t) [ x j - wij ] Z j Z j neuron neuron 1, neuron 0. α (learning rate),. r (t) 1 m, m (M-1)/2, 0. Hecht-Nielsen (1990). Chon (1996) Ji (2008). 4. SOM 3) ) ( )..(, 2008). )

12 Ⅳ. 1. (, ) ( 直翅目 Orthopera) (Gryllidae) 16 18mm,,.., ( ) , ( ) ( ) (16L:8D) 1).,

13 (, ). ( 6 ) 분당우는횟수 평균 시각 (hour) 그림 7. 방울벌레상위서열수컷의분당발성빈도수 분당우는횟수 평균 시각 (hour) 그림 8. 방울벌레수컷실험군 (N=8) 의분당발성빈도수 - 9 -

14 2) (8D : 16L). 22:00. 2:00-5: : :00. 3) 1. (A, B) 3, C 6 D, E 9 A 1 ( ). (A, B) , ( 440 /1 ) 200 / 일당발성빈도수 A B C D E F G H 생존기간 ( 일 ) 그림 9. 방울벌레수컷의생존기간에따른실험군 (N=8) 내발성빈도수

15 . (10L:14D) 1) (3 4 )... (10L : 14D). (16L : 8D), 분당우는횟수 평균 시각 (hour) 그림 10. 방울벌레상위서열수컷의분당발성빈도수

16 분당우는횟수 평균 시각 (hour) 그림 11. 방울벌레수컷실험군 (N=8) 의분당발성빈도수 2) (10L : 14D). 1 19:00. 21:00-22:00. 4:00-6: :00. 09:00. 3) 1. (A. B, C, D) 3, F G E 4, H 6.( ) ( /1 ) (A, B) 6-9 ( /1 )

17 1 일당발성빈도수 기간 ( 일 ) A B C D 그림 12-a. 방울벌레수컷의생존기간에따른실험군 (N=8) 내발성빈도수 1 일당발성빈도수 기간 ( 일 ) E F G H 그림 12-b. 방울벌레수컷의생존기간에따른실험군 (N=8) 내발성빈도수

18 ( 6 ) 2 ( 14 ). 1 : 4. 분당우는횟수 시각 (hour) A B 그림 13. 방울벌레수컷실험군 (N=2) 의분당발성빈도수. 1)

19 70 분 60 당 50 우 40 는 30 횟 20 수 10 0 교미 시각 (hour) 상위서열 그림 14-a. 방울벌레수컷유형 ( 상위서열 ) 에따른교미전후의발성빈도수 (23:30-24:00 교미 ) 70 분 60 당 50 우 40 는 30 횟 20 수 10 0 교미 시각 (hour) 하위서열 그림 14-b. 방울벌레수컷유형 ( 하위서열 ) 에따른교미전후의발성빈도수 (24:30-01:00 교미 ) 2). )

20 (3 ) 1.. (5 ) (5 ) (6 ). ) 2 2. (7 ). (7 ) (25 /1 ) (11 ) 3 (100 /1 ). (11 ) 3 (20 ) 일당발성빈도수 상위서열 하위서열 생존기간 ( 일 ) 그림 15. 방울벌레수컷의생존기간에따른실험군 (N=2) 내발성빈도수 ( 화살표 ) : 교미한시점

21 (,, ) 1:2, 1:4,.... ).. 2. 그림 16. 암컷을선점하기위해주위에서노래하는수컷들 ), ( ),

22 17. )

23 그림 18. )

24 그림 19. 노래하는하위계열수컷을공격하는상위계열의수컷.,. 4...,.. 1)., 1/3,

25 20. (20 ) 21. (30 ) 22. (40 ) 23. (100 ) 24. (100 ) 25. (40 )

26 2)..,.( 29-31),.( 27, 28) 그림 26. 좌측앞날개시맥의줄 (500 배 ) 그림 27. 우측앞날개의마찰편 (150 배 ) 그림 28. 우측앞날개마찰편 (584 배 ) 그림 일차수컷좌측앞날개시맥의줄 (2000 배 ) 그림 일차수컷의좌측앞날개시맥의줄 (2000 배 ) 그림 일차수컷의좌측앞날개 시맥의줄 (2000 배 )

27 . 1) FFT 32 (Euladrevus ivani) FFT. a b FFT. FFT 3,400 ~ 3,800 Hz 3,700 Hz. 500 Hz. FFT FFT 1. (Mecopoda elongata) 2,000 Hz (Hexacentrus unicolor) 12,000 Hz., (family). (family)., 400Hz. (Gryllus nigrohirsutus Alexander) 2,000 Hz 1,000 Hz.., 2,000 Hz ~ 11,000 Hz 9,000 Hz 2,000 Hz FFT. 1,000 Hz 2,000 Hz. 1 1,000 Hz 2,000 Hz. FFT

28 32. (a) FFT (b)

29 ) FFT. 0.8 FFT 6,000 11,000 Hz. 1. 과명 국명 학명 피크주파수영역대 (Hz) 차이값 극동귀뚜라미 Velarifictorus micado (Saussure) 남알락방울벌레 Pteronemobius ohmachii 남쪽귀뚜라미 Midicogryllus siamensis (chopard) 남쪽알락귀뚜라미 Loxoblemmus equester Saussure 더듬이알락방울벌레 Pteronemobius flavoantennalis (Shiraki) 동양알락방울벌레 Dianemobius csikii (Bolivar) 뚱보귀뚜라미 Euladrevus ivani 루루곰귀뚜라미 Comidogryllus nipponensis (Schiraki) 모대가리귀뚜라미 Loxoblemmus doenitzi Stein 방울벌레 Homoegyllus japonicus 귀뚜라미과 새왕귀뚜라미 Teleogryllus yezoemma Saussure 솔귀뚜라미 Xenogryllus marmoratus 쌍별귀뚜라미 Gryllus bimaculatus 알락귀뚜라미 Loxoblemmus campester Saussure 알락방울벌레 Dianemobius nigrofasciatus 어리귀뚜라미 Ornebius kanetataki 여우알락방울벌레 Dianemobius furumagiensis 왕귀뚜라미 Teleogryllus emma (Ohmachi et Matsuura) 우리귀뚜라미 Gryllus nigrohirsutus Alexander 초여름귀뚜라미 Polionemobius mikado (Shiraki) 풀종다리 Svistella bifasciata (Shiraki) 홍가슴종다리 Homoeoxipha obliterata (Caudell) 베짱이 Hexacentrus unicolor 긴날개중배짱이 Tettigonia dolichoptera Mori 여치과 우리여치 Anatlanticus koreanus Bey-Bienko 철써기 Mecopoda elongata 큰실베짱이 Elimaea grandis 메뚜기과 청날개애메뚜기 Megaulacobothrus aethalinus Zubowsky 긴꼬리과 긴꼬리 Oecanthus indicus Saussure

30 ,000 Hz. 35 FFT. 4,000 Hz 11,000 Hz. 34. (a) FFT (b) 35. (a) FFT (b)

31 ) FFT 6,400 Hz 7,200 Hz (a) FFT (b). 36 FFT. a 6,500 Hz 6,900 Hz. 36 b. b. (, 1997).. 6 b 6,745 Hz 6,755 Hz, 6,700 Hz 10(6,755-6,745 ) Hz. 10 Hz. 10 Hz

32 37. FFT (a) (b) 38 FFT.. ( 38, a). FFT ( 38, b). 8,486 8,492 Hz. 8 Hz.. Hz. 39 Hz db. 40,000 Hz 50 db 10 m. 20,000 Hz 50 db 20 m 10,000 Hz 50 db 30 m. 20 Hz Km Km.. 10 ~ 50 Hz

33 38. (a) FFT (b), (c) 39. Hz db (Bailey, 1991)., 20 Hz Hz 20,000 Hz.,

34 . 40. ). 1, 3.5 FFT 4,700 ~ 4,800 Hz. 100 Hz.. FFT (a) FFT (b)

35 3.. (Lewis, 1985). (Balakrishnan Pollack, 1996)... Matlab(Matlab 7.0, Mathwork). 5 ( 11). a b c. d a c e a FFT. a 3 FFT

36 4,800 Hz. a. FFT amplitude a FFT b a ( 44). a 2 b b a a. FFT a 4,800 Hz amplitude 600. a b amplitude,

37 44. b FFT c. ( 45. a). FFT a b 5,000 Hz. amplitude c FFT d a c. c a. c d

38 . FFT c 5,100 Hz amplitude d FFT e, e.. 5 b b. FFT 4,800 Hz b amplitude 40. e

39 47. e FFT 5 1 ( 48) a b % 31.31%. c 6.58%. e a b 12.8% SOM (data processing) ( 3 f). SOM ( 48). 49 SOM

40 . 42. a b SOM. a, SOM 3 b. d 2. d1 d2 SOM. c e, f SOM. SOM. 49. SOM

41 . 1) :! 2) 4 1, 1. 3),,.,.....,.. 4) ( 直翅目 Orthopera) (Gryllidae) 16 18mm,,., ( )....,,,..,,,,,

42 5) (1). (2). (3),. (4). (5),. (6),. (7). 6) 전개단계 1단계 (1-2/ 12차시 ) 2단계 (3-4/ 12차시 ) 3단계 (5-10/ 12차시 ) 4단계 (11-12/ 12차시 ) 소주제명주요내용및활동주요수업방법소요 너희가곤충을알어?! 가자! 만나자! 그들을알자 발울벌레! 그아름다운 노랫소리의 비밀은? 아하! 그랬구나 그럼우리는? 시간 - 곤충의생물적인특징을조사발표조사발표 90 - 곤충채집및표본제작, 분류실습 90 - 방울벌레에대한탐구학습 - 조별로방울벌레의발성원리에 대한가설설정 - 조별로방울벌레의발성원리에 대한가설및실험설계 - 조별로방울벌레의발성원리에 대한실험수행및결과도출 강의토의 90 토의 90 실험 90 - 조별탐구내용발표발표및토론 ,2-38 -

43 4... 그림 50. 곤충채집및분류, 프로젝트발표 Ⅴ..,. (1) (16L:8D) -.,. ( 7 ). (2) (One Day Cycle), 2. (3),, 2.., ( ),

44 (4) (10L:14D) -...., 1: ,..,... FFT., (Wavelet).,,. (Artificial Network, AN).,

45 ,,,,. Ⅵ.,,, ( : ),.. 19 : ,,, 2009 ( ),,, 1998.,,. 3., 16; ,,, 2005.,,, 禹建錫外, 昆蟲分類學, 集賢社, ,. 85pp Adamo, S.A. & Hoy, R.R Agonistic behaviour in male and female field crickets, Gryllus bimaculatus, and how behavioural context influences its expression. Animal Behavior. 49; Bailey, W.J. & Broughton, W.B. The mechanism of stridulation in bush crickets (Tettigonioidea, Orthoptera) Experimental Biology. 52;

46 Balakrishnan R. & Pollack, G.S Recognition of courtship song in the field cricket, Teleogryllus oceanicus. Animal Behavior. 51; Bennet-Clark, H.C Wing response in the Australian field cricket Teleogryllus oceanicus. The Journal of Experimental Biology. 206; Chon T.-S., Park Y.S., Moon K.H. & Cha E.Y Patternizing communities by using an artificial neural network. Ecological Modeling. 90: Cooley, J. W. and J. W. Tukey An Algorithm for the Machine Computation of the Complex Fourier Series,"Mathematics of Computation. 19; Hecht-Nielsen, R., Neurocomputing. Addison-Wisley, Sydney Hedrick, A. & Weber, T Variance in female response to the fine structure of male song in the field cricket, Gryllus integer. Behavioral ecology. 9; Hung, Y.P. & Prestwich, K.N Is significant acoustic energy found in the audible and ultrasonic harmonics in cricket calling songs? Journal of Orthoptera Research. 13; Ingle V.K. & Proakis J.G. Digital signal processing using Matlab. PWS Publishing company Ji C.W., Lee S.H., Choi K.-H., Kwak I.-S., Lee S.G., Cha E.Y., Lee S.-K. & Chon T.-S Monitoring of movement behaviors of chironomid larvae after exposure to diazinon by using fractal dimension and Self-Organizing Map. Ecological dynamics. 2:1-12. Kim, C.-K., Kwak, I.-S., Cha, E.-Y. & Chon, T.-S Implementation of wavelets and artificial neural networks to detection of toxic response behavior of chironomids (Chironomidae: Diptera) for water quality monitoring. Ecological Modelling. 195: Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps. BiolCybern,

47 Kohonen, T. Self-Organizing Maps. Springer, Berlin, Lewis T. Insect communication. Academic Press. New York Smith, M.J. Evolution and the Theory of Games (Cambridge University Press, Cambridge, 1982). Snodgrass, R.E. Principles of insect morphology (Cornell University Press, 1993). Winston Bailey. Acoustic behavior of insects. Chapman and hall. New York

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