• 한국응용곤충학회지
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• 제62권3호
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• pp.117-124
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• 2023

대표적인 돌발 해충인 갈색날개매미충은 기주 범위가 넓고, 농경지만이 아니라 인근 야산, 산림 지역에도 분포하여 개체군 관리가 어려운 해충 중 하나이다. 따라서, 갈색날개매미충의 방제 효율을 증대시키기 위해서 농경지 작물 외에도 인근 산림에 분포하고 있는 목본식물에 대한 갈색날개매미충 발육단계별 선호도 조사가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 과수원 주변과 조경수, 산림의 주요 목본 식물들을 대상으로 갈색날개매미충 발육단계별 선호도를 현장에서 조사하고, 선행 연구결과들과 비교하여 선호도가 높은 식물들을 선정하였다. 현장 조사와 선행 연구결과를 통하여 갈색날개매미충의 잠재적 목본 기주식물을 정리한 결과, 총 53과 120종이 확인되었고, 갈색날개매미충의 전 발육단계에 걸쳐 선호도가 높았던 기주는 산수유, 때죽나무에 불과하였으며, 발육단계별로 선호하는 목본 식물이 달라졌다. 발육단계에 따라서 선호 기주가 변동되는 이유는 발육단계별로 선호하는 부위가 다르고, 생존에 필요한 물질에 따라서 기주가 선정되기 때문인 것으로 추정된다. 본 연구결과는 농경지 경제작물뿐만 아니라, 농경지 주변 및 산림내 갈색날개매미충의 종합적인 방제 대책 수립에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 환경생물
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• 제41권3호
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• pp.273-282
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• 2023

서양금혼초의 원산지는 유럽 또는 유라시아 원산으로 국화과의 여러해살이풀이다. 우리나라에는 1992년에 처음 확인되었고 주로 제주도에 많이 발생되다가 점차 내륙으로 확산되고 있다. 로제트 형태로 월동하다가 5~6월에 노란색 꽃을 피운다. 서양금혼초는 종자와 뿌리줄기로 번식한다. 종자의 발아적온은 15/20℃(주/야)이고, 뿌리줄기는 토심 2~3 cm 깊이에 새로운 개체를 형성한다. 서양 금혼초의 뿌리에서는 다른 식물의 발생을 억제하는 타감 물질이 분비된다. 일부 샐러드나 목초 대체식물로 이용되나 제한적이다. 그러나 서양금혼초가 함유하고 있는 암피실린(ampicillin)에 대한 폭넓은 연구가 진행되어 항암, 항염증 등에 효과가 인정되고 있다. 서양금혼초를 경종적 그리고 물리적으로 관리할 수 있는 방법은 제한적이다. 과수원에서는 oxyfluorfen, dichlobenil과 같은 토양처리제나 glufosinate-ammonium, glyphosate와 같은 비선택성 경엽처리제가 사용된다. 생물학적 방제인자에 대해서는 알려지지 않고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 한국잡초학회지
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• 제17권2호
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• pp.147-156
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• 1997

1996년(年) 6월(月) 상순(上旬)에 우리나라의 사과 주산지(主産地)에서 14시군(市那) 25읍면(邑面)의 27조사구(調査區)를 선정(選定)하여 잡초발생(雜草發生) 상황(狀況)을 조사(調査)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 우리나라 사과원에서 발생(發生)되는 잡초(雜草)의 초종(草種)은 총(總) 23과(科) 69종(種)으로서 국화과 13종(種), 십자화과 10종(種), 마디풀과 9종(種), 화본과 6종(種) 등(等) 순(順)이었다. 2 잡초(雜草)의 생활사별(生活史別) 발생(發生) 초종수(草種數)는 1년생(年生) 44종(種)(64%), 다년생(多年生) 25종(種)(36%)으로 1년생(年生)이 우점(優占) 하였고, 형태별(形願別)로는 광엽잡초(廣葉雜草) 1년생(年生)이 39종(種), 다년생(多年生) 21종(種)으로 총(總) 60종(種)이 발생(發生)하여 87%를 차지하였으며, 그 다음은 화본과 10%, 방동산이류 3% 순(順)으로 발생(發生)하였다. 3. 잡초(雜草)의 번식방법별(繁殖方法法別)는 종자(種子) 번식(繁殖)이 53종(種)(76%)으로 가장 많았고, 지하경(地下莖) 번식(繁殖) 7종(種)(10%), 종자(種子) 지하경(地下莖)과 종자(種子) 포복경(葡匐莖) 번식(繁殖)이 각각 3種(4%), 포자 지하경(地下莖)과 종자(種子) 괴경, 인경 주아로 번식(繁殖)하는 것이 각각(各各) 1종(種) 이었다. 4. 잡초(雜草)의 발생빈도(發生頻度)를 보면 명아주가 82%로 가장 높았고, 냉이 바랭이가 각각 74%, 속속이풀 67%, 둑새풀 망초 63%, 쇠비름 쇠별꽃 59%, 벼룩이자리 37%, 꽃마리 좀명아주 깨풀 씀바뀌 33% 등(等)의 순(順)으로 높아 이들 초종이 과수원(果樹園)에 널리 분포(分布) 발생(發生)하였다. 5. 지역별 주요 우점(優占) 초종은 경북중북부권(慶北中北部圈)에서 31종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 냉이 명아주 개갓냉이 속속이풀 망초 등의 순(順)으로 우점(優占)하였고, 충북권(忠北圈)은 35종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 망초 여뀌 둑새풀 벼룩이자리 꽃마리 등의 순(順)으로 우점(優占)하였다. 충남권(忠南圈)은 27종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 개갓냉이 개밀 냉이 쇠별꽃 왕포아풀 등의 순으로 각각 우점(優占)발생 하였으며, 전북권(全北圈)은 30종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 둑새풀 망초 속속이풀 꽃마리 명아주 등의 순으로 우점(優占)하였다. 대구권(大邱圈)은 28종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 속속이풀 바랭이 좀명아주 쇠비름 명아주 등의 순으로 우점(優占)하였으며, 경남권(慶南圈)은 26종(種)의 잡초(雜草)가 발생(發生)하여 명아주 속속이풀 개여뀌 바랭이 냉이 등의 순으로 우점(優占)하였다. 지역(地域)에 따라 차이(差異)가 있으나, 대체로 명아주 속속이풀 망초 냉이 개갓냉이 둑새풀 바랭이 개밀 꽃마리 등의 순(順)으로 우점(優占) 발생(發生)하는 경향(傾向)이었다. 6. 주요(主要) 우점(優占) 초종(草種)의 발생(發生) 개체수(個體數)는, 둑새풀이 (우점도(優占度)15.1 %)로 가장 많았으며, 냉이(7.9%), 바랭이(7.8%), 여뀌(7.4%), 꽃마리(6.2%), 왕포아풀(5.1%) 등의 순(順)이 었고 이들중 1년생(年生) 잡초(雜草)의 우점도(優占度)가 61.6%로 다년생(多年生)보다 우점(優占) 하였으며, 과별(科別)로는 화본과 잡초(雜草)가 28.0%로 가장 높았다. 건물중(乾物重)은 명아주가(우점도(優占度)10.5%)로 가장 많았고 망초(8.4%), 둑새풀(8.2%), 속속이풀(6.7%), 개갓냉이(6.3%), 냉이(6.2%), 쇠별꽃(5.1%) 등의 순으로 우점하였다. 이중 1년생(年生) 잡초(雜草)의 우점도(優占度)가 47.2% 다년생(多年生)보다 높았고, 형태적으로는 십자화과 잡초(雜草)가 19.2%로 가장 높았다. 7. 총(總) 27조사구간(調査區間)의 평균(平均) 비유사성계수(非類似性係數)가 78.5%로 높은 것으로 보아 우리나라 사과원에서 발생되는 잡초(雜草)의 초종(草種)은 지역(地域)에 따라 매우 상이함을 알 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.408-421
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• 2019

수입되는 서양뒤영벌과 그에 대한 화분매개 대체안들을 비교 평가하기 위해 증분이익을 추정하여 분석하였다. 분석결과, 판매수익에서 공통 생산원가를 차감한 증분수익은 인공수분을 사용할 때보다 화분매개곤충을 사용할 때 더 많았으며, 증분원가는 수입산 서양뒤영벌이나 꿀벌을 사용할 때보다 국내산 서양뒤영벌이나 인공수분을 사용할 때 더 적었다. 각 대안별 증분이익을 살펴보면, 수입산 서양뒤영벌 46,801 백만원, 국내산 서양뒤영벌 47,170 백만원, 꿀벌 46,975 백만원, 인공수분 29,839 백만원이었다. 증분이익은 각 대안을 선택했을 경우 얻을 수 있는 회계적 이윤을 의미한다. 다만, 회계적 이윤 전부를 화분매개 대안이 기여한 것으로 볼 수 없으며, 귀속지대나 정상이윤과 같은 잠재적 비용이 포함되어 있다. 잠재적 비용에 해당하는 기회원가를 고려할 때, 수입산 서양뒤영벌을 사용하는 대안은 경제적 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 과수 작물 생산농가가 수입산 서양뒤영벌을 사용하는 대신 다른 대체안을 선택할 경우 추가적인 경제적 이윤을 창출할 수 있음을 의미한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제19권4호
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• pp.339-344
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• 1986

농작물(農作物)에 대(對)한 서리의 피해(被害)는 재배지(栽培地)의 지형적(地形的) 특성(特性)과 밀접(密接)한 관계(關係)가 있으며, 일최저기온(日最低氣溫)의 평면적(平面的)인 분포(分布)는 야간복사냉각조건(夜間輻射冷却條件)과 냉기중력이동조건(冷氣重力移動條件)의 지역적(地域的)인 차이(差異)에 의(依)해 특징(特徵)지워진다. 과원지대(果園地帶)의 지형적조건(地形的條件)과 봄철 최저기온형성간(最低氣溫形成間)의 관계(關係)를 구명(究明)하기 위(爲)하여 1986년(年) 4월(月) 29일(日)부터 5월(月) 2일(日)까지 경기도(京畿道) 양평군(楊平郡) 남한강(南漢江) 유역의 과수원지대(果樹園地帶)에서 최저기온(最低氣溫)의 분포상태(分布狀態)를 조사(調査)하였다. 최근(最近) 수년간(數年間) 빈번한 동상해(凍霜害)로 인(因)해 과수재배(果樹栽培)가 중지(中止)된 지역(地域)을 관통(貫通)하는 직선거리(直線距離) 8.5km의 경로(經路) A에 대(對)하여 17개(個)의 고정관측점(固定觀測點)을 설치(設置)하였으며 피해(被害)를 거의 받지않아 현재(現在), 재배중(裁培中)인 지대(地帶)를 통과(通過)하는 직선거리(直線距離) 2.5km의 경로(經路) B에 대(對)해서는 일출직전(日出直前) 1시간여(時間餘)에 걸쳐 이동관측(移動觀測)을 수행(遂行)하였다. 관측(觀測)은 흐린 날과 갠 날로 나누어 실시(實施)하였다. 맑고 바람이 잔잔했던 (풍속(風速)<0.5 m/sec) 4월(月) 30일(日) 아침의 최저기온(最低氣溫)은 대체(大體)로 해발온도(海拔溫度)가 높을수록, 높게 나타났으며(강변(江邊), 마을지역제외(地域除外)), 흐리고 바람이 다소(多少) 강(强)했던 (풍속(風速) 1.5~2.5 m/sec) 5월(月) 1일(日) 아침에는 지형조건(地形條件)이나 해발고도(海拔高度)에 따른 최저기온변화(最低氣溫變化)가 거의 없었다. 피해(被害)가 경미(輕微)한 대흥리과수원(大興里果樹園)은 맑은 날 아침 최저기온(最低氣溫)이 주변저지대(周邊低地帶)에 비(比)하여 $1^{\circ}C$ 높았으나, 폐원(廢園)된 병산리일대(屛山里一帶)는 극최저기온(極最低氣溫)이 나타나는 중간지대(中間地帶)임이 확인(確認)되었다.

• 농약과학회지
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• 제17권4호
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• pp.283-292
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• 2013

작물재배지 토양에서 농약잔류량의 연차별 변동량을 파악하기 위해 1999년부터 2006년까지 8년간 4년 1주기로 전국의 논, 시설재배지, 밭, 과수원 순으로 농경지 토양에 대하여 동일지점과 동일시기에 농약잔류분포와 변동 경향을 조사하였다. 논토양에 대한 농약잔류는 1999년도에 butachlor 등 14종 농약이 최고 0.25 mg $kg^{-1}$ 수준까지 검출되었고, 검출 빈도는 0~21.7%로 butachlor가 가장 높았다. 2003년에 논토양의 경우 7성분이 검출되어 0~36.0% 검출빈도를 나타냈고, 그 중 isoprothiolane과 oxadiazinon이 36.0과 33.3%로 가장 높은 검출 빈도를 나타냈다. 시설재배지에 대한 농약잔류는 2000년에 57종 농약성분이 검출되었으며, 검출빈도는 0~65.3%로 토양살충제인 endosulfan과 살균제인 procymidone이 65.3과 50.0%로 높게 잔류되었다. 2004년에는 19종의 농약성분이 검출되었으며, 검출빈도는 0~21.3%로 2000년에 비해 상당히 낮아지는 경향이었다. 특히, endosulfan과 procymidone의 검출빈도는 각각 21.3과 9.3%로 2000년에 비해 낮게 검출되었다. 밭토양에 대한 농약잔류는 2001년도에 25종 농약이 최고 2.24 mg $kg^{-1}$까지 검출되었고, 검출빈도는 0~53.5%이었으며 endosulfan과 pendimethalin이 각각 53.5과 18.2%로 높게 검출되었다. 2005년에는 2001년과 같이 검출된 성분의 수는 동일하였으나 endosulfan 성분의 검출빈도가 70.0%로 높게 나타났다. 2002년 과수원토양에 대한 농약잔류는 26종 농약이 검출되었고 endosulfan 성분이 최고 1.43 mg $kg^{-1}$ 수준까지 검출되었으며 검출빈도는 45.3%이었다. 2006년은 20종 농약성분이 검출되어 2002년보다 검출빈도가 낮았다. Endosulfan 성분은 2002년에 비해 5.3%로 낮게 검출되어 잔류분포가 점차 낮아지는 경향을 나타냈다.

• 한국토양비료학회지
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• 제15권4호
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• pp.258-269
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• 1982

김해(金海) 진영(進永)단감지대(地帶)의 과원토양(果園土壞) 및 과수(果樹)의 영양상태(營養狀態)를 진단하기 위하여 1981년(年) 5월(月), 7월(月) 및 10월(月) 의 3회(回)에 걸쳐 55개과원(個果園)(품종(品種) : 부유(富有))의 단감엽(葉)을 채취분석(採取分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 과원토양은 대부분(大部分)이 자갈을 20% 이상(以上) 함유(含有)하고 있었다. 2. 유목과원(幼木果園)의 토양은 강산성(强酸性)이었고 수령(樹令)이 높을수록 약산성(弱酸性)을 띄고 있었다. 3. 토양중 유효인산함량은 과원별(果園別) 변화가 컸으며 석회(石灰) 함량(含量)이 낮았다. 4. 시기별(時期別) 엽내(葉內) 무기성분함량(無機成分含量)은 질소(窒素), 인산(燐酸), 가리(加里)는 5월(月)에 비(比)하여 7월(月) 및 10월(月)이 낮았고 칼슘, 마그네슘, 소디움의 함량(含量)은 그 반대경향이었다. 5. 엽내(葉內) 붕소함량(硼素含量)은 5월(月)과 7월(月)은 비슷하였으나 수확기(10월(月))는 현저(顯著)히 높았다. 6. 철과 망간의 엽내함량(葉內含量)이 타과수(他果樹)에 비(比)하여 높은 편이었다. 7. 과원(果園)에 따른 엽내(葉內) 무기성분함량(無機成分含量) 차이(差異)는 철동, 붕소(硼素)가 크게 나타났다. 8. 수령별(樹令別) 엽내(葉內) 무기성함량(無機成分含量) 차이(差異)는 성분(成分)에 따라 일정(一定)치 않았으나 질소(窒素)는 수령(樹令)이 높을수록 낮은 경향(傾向)이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권2호
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• pp.43-53
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• 2017

본 연구에서는 태풍에 의해 낙과피해가 큰 과수인 배에 대해서 연간 태풍횟수가 당해년도 배 생산효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 배는 과실이 비대해지는 성숙기와 수확기가 태풍 내습 시기와 겹치면서 다른 과수에 비해 낙과피해에 의한 생산효율성이 크게 감소하는 과수이다. 이러한 낙과피해에 의한 생산효율성의 감소를 확률적 프런티어 분석을 실시하여 계측하고자 하였다. 또한 자연재해인 태풍에 대해 배 생산이 특화된 지역과 그렇지 않은 지역에 있어 생산효율성의 감소가 어떻게 다른 양상으로 나타나는지 살펴보기 위하여 배 생산 농가가 위치한 지역의 지역특화계수 값을 구하였고, 이를 통해 배 생산이 전국에 비해 특화된 지역과 그렇지 않은 지역으로 구분하였다. 최종적으로 태풍 횟수 변수와 특화여부 변수의 상호작용변수(interaction variable)를 분석에 포함하여 태풍에 의한 생산효율성의 감소와, 특화지역 여부에 따른 지역별 상이한 태풍 피해를 계측하고자 하였다. 분석결과 Cobb-Douglas 함수 형태를 가정한 확률적 프런티어 분석에서 토지, 노동, 자본 세 가지 투입요소는 생산량에 양(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또 기술적 비효율성을 결정하는 요인으로 국내 영향을 미친 유효태풍 횟수, 지역특화여부, 상호작용변수, 도시여부, 시간 흐름에 따른 트렌드 변수를 분석에 포함하였다. 그 결과 유효태풍 횟수의 추정계수는 통계적으로 양(+)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타났고, 지역특화여부와 곱의 형태로 나타낸 상호작용변수의 추정계수는 통계적으로 음(-)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타났다. 즉, 유효태풍에 의해 배 농가의 생산효율성이 감소하지만, 배 생산이 특화된 지역의 경우 그렇지 않은 지역보다 생산효율성이 적게 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 태풍과 같은 자연재해에 대해 특화된 지역일수록 피해를 저감시키는 기술의 파급효과(spillover effect)가 존재하는 것으로 볼 수 있다. 실제로 파풍망의 설치나 파풍수의 식재 등이 태풍에 의한 낙과 피해를 효과적으로 감소시키는 방법으로 알려져 있고, 품종에 대해서도 과실크기가 상대적으로 작은 황금배 품종에 있어 낙과 피해가 적다는 것이 주지의 사실이다. 태풍 피해를 경감시키는 기술 및 품종의 보급과 적용이 배 생산이 특화된 지역과 그렇지 않은 지역 사이에 차이가 있는지는 향후 연구를 통해 살펴봐야 할 것으로 판단된다. 반면 지역특화여부 자체의 추정계수 값은 통계적으로 유의한 값을 갖지 않는 것으로 나타났다. 도시여부의 추정계수는 통계적으로 양(+)의 유의한 값을 가지므로 광역시 이상의 도시지역에 위치한 배 농가의 경우 생산효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 끝으로 연도별 트렌드 변수의 추정계수 값은 통계적으로 음(-)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타나, 시간이 지남에 따라 배 농가들의 생산효율성은 조금씩 제고되어왔음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 한계로는 농가소득 자료가 연도별 지역별 특정 농가를 대상으로 조사된 패널자료의 형태임에도 이를 고려하지 않은 분석방법에 있다. 추후 패널자료를 활용한 확률 프런티어 분석(panel stochastic frontier analysis)을 통해 보다 정교한 분석이 이루어질 필요가 있다. 또한 태풍의 크기나 강도 및 경로를 고려하지 않아 그로 인한 지역별 상이한 태풍의 영향을 계측하지 못했다. 향후 연구에서는 유효태풍 횟수에서 한 발 나아가 지역별 최대풍속자료 등을 활용하여 특화지역 여부에 의한 지역별 태풍피해의 차이뿐만 아니라 태풍의 이동경로나 태풍의 규모까지 고려한 분석이 이루어질 필요가 있다. 또한 시공간적으로 고해상도를 갖는 격자화된 모델 기상자료(가령, Lee et al., 2016)와 연계될 경우, 최근 대두되고 있는 태풍이 농업에 미치는 영향예보를 정량적으로 수행하는 데에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.