쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
Factorial design model을 이용하여 A. xylinum KJ1의 BC생산을 위한 최적 배양조건을 결정하였다. 요인 분석을 위한 실험 계획법으로는 부분요인 분석을 통한 factorial model을 이용하였으며, 주요 실험인자인 탄소원 농도, 교반속도(rpm), 산소분압, CSL의 농도의 네 가지 factor의 영향에 의한 BC생산량의 변화를 측정하였다. SAS 프로그램을 이용하여 전체 24개의 실험계획에서 각각의 factor의 조합에 의한 BC 생산성에 관한 결과 및 예측값을 비교한 결과 BC 생산량 면에서는 상관계수($R^2$)가 0.91으로 이었고, 수율면에서는 상관계수($R^2$)는 0.81이다. 최적 BC 생산을 위한 각 factor들이 탄소원의 농도 4%, 교반속도 460 rpm, 산소분압 0.28 atm, CSL 농도 6%일 때, 이때의 BC 생산량은 11.67 g/L로 예측되었다. 그리고 BC 생산 수율면에서 최적 배양조건이 탄소원 농도 4%, 교반속도 564 rpm, 산소분압 0.21 atm, CSL 농도 2%일 때 최적의 수율 0.42 g/g를 얻을 수 있을 것으로 예측되었다. 결정된 최적 조건에서의 실증 실험 결과 11.47 g/L의 BC 생산량을 얻을 수 있었으며, 이는 fermentor상에서의 기본실험에서 얻은 4.83 g/L보다 2.4배 이상 향상된 결과이다.
우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.
국제원유가격의 변동은 세계 각국의 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 원유가격의 변동을 정확히 예측하기 위해서는 원유가격 변동요인의 정립이 필히 요구된다. 본 연구에서는 전통적으로 원유가격의 중요한 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 주목받고 있는 미국의 원유재고량의 영향과 역할을 공적분(Cointegration) 모형과 오차수정모형(Error-Correction Model)을 통해 분석하였다. 분석결과, 원유생산량과 더불어 원유재고량도 원유가격의 중요한 변동요인으로 작용함을 알 수 있었다. 장 단기 탄력성의 경우, 원유생산량의 생산탄력성은 장기에 비해 단기에 더 탄력적으로 나타났으며 원유재고량의 재고탄력성은 단기에 비해 장기에 더 탄력적으로 나타났으며 장기에는 원유재고량의 변동이 생산량의 변동보다 오히려 원유가격에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 원유가격은 첫해에서 나타난 불균형을 대략 12%의 조정속도로, 장기균형으로 조정됨을 알 수 있었다.
본고는 Poultry international 2011년 1월에 기고된 글로 2011년 미국의 한국시장에 대한 닭고기 수출 전망에 관한 것으로, 2011년 한국의 닭고기 생산량 및 소비량 예측, 축산물 원산지 표시제 확대 실시에 따른 수입 닭고기 시장 변화 등의 내용이 실려 있다.
유럽생산이력제 광우병계기 도입 관련단체 조직강화수단으로 활용 - 프, 최고상품에 라벨 루즈 인증 각계 전문위원 엄격한 심사거쳐 생산과정, 맛, 성상 모두 Best - 시스템에 대한 국가인증은 환경, 식량안정, 수익 총체적 연결 합리적 농업 인증시스템 - 경작계획서에 의한 생산량 예측 홍보 및 판매전략 수립도 가능
현재 급격한 화석 에너지의 사용 증가로 인해 자원이 고갈되고 있으며, 심각한 환경오염의 문제가 발생하고 있다. 이러한 화석 에너지의 문제점 때문에 무공해이면서 자원 량이 무한에 가까운 신재생 에너지가 거론되고 있는데, 그 중에서 경제적인 면과 기술력이 가장 발전한 풍력 에너지가 각광 받고 있다. 하지만 풍력 발전은 풍속이 짧은 시간 안에 급격한 변화를 일으켜 풍력 터빈의 손상을 초래하며 정확한 풍력발전량의 예측이 힘들어 전력 생산량이 불규칙하다. 그리하여 전력의 공급과 수요의 균형을 위해 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ANFIS을 적용하고 전력 생산 변화의 빠르기 PRR을 이용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험에서는 ANFIS기법에 PRR속성을 이용하여 단순한 ANFIS 기법 보다 더 정확한 풍력 발전량의 예측 결과를 얻을 수 있었다.
국내 온실용 복합환경제어 기술은 온도, 습도 및 $CO_2$ 등의 환경을 작물재배 기술 및 전문가의 자문을 통하여 환경을 설정하여 하드웨어를 기계적으로 조작하는 단계이다. 이러한 자동화는 노동력 절감 등의 단순효과는 있으나, 실질적인 생산량 증대 및 품질을 개선하기 위하여 식물의 생육, 생리상태를 실시간으로 추적하고 그에 맞게 실시간으로 최적 환경을 제어하는 소프트웨어 기반의 복합환경제어 기술이 필요하다. 따라서 본고는 이러한 복합환경제어기술의 방안제시의 일환으로 국내에서 수행중인 스마트팜 빅데이터 분석 체계와 인공신경망 기술동향을 분석하고, 이를 기반으로 인공신경망을 이용한 시설원예 생산량 예측 방안을 제시하고자 한다.
양파는 생산량 변동에 따른 가격 변화폭이 커 수급조절 대책이 필요한 대표적인 농산물로 대책의 실효성 증대를 위해서는 정확한 생산량 예측이 요구된다. 양파는 주로 노지에서 재배되기 때문에 기상변화로 인해 생산량의 정확한 추정이 어렵다. 많은 선행연구가 다양하게 시도되었지만 신뢰도 높은 분석결과를 도출하기 위한 양질의 생육 실측자료가 부족한 실정이었다. 선행연구는 기상여건을 통제한 실험설계를 통해 얻어낸 자료를 분석하거나 기상자료와 생육자료 간 지역적 범위가 동일하지 않는 연구가 대다수여서 생육요인과 기상요인 간의 관계를 명확하게 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 자연적으로 노출된 환경에서 수집한 생육 실측조사 자료와 함께 실측 대상 지역의 추정 기상자료를 사용하여 생육요인과 기상요인 간 관계를 실증적으로 분석하였다. 양파의 생산량은 구중으로 결정되지만 지상부 생육상황에 따라 구의 생장이 부진할 수 있기 때문에 본 연구에서는 구중뿐만 아니라 지상부 생장과 어떤 기상요인이 중요한지 탐색하였다. 시기별로 생육요인과 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 기상요인을 탐색한 후, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 요인들의 영향력 및 중요도를 분석하였다. 주목할만한 결과로 3월 초에는 일사량이 지상부 생육에 긍정적인 영향을 주었으며, 3월 말에는 강수량과 지상부 생장 간 음의 상관관계에 있어 가뭄에 의한 피해를 언급한 기존 문헌과 상이하였다. 또한 수확기에는 강수량과 일조시간이 지상부와 지하부 생육에 미치는 영향이 유의하게 반대로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 생육시기별 중요 기상요인은 양파의 생육모형과 생산량 예측모형 개발 연구를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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