정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
나주지역에서 '신고' 배나무의 만개일 및 생육기 기상이 수확일에 미치는 영향을 분석하고 과실 생육일수를 추정할 수 있는 다중 직선회귀 모델을 도출하였다. 만개일이 빠른 해일수록 수확일이 빨라지는 경향이었지만 과실 생육일수는 길어지는 경향이었다. 과실 생육기의 $0^{\circ}C$ 기준 일평균기온과 일최고기온의 생육온도일수와 변이계수는 3,565와 2.9% 및 4,463과 2.5%로 해에 따른 편차가 적었다. 과실 생육일수와 생육기의 월별 일평균기온 및 일최고기온의 생육온도 일수와는 관련성이 낮았지만, 만개후 생육일수별 기상요인과는 관련성이 높게 나왔다. 특히 만개후 1-60일과 31-60일까지의 일평균기온 및 일최고기온의 생육온도 일수와는 높은 부(-)의 상관을 나타내었다. 만개일과 만개 후 1일부터 60일까지의 일평균기온 및 일최고기온의 생육온도 일수를 독립변수로 하여 과실 생육일수를 추정하는 다중 선형회귀식으로 0.7212의 높은 결정계수 값을 얻었다. 따라서 나주지역에서 배 '신고'의 과실 생육일수를 다중 직선회귀 모델식에 의해 72%의 정확도로 추정할 수 있다.
본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.
본 연구는 오염된 양상치를 알카리전해수로 세척한 처리구와 비처리구에 오염된 E. coli O157 : H7균이 다양한 온도 (4, 10, 15, 20, 25, 30, $35^{\circ}C$)에 저장할 경우 이균의 specific growth rate (SCR) 과 lag time (LT) 생육변수에 미치는 영향을 조사하기 위한 모델을 개발하기 위하여 수행되었다. E. coli O157 : H7의 specific growth rate (SGR) 과 lag time (LT)를 결정하기 위해 생육도를 Gompertz 식을 사용하여 fitting한 결과, $R^2$값이 0.994로 나타났다. 실험값으로부터 얻은 SGR과 LT는 저장온도에 의존하는 것으로 나타났으며 $4^{\circ}C$에서 $35^{\circ}C$까지 온도가 증가할수록 성장 속도가 증가하는 것으로 나타났다. AIEW 처리구 또는 비처리구의 양상치 에서 E. coli O157 : H7의 성장 kinetics에 대한 저장 온도의 효과를 평가하기 위해 SRG에 대한 두개의 모델을 개발하였다. 유도된 2개의 모델 검증은 $R^2$, $R^2_{Adj}$ (adjusted determination coefficient) 및 MSE (mean square error)를 적용하였으며, 그 결과 $R^2$, $R^2_{Adj}$가 1 (>0.93)에 근접하였으며, 알카리 전해수 처리구 및 비처리구 양상치 모델의 MSE는 각각 0.031, 0.025로 나타났다. 따라서, 본연구에서 개발된 모델의 생육변수는 실험 치에서 얻은 E. coli O157 : H7의 생육변수 결과와 매우 유사한 것으로 나타났다.
순환식 펄라이트재배에서 배액 재사용을 위한 양분흡수 모델링을 작성하고자 EC 처리(1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7 dSㆍm-1)를 수행하였다. 생육 중기까지 EC 수준에 따른 양액흡수량은 차이가 없었지만 중기 이후 EC가 높을수록 흡수량이 감소되는 경항을 보였다(Fig. 1). NO$_3$-N, P 및 K의 흡수량은 생육기간 동안 처리간 차이를 유지하였는데 N과 K는 생육 중기 이후 일정 수준을 유지하였으나 P는 생육기간 동안 다소 증가되는 경향을 보였다. S의 흡수량은 생육 중기 이후 모든 처리에서 급격한 감소를 보였으며 생육 후기에는 처리간에 차이가 없었다(Fig. 2). 오이의 무기이온 흡수율에서와 같이 흡수량에서도 EC간 차이를 보여 EC를 무기이온 흡수량을 추정하는 요소로 이용할 수 있을 것으로 생각되었다. 무기이온 흡수량은 모든 EC 처리간에 생육 초기에는 차이를 보이지 않았으나 생육중기 이후에는 뚜렷한 차이를 보인 후 생육 후기의 높은 농도에서 그 차이가 다소 감소되는 경향을 보였다. 단위일사량에 따른 양액흡수량과 EC를 주된 변수로 한 오이의 이온 흡수량 예측 회귀식을 작성하였는데 모든 무기이온 흡수량 추정식의 상관계수는 S를 제외한 모든 이온에서 높게 나타났는데 특히 N, P, K 및 Ca에서 높았다. S이온에서의 상관계수는 0.47로 낮게 나타났으나 각 이온들의 회귀식에 대한 상관계수는 모두 1% 수준에서 유의성을 보여 위의 모델식을 순환식 양액재배에서 무기이온 추정식으로 사용이 가능할 것으로 생각되었다(Table 1). 이를 이용한 실측치와의 비교는 신뢰구간 1%내에서 높은 정의상관을 보여 실제적인 적용이 가능할 것으로 생각되었다(Fig 3)..ble 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%
작물의 생산량은 광합성과 밀접한 관계가 있으며, 광합성 속도는 다양한 환경 요인에 의해 변화한다. 광합성 속도는 작물의 생육 상태나 생육 속도를 판단하는 지표로 사용되며, 작물 재배 시설을 구축하는 데 고려해야 하는 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 광도, $CO_2$ 농도 및 생육 단계에 의해 변화하는 로메인 상추의 군락 광합성 속도 모델을 개발하는 것이다. 군락 광합성 속도는 정식 후 5, 10, 15, 20 일차에서 5단계의 $CO_2$ 농도($600-2,200{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$)와 5단계의 광조건($60-340{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)이 처리된 3개의 밀폐 아크릴 챔버($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$) 내에서 측정하였다. 먼저 세 가지 환경 요인을 사용하는 식들을 곱하여 만든 단순곱 모델을 구성하였다. 이와 동시에 생육 시기에 따라 변화하는 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스, 호흡에 의한 이산화탄소 발생 속도를 포함하는 수정 직각쌍곡선 모델을 구성하여 단순곱 모델과 비교하였다. 검증 결과, 단순곱 모델의 $R^2$는 0.923이었으며, 수정 직각쌍곡선 모델의 $R^2$는 0.941을 나타내었다. 따라서 수정 직각쌍곡선 모델이 광도, $CO_2$ 농도, 생육 단계의 3 변수에 따른 군락 광합성 속도를 표현하는 데 더욱 적합한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 개발된 군락 광합성 모델은 식물공장에서 상추 재배를 위해 생육 단계별로 설정해야 할 최적의 광도와 $CO_2$ 농도를 결정하는 데 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구는 교보생명빌딩 그린하우스를 대상으로 광조건에 따른 수목피해 및 생육상태 영향을 조사 분석하여 실내식물의 적절한 생육환경을 유지할 수 있는 적정 조도기준 도출을 목적으로 하였다. 광조건에 따른 조도현황과 고사목 교체주수, 수목피해율을 분석하여 생육조건에 따른 문제점을 파악하고 적정 조도기준을 도출하였다. 조도조사 결과 남측 음지와 양지에서 각각 531lux, 602lux로 가장 낮은 차이를 보인 반면에, 중앙 음지와 양지에서 210lux, 782lux로 약 500lux의 가장 높은 차이가 발생하였다. $1990{\sim}2004$년간 수목고사 조사결과 식재된 수목 중 아왜나무가 161주로 교체율이 가장 높았으며, 대나무 69주, 동백나무 40주, 후피향나무 40주 등의 순으로 조사되었다. 수목피해도 결과는 수종에 관계없이 채광이 양호한 양지구역에서는 평균 수목피해율이 $4.4{\sim}6.4%$로 경미하였으며, 음지구역에서는 수목피해율이 $21.9{\sim}48.8%$로 심각한 피해현상이 나타났다. 조도를 독립변수로, 수목피해도를 종속변수로 상관분석과 회귀분석을 각각 실시한 결과, 조도가 낮아질수록 수목피해율은 증가하였다. 조도가 $500{\sim}600lux$ 사이에서 피해율이 급격히 감소하였으며, 700lux 수준에서 피해율이 최소화되었다. 따라서 실내식물의 광조건에 의한 피해율을 줄이기 위해서는 최소 700lux이상의 조도가 필요한 것으로 판단되었다.
작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.
기후변화는 식물계절주기에 큰 영향을 미쳤으며, 이로 인해 유기적인 상호관계 하에 있는 생태계 내 다른 생물들까지도 피해를 받는다는 것이 밝혀졌다. 그러나 국내의 경우 식물계절 조사 자료의 구축이 미흡하여 기후와 식물계절간 관계와 관련된 연구를 수행하는데 있어 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 위성영상을 이용한 식물계절 분석방법을 사용하여 효율적으로 국내 산림의 생육개시일을 도출하였다. 또한 생육개시일-기온요인간 상관관계를 분석하여 생육개시일 변동에 가장 영향력이 큰 변수를 도출해보고자 하였다. 분석결과, 국내 산림지역의 생육개시일은 4월 평균기온 그리고 TSOGmin($3^{\circ}C$, 12일)과 가장 상관성이 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 추후 미래의 기후변화 시나리오 자료를 통해 식물계절 변화를 예측할 수 있는 유용한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
S. platensis의 옥외연속 대량배양을 위해 125P 배양조를 설계, 제작하여 배양조건에 따른 생육 변수를 검토하였다. 0.30(1/day)의 비생육 속도와 1.69(g/$\ell$) 의 최대 세포농도가 회분배양에셔 얻어졌 으며 유가삭 배양에셔 비생육 속도와 최대 세포농도 는 각각 0.22(1/day)와 1.75(g/$\ell$) 였다. 연속 배양 에서 얻어진 상.하층 배양조의 최대 균처l생산생은 각각 0.44와 0.43(g/$\ell/day$) 였다. 따라서 인위적으로 온도, 광도 등의 생육조건을 고려하여 S. platensis를 연속 배양할 경우 경제성이 클 것으로 사려된다. 아울라 top-driven stirrer와 air sparging 장치를 이용하여 교반 효과를 비교한 결과 topd driven stirrer를 이용한 배양조의 균채 생산성이 다소 높은 갯으로 냐타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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