Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2002.04a
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pp.85-92
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2002
채소는 다른 작물에 비해 생육기간이 매우 짧기 때문에 환경의 영향을 많이 받는다. 특히 환경이 제어되는 시설에서 양액재배를 할 경우에는 생육이 왕성하므로 노지에 비해 재배기간을 단축시킬 수 있으며, 근권부 양액제어나 지상부 환경제어를 통해 고품질 채소를 생산할 수 있는 장점이 있다. 따라서 빠른 생육을 제어하거나 예측할 수 없어 수확적기를 놓치면 외관적 품질이 현저히 떨어지고 질적 품질도 저하하여 소비자의 기호에 맞추기 힘들게 된다. (중략)
Kim, Sung Kyeom;Lee, Jin Hyoung;Lee, Hee Ju;Lee, Sang Gyu;Mun, Boheum;An, Sewoong;Lee, Hee Su
Journal of Bio-Environment Control
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v.27
no.4
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pp.424-430
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2018
This study was carried out to estimate growth characteristics of hot pepper and to develop predicted models for the production yield based on the growth parameters and climatic elements. Sigmoid regressions for the prediction of growth parameters in terms of fresh and dry weight, plant height, and leaf area were designed with growing degree days (GDD). The biomass and leaf expansion of hot pepper plants were rapidly increased when 1,000 and 941 GDD. The relative growth rate (RGR) of hot pepper based on dry weight was formulated by Gaussian's equation RGR $(dry\;weight)=0.0562+0.0004{\times}DAT-0.00000557{\times}DAT^2$ and the yields of fresh and dry hot pepper at the 112 days after transplanting were estimated 1,387 and 291 kg/10a, respectively. Results indicated that the growth and yield of hot pepper were predicted by potential growth model under plastic tunnel cultivation. Thus, those models need to calibration and validation to estimate the efficacy of prediction yield in hot pepper using supplement a predicting model, which was based on the parameters and climatic elements.
Recently the scale and area of greenhouse cultivation have been enlarged in Korea, and its importance in domestic agriculture is being increased. According to these situation, environment control systems are widely used in greenhouses. Even though development of greenhouse facilities and control devices, cultivation skill using them is in lower level more than european countries and Japan. In this study, we propose intelligent information system based on information-communication technology that supports environment control systems. Proposed system is able to support to maintain optimal environment for plant growth using data from environment control system, and also give useful knowledge for cultivation by active way. Furthermore, it estimates future status of plant growth, and suggest best strategy of environment control for current stage.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1995.04a
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pp.53-54
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1995
식물공장의 생육환경 제어는 작물의 생장 프로세스에 대한 지식을 이용하여 시설 내부의 환경요인을 경제적 최적 상태로 구현하는 것으로, 이를 위해서는 작물 생장에 대한 생물학적 관점과 환경제어 시스템에 관련된 공학적 관점, 그리고 수확된 작물과 에너지 투입에 대한 경제적 관점이 동시에 고려되어야 한다. 본 연구는 식물공장의 지상부 환경에 대한 작물의 생장 모델과 환경제어에 소요되는 에너지 투입 모델을 바탕으로 하여, 효율적인 생육환경 제어 알고리즘을 개발하려는 목적에서 수행되었으며 그 과정 및 결과를 요약하면 다음과 같다. (중략)
Jung, Dae Ho;Cho, Young Yeol;Lee, Jun Gu;Son, Jung Eek
Journal of Bio-Environment Control
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v.25
no.3
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pp.146-152
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2016
Due to complicate canopy structures of Irwin mangoes grown in greenhouses, it is difficult to determine their growth parameters accurately. Leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight are widely used as indicators to diagnose the tree growth. Therefore, it is necessary to establish models that can non-destructively estimate these growth indicators. The objective of this study was to establish regression models to estimate leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight of Irwin mangoes (Mangifera indica L. cv. Irwin) by using leaf length, leaf width, petiole length, and SPAD value. The input values of leaf length, leaf width, petiole length, and SPAD value of 6-year old Irwin mangoes were measured, and the corresponding output values of leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight were also measured. After 14 models were selected among the existing models, coefficients of the models were estimated by regression analysis. Three models with higher $R^2$ and lower RMSE values selected. In validation the $R^2$ values for the selected models were 0.967, 0.743, and 0.567 in the leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight models, respectively. It is concluded that this models will be helpful to conveniently diagnose the growth of the Irwin mango.
The effect of full bloom date and growing season weather on harvesting date of 'Niitaka' pear (Pyrus pyrifolia) in Naju province and the model of multiple linear regression for predicting the fruit growing days was studied. Earlier year in full bloom date, the harvesting date tended earlier but fruit growing days tended longer. Mean and coefficient of variation of fruit growing degree days (GDD) accumulated daily mean and maximum temperature at the base of $0^{\circ}C$ from full bloom date to harvesting date was 3,565, 2.9% and 4,463, 2.5%, respectively. Fruit growing days was not correlated with the fruit GDD accumulated daily mean and maximum temperature at the base of $0^{\circ}C$ in each month but highly correlated with GDD accumulated daily meteorological factors at days after full bloom date. Especially, it was highly negatively correlated with GDD accumulated daily mean and maximum temperature at the base of $0^{\circ}C$ from $1^{st}$ day after full bloom to $60^{th}$ day. The determination coefficient ($r^2$) of multiple linear regression model by full bloom date, GDD accumulated daily mean and maximum temperature from $1^{st}$ day after full bloom to $60^{th}$ day for predicting fruit growing days was 0.7212. As a result, the fruit growing days of 'Niitaka' pear in Naju province can predict with 72% accuracy by the model of multiple linear regression.
Actual evapotranspiration was measured over rice paddy field by Bowen ratio heat balance method and based on this, investigated was the reliability of actual evapotranpiration estimation from Class-A Pan and small pan evaporation and reference evapotranspiration calculated by modified Penman-Monteith model. Crop coefficients based on Class-A Pan and small pan evaporation and reference evapotranspiration by modified Penman-Monteith model were averaged to be 1.57. 1.10 and 1.49 over the whole rice growing season, respectively. Their respective coefficients of variation were 28.7. 22.7 and 12.8 percent, respectively. Crop coefficient based on modified Penman-Monteith model varied in good agreement with the trend of leaf area development, being greatest around heading stage.
The photosynthetic rates of crops depend on growth environment factors, such as light intensity and temperature, and their photosynthetic efficiencies vary with growth stage. The objective of this study was to compare two different models expressing canopy photosynthetic rates of romaine lettuce (Lactuca sativa L., cv. Asia Heuk romaine) using three variables of light intensity, temperature, and growth stage. The canopy photosynthetic rates of the plants were measured 4, 7, 14, 21, and 28 days after transplanting at closed acrylic chambers ($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$) using light-emitting diodes, in which indoor temperature and light intensity were designed to change from 19 to $28^{\circ}C$ and 50 to $500{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, respectively. At an initial $CO_2$ concentration of $2,000{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$, the canopy photosynthetic rate began to be calculated with $CO_2$ decrement over time. A simple multiplication model expressed by simply multiplying three single-variable models and a modified rectangular hyperbola model were compared. The modified rectangular hyperbola model additionally included photochemical efficiency, carboxylation conductance, and dark respiration which vary with temperature and growth stage. In validation, $R^2$ value was 0.849 in the simple multiplication model, while it increased to 0.861 in the modified rectangular hyperbola model. It was found that the modified rectangular hyperbola model was more suitable than the simple multiplication model in expressing the canopy photosynthetic rates affected by environmental factors (light Intensity and temperature) and growth factor (growth stage) in plant factory modules.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1992.12a
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pp.23-24
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1992
식물공장에서 식물생산시 어떤 종류의 인공광을 사용하는가는 중요하다. 지금까지 연구는 HID(High Intensity Discharge)램프가 생육에 좋다고 하였으나, 실제로 너무 비싼 가격때문에 실제는 유럽의 농가에서도 이용되지 않고 있다. 본 연구는 자연광, 형광등, 백열등, 특수램프를 이용한 보광을 통해 광조건에 따른 백경채, 탑채, 상추, 쑥갓, 잎들께의 생육을 보고자 하였다. (중략)
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.148-148
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2022
콩[(Glycine max(L.)]은 우리나라에서 벼와 더불어 주요한 식량작물이다. 농촌진흥청에서는 콩 생육데이터를 수집하여 생산성 향상모델을 개발하기 위해 '농업빅데이터수집및생산성향상모델개발' 사업을 수행하고 있다. 수집되는 콩 데이터는 농가정보, 콩 생육정보, 토양정보 부분으로 구성되어 있으며 농가정보는 시군, 시군구, 품종, 파종량, 종자확보경로 등이 수집되고 있다. 그리고 콩 생육정보는 경장, 줄기굵기, 마디수, 가지수, 꼬투리수, 꼬투리립수, 개체당 입수, 종실수량 등이 수집되어 있다. 토양정보는 수분, 지온, EC 등이 수집되고 있다. 주요 항목의 평균은 경장 47.4 cm, 줄기굵기 11.1 mm 마디수 12.7 개, 꼬투리수 54.0 개, 꼬투리립수 2.7 개, 종실수량 227.9 kg/10a 정도이며 토양수분은 26.3 %, 지온은 27.1 ℃ EC는 2.58 ds/CM 정도이다. 주요 형질의 상관관계는 종실수량과 개체당 협수가 0.651로 나타났으며 가지수, 꼬투리수, 개체당협수와 줄기굵기는 각각 0.783, 0.653, 0.663 정도로 나타났다. 추후 이를 기반으로 다중회귀 등 분석 가능한 방법(머신러닝 등)을 적용하여 콩수량을 예측할 수 있는지 검토할 필요가 있다. 또한 본 사업으로 수집된 자료를 분석하여 콩 수량에 영향을 미치는 주요 요인을 평가한 결과는 콩 생산성 향상을 위한 모델 작성에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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