본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.
대장균에서 6개의 Leu 코돈중 가장 흔한 코돈은 CUG이다. 이 코돈을 인식하는 tRNA는 4개의 유전자에 의해 합성되는데, leuPQV와 leuT 2개의 locus로 나누어져 있다. 이 CUG를 인식하는 모든 tRNA가 결핍된 균주를 만들기 위해, 우선 leuPQV가 삭제된 균주(${\Delta}leuPQV$)와, leuT의 anticodon CAG를 GAG로 돌연변이시킨 균주[$Km^R$, $leuT^*$(GAG)]를 각각 만들었다. 이 두 돌연변이 유전자를 모으기 위해 ${\Delta}leuPQV$ 균주를 recipient로, $leuT^*$(GAG) 균주를 donor로하는 transduction을 수행한 결과, 콜로니 크기가 큰 것과 작은 것 두 종류의 transductant를 얻었다. PCR 후 염기서열 분석 결과 큰 콜로니는 예측한 recombinant로 판명됐으나, 작은 콜로니는 donor와 recipient 염색체 간의 상호교환재조합(reciprocal recombination)으로는 설명이 되지 않는, 돌연변이 유전자[$leuT^*$(GAG)]와 야생형 유전자(leuT(CAG)]를 모두 가진 균주로 밝혀졌다. 이 heterozygous diploid는 광학현미경으로 관찰시 세포의 형태와 크기에서 특이점이 발견되지 않았으나, 영양배지에서 야생형에 비해 생장이 한참 느리면서, 선형생장곡선(linear growth curve)이라는 예측하지 못한 생장특성을 보였다. 이 2배체 균주는 선택배지에서는 항상 작은 균일한 콜로니를 형성하였으나, 배지에 선택항생제 없을 경우, $leuT^*$(GAG) 유전자형 세포와 leuT(CAG) 유전자형 세포로 분리가 일어났다. 우리의 결과를 종합해볼 때, 이 2배체 균주는, $leuT^*$(GAG)와 leuT(CAG) 부분만 2배체로 갖는 부분이배체(merodiploid)라기 보다는, $leuT^*$(GAG)와 leuT(CAG)가 서로 다른 염색체에 있는 완전이배체라는 모델을 지지했다. 우리는 이러한 2배체가 어떻게 생성되었으며, 어떻게 분리되는지, 또 이 균주는 왜 선형생장곡선을 보이는지 등에 대한 모델을 토론하였다.
본 연구는 국가산림자원조사를 활용하여 임상별 및 주요 수종별 재적생장량을 추정하고, 연평균생장량(MAI)과 연년생장량(CAI) 등을 도출하여 벌기령을 제시하고자 수행하였다. 재적생장 추정을 위하여 Chapman-Richards 모델을 적용하였다. 도출된 임상별 재적추정식에서는 침엽수림이 가장 높은 생장을 하는 것으로 나타났다. 주요 수종별 추정식은 침엽수종(3종) 중에서는 일본잎갈나무가, 그리고 활엽수종(3종)에서는 굴참나무가 가장 높은 생장이 예측되었다. 그리고 이들 추정식은 적합도지수가 일본잎갈나무 0.32, 굴참나무가 0.21 등으로 대체적으로 낮게 나타났다. 그러나 재적 추정식의 적용 가능성을 알 수 있는 잔차도 분석에 있어서는, 일부 30년 이상의 임령에서 추정식의 추정치가 과소 추정되는 경향을 보였으나, 대부분 0을 중심으로 잔차가 고르게 분포하고 있었다. 따라서 이들 식이 우리나라 현실림의 수종들에 대한 재적을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 재적을 이용하여 연평균생장량을 계산한 결과, 침엽수림 중 중부지방 소나무 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년일 때 MAI가 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수림에 있어서는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 또한 MAI와 CAI를 계산하여, 이들이 만나는 지점을 재적수확 최대 벌기령으로 결정하였다. 그 결과는 현재 산림청이 제시한 기준 벌기령과 큰 차이를 보이지 않아 정책자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
털머위는 잎에 노란 점이 있는 경우 관상용으로 활용되는 특성이 있고, 꽃을 보기 위한 화단용 식물로 널리 이용된다. 관상 가치를 지닌 작물은 생육 예측을 위해 여러 지표를 설정하고, 지표들 사이의 관계를 정량적으로 표현할 필요가 있다. 본 연구에서는 제주 지역에 자생중인 털머위의 엽장과 엽폭을 조사하고, 모델에 대해 회귀 분석을 실시하여 엽면적과 개화 수를 추정하는 모델을 결정하고자 하였다. 작물의 엽면적과 개화수 추정을 위한 지표로 털머위의 엽장과 엽폭을 측정하여 8종의 회귀 모델에 대해 적용하였다. 털머위의 엽장과 엽폭을 이용하여 엽면적과 개화 수를 추정한 8종 모델의 회귀분석 결과 선형 모델의 R2 값이 모두0.84와 0.80 이상으로 높게 나타났다. 털머위의 엽면적과 개화 수를 추정하는 모델 중 가장 신뢰도가 높은 것을 이용하여 검증한 결과, R2는 각각0.90과 0.82로 나타나 신뢰할 수 있는 모델임을 확인하였다. 측정이 간편한 생체 지표로부터 품질 평가에 사용할 수 있는 여러 지표를 추정하는 모델을 이용하면 관상 식물에 대한 평가가 원활하게 이루어질 것이다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
본 연구는 국내 4대강 유역에 조성된 수변녹지를 대상으로 탄소의 저장 및 연간 흡수를 계량화하고, 수변녹지의 탄소저감 효과를 증진하기 위한 조성방안을 모색하였다. 표본 선정한 40개소 연구 대상지의 녹지구조 및 식재기법은 흉고직경이 평균 $6.9{\pm}0.2cm$이고 식재밀도가 $10.4{\pm}0.8$주/$100m^2$로서, 소형 수목의 저밀 단층식재로 대표된다. 식재수목에 의한 단위면적당 탄소의 저장량과 연간 흡수량은 각각 평균 $8.2{\pm}0.5t/ha$, $1.7{\pm}0.1t/ha$/년이고, 식재밀도가 높을수록 증가하는 경향을 보였다. 토양의 유기물함량과 단위면적당 탄소저장량은 각각 $1.4{\pm}0.1%$, $26.4{\pm}1.5t/ha$이었다. 대상지의 수목과 토양은 1ha당 약 61kL의 휘발유 소비에 상당하는 탄소량을 저장하고, 수목은 해마다 1ha당 3kL의 휘발유 소비에 기인한 탄소배출량을 상쇄하는 효과를 나타냈다. 이 탄소저감은 식재 후 5년 이상~10년 미만 생장한 효과로서 식재수목의 생장과 더불어 훨씬 더 증가할 것으로 예측된다. 연구 대상지와 상이한 식재기법의 조성모델들을 선정하여 향후 30년 동안 수목생장에 따른 연간 탄소흡수량의 변화를 비교 시뮬레이션하였다. 그 결과, 경과년도별 누적 탄소흡수량은 식재규격이 더 크고 식재밀도가 더 높은 다층 군식의 생태식재모델에서 저밀 단층식재인 대상지보다 10년 및 30년 경과시 각각 약 1.9배, 1.5배 더 많았다. 수변녹지의 탄소저감 효과를 증진하기 위해서는 규격이 상대적으로 큰 수목을 혼식하는 다층 군식, 속성수를 포함하여 연간 생장률이 양호한 자생수종의 중 고밀 식재, 식재수종의 정상적 생장에 적합한 토양조건 구비 등이 요구된다. 본 연구결과는 조성 초기단계인 수변녹지 사업에서 수질보전 및 생물서식에 부가하여 탄소흡수원의 역할을 제고하기 위한 실용적 지침이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 난지형 마늘 '남도'의 적정 생육 온도 구명과 일 평균온도를 이용한 구중 예측을 위하여 수행되었다. 온도처리는 주간 16시간 야간 8시간 처리로 $11/7^{\circ}C$, $14/10^{\circ}C$, $17/12^{\circ}C$, $20/15^{\circ}C$, $23/18^{\circ}C$, $28/23^{\circ}C$ 로 설정하였다. 구의 생체중과 건물중은 $20/15^{\circ}C$ 처리구에서 가장 높았으며 고온이나 저온으로 갈수록 감소하였다. 엽수와 총엽면적은 저온인 처리구가 고온처리구보다 생장이 느렸으나, 최종적으로는 최고온도인 $28/23^{\circ}C$을 제외하고 유사한 경향을 보였다. 구의 생체중으로 6종의 함수를 개발하였으며 이를 통해 '남도' 마늘의 적정 생육온도와 한계온도, 온도에 따른 구생장량을 확인할 수 있었다. 분석 결과 '남도' 마늘의 적정 생육온도는 $18{\sim}20^{\circ}C$이며 GDD 기본온도와 한계온도는 $7.1^{\circ}C$와 $31.7^{\circ}C$로 추정할 수 있었다. 일 평균온도를 이용한 수확기 기준 구생체중 모델을 검증하기 위하여 온도구배터널의 기상자료를 이용하여 예측하였다. 선형함수를 이용한 예측은 79.0~95.0%, 2차 함수를 이용한 예측은 77.2~92.3%, 로지스틱분포 함수를 이용한 예측은 80.0~95.8% 예측도를 보였다. 이중 가장 예측력이 좋은 함수는 로지스틱분포함수이며 생육적정온도와 한계온도도 잘 표현하였다.
Quinclorac계의 새로운 제초성 화합물을 탐색하기 위하여 기질 화합물로 3-phenyl-5-(3,7-dichloro-8-quinolinyl)-1,2,4-oxadiazole 유도체들을 합성하고 정량적인 구조와 벼(Or-yza sativa L.) 및 논피(Echinochloa crus-galli)에 대한 생장 저해활성($pI_{50}$)과의 관계(QSAR)를 분석하였다. 그 결과, 기질물질은 평면성 화합물로서 벼보다는 논피에 대하여 비교적 높은(논피>벼) 생장 저해활성을 나타내었으며 벼는 전자적 성질(줄기: ${\sigma}_{opt.}=0.49$ 및 뿌리 $R_{opt.}=-0.15$)에 그리고 논피는 줄기와 뿌리, 두 부위 모두 소수성(${\pi}_{opt.}=0.37{\sim}2.40$)에 의존적이었다. QSAR 모델로부터 논피에 대한 선택성 조건은 ortho-치환된 전자 밀게로서 소수성(${\pi}$)이 2.40인 치환체가 phenyl 고리상에 도입되는 경우이었다. 그리고 고활성 분자로서 예측된 2-tolyl 또는 3-tolyl 치환체(${\Delta}pI_{50}=1.26$) 등은 선택성 징후가 엿보이는 화합물이었다.
본 연구는 배추의 작황 예측프로그램을 개발하기 위한 생육조사로 정식시기를 봄과 가을에 2주 간격으로 3회씩 각각 정식하여, 생체중, 건물중, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽면적등을 정식후 2주간격으로 조사하였다. 정식 후 일수에 따른 생체중과 건물중의 변화와 GDD에 따른 생체중, 건물중, 엽면적 그리고 엽수의 변화에 대하여 회귀분석하였다. 정식 후 일수에 따른 봄배추와 가을배추의 생장을 S자형 곡선으로 분석한 결과 생체중의 회귀식은 각각 FW=4451.5/[1+exp{-(DAT-34.1)/3.6}]($R^2=0.992$)과 각각 FW=7182.0/[1+exp(-(DAT-53.8)/11.6)]($R^2=0.979$) 였다. 그리고 GDD에 따른 봄배추의 생체중의 모델은 각각 FW=4411.2/[1+exp{-(GDD-585.2)/128.6}] ($R^2=0.992$) 및 FW=13718/[1+exp{-(GDD-1278.6)/219.5}] ($R^2=0.981$)였다. 봄배추와 가을배추의 단위면적당 생산량은 각각 11348.3kg/10a와 1,5128.2kg/10a로 노지재배의 단수와는 차이를 보인 반면에 봄배추의 경우 시설재배의 단수 1,1147.3kg/10a와 유사한 결과를 보였다. 차후에 노지재배를 통해, 배추의 생산성에 관여하는 주요 요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 보다 정확한 예측프로그램으로 보정 및 검증해야할 것이다.
시설 내 작물이 이용하는 수광특성의 이해와 지속적으로 변화하는 광환경의 추적은 광합성과 증산반응 연구에서 중요하다. 또한 재배기간 동안 작물이 생장함에 따라 광이용 형태가 지속적으로 변화한다. 따라서 본 연구에서는 작물의 생육을 반영한 흡광계수 추정 모델을 개발하였다. 흡광계수의 측정을 위하여 작물의 높이에 따라 수직으로 일사량계를 5개 설치하였으며, 작물의 전 생육기간(1-85DAT) 동안 1초 단위로 측정을 하였다. 초기, 중기, 후기 각각의 생육단계에 따라 최상단 광량과 최하단의 광량의 차이가 69%, 72%, 81%로 증가하는 경향을 보였다. LAI와 초장이 증가함에 따라 흡광계수는 감소하였으며, 지수적 감소 관계를 보였다. 두 생육지표를 모두 반영한 3차원 모델에서는 Paraboloid 식이 평균 제곱근 오차(RMSE)가 1.340으로 가장 낮았고, 결정계수(R2)는 0.968로 가장 높았다. 본 연구를 통하여 작물 재배기간 동안 보다 정확한 흡광계수를 예측할 수 있게 되었고, 이는 작물의 높이에 따른 광합성 및 증산량 예측과 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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