• 한국작물학회지
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• 제17권
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• pp.1-44
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• 1974

본연구는 1972년에 수원에서 그리고 1973년에는 다시 수원, 매리 및 이리 광주의 3개 지역에서 경질 소맥인 NB 68513, Caprock와 중간질 소맥인 영광, 연질 소맥인 수계 169호를 공시하여 시비량 및 재배시기를 각각 3수준의 처리를 두어 등숙 및 품질의 변화에 관한 실험을 수행하였다. 한편 1973년 및 1974년에는 수원에서 중간질 소맥인 영광과 경질 소맥인 NB 68513을 공시하고 온실에서 온도, 습도 및 일사량을 달리하여 이들이 소맥의 등숙과 품질에 미치는 영향을 추구하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 소맥립의 등숙: 1) 1립중의 변이폭은 대립종이 소립종에 비하여 크고, 립중별 소맥립의 분포는 대립종이 평균치에 가까이 분포된 율이 높았고, 소립종은 넓은 분산을 보였다. 2) 립중의 증가에 미치는 립장, 립후 및 립폭의 영향의 정도는 립장보다 립후와 립폭이 컸다. 3) 등숙 시기별 립중의 변화에 있어서 영광은 개화후 14일부터 35일까지, NB 68513은 14일부터 28일까지에 급증하였고, 대립종인 영광은 소립종인 NB68513에 비하여 등숙기간이 길었으며 배란비율도 완만한 증가를 보였다. 4) 1000립중은 대체로 저온에서보다 고온에서, 다습보다 건조한 공중습도 조건에서 가벼웠고, 저온이나 고온에서라도 다습 조건하에서는 무거운 경향을 보였다. 또한 서광의 영향은 저온에서보다 고온에서 컸으며, 다습한 경우에는 일정한 경향이 없었다. 5) 등숙기간중 온도, 습도 및 서광의 영향은 소립종인 NB 68513보다 대립종인 영광에서 컸으며, 1000립중의 증감과 등숙일수 간에는 높은 정의 상관이 있었다. 6) 1000립중과 1$\ell$중은 시비량의 증가에 따라 무거워졌으나, 보비와 다비구간에는 그 증가율이 비교적 낮았고, 조숙재배는 만파재배보다 무거웠으며, 이와 같은 경향은 수원에서 현저하였고 광주 및 이리에서는 미미하였다. 2. 제분성: 7) 동일 품종에서 1000립중이 무겁게 나타난 저온다습 조건 및 조숙재배가 고온, 건조, 조건 및 만파재배에 비하여 제분율이 높았고, 지역간 차이는 일정한 경향이 없었다. 8) 제분율은 영광이 가장 높고 수계 169호가 가장 낮았으며, 경질 소립종인 Caprock, NB 68513은 연질 소립종인 수계 169호보다 높았다. 9) 회분 함량은 지역, 시비량 및 재배시기에 따른 차이는 작았고, 품종간 차이는 컸으며, NB 68513 및 Caprock는 영광 및 수계 169호보다 현저히 높았다. 3. 단백질 함량: 10) 단백질 함량은 1000립중이 가벼웠든 고온, 건조 및 서광 조건에서 저온, 다습 조건에서보다 높았으며, 이러한 경향은 영광에서 현저하고 NB 68513에서 적었다. 11) 종질의 단백질 함량은 개화후 1~2주일 사이에 높았는데, 이는 배란에 대한 배와 종피의 비율이 크기 때문이었고, 등숙이 진전됨에 따라 배, 종피의 영향은 감소되며, 달서 단백질 함량도 감소되었으나 개화후 3~4주부터는 다시 단백질함량이 증가되어 개화후 7주에 최대에 달하였다. 등숙 중기(개화후 3~4주) 이후의 단백질함량 증가는 대체로 1000립중의 증가와 비슷하였으나, 성숙된 종실의 단백질 함량의 증감은 등숙기간의 장단의 영향보다는 역일상에 따른 기상적 환경, 특히 기온에 의한 영향을 많이 받은 것으로 보였다. 12) 소맥분의 단백질 함량은 종실의 단백질 함량의 변화와 같아서 이 양자간에는 높은 정의 상관이 있었다. 13) 단백질 함량은 각 품종 모두 시비량이 증가할수록, 또 재배시기가 늦어질수록 증가하는 경향이었고, 수원에서는 광주, 이리에서보다 그 경향이 현저하였다. 14) 품종별로 존 단백질 함량은 영광, NB 68513 및 Caprock은 비슷하였으며 비교적 높았고, 수계 169호는 낮았는데 이 품종은 재배법에 따른 단백질 함량의 변이도 적었다. 15) 단위 면적당 단백질 수량은 시비량이 많을수록, 재배시기가 빠를수록 높은 경향이었고, 조숙재배에서는 질소질 비료의 이용율이 높았으며, 영광은 시비량 증가에 따른 단백질 수량 증가가 비교적 컸다. 4. 분의 물리화학적 특성: 16) Sedimentation value는 저온, 다습, 소비 조건에서보다 고온, 건조, 다비 조건에서 컸고, NB 68513 및 Caprock는 그 경향이 현저하였는데 영광 및 수계 169호는 뚜렷하지 않았었고, 광주, 이리보다는 수원에서 Sedimentation value의 변이가 컸다. Sedimentation value의 증감은 단백질 함량의 증감과 관계가 깊으나, 다습조건에서는 Sedimentation value가 감소되었다. 한편 Sedimentation value는 단백질 함량의 증가에 따라 증가되었으며, 성숙기에 최대에 달하였다. 17) Pelshenke value는 재배방법 및 지역 간의 차이가 Sedimentation value의 경우와 대체로 같은 경향을 보였다. 18) Mixing time은 NB 68513이 4~6분, Caprock가 5~7분 소요되었으며, 영광 및 수계 169호는 NB 68513 및 Caprock보다 지역 및 재배법에 따른 변이가 컸다. Mixing height와 Mixing area는 NB 68513 및 Caprock에서 컸고 영광 및 수계 169호에서는 작았으며, 재배방법에 따른 변이는 일정한 경향이 없었고, 지역에 따른 차이는 이리, 광주에서 낮고 수원에서 높았다. 19) NB 68513 및 Caprock의 품질에 있어서 제분성은 고온, 건조 조건, 또는 다비, 만파재배에서 떨어졌으나 분의 물리화학적 특성은 양호하여 제빵 적성이 좋고, 조숙재배는 물리화학적 특성이 다소 불량하였으나 제분성이 높고 단위 면적당 단백질 수량인 높은 경향이었다. 지역간에서 보면 이리, 광주보다는 수원이 NB 68513 및 Caprock의 재배에 적합한 것으로 판단되었다. 5. 분의 물리화학적 특성의 상호관계: 20) 제분율 및 회분함량과 분의 물리화학적 특성과는 직접적인 상관이 없었으며, 1000립중이 가벼운 것이 단백질 함량이 높았고 분의 물리화학적 특성도 양호하였다. 21) NB 68513 및 Caprock에 있어서 단백질 함량과 Sedimentation value, Pelshenke value 및 mixing height와는 정의 상관이 있었으며, 단백질 함량이 높으면 분의 Gluten strength도 강하고 따라서 제빵 적성도 양호하였다. 영광 및 수계 169호에 있어서는 단백질 함량과 Sedimentation value와는 정의 상관이 있으나 Pelshenke value와 Mixing height와는 상관이 없었다. 따라서 단백질 함량 증가에 따라 Gluten strength 양자와 연결됨이 크고, Pelshenke value와 Mixogram은 Gluten strength와 연관됨으로 경질과 연질의 품종 구분에는 Mixogram, Pelshenke value의 검정이 유리하고, Sedimentation valuer검정은 같은 품종내에서 재배법 차이에 따른 품질 평가에 알맞은 것으로 보았다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권5호
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• pp.321-327
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• 2006

농업환경지표가 OECD 회원국간의 농업환경 비교와 이를 통한 농업환경 개선과 농업정책 수립에 대한 권고의 수단으로만 작용을 하지만 이것이 향후 통상 무역과 연계될 것은 추측 가능한 사실이다. OECD 농업환경지표를 우리나라에 그대로 적용했을 때 얻어진 지표 값이 우리나라의 농업환경을 사실대로 반영하지 못한다면 우리가 받을 피해는 미래에도 작용할 것이므로 이에 대한 새로운 제안을 통해 우리나라에 적합한 지표를 설정해야 한다. OECD에 의해 제안된 농업용수 사용 강도 지표는 논이나 밭에서 이용되거나 배수 유출되는 물의 특성을 모두 반영한 방법이 아니므로 몬순 기후지대에 속하는 한국에 적당하지 않다. 특히, 여름철 집중호우시기에 년 강우량의 2/3가 내리는 강우 특성은 이를 담수해 저장하는 능력을 가진 농경지의 수자원 보유능과 기타의 농업적 특성을 고려한 계산방법으로 농업용수를 산정해야 한다. 논의 경우 강우가 내리거나 관개가 되었을 때 담수나 침투를 통해 물을 지하로 배수해 지하수를 형성하거나 지표의 배수로나 하천을 통해 강이나 저수지로 상당량의 물을 흘려보내 다시 이용할 수 있도록 해준다. 즉, 농업용수로 계산되어 있는 물의 상당량은 다른 농경지나 생활용수 또는 공업용수나 하천 유지용수로 다시 이용된다. 따라서, 물 사용강도에 이용되는 농업용수는 농경지에서 소모되지 않고 지하수로 흘러 들어가거나 하천으로 유입되는 배출수를 고려하여 계산하는 것이 합리적이다. 이렇게 계산하면 22.9%(2001년)로 OECD 계산방법으로 얻어진 47%보다 24.1%가 낮아진다. 합리적인 농업용수 스트레스 지표를 산출하기 위해서는 각 나라마다 다른 나라와 강을 공유하고 있는지의 여부와 농업을 위한 주 취수원이 무엇인지를 살펴보아 그 나라에 적합한 스트레스 지표를 산출하도록 유도하는 것이 바람직할 것이다. 그러나, 실제 물에 대한 스트레스는 강우량, 수계별 수자원 부존량, 사용가능량, 농업용수 총공급수량, 환경 유지용수를 위한 기준 갈수량 확보 가능성, 농업용수 관리현황 및 저수율 분석, 수계별 농업용수 사용 가능량 및 기상 등이 복잡하게 작용할 것이므로 이 모든 인자들을 포함한 지표를 만들기는 쉬운 일이 아니다. 따라서, 우리나라는 OECD의 스트레스 지표와는 달리 환경 위해성 판단이 필요 없고, 계산이 복잡하지 않으며 우리의 환경에 적합하도록 주 취수원인 농업용 저수지의 저수율로 농업용수 스트레스 지표를 산정 했다. 농업용수 사용 기술적 효율지표는 작물의 재배 생리특성 및 이용특성과 지역마다 차이가 나는 기후의 특성을 반영하지 않은 계산의 결과이다. 그러므로 이러한 특성들을 반영하는 기술적 물 이용효율 지표를 만들기 위해서는 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율로 WUTE를 결정하는 것이 합리적이다. 지역별, 작물별 특성을 포함해야 하는 농업용수 사용 경제적 효율 지표는 소비된 물을 분모로 삼아 계산에 이용하는 대신에 농업용수 사용 기술적 효율에서 제안한 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율을 계산식의 분모에 적용하고, 벼의 경우는 생산물의 가격 대신에 지하수가 되는 양과 하천수가 되는 양에 대한 경제적 평가에 더해 논에 많은 양의 물이 관개됨으로서 발생하는 수변 생태계에 의한 환경유지 기능과 온도와 습도가 높은 한국의 기후 특성에서 전체 에너지 밸런스를 유지하는데 기여하는 관개수의 가치에 대한 평가와 더불어 생산물의 가격을 포함하는 것이 합리적일 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권1호
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• pp.46-52
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• 2009

질소동위원소비(${\delta}^{15}N$)가 낮은 대기질소 강하물의 유입에 의해 산림 생태계 내 다양한 시료(나이테, 엽, 토양)의 ${\delta}^{15}N$ 값이 낮아지는 것으로 보고되고 있다. 하지만, 토양 미생물과 식물이 쉽게 이용할 수 있는 토양 무기태 질소의 ${\delta}^{15}N$에 대한 연구는 진행된 바 없다. 본 연구는 대기질소 강하물이 상대적으로 적은 농촌지역과 많은 공업지역에 위치한 적송 산림지역의 유기토양층과 무기토양층(0~20 cm와 20~40 cm) 중 $NH_4{^+}$과 $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$값을 분석하여 두 지역간의 차이를 조사하였으며, 이들 ${\delta}^{15}N$ 값을 근거로 조사 지역의 질소손실 민감성을 평가하였다. 농촌지역과 공업지역에서 $NH_4{^+}$의 ${\delta}^{15}N$ 값은 각각 +8.9 ~ +24.8‰과 +4.4 ~ +13.8‰로 분포하였다.유기토양층과 무기토양층(0~20 cm)에서 두 지역간 $NH_4{^+}$의 ${\delta}^{15}N$값 차이가 나타났는데, 공업지역에서 각각4.4‰과 +13.8‰이었고, 농촌지역에서는 각각 +8.9‰과 +24.3‰로 공업지역에서 더 낮은 ${\delta}^{15}N$ 값이 나타났다.이는 공업지역에서 ${\delta}^{15}N$값이 낮은 대기 유래 $NH_4{^+}$ 유입량이 더 많았음을 의미한다. 한편, $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$ 값은 지역간 차이가 없었는데, 이는 $NO_3{^-}$가 용탈과 탈질 등에 의해 쉽게 손실되는 과정에서 수반되는 질소동위원소 분할 효과에 의해 강하물에서 유래된 $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$ 기여도가 낮아지기 때문으로 판단된다. 본 연구에서 관측된 무기태 질소의 ${\delta}^{15}N$ 값은 다른 지역에서 조사된 $NH_4{^+}$(-10.9 ~ +15.6‰)과 $NO_3{^-}$(14.8 ~ +5.6‰)의 ${\delta}^{15}N$ 값보다 매우 높은데, 이는 본 연구지역에서 토양 질소 손실 가능성이 높음을 보여준다. 이상의 연구 결과에 의하면 산림토양의 무기태 질소 중 $NO_3{^-}$보다 $NH_4{^+}$이 질소공급원(대기 질소 강하)에 대한 ${\delta}^{15}N$ 정보를 보다 잘 반영하는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.