토마토의 생육과 수확량을 예측하기 위한 중요한 요소 중의 하나는 엽면적이다. 이러한 엽면적을 정확하게 예측하는 것은 토마토 식물 생장 평가 모델의 시작이라고 할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 토마토 잎의 측정을 통해 엽면적(LA)을 추정하는 효과적인 모델을 확인하기 위해 수행하였다. 토마토 식물 잎 조사를 위해 2주 간격으로 5개체의 토마토 식물체의 전개된 모든 잎에 대해 엽면적(LA), 엽장(L), 엽폭(W), 엽신장(La)를 측정하였다. LA와 토마토 잎 독립변수의 상관관계는 La × W, L × W, La + W, L + W의 식이 강한 양의 관계를 나타냈다. LA 추정은 LA = a + b(La2 + W2)을 사용하는 선형 모델이 가장 정확한 추정치를 나타내었다(R2 = 0.867, RMSE = 88.76). 9월부터 12월까지 토마토 잎의 위치에 따른 상, 중, 하 엽의 모델을 살펴본 결과, 상, 중, 하로 잎 위치에 따른 모델별 결정계수(R2) 값은 각각 0.878, 0.726, 0.794였다. 상위엽을 바탕으로 추정된 모델의 정확도가 가장 높았는데, 이는 10월 이후 토마토 재배 농가에서 중위엽과 하위엽에 실시한 반적엽의 영향으로 판단된다.
본 시험연구에서는 한발시에 배추와 무우의 최저용 수량을 규명하여 한발시에도 안심하고 수확을 할수 있는 방안을 모색하여 우리나라에서 밭 작물에 관개를 하지 않고 천후의 농업을 하는 방식을 개선하여 전천후농업으로 전환하기 위한 기본적인 연구와 역점을 두었다. 따라서 그 첫단계로 채소를 통하여 밭작물의 관개 예의한 증수와 한해를 극복하며 나아가서 다른 밭작물도 여기에 준용할 수 있는 방법을 모색하여 보았다. 본 연구는 배추와 무우를 보통 원예시험장 재배법에 준하여 재배하면서 용수관리는 수평방향의 지하수를 차단할 수 있도록 깊이를 1m까지 파고 비니루자루로 씨웠다. 그 위에는 $1m{\times}1m$의 시험구를 만들어 외각은 나무로 사각형을 만들어서 관수량이 외부로 흐르지도 않고 외부의 물 1m 지하에 있는 지하수만 연직방향으로 이동할 수 있으며 모세관 현상으로 상승 할수 있게 하였다. 포장 전체는 비닐하우스를 지어 강우를 차단하고 급수에만 의존했으며 통풍을 원활히 하기 위하여 지상까지는 비니루를 차단하지 않고 60cm 이상을 차단하여 그림 1과 같은 외부의 강우에 영향을 제한했다. 그 결과 포장내에 기온이 y=0.46+1.09x 라는 관계식으로 포장내에 온도가 외기온 보다 상승함을 나타냈다. 시험구는 배추2품종, 무우 2품종에 2반복 15처리로 120구에 보통구 8구로 128구에 대하여 1차시험은 $5{\sim}7$월에 2차 시험은 $8{\sim}10$월에 시행하고 관수 처리를 해서 1일 관수는 아침 저녁으로 4,000cc를 나누어 주었다. 4,000cc/일는 0.462l/sec/ha에 해당하며 배추의 용수량 0.62l/sec/ha나 무우의 용수량 0.64l/sec/ha보다 별로 적지 않은 최소의 용수량이다. 배추나 무우는 파종후 초기에 다 한발을 받으면 생장에 심한 타격을 주었고 배추는 생장기간 내내 계속 관수가 필요로 했고 무는 생장이 초기 중기를 지나면 뿌리가 깊이 발달하여 후기에 한발 처리는 크게 생장의 위축은 가져오지 않았다. 또한 무우나 배추가 공히 1차시험($5{\sim}7$월) 때가 2차시험($8{\sim}10$월)보다 더 많은 수분을 필요로 했는데 동일량을 급수했으므로 더 심한 한해를 받았다. 이 실험치는 Blaney and Criddle 값도 똑같이 배추와 무우의 1차 시험치는 소비량계수 K가 1.14와 1.06이였고 2차시험에는 0.97과 0.86으로 $0.17{\sim}0.20$정도 더 높았다. 또한 배추는 품종에 따라 심한 수확량차를 보였으나 무우는 그렇지는 않았다. 또 배추와 무우를 공히 처리(No.2)와 보통구와 수확량 이 비교를 했을 때 처리구(계속관수구)가 양호했고 품종은 유의성이 없었다. 이상의 종합으로 미루어 보아 보리, 밀, 콩, 감자, 당근등 각종 밭작물도 유사한 반응을 예측할 수 있고 우리나라와 같이 산지개발 면적이 많이 가지고 있어 이곳에 알맞은 적지 적소의 작물을 재배하기 위해서도 밭관개 및 한해 시험은 계속 연구되어야 하며 앞으로 밭작물 증수에 크게 기대되는 바이다.
배추에 등록된 oxadiazine계 살충제 indoxacarb와 neonicotinoid계 살충제 thiamethoxam의 얼갈이배추 중 경시적 잔류특성을 구명하기 위하여 시험 농약을 기준량과 배량으로 살포한 후 시료를 채취하여 출하 단계별 잔류 특성을 조사하고, kinetics 해석에 따른 합리적인 회귀식과 생화학적 반감기를 산출하여 최종 농약살포 후 특정 시점에서의 잔류량을 예측하였다. 시험농약의 검출한계는 모두 0.01 mg $kg^{-1}$ 이었으며, 분석법의 회수율은 0.1 mg $kg^{-1}$ 수준에서 indoxacarb와 thiamethoxam 각각 $104.36{\pm}1.24%$와 $97.91{\pm}2.39%$이었고 0.5 mg $kg^{-1}$ 수준에서는 각각 $105.49{\pm}1.08%$와 $97.07{\pm}1.42%$이었다. Indoxacarb의 반감기는 기준량과 배량에서 각각 3.4일과 3.3일이었고, thiamethoxam의 반감기는 기준량과 배량에서 각각 2.3일과 3.5일이었다. Indoxacarb와 thiamethoxam의 초기 잔류량은 indoxacarb의 기준량을 제외하고는 모두 잔류허용기준 이상이었으나 수확예정일의 시료중 잔류농도는 모두 잔류허용기준 미만이었으며, 수확예정일의 잔류량으로 산출한 시험농약의 ADI 대비 EDI의 비율은 기준량과 배량 처리구에서 모두 4% 미만이었다.
자연공기(自然公氣)에 의(依)한 곡물건조(穀物乾燥)의 시뮤레이숀 모델에 관(關)하여 논(論)한 후(後), 벼 건조(乾燥)에 있어서 곡물수분(穀物水分)과 건물손실(乾物損失)의 변화(變化)를 예측(豫測)할 수 있도록 시뮤레이숀 모델을 수정개발(修正開發)하였으며, 이것을 실재(實在) 실험치(實驗値)와 비교(比較)하여 모델의 유효성(有效性)을 입증(立證)하였다. 그 후(後) 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 벼 건조(乾燥)의 최소송풍량(最小送風量)과 최대곡물층(最大穀物層)의 두께를 결정(決定)하기 위(爲)하여 벼 건조(乾燥) 시뮤레이숀을 행(行)하였는데, 이를 위(爲)하여 배의 최초수분함량(最初水分含量) 송풍량(送風量) 및 수확시기(收穫時期)를 건조(乾燥)의 조건(條件)으로 하였으며 텍사스 버어몬트 지방(地方)의 15년간(年間)의 공인기상(公認氣象) 자료(資料)를 이용(利用)하였다. 이상(以上)의 연구(硏究)를 통(通)하여, 다음과 같은 결론(結論)을 얻을 수 있었다. 1. 벼의 specific heat, equilibrium relative humidity, 비중(比重), mass transfer coefficient, 그리고 건물손실(乾物損失) 방정식(方程式)이 주어진다면 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 곡물건조(穀物乾燥) 시뮤레이숀 모델 (KSUDRYER)은 벼건조(乾燥)에도 이용(利用)이 가능(可能)하였다. 2. 유효성(有效性) 검정결과(檢定結果)에 의(依)하면, 수정개발(修正開發)된 시뮤레이숀 모델은 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 건조시(乾燥時) 벼의 수분변화(水分變化)를 정확(正確)히 예측(豫測)할 수 있었다. 3. 일반적(一般的)으로 다음의 건조조건(乾燥條件)을 사용(使用)한다면, 텍사스 지방(地方)의 기상조건하(氣象條件下)에서 벼는 자연공기(自然空氣)에 의(依)하여 건조(乾燥)될 수 있겠다. 최소(最初) 벼수분(水分)이 24%, 22%, 20% 그리고 18%일때, 각각(各各)의 최소송풍량(最小送風量)은 $5.5m^3/min-t$, $3.3m^3/min-t$, $2.2m^3/min-t$, 그리고 $1.1m^3/min-t$이며, 각각(各各)의 최대건조층(最大乾燥層) 두께는 0.91m, 1.52m, 2.13m, 그리고 2.44m였다. 이상(以上)의 결과(結果)는 Morrison(1954), 그리고 Sorenson and Crane (1960)의 실재실험(實在實驗) 결과(結果)와 비교(比較)해 볼 때 별 차이(差異)가 없었다.
방울토마토의 생산단계에서의 잔류허용기준 설정과 수확 후 저장기간중 경시변화 및 세척에 의한 잔류농약의 감소양상을 파악하였다. 해당약제를 안전사용기준의 기준량 및 배량을 각각 시설재배 포장에서 살포 후 10일간 잔류양상을 조사하였고, 실온 및 냉장조건 하에서의 저장실험 및 세척에 따른 잔류농약의 감소량을 파악하여 생산단계부터, 출하, 저장, 소비단계까지의 잔류량을 예측할 수 있는 모델개발을 위한 자료로 이용하고자 연구를 수행하였다. Dichlofluanid와 iprodione은 포장조건에서 반감일수가 기준량 2.2, 3.3일 이었으며, 배량은 3.5, 5.4일로 나타났다. 저장 조건하에서의 약제별 반감기는 포장조건보다 잔류량의 감소 속도가 느린 것으로 나타나 반감일수가 증가하였고, 세척방법에 의한 잔류농약의 감소량을 조사한 결과 세제 사용시의 평균제거율은 dichlofluanid는 73.7%, iprodione은 64.3%로 나타났고, tap-water 사용시에는 dichlofluanid 73.5%, iprodione 63.5%로 나타났다. 이러한 결과는 작물의 생산단계에서 구한 합리적인 회귀식을 이용하여 잔류농약의 경시변화를 파악하고, 저장 및 세척과정을 거쳐 최종 소비단계에서의 잔류농약의 수준을 평가할 수 있었다.
본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.
사과는 에틸렌에 의해 호흡량이 일시적으로 상승하는 호흡급등형 과실이다. 에틸렌 발생은 세포벽분해효소 활성화와 세포벽 연화를 진행시켜 사과의 상품성과 저장성을 떨어뜨리는 원인이 된다. 사과의 에틸렌 생합성 과정에는 Md-ACS1 및 Md-ACO1 유전자가 연관되어 있으며, 두 유전자는 과실의 에틸렌 발생량과 경도에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 사과 국내육성 28품종의 Md-ACS1 및 Md-ACO1 대립유전자형을 분석하고, 'Fuji(FJ)', 'RubyS(RS)', 'Hongro(HR)', 'Arisoo(AS)', 'Summer King(SK)', 'Greenball(GB)', 'Golden Supreme(GS)'을 대상으로 수확 후 25일까지의 에틸렌 발생량 및 상온저장($20^{\circ}C$) 20일 동안의 경도 연화율을 조사하였다. 그 결과, 낮은 에틸렌 발생량과 관련 된 대립유전자(favorable alleles0(FA)) ACS1-2, ACO1-1이 많을수록 에틸렌 발생량과 경도 연화율이 낮은 경향을 보였다. GS은 ACS1-1/1, ACO1-1/2(FA 1)으로 모든 품종 중 가장 높은 에틸렌 발생 수치와 경도 연화율를 보였다. SK와 GB은 ACS1-1/2, ACO1-1/2(FA 2)으로 ACS1-2/2, ACO1-1/2(FA 3)인 HR와 AS 보다는 높고 GS 보다 낮은 에틸렌 발생량과 경도 연화율을 보였다. ACS1-2/2, ACO1-1/1(FA 4)인 FJ는 RS를 제외한 모든 품종 중에 에틸렌 발생량과 경도 연화율이 가장 낮았다. 본 실험의 결과 Md-ACS1 및 Md-ACO1 대립유전자형과 사과의 에틸렌 발생량 및 경도 연화율은 상관성이 있는 것으로 확인되었다. 따라서, Md-ACS1 및 Md-ACO1 분자표지를 사과 국내육성품종의 저장성 예측과 육종 효율 향상을 위한 Marker-assisted selection에 활용할 수 있을 것으로 생각 된다.
지상 원격탐사 센서를 이용하여 질소 스트레스에 의한 고추의 생체량을 평가하기 위하여 사경재배를 이용한 포트실험을 수행하였다. 고추의 질소 스트레스 처리는 Hoagland 영양액 질소농도를 기준으로 40%에서 140% 까지 20% 간격으로 6개 수준으로 하였다. 고추는 이식후 120일 동안 생육시켰고 지상부의 생체중과 건물중, 잎의 질소흡수량과 엽록소 함량 그리고 수량을 조사하였다. 지상 원격탐사의 센서종류는 SPAD-502(Minolta)와 $Field\;Scout^{TM}$(CM1000, Spectrum) 엽록소 측정기, Spectroradiometer(LI-1800, Licor Inc.), $Crop\;Circle^{TM}$(Holland Scientific), 그리고 $GreenSeeker^{TM}$(Ntech Industries)를 사용하였다. 이식 후 120일째 고추의 지상부 건물중은 48.2 g/plant에서 196.6 g/plant로 큰 차이를 보였으며 변동계수는 27.8%였다. 이식후 40일, 50일 및 80일째 각 생육시기에서 원격탐사 반사율 지수들은 고추의 지상부 생체 중 및 건물중과 유의성 있는 정의 상관을 보였으며, 특히 $Crop\;Circle^{TM}$에 의한 반사율 지수들이 가장 양호한 상관계수를 보였다. 또한 고추 수확기인 이식후 120일째 고추수량, 지상부 건물중, 그리고 잎의 질소 흡수량은 생육중반기 원격탐사 센서의 반사율 지수들과 유의성 있는 정의 상관을 보였고, 특히 이식후 80일째 측정된 $Crop\;Circle^{TM}$의 aNDVI는 가장 양호한 상관계수를 보였다. 이러한 결과로부터 이식후 80일째 aNDVI는 수확기 고추의 생체량 및 질소 시비수준을 신뢰성 있게 예측할 수 있었다. 따라서 비파괴 실시간 지상원격 탐사 반사율 지수는 고추의 생육중반기 질소관리를 위한 효율적 도구로 활용 가능할 것으로 생각되었다.
기계화농업에서 농작물은 재배관리, 수확 및 가공과정에서 기계와 접촉하면서 기계로부터 순간적인 하중 및 지속적으로 받는 하중과 같은 여러 종류의 하중을 받아 변형되거나 파괴로 손상되는 등의 결과가 발생한다. 즉 기계작업 과정에서 작물은 파괴도 일어날 수 있으므로 작물의 물성에 따라 기계가 적응하면서 작업이 수행되어야 질적인 작업능율을 높일 수 있게 된다. 본 연구는 재배 및 수확과정에서 기계로부터 받는 벼 줄기의 역학적 특성의 구명을 위하여 크리이프 시험장치를 설계 제작하여 컴퓨터 측정장치를 구성, Burger모형(模型)에 의하여 수확시기에 측방향(側方向)의 압축하중 및 휨하중을 받는 벼 줄기의 크리이프 특성(特性)을 측정(測定) 분석(分析)하였다. 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 크리이프 거동은 4요소 Burger모형(模型)에 의하여 벼줄기의 크리이프거동을 정확히 예측(豫測)할 수 있었으며, 예측한 결과는 실측치에 거의 일치하였다. 2. 압축하중의 크기가 증가함에 따라 크리이프 변형량은 증가하는 경향이었는데, 25N 이하의 낮은 하중에서 정상상태 크리이프거동을 하였고, 30N 이상의 높은 하중에서 대수적 크리이프거동을 하였다. 3. 작용하중에 따른 크리이프거동을 나타내는 모형의 계수를 구하였는데 순간탄성계수 $E_0$ 및 지연시간 ${\tau}_K$는 작용하중의 증가에 따라 증가하였고, 지연탄성계수 $E_r$ 및 점성계수 ${\eta}_v$는 작용하중 증가에 따라 감소하는 점탄성(粘彈性) 재료(材料)임을 확인할 수 있었다. 4. 측방향 압축 하중이 25.0 N 이상 작용할 때 줄기 중부 및 상부에서 정상상태(定常狀態) 크리이프가 일어나, 하중의 작용시 줄기 부위(部位)에 따른 저항력은 하부(下部)에서 가장 컸고, 중부(中部)에서 가장 작게 나타나 파손 가능성이 높은 것으로 판단된다. 5. 압축하중 및 휨하중의 작용에 의한 줄기 부위에 따른 크리이프변형은 줄기 중부(中部)에서 가장 크게 일어났고, 하부(下部)에서 가장 작게 일어나 중부의 저항력이 가장 낮게 나타났다.
본 연구는 사과 '후지'의 과실 횡경 예측 모델을 개발하고 검증하고자, 수원지역에서 2000년부터 2014년까지의 연차간 과실 생장과 기상을 포함한 환경요인들을 분석하였다. 2000년부터 2014년까지의 평균 만개일은 4월 28일이었고, 만개 후 수확일까지의 성숙일수는 평균 181일이었다. 만개 후 약 36일 이후부터의 과실 생장은 단일 S자 곡선이었으며, 과실 횡경에 영향을 미치는 환경요인들은 BIO2, 9월강수량, 4월 최고 최저 평균기온, 8월 최저기온, 그리고 4월의 생육도일이었다. 그 중에서, 서로 간의 요인이 교차 상관관계를 나태내지 않는 BIO2와 9월 강수량을 각각 다른 요인들과 조합하여 모델을 만들었다. 선발된 모델 중에서 AICc가 92.61이며 보정된 $R^2$ 값이 0.53으로 가장 적합도가 높았던 모델을 선택하였으며 그 최종 모델식은 19.33095+(5.76242${\times}$BIO2)-(0.01891${\times}$9월강수량)+(2.63046${\times}$4월최저온도)이었다. 이 모델을 2000년부터 2014년까지의 실측치와 비교하였는데, 사과 '후지'과실 횡경의 실측치와 예측치의 평균차이는 ${\pm}2.9mm$, 표준편차는 3.54였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.