농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.
북한식물은 남한이 아닌, 북한 또는 이북지역에 자생하는 식물이며 DMZ자생식물원은 국내 유일의 북한식물 연구센터로서 한반도의 생물다양성 자료구축, 보전, 활용에 관한 연구를 수행하고 있다. 동아시아의 생태계를 이해하고 통일 이후의 황폐화된 북한의 식생 복원 기반 구축 및 산업화 소재 발굴을 위해 북한식물에 관한 체계적인 자료정리와 북한식물 유전자원(표본, 생체, 종자) 수집전략이 요구된다. 본 연구는 국내·외 수목원 및 관련기관의 북한식물 유전자원에 대한 보유 현황을 파악하기 위하여 수행되었다. 조선식물지 등 북한식물 종에 관한 문헌과 전문가 검토를 거쳐 북한식물 DB를 구축하였다. 국내·외 수목원 DB에 북한식물 학명을 검색하여 각 수목원의 북한식물 유전자원 보유 현황을 확인하였다. 북한식물 480 분류군에 대하여 국내 14개 수목원을 포함한 전 세계 6개 대륙, 42개국, 283곳의 수목원을 탐색한 결과 총 432 분류군에 대한 보유 현황을 파악하였다. 189 분류군에 대한 1,475 점의 표본정보를 확보하였으며, 327 분류군에 대한 3,652 건의 생체 및 종자 보유 여부를 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 북한식물 유전자원을 체계적으로 수집하여 향후 한반도 생물다양성의 이해를 증진시키고 북한지역 생태계의 보전 및 복원에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.
본 연구는 예산지역에서 현지외보전을 하는 매실나무(220여점) 및 살구나무(9점) 유전자원에 대한 개화 특성평가를 위하여 개화기를 지난 만개기를 연차별로 조사하였다. 대한민국에서 수집한 매실나무의 만개기는 이식 초기의 2012년에 4월 중순이었으나 이식 3년 후부터 4월 초순으로 약간 앞당겨졌다. 만개기는 2012년의 경우 모두 4월 11일 이후이었으나 2015년 이후는 4월 1~10일까지 70% 이상이었다. 연도별 보면 2015년과 2016년은 4월 1~5일에 가장 많이 만개하였고, 2017년과 2018년은 4월 6~10일에 가장 많이 만개하였다. 또한 일본에서 수집한 매실나무의 만개기도 대한민국 수집의 자원처럼 4월 초순이 대부분이었는데, 연도별로는 2015년, 2016년 및 2017년의 경우 4월 1~5일에 가장 많이 만개하였고, 2018년은 4월 6~10일에 가장 많이 만개하였다. 그러나 일본 수집의 매실나무 만개기는 3월말에서 4월 초순에 집중되어 3월 중순에서 4월 중순까지의 범위를 나타낸 대한민국 수집 자원과 약간의 차이를 보였다. 그리고 예산지역 현지외보전 살구나무(대한민국 수집)의 만개기는 2015년부터 2018년까지 모두 4월 1일부터 10일까지이었으며, 3월 및 4월 중순 이후에 만개한 꽃이 나타나지 않았다.
본 논문에서는 완전제어형 식물공장에서 작물이 생육하는데 필요한 재배환경들의 모니터링 및 제어가 가능한 센서 네트워크 기반의 식물공장 통합 제어 시스템을 설계 및 구축한다. 제안한 시스템은 완전제어형 식물공장에서 각 재배단의 환경 정보를 수집하기 위해 통합 환경정보 센서 및 전력 제어 센서를 설치하고, 통합 컨트롤러를 통해 LED 조명의 제어가 가능하도록 설계 하였다. 환경정보 센서는 온도, 습도, CO2의 데이터가 실시간으로 수집되며 전력제어 센서는 실시간 사용되는 전력량 데이터가 수집 가능하며 센서를 통해 전력의 차단 및 공급이 가능하도록 설계 하였다. 본 시스템은 크게 모니터링과 제어로 구분되며 테스트 베드의 구축을 통해 실시간 환경정보 센서 데이터 수집이 가능하고, LED 조명 및 전력을 제어가 가능함을 확인하였다.
식물공장의 필요성에 대한 시대적, 산업적 요구가 증가함에 따라 전 세계적으로 식물공장을 이용하여 다양한 작물을 재배하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 연구는 컨테이너 크기의 소형 식물공장 형태의 연구실을 대상으로 한 부분적인 기술에 국한되어 있으며, 경제적 효과를 확보하기 위한 대형 식물공장에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 수경인삼 식물공장의 사례를 통하여 ICT 기반의 스마트 팜 팩토리 시스템에 대한 연구를 진행하고자 한다. 스마트 팜 팩토리는 기존의 식물공장의 개념을 확장한 것으로 일부 환경정보를 수집하여 시설물을 제어 할 수 있는 기존의 식물공장 수준을 뛰어 넘어 식물 생육을 위한 정보의 수집과 시설의 운영 및 관리의 자동화가 가능하며, 수집된 정보를 이용하여 최적의 작물 생육을 위한 정보 분석과 이의 적용이 가능한 전사적인 식물공장 관리 시스템이다.
전북, 경남, 강원, 경기지역에서 수집한 16개의 수집종 삽주의 정량적 특성을 비교하고, 다변량 분석법에 의하여 수집종 삽주의 유연관계를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 함양1 수집종이 초장 86.2cm, 주당잎수 117.6개, 화경수 34.3개로 가장 좋았고, 수도1 수집종이 경수가 12개로 가장 많았다. 또한, 엽연거치는 평균 1.6mm로 모두 존재하였다. 삽주속 식물의 잎의 형태는 단엽과 장상복엽(3출엽)이 주로 존재하였고, 엽형은 타원형이 가장 많았다. 주요 18개의 형질을 대상으로 다변량 분석법에 의한 16개 수집종 삽주는 3개의 계통군으로 분류할 수 있었으며 제 1군에 속하는 진안1, 진안2 수집종과 제 3군에 속하는 정수, 거제 수집종이 유연관계가 가장 먼 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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