본 연구는 기존 원예종에 비해 관상가치가 높은 반입종식물이 나타내는 반입현상의 다양한 변화를 측정할 수 있는 보다 정확한 검정방법을 개발코자 실시되었다. Scanning을 통한 컴퓨터 분석을 이용해 Tradescantia 2품종에 대한 전체엽면적 및 반입면적을 측정한 결과 광도가 증가할수록 전체엽면적은 감소하였으며 반입면적은 증가하는 결과를 나타내었다. 음지에서는 공시된 2품종 모두의 엽면적은 증가하였으며 반입면적은 급속히 감소하였다. 또한 위에 언급한 방법과 동일한 수법으로 광도에 따른 반입색차를 측정한 결과 양지에서 가장 밝은 엽색정도를 보였으며 광도가 감소할수록 엽색정도가 짙어졌다. 위의 결과에 대해 엽면적계로 전체 엽면적 및 반입면적을 측정한 값($cm^2$)과 본 연구에서 scanning을 하여 얻은 그래픽파일을 이용한 컴퓨터 분석시의 수치(pixel)간의 상관정도를 구한 결과 매우 높은 상관관계가 있었다. 따라서 컴퓨터그래픽분석을 이용한 엽면적 및 반입면적의 측정법은 매우 정확하며 간편하게 쓰일 수 있을 것으로 추측되었다.
작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.
상수의 엽면적은 상엽의 수획량 즉 수량과 높은 상관관계가 있고 그의 간이측정법은 매우 의의 깊은 일이므로 상전에서 생체대로 엽면적을 측정할 수 있도록 간이측정법을 고안하였다. 우리나리 상수의 주요품종인 개량서반, 일지뢰, 노상 그리고 수원 제4호의 4개품종을 재료로 절위별로, 지조별로 엽면적과 엽장, 최대엽폭과의 관계를 조사 실험하였으며 공시 엽수는 개량서반 741문, 일지뢰 853문, 노상 507문, 수원제4호 441문, 도합 2,542문이었다. 5개열엽으로 엽형이 비슷한 개량서반과 일지뢰의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,643, 단엽인 노상과 수원제4호의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,735에 의해서 구할 수 있음을 알았다. 즉 개량서반과 일지뢰는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.634를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상 4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이 때의 상관계수 r의 평균을 노상에 있어서는 r=0.999, 수원상 4호에 있어서는 r=0.996이었다. 이 방법에 의하면 시간과 노력을 크게 절감시킬 수 있을 뿐만 아니라 생체대로 쉽게 엽면적을 구할 수 있는 이점이 있다.
뽕나무의 절간장과 엽면적 및 엽중과의 상관관계를 구명하고 지조부위별 절간장 엽면적 및 엽중의 변이를 구명하기 위하여 30개의 품종을 품종대상으로 하는 동시에 동일품종내에 있어서의 이들의 상관관계를 알기 위하여 소엽형품종인 개량서반과 대엽형품종인 노상에 대하여 조사한 결과는 아래와 같다. 가. 각성상과 엽면적 및 엽중의 상관은 모두 다음과 같이 정의 상관관계가 있었다. (1) 즉대표품종군에서 절간장과 엽면적 및 엽중은 모두 정의 높은 상관이 있었다. (2) 대표품종군에서 지조장과는 어느 경우나 상관이 없었고 단일품종내에서는 모두 정의 상관이 있었다. (3) 지조의 체적과 엽면적 엽중과는 대표품종군에서나 동일품종내에 있어서 모두 상관이 있었고 특히 개량서반이 가장 큰 상관을 나타냈다. (4) 엽병장과 엽면적 및 엽중과는 대표품적군, 개량서반 및 노상의 모두 놓은 상관을 나타내었다. 나. 지조의 부위별 절간장의 변이는 대부분의 품종이 같은 경향으로 하부인 I부위가 가장 길고 II부위까지 감소하다가 일단 증가한 후 다시 감소하여 선단에서 가장 짧았다. 다. 지조의 부위별 엽면적과 엽중의 변이는 I부위가 가장 작고 IV부위 까지 증가하여 최대가 되고 그 후 감소하였다.
중부이남 각지역에서 수집한 727계통의 재래종에 대한 1엽당 엽면적을 측정하고, 이 형질과 이이외의 몇가지 형질들과의 관련성을 조사하였다. 1. 엽면적, 엽장, 엽폭 그리고 엽형지수이전계통에 대한 평균치는 각각 111.4$\textrm{cm}^2$, 12.2cm, 9.1cm, 그리고 1.35이였으며, 이들의 분포는 정규분포에 극히 유사하였다. 2. 엽면적과 엽장, 엽폭, 초장 그리고 종실의 크기와는 고도의 정의 상관관계에 있고, 분지수와는 부의 상관이였고, 절수와 수량과의 상관성이 인정되지 않았다. 한편 엽형지수와 엽면적, 엽장, 그리고 수량간에는 상관이 없었으나, 엽폭과는 고도의 상관관계에 있으므로 엽형은 엽장보다 엽폭변이에 의존하는 것 같다.3. 공시집단을 대엽군과 소엽군으로 분류하고 양군간에 종실수량, 초장 및 절수를 비교한즉 차이가 없었으나, 종실종, 분지수 그리고 엽형지수는 양군간에 유의한 차가 있었다.
이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.
담배재배기간중 잎담배수량에 영향을 주는 양적형질의 변화량과 주당엽건물이나 엽면적과의 관계, 최종수량과의 상관등을 구명하여 담배 생산성 연구의 기초자료로 이용코자 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주당엽건물량에 미치는 엽위별 엽면적의 영향력을 최대엽과 인접 4매엽면적의 합이 가장 높았으며 다음은 주당엽면적, 14매째의 엽면적순으로 나타났다. 2. 주당엽건물량에 미치는 엽이별엽건물량의 영향력은 14매째의 엽건물량이 가장 높았으며 다음은 최대엽과 인접 4매 엽면적의 합 순으로 나타났다. 3. 황색종잎담배 최종수량은 이식후 70일째의 건엽물량과 가장 깊은 관계가 있고 이식후일수 경과가 적은 시기일수록 상관도가 낮았다. 4. 버어리종 담배의 최종수량은 이식후 50일째 까지의 엽건물량과는 유의성 관계가 없었고 이후 65일일째 까지는 5% 수준에서 70일째에서는 1% 수준에서, 유의성관계가 인정되었다.
유자(Citrus junos)에 있어서 수관내 위치별 엽, 엽면적, 엽중의 특성차이와 정아의 발생상태, 화아분화와 과실 품질에 미치는 기초자료들을 얻고져 실험을 실시하였던 바 결과는 다음과 같다. 1. 동, 서, 남, 북의 방향별 엽수, 엽면적, 엽중에 있어서는 유의차가 없었다. 2. 수관의 상하간에는 엽수와 엽면적은 유의차가 었었다. 3. 정아의 횡경과 종경은 방향별로는 차이가 없었지만, 상하간에는 유의한 차이를 나타내었다. 4. 투과광도와 엽 및 엽면적과의 상관관계는 광도 감소율에 따라 엽의 엽비중이 가장 큰 영향을 받았으며, 단과지당 전체엽중, 평균 엽중, 단과지 정아의 횡경, 종경도 높은 상과관계를 나타내었다. 5. 화아분화에 차광은 비효과적이었으며, GA처리도 같은 경향을 나타내었다. 6. 적과는 1과당엽수를 40잎 이상으로 하는 것이 화아분화율과 과실의 품질을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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