• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2003.04a
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• pp.146-151
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• 2003

작물의 생장상태를 측정하고자 기존의 연구자들에 의해서 많은 연구가 수행되고 있다(Hatou 등, 1995, Shimizu와 Hems, 1995; 김 등, 1998; 성, 1995). 그러나 작물의 생장을 감시하기 위한 기존의 방법은 파괴적이며 지속적이지 못한 단점을 지니고 있다. 작물이 스트레스를 받아 눈에 띄게 작물의 생장변화가 보일 경우 작물은 이미 영구적인 손상을 받게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2020.06a
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• pp.193-193
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• 2020

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2021.04a
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• pp.128-128
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• 2021

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.09a
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• pp.190-190
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• 2019

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.09a
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• pp.180-180
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• 2019

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2021.10a
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• pp.68-68
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• 2021

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.82-82
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• 2017

현대농업에서 잡초를 조기에 제거하지 못할 경우 작물의 성장에 장애를 초래하므로 제초작업은 매우 중요하다. 최근 친환경 고품질 농산물에 대한 소비자의 관심과 고품질 농산물에 대한 가격 차별화 등으로 제초제를 사용하지 않은 친환경 재배가 주목을 받고 있다. 제초제는 농작물에 따라 분류가 되어있어 종류마다 효과가 다르고 사용방법이 종류에 따라 어떻게 사용되는지 알기가 쉽지 않아 이에 따른 피해 또한 무시 할 수 없다. 현재 상용화되어 있는 제초기는 굴곡이 있는 고랑의 잡초를 효율적으로 제거하기 어려워 밭작물 제초작업에 사용하기 부적합하다. 밭작물 재배 기간에 행해지는 고랑의 제초작업은 평지보다 더 많은 힘이 필요하고 일반적인 제초기로는 좋은 결과를 얻기 어렵다. 또한 제초 작업시 농작물 피해와 멀칭 비닐을 손상시키는 문제가 발생 하고 있다. 따라서 밭작물에 효율적인 잡초를 제거하기 위해 굴곡이 있는 지형의 잡초를 제거하기 위한 제초기 개발이 반드시 필요하다. 밭작물용 제초기를 개발하기 위해 굴곡이 있는 고랑의 잡초 제거가 가능한 제초날의 형상 설계가 우선되어야 하며, 고랑의 잡초제거를 위한 제초날 형상설계를 하기 위해 우리나라 주요 밭작물 재배지의 이랑 넓이, 고랑 깊이 및 고랑 폭을 조사 분석하였다. 조사 작물 대상은 양파, 마늘, 무, 배추, 고추, 당근, 감자 총 7가지 작물을 대상으로 조사하였으며, 각 작물들의 이랑 넓이와 고랑 깊이 및 폭의 평균치를 구하여 제초날 설계에 적용하고자 하였다. 범위가 있는 수치는 높은 수치를 기준으로 계산하였으며 고랑의 평균 폭은 34.2cm이고, 고랑의 평균 깊이는 22.1cm가 나타났다. 잡초를 효과적으로 제거하기 위해 제초날의 형상은 고랑의 크기 및 형태에 맞게 원형으로 설계를 하여야 한다. 형상 설계는 밭작물 고랑 평균직경 및 평균높이를 고려하고, 제초작업시 제초날이 작물 및 멀칭비닐의 손상 하지 않도록 하기 위해 직경은 고랑 평균 폭의 75% 정도 치수로 형상을 설계하고, 제초날 깊이는 고랑의 굴곡형태을 고려할 때 제초날 반경의 70%정도로 설계하여 원형제초날 폭 250mm, 제초날 깊이 87.5mm로 설계해야 할 것으로 분석 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.440-442
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• 2021

농업에 ICT 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 인공지능에 기반한 자율제어가 가능한 농업으로 나아가고 있다. 자율제어가 가능한 농업의 시작은 최적의 작물 생육 환경을 아는 것이다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 수집된 데이터들의 품질을 검증하고 데이터를 분석하여 작물 생육 환경을 제어하기 위한 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 수집한 데이터를 활용하여 작물 생장에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 애플리케이션의 프로토타이핑 결과를 기술한다. 이 시스템에서 사용자는 웹브라우저를 통해 수집된 데이터들을 입력하고 원하는 분석을 요청하게 되고, 서버는 사용자의 요청과 관련된 R 스크립트를 실행하고 분석 결과를 사용자에게 전달한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.274-274
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• 2015

전 세계적으로 식량과 물 안보에 대한 중요도가 높아지고 있으며 이에 따라 물발자국은 식량과 물을 연계하는 요소로서 거론되고 있다. 물발자국은 제품이 생산되는 과정동안에 사용되는 물의 양을 의미하며 $m^3/ton$으로 표현한다. 이러한 물발자국은 작물 필요수량 및 생산량을 기반으로 산정되기 때문에 기후변화와 밀접한 관계가 있다. 따라서 농업 및 수자원 계획 분야에서 물발자국의 활용성을 높이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 농산물의 물발자국 변화를 살펴보는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에 따른 논벼의 농업용수량 및 생산량 산정을 통하여 미래의 녹색 및 청색 물발자국을 산정하고, 시기 및 시나리오별 불확실성 및 민감도를 평가하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 기반의 신 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 물발자국 산정 작물은 우리나라의 주곡인 논벼를 대상으로 하였다. 물발자국은 작물의 단위생산량당 소비되는 물의 양으로 정의되며, 최근 연구에서 물발자국은 용수 공급원에 따라 녹색(green), 청색(blue), 회색(grey) 물발자국으로 구분하여 산정되고 있다. 본 연구에서는 작물의 증발산으로 소비되는 수량만을 물발자국 산정에 적용하여 증발산량 중 강우에 의해 공급되는 수량인 녹색 물발자국과 관개에 의해 인위적으로 공급되는 수량인 청색물발자국을 산정하였다. 기후변화에 따른 미래의 작물의 생산량을 산정하기 위해 작물모델로 기상, 재배관리, 작물의 유전정보, 토양수분 및 질소의 효과까지 고려하여 작물의 생육뿐만 아니라 생산량까지도 모의할 수 있는 CERES-Rice모델을 적용하였다. 미래 기후 전망을 위한 전지구모형은 종류가 다양하고 모형의 특성과 모형 입력 자료에 따라 모의 결과가 상이하게 나타남에 따라 불확실성을 내포하고 있다. 따라서 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있는 논벼의 물발자국을 산정하기 위하여 각 시나리오 및 시기별 물발자국의 불확실성 및 민감도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 미래 농업수자원의 변화를 분석하는데 이용될 수 있을 뿐 만아니라 우리나라 미래 국가수자원 정책의 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.5 no.2
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• pp.109-125
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• 2014

Suitable climate condition is essential for stable growth of crops which directly leads to an increase in crop production. Preceding domestic researches mostly used crop models to predict grain or crop yield in relation to climate change. However, the use of various models and input data based on foreign background lowered the reliability for result. Therefore in this study, we evaluated domestic applicability by comparing and analyzing various crop models developed abroad. In addition, we selected models based on the possibility of acquiring input data and suggested domestic applicability.