• 한국식품영양학회지
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• 제29권3호
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• pp.301-306
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• 2016

본 연구는 국내에서 많이 재배되는 농산물과 특수하게 재배되는 농산식품 자원(잎 및 채소류 9종, 과일류 16종, 곡류 및 특용작물 11종)을 선정하여 비타민 $K_1$의 함량 분석하여 기초데이터를 마련하고, 실험에 사용한 분석법을 검증하여 결과의 신뢰도를 확보하고자 하였다. 각 식품군의 비타민 $K_1$은 용매추출법을 이용하여 추출하였고, 형광 검출기를 이용하여 HPLC를 통해 정량하였다. 잎채소류 내 비타민 $K_1$의 범위는 $107.03{\sim}682.73{\mu}g$/100 g였으며, 구기자 잎에서 $682.73{\mu}g$/100 g으로 가장 높게 검출되었고, 대왕토란과 고구마는 각각 $1.83{\mu}g$/100 g과 $2.72{\sim}2.74{\mu}g$/100 g으로 낮은 함량을 보였다. 과일류의 비타민 $K_1$ 함량 범위는 $0.17{\sim}28.22{\mu}g$/100 g으로 분석되었고, 마른 반시에서 $28.22{\mu}g$/100 g으로 가장 높은 수치를 보였으며, 청포도 $14.97{\mu}g$/100 g, 키위류 $13.54{\sim}16.36{\mu}g$/100 g으로 다른 과일들과 비교해서 비교적 높은 함량을 보였다. 곡류의 비타민 $K_1$ 함량 범위는 $1.14{\sim}3.47{\mu}g$/100 g이었고, 느타리버섯, 이슬송이버섯, 초석잠에서는 모두 비타민 $K_1$이 검출되지 않았다. 검량선의 상관계수는 0.999로 높은 유의 수준을 보여 분석에 적합함을 알 수 있었으며, 반복성과 재현성의 변동계수 값은 각각 8.95%, 5.28%로 우수하였다. 따라서, 본 연구에서 분석된 자료는 국내에서 재배되는 지역농산물의 비타민 $K_1$ 기초데이터로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제31권4호
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• pp.378-383
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• 2019

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700-1500, 1500-1300, 1100-950 cm^-1부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700-1500 cm^-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500-1300 cm^-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100-950 cm^-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0℃(A)에서 +4℃(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그룹은 평년 기온에서 +2℃ 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2℃, 평년 기온에서 +4℃ 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.209-218
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• 2020

ET_c 손실을 보상하는데 필요한 물의 양을 작물 용수 요구량(Crop water requirement, CWR)로 정의되며, ET_c 평가는 작물 필요 요구량을 정확하게 정량화하는 데 필요하며, 물 균형 계산에서 중요한 역할을 한다. 토마토와 파프리카의 실제 관수 요구량(Actual crop water, ACW)이 적절한 CWR인지 평가하였다. 토마토와 파프리카 재배에 적정한 AWC 예측 및 추정을 위하여 온실 내부 환경데이터를 Penman-Monteith을 이용하여 기준 작물 증발산(ET)을 계산한 후, 기준 증발산은 작물 상수(Kc;토마토-1.15, 파프리카-1.05)계수로 조정하였다. 토마토와 파프리카의 CWR과 ACW를 계산하여 비교 평가한 결과 ACW가 CWR을 대체할 수 있지만 파프리카의 ACW는 필요 이상으로 높게 나타났다. 또한, 토마토의 ACW는 1일 100 ~ 1,200 ml이고, 파프리카의 ACW는 1일 100 ~ 500 ml가 적절한 것으로 나타났다. 그러나, 스마트 온실에서 ET_c의 정밀도를 높이려면, ET_c가 CWR로 변환되고 ACW와 비교하기 위해서 클래스 A팬 설정이 필요하다. 향후 실시간으로 CWR을 측정하기 위한 시뮬레이션 프로그램 연구가 필요하다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권2호
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• pp.166-172
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• 2018

본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사를 실시하였다. 그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.

• 현장농수산연구지
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• 제18권1호
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• pp.101-112
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• 2016

본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.134-146
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• 2023

콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.398-403
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• 2023

과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R²=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권2호
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• pp.133-142
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• 2007

화학비료의 과다사용으로 환경오염의 문제가 심각해 지면서 친환경 농자재(목초재 또는 축산분뇨 등)를 사용하는 유기농업의 필요성이 대두되어 왔다. 이러한 친환경 농자재의 시용량은 작물 종류별, 토양 종류별, 계절별, 재배환경 등에 따라 결정되어져야 한다. 유기비료로서 축산분뇨량의 효율적 사용과 축산분뇨로부터의 암모니아 방출량 저감을 위해서는 먼저 축산분뇨의 경작지 시비 후 암모니아 방출모델이 제시되어야 한다. 그리고 암모니아 방출에 영향이 큰 인자들을 찾아내어 이 인자들을 변화시킴으로서 암모니아 방출량을 감소시킬 수 있을 것이다. 이 연구에서는 인공신경망(artificial neural network) 기법을 이용하여 시비된 돈분의 암모니아 휘산량을 예측한다. 유럽지역에서 얻은 암모니아 방출 실험데이터(ALFAM database)를 바탕으로, 암모니아 손실 영향인자에 따른 암모니아 방출량을 Michaelis-Menten 모델식을 이용하여 예측한다. 이 모델식의 모델인자(암모니아 최대 방출량과 암모니아 최대 방출량의 50%에 도달하는 시간)는 feedforward-backpropagation 인공신경망 기법으로 예측하였고, 가중치 분할법(weight partitioning method)으로 암모니아 손실에 미치는 총 15개의 영향인자의 상대적인 중요도를 분석하였다. 그 결과 암모니아 방출량은 기후에 따라 크게 좌우되고, 돈분의 상태도 상당한 영향을 주고 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.65-65
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• 2017

밭작물 중 양파와 마늘은 높은 노동투하시간, 노임의 상승, 복잡한 수거 과정 등으로 최근 재배면적이 감소하는 추세이다. 밭농업 활성화 방안으로 생산비 절감과 작업 속도 향상을 위한 수확기계 개발 연구로 줄기절단기가 개발되었다. 이 연구는 줄기절단기 예취날의 설치각이 절단부하에 미치는 영향을 분립체 해석 기법으로 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 시뮬레이션은 EDEM으로 인장탄성계수, 전단탄성 계수, 중첩길이, 입자 반경 및 질량, 상대속도를 이용하여 충돌시 힘을 해석하고 인장 및 전단강도, 한계, 결합 길이를 통해 입자간 결합을 설정할 수 있다. 시제품으로 설계된 줄기절단기의 치수를 활용하여 프로그램 상에서 줄기 절단 시뮬레이션을 진행하여 절단부하 결과를 얻도록 하였고 칼날 설치각을 30도, 45도, 60도로 변경하여 각각의 부하를 분석하여 경향성을 파악하고자 하였다. 실험에서 사용한 프로그램은 EDEM 2.7.1 Academic Research 버전이며 시뮬레이션을 진행한 PC의 사양은 Intel(R) $Core^{TM}$ i7-4790 CPU @ 3.60GHz, Memory 16.0GB이다. 줄기 절단 시뮬레이션에 적용시킨 줄기 모델은 마늘의 조건을 적용시켜 직경 1mm의 입자로 이루어진 지름 12mm, 높이 214mm의 원통형 모델이며 60.32N의 최대절단력을 가지고 있다. 줄기절단기는 2개의 회전날을 가지고 있으나 좌우대칭을 적용하여 절반에 대한 해석으로 하나의 회전날로 절단을 하도록 줄기 모델은 4조로 하여 3열을 140mm 간격으로 위치시켰다. 줄기절단기의 칼날은 반경 350mm로 회전하며 진행속도는 1.65m/s, 회전속도는 1680rpm으로 작업하도록 하였다. 시뮬레이션은 0.5초의 시간에 대해 해석하도록 하였으며 0.003초 간격으로 칼날에 가해지는 힘을 구하여 저장하도록 하였다. 시뮬레이션 해석시간은 약 116시간이었으며 설치각별 시간에 따른 칼날에 가해지는 압축력 값과 그래프를 얻을 수 있었다. 대부분의 시간에서 절단이 이루어지지 않으므로 0의 값을 나타내었으며 절단이 이루어지는 시점에 절단부하가 나타났다. 결과 해석을 위해 그래프의 피크 값들을 이용하였으며 그 중 상위 6개의 값으로 분석하였다. 30도, 45도, 60도의 설치각에 따른 절단부하의 평균 값은 각각 105.4N, 160.5N, 215.9N으로 나타났다. 설치각에 따른 절단부하의 경향성은 유의수준은 3.93%로 각각의 차이가 유의미하게 나타났으며 상관계수는 0.489로 증가하는 경향이 보였다. 그러나 $R^2$는 0.2394로 낮은 값을 보여 데이터 처리 방법의 개선과 적절한 회귀 모델의 적용이 필요하다. 향후 포장시험을 진행하고 복합적으로 분석하여 경향성을 자세히 분석하고자 한다.