• Title/Summary/Keyword: Agriculture model

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전통적인 한방 처방 경옥고의 면역 증강 효과 (Immune-enhancing effects of a traditional herbal prescription, Kyung-Ok-Ko)

  • 노성수;이원화;김경민;나민균;배종섭
    • 대한본초학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.41-47
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    • 2019
  • Objectives : A traditional herbal prescription, Kyung-Ok-Ko (KOK), has long been used in oriental medicine as an invigorant for age-related diseases, such as amnesia and stroke. However, the beneficial value of KOK for immune responses is largely unknown. Based on the above mentioned effects of KOK, other previous reports, and its use in traditional medicine, we hypothesized that KOK displays beneficial effects against methotrexate (MTX)-induced immune suppression. Methods : We investigated the effects of KOK (0.6 g/kg/day, oral (p.o.)) on deteriorated immunity caused by MTX (2 mg/kg/day, p.o.) in an immune suppression mouse model. MTX was fed to mice once a day for 7 days. After the immune responses of the mice deteriorated by MTX treatment, KOK in water was fed to the mice once a day for 14 days. We then measured the expression levels of various cytokines, such as T helper cell (Th1, Th2) cytokines, and the number of immune cells, such as spleen T cells, B cells, and macrophages. Results : The data showed that MTX decreased Th1 profiles (interferon $(IFN)-{\gamma}$, interleukin (IL)-2, IL-12) and the number of immune cells, and increased Th2 profiles (IL-4, IL-5, IL-13), which were normalized significantly by post-administration of KOK. However, there was no significant difference in body-weight gain between MTX- and KOK-treated mice. Conclusion : These results indicate that KOK has immune-enhancing functions and reduces immunotoxicity of MTX, suggesting that supplementation with KOK will improve immune responses clinically and be useful for the prevention of immune-related diseases.

Effect of blended protein nutritional support on reducing burn-induced inflammation and organ injury

  • Yu, Yonghui;Zhang, Jingjie;Wang, Jing;Wang, Jing;Chai, Jiake
    • Nutrition Research and Practice
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    • 제16권5호
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    • pp.589-603
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    • 2022
  • BACKGROUND/OBJECTIVES: Previous studies have reported that protein supplementation contributes to the attenuation of inflammation. Serious trauma such as burn injury usually results in the excessive release of inflammatory factors and organs dysfunction. However, a few reports continued to focus on the function of protein ingestion in regulating burn-induced inflammation and organ dysfunction. MATERIALS/METHODS: This study established the rat model of 30% total body surface area burn injury, and evaluated the function of blended protein (mixture of whey and soybean proteins). Blood routine examination, inflammatory factors, blood biochemistry, and immunohistochemical assays were employed to analyze the samples from different treatment groups. RESULTS: Our results indicated a decrease in the numbers of white blood cells, monocytes, and neutrophils in the burn injury group administered with the blended protein nutritional support (Burn+BP), as compared to the burn injury group administered normal saline supplementation (Burn+S). Expressions of the pro-inflammatory factors (tumor necrosis factor-α and interleukin-6 [IL-6]) and chemokines (macrophage chemoattractant protein-1, regulated upon activation normal T cell expressed and secreted factor, and C-C motif chemokine 11) were dramatically decreased, whereas anti-inflammatory factors (IL-4, IL-10, and IL-13) were significantly increased in the Burn+BP group. Kidney function related markers blood urea nitrogen and serum creatinine, and the liver function related markers alanine transaminase, aspartate aminotransferase, alkaline phosphatase, and lactate dehydrogenase were remarkably reduced, whereas albumin levels were elevated in the Burn+BP group as compared to levels obtained in the Burn+S group. Furthermore, inflammatory cells infiltration of the kidney and liver was also attenuated after burn injury administered with blended protein supplementation. CONCLUSIONS: In summary, nutritional support with blended proteins dramatically attenuates the burn-induced inflammatory reaction and protects organ functions. We believe this is a new insight into a potential therapeutic strategy for nutritional support of burn patients.

딥러닝을 이용한 농경지 팜맵 판독 적용 방안 (The Application Methods of FarmMap Reading in Agricultural Land Using Deep Learning)

  • 위성승;정남수;이원석;신용태
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.77-82
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    • 2023
  • 본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

탄성파 탐사를 활용한 산지사면 토심 추정 및 예측모델 보정 (Soil Depth Estimation and Prediction Model Correction for Mountain Slopes Using a Seismic Survey)

  • 봉태호;임상준;서정일;김동엽;허준
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권3호
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    • pp.340-351
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    • 2023
  • 산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.

FT NIR 분광법 및 이진분류 머신러닝 방법을 이용한 소나무 종자 발아 예측 (Prediction of Germination of Korean Red Pine (Pinus densiflora) Seed using FT NIR Spectroscopy and Binary Classification Machine Learning Methods)

  • 김용율;구자정;구다은;한심희;강규석
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권2호
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    • pp.145-156
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    • 2023
  • 본 연구에서는 -18℃ 및 4℃에서 18년간 저장된 소나무 종자 963개에 대해 FT NIR 스펙트럼을 조사하여 7개 머신러닝 방법(XGBoost, Boosted Tree, Bootstrap Forest, Neural Networks, Decision Tree, Support Vector Machine, PLS-DA)을 이용한 종자발아 예측모델을 만들고, 그 성능을 비교하였다. XGBoost 및 Boosted Tree 모델의 예측성능이 가장 우수하였으며, 정확도, 오분류율 및 AUC 값은 각각 0.9722, 0.0278, 0.9735과 0.9653, 0.0347, 0.9647이었다. 2개 모델에서 종자발아 유무를 예측하는 데 있어 상대적 중요도가 높았던 54개 파수 변수들에 대한 파장대는 크게 6개(811~1,088 nm, 1,137~1,273 nm, 1,336~1,453 nm, 1,666~1,671 nm, 1,879~2,045 nm, 2,058~2,409 nm) 그룹으로 나눌 수 있었으며, 방향족 아미노산, 셀룰로스, 리그닌, 전분, 지방산 및 수분과 관련된 것으로 추정되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 본 연구에서 얻어진 FT NIR 스펙트럼 데이터과 2개의 머신러닝 모델은 소나무 저장종자의 발아 유무를 정확도 96% 이상으로 예측할 수 있기에 장기저장 종자 유전자원의 비파괴적 활력검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

산림휴양복지 수요자에 대한 시장 세분화 연구 (Market Segmentation to Identify Forest Recreation Welfare Consumers)

  • 변승연;허성윤;구자춘
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권2호
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    • pp.248-257
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    • 2023
  • 최근 소득수준 향상, 유연근무제 확산 등 다양한 이슈로 인하여 산림휴양복지에 대한 수요 및 이용 패턴의 변화가 발생하고 있다. 이에, 산림휴양·복지 시장 전반에 대한 세분화를 통해 각 유형별로 어떤 특성이 있는지 규명하고, 이에 따른 유형별 차별화된 정책 마련이 필요한 시점이다. 본 연구는 잠재계층분석을 통하여 산림휴양·복지 활동 경험 유형을 4개의 그룹(소극적 이용형, 보통형, 적극적 애호가형, 무관심형)으로 세분화하고, 다항로짓모형을 이용하여 그룹 간 차이의 원인을 인구사회경제학적 특성을 통해 살펴본다. 연구 결과에 기반하여 3가지 정책적 시사점을 도출하였다. 첫째, 산림휴양 복지를 경험하는 그룹이 세분화되어있다는 것이다. 둘째, 산림활동 경험 유형별 그룹을 구분 짓는 사회경제적 특성이 규명되었다는 것이다. 셋째, 산림휴양복지 경험을 높일 수 있는 정책적 대상 및 특성을 규명하였다는 것이다. 본 연구는 그룹별 차별화된 정책을 제시하고, 바람직한 그룹으로 이동할 수 있도록 정책수단을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

스마트팜 구축을 위한 데이터수집의 문제점 분석 연구 (A Study on Analysis of Problems in Data Collection for Smart Farm Construction)

  • 김송강;남기포
    • 융합보안논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.69-80
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    • 2022
  • 기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

증강현실 캐릭터 구현을 위한 AI기반 객체인식 연구 (AI-Based Object Recognition Research for Augmented Reality Character Implementation)

  • 이석환;이정금;심현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1321-1330
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    • 2023
  • 본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

A Comparative Study on Reservoir Level Prediction Performance Using a Deep Neural Network with ASOS, AWS, and Thiessen Network Data

  • Hye-Seung Park;Hyun-Ho Yang;Ho-Jun Lee; Jongwook Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.67-74
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    • 2024
  • 본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

기상자료(氣象資料)에 의(依)한 배추 생육시기별(生育時期別) 토양수분(土壤水分), 증발산량(蒸發散量) 및 수량(收量)의 추정모형(推定模型) (Modeling of Estimating Soil Moisture, Evapotranspiration and Yield of Chinese Cabbages from Meteorological Data at Different Growth Stages)

  • 임정남;류순호
    • 한국토양비료학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.386-408
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    • 1988
  • 본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f<fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

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