The objective of this study was to quantitatively estimate the level of grazing area damage in outdoor free-range pig production using a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) with an RGB image sensor. Ten corn field images were captured by a UAV over approximately two weeks, during which gestating sows were allowed to graze freely on the corn field measuring 100 × 50 m2. The images were corrected to a bird's-eye view, and then divided into 32 segments and sequentially inputted into the YOLOv4 detector to detect the corn images according to their condition. The 43 raw training images selected randomly out of 320 segmented images were flipped to create 86 images, and then these images were further augmented by rotating them in 5-degree increments to create a total of 6,192 images. The increased 6,192 images are further augmented by applying three random color transformations to each image, resulting in 24,768 datasets. The occupancy rate of corn in the field was estimated efficiently using You Only Look Once (YOLO). As of the first day of observation (day 2), it was evident that almost all the corn had disappeared by the ninth day. When grazing 20 sows in a 50 × 100 m2 cornfield (250 m2/sow), it appears that the animals should be rotated to other grazing areas to protect the cover crop after at least five days. In agricultural technology, most of the research using machine and deep learning is related to the detection of fruits and pests, and research on other application fields is needed. In addition, large-scale image data collected by experts in the field are required as training data to apply deep learning. If the data required for deep learning is insufficient, a large number of data augmentation is required.
2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기상조건에 영향을 받지 않고 레이더산란 측정을 할 수 있는 X-band 안테나 기반 자동관측 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화와 벼 생육인자 변화를 관측하고, 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석을 통해 최적조건의 후방산란계수를 이용한 벼 생육을 추정하였다. 벼 생육시기에 후방산란계수 변화를 관측해 본 결과 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV/VH-편파 보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소 한 후 9월 초순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 뚜렷이 나타났다. 동시에 생육시기에 따른 생체중, 이삭 건물중, 엽면적지수, 초장 등 벼 생육인자들의 생육 변화를 관측해 보았는데 생체중, 엽면적지수, 초장은 6월 중순부터 7월 하순까지 편파별 후방산란계수와의 변화 경향이 비슷하게 나타났고, 이삭 건물중의 경우 특히 VV-편파 후방산란계수가 9월 초순에서 10월 초순까지 변화 경향이 동일하게 나타났다. 편파별 후방산란계수와 벼 생육인자와의 상관관계를 분석한 결과 엽면적지수, 생체중은 6월 중순 (DOY 168)부터 7월 하순 (DOY 209) 시기에 HH-편파 후방산란 계수와 상관관계가 높았고, 초장은 같은 시기에 VV-편파 후방산란계수와 관계가 높게 나타났다. 이삭 건물중의 경우 벼 출수기가 끝나고 결실기로 접어드는 9월 초순 (DOY 244) 부터 10월 초순 (DOY 276) 시기에 VV-편파 후방산란계수와 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 벼 생육인자와 상관이 높게 나타난 편파별 후방산란계수를 이용하여 벼 생육을 추정하였다. 엽면적지수는 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 실측값과 2008년도 추정 경험 모형을 비교해본 결과 비교적 오차가 작았고 (RMSE=0.43), 상관관계가 높은 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 생체중 실측값과 생체중 추정 모형 (2008년도)을 비교해 본 결과 RMSE가 41.0 g $m^{-2}$ 으로 비교적 작은 오차를 보여 생체중 추정 모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 또한 초장의 경우 실측값 (2007년)과 초장 추정 모형 (2008년)을 비교 분석한 결과 오차 범위가 비교적 작게 나타났고 (RMSE=6.93 cm), VV-편파 후방산란계수를 이용해 얻은 이삭 건물중 추정 경험 모형 (2008년도)과 2007년도 이삭 건물중 실측값과의 관계를 통해 추정식을 검증한 결과 RMSE=0.35 g/m2 을 보여 이삭 건물중 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구결과에서는 Kim et al. (2009)이 일정한 간격을 두고 수동조건으로 관측한 결과와 비교해서 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화 경향이 뚜렷하게 나타났고, 이 후방산란계수를 이용하여 벼 생육인자와의 관계 및 추정 결과에서도 기존 결과보다 상관관계 및 생육추정 모형 유효성이 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 X-band 산란계 자동측정 시스템을 이용하여 벼 생육을 예측 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 마이크로파 산란계 시스템을 이용하여 벼, 콩 작물을 대상으로 후방산란계수와 작물생육변화를 관측하고 pauli decomposition을 통해 얻어진 인자값과 작물생육과의 비교를 통해 작물 생육단계를 추정하였다. Pauli decomposition 방법을 이용 생육시기에 따른 벼 산란특성을 분석한 결과 L-밴드는 벼 출수기 (DOY 222, 8월 10일) 이후 이중 산란 (${\sigma}_{hh}-{\sigma}_{vv}$) 효과가 크게 나타났고, C-밴드는 생육기간동안 이중 산란과 체적 산란의 decomposition value가 거의 같았으며, X-밴드는 체적 산란이 이중 산란보다 높게 나타났다. Pauli decomposition 방법을 이용하여 콩 생육시기별 산란특성을 분석한 결과 L-밴드에서는 R2 (DOY 224, 8월 13일) 시기에 이중 산란이 체적 산란보다 높게 나타났고, R4 (DOY 242, 8월 31일) 이후로는 두 요소간의 값 차이가 크게 나타났다. Pauli decomposition ratio을 이용한 벼, 콩 생육단계를 추정하는데 있어 이중 산란이 key factor로 작용하는 것을 알 수 있었다. 벼의 경우 L-밴드에서는 이중 산란이 차지하는 비율이 체적 산란 비율보다 높아지기 시작하는 시점이 분얼기 (DOY 183, 7월 1일)이며, 이중 산란 효과가 벼 출수기 이후 지속적으로 나타나기 때문에 분얼기와 벼 출수기의 생육단계 추정이 가능하다. C-밴드는 이중 산란 비율이 최대값을 나타내는 시점이 벼 출수기와 일치하여 이 시기 추정이 가능할 것으로 판단된다. X-밴드의 경우에는 이중 산란 비율이 최대값을 가지는 시점이 유수형성기 (DOY 206, 7월 24일)로 이 시기 추정이 가능하고, 표면 산란이 다시 증가하는 시점이 유숙기 (DOY 243, 8월 31일)로 이 시기도 pauli decomposition ratio를 이용하여 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 콩의 경우에는 L-밴드의 이중 산란이 체적 산란보다 높아지는 시기가 R2 (DOY 224, 8월 13일) 임으로 이 시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 마이크로파 산란계에서 얻어진 decomposition 방법을 이용하여 벼, 콩 생육단계를 예측할 수 있음을 확인하였다.
우리 나라나 동남아(東南亞) 실정(實情)에 적합(適合)한 콤바인 개발(開發)에 관(關)한 기초(基礎) 자료(資料)를 얻기 위하여, 고정(固定)된 선별망(選別網) 속에서 로우터를 회전(回轉)시켜 짚 속에 섞여 있는 곡립(穀粒)을 선별(選別)할 수 있는 원뿔형과 원통형의 2 종(種)의 모형(模型) 축류(軸流) 조선별장치(粗選別裝置)를 제작(製作)하였다. 선별성능실험(選別性能實驗)을 통하여 여러 가지 설계변수(設計變數)가 선별특성(選別特性)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. (1)시작기(試作機)의 경사각(傾斜角)이 증가(增加)할수록, 또 선별실(選別室) 덮개 내표면(內表面)의 깃 피치가 감소(減少)할수록 곡립회수율(穀粒回收率)은 증가(增加)하고, 짚제거율(除去率)은 감소(減少)하였다. 선별망(選別網) 길이가 증가(增加)함에 따라 곡립회수율(穀粒回收率)과 전효율(全效率)은 지수함수적(指數函數的)으로 증가(增加)하였으나, 짚제거율(除去率)은 감소(減少)하였고 교반판(攪拌板)은 없는 경우(境遇)가 유리(有利)하였다. (2)로우터 회전속도(回轉速度)의 증가(增加)에 따라 곡립회수율(穀粒回收率)과 전효율(全效率)은 감소(減少)하였으나, 짚제거율(除去率)은 원통형과 원뿔형 시작기(試作機)가 서로 상반(相反)되는 경향(傾向)을 나타내었다. 또 공급속도(供給速度)의 증가(增加)에 따라 곡립회수율(穀粒回收率)과 전효율(全效率)은 감소(減少)하였으며, 짚유량(流量)의 증가(增加)에 따라 모든 효율(效率)이 감소(減少)하였으나, 전유량(全流量)의 영향(影響)은 그다지 크지 않았다. (3)짚낟알비(比)가 곡립회수율((穀粒回收率)에 미치는 영향(影響)은 그다지 크지 않았으며, 짚낟알비(比)가 증가(增加)할수록 짚제거율(除去率)과 전효율(全效率)이 증가(增加)하였다. 품종별(品種別), 수분별(水分別) 곡립회수율(穀粒回收率)의 차이(差異)는 그다지 크지 않았으나, 키가 작은 삼강벼가 곡립회수율(穀粒回收率)과 전효율(全效率)이 약간 높게 나타났고 소요동력(所要動力)도 적었다. (4)두 시작기(試作機)는 작물조건(作物條件)에 따른 선별성능(選別性能)의 변동(變動)이 비교적(比較的) 작았고, 콤바인 조선별장치(粗選別裝置)로서의 활용가능성(活用可能性)이 인정(認定)되었다. 원뿔형 시작기(試作機)는 원통형에 비해 곡립회수율(穀粒回收率)은 낮았으나 소요동력(所要動力)이 적고 짚제거율(除去率)이 높아 전효율(全效率)은 약간(若干) 높았으나 실험조건(實驗條件)에 따른 변화(變化)가 크게 나타났다.
본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).
탄소 흡수원 조성과 같은 토지이용과 관련한 온실가스 감축대안 수립을 위해 다양한 생태계 시스템에서의 온실가스 잠재 흡수량 평가가 요구된다. 이 연구에서는 에디 공분산 기반의 플럭스 타워 관측자료를 활용한 순생태계교환량(Net Ecosystem Exchange: NEE)으로 국내 산림 생태계와 농경지 생태계에서의 탄소 흡수 능력을 추정하였다. 또한 우리나라와 유사한 기후조건의 국외 플럭스 타워 자료를 활용하여 국내 생태계 유형별 탄소 수지 추정결과와 비교분석하였다. 에디 공분산 기법을 이용한 산림과 농경지의 NEE 분석 결과, 우리나라의 산림에서는 연간 $-31gC/m^2/yr$에서 $-362gC/m^2/yr$, 농경지 생태계에서는 작물 재배 기간 동안 $-210gC/m^2/growing$ season에서 $-248gC/m^2/growing$ season의 값을 나타내 산림뿐만 아니라 농경지 생태계도 탄소 흡수 기능이 있음을 확인할 수 있었다. 산림의 경우 임상에 따라 시기별로 서로 다른 탄소 흡수 양상을 보였는데, 활엽수림은 늦봄과 초여름, 초가을에, 침엽수림은 봄과 초여름, 가을중순에 탄소 흡수 능력이 컸다. 또한 숲의 나이가 어리고, 활엽수나 침엽수로만 구성된 단순림보다 혼효림이 더 높은 탄소 흡수 능력을 가지고 있었다. 농작물의 성장기간 동안의 탄소 흡수량은 비트가 가장 컸고, 그 다음은 겨울밀, 옥수수, 벼, 감자, 콩 순으로 나타났다. 이러한 결과들은 향후 산림 및 농경지에서의 탄소저감 정책수립과정에 있어 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 보리-헤어리베치 단파 및 혼파가 녹비생산량과 벼 재배시 무기질 비료 대체 효과를 평가하기 위해 실시되었다. 보리-헤어리베치 혼파를 통한 녹비생산량은 보리 75% + 헤어리베치 25% 혼파구에서 8.07 Mg/ha로 가장 높게 나타났다. 그리고 녹비생산을 통한 질소 축적량도 녹비 생산량이 가장 높은 보리 75% + 헤어리베치 25% 처리구에서 131 kg/ha로 가장 높게 나타났다. 혼파처리구의 전체 biomass 생산량 중에서 헤어리베치가 차지하는 비율이 증가할수록 보리 중 질소 함량은 증가되었다. 녹비재배 후 전량을 토양에 환원 후 벼 재배를 실시한 결과 혼파구(B75H25, B50H50, B25H75)의 벼 수량은 큰 차이가 없었으며 이는 관행구(NPK) 보다 약 7%의 증수 효과가 있었다. 따라서 보리와 헤어리베치 혼파는 무기질 비료 무시용에 의한 벼 재배가 가능할 것으로 판단되었다.
우리 나라 농가에서 재배되고 있는 약용작물과 출야에 자생하고 있는 주요 특용자원식물 10여가지로부터 추출한 추출액 이 무(radish) 의 발아 및 줄기, 뿌리의 생육과 줄기 뿌리의 건물중을 조사한 결과 각각의 농도에서 무의 발아 및 생육을 억제함을 나타내었다. 1. 식물체로부터 추출한 추출액의 산도가 종자의 발아에 미치는 영향을 알아보고자 각각의 특용자원식물의 pH를 조사해본 결과 거의 중성이나 약 알칼리성을 나타냈으며 당귀의 추출물의 농도가 5%, 10%에서 pH 산성 반응을 나타냈다. 2. 해바라기추출물의 농도가 10% 농도 일 때 63% 정도의 발아억제 효과를 나타내고 있으며, 도꼬마리, 당귀, 까마중의 추출물에서는 10% 농도일 때 거의 발아가 되지 않아 무의 발아에 추출물이 강한 억제 영향을 나타낸다는 것 을 알 수 있었다. 3. 줄기성장 관계를 보면 1% 농도에서는 무의 줄기 생장은 촉진되었으며 그 중에서도 둥굴레 추출물에서 거의 2배의 성장 촉진을 가져 왔으며 까마중 추출물도 1.9배의 촉진 효과를 나타냈다. 5% 농도일 때는 치커리 추출물에서는 control에 비해 2배로 생장이 우수하였으며 황기추출물은 75%정도의 생장억제를 나타내었고 도꼬마리, 당귀, 까마중 추출물에서는 전혀 성장하지 못하여 강한 생장억제 작용을 나타냈다. 4. 뿌리 생장에서 추출물농도 1%에서는 해바라기를 제외한 다른 특용자원식물에서는 뿌리의 생장이 있었다. 5%농도에서 치커리, 둥굴레는 생장을 촉진 시켰고, 10% 농도 까마중, 도꼬마리, 당귀 추출물에서는 전혀 생장되지 않았다. 5. 줄기의 건물중을 비교해 보면 해 바라기는 1%, 5%에서는 건물중이 비슷하였으나 10% 농도에서는 6%의 억제효과를 나타냈으며 치커리. 둥굴레는 저농도에서 오히려 건물중이 향상되는 경향이었으나 10% 농도에서는 강하게 억제하였고 당귀, 도꼬마리, 까마중은 전혀 건물중이 증가하지 않았으며 황기, 도꼬마리, 당귀, 까마중은 현저하게 건물중이 감소하였다. 6. 뿌리 의 건물중은 1%, 5%에서는 당귀, 까마중을 제외하고는 거의 억제되지 않고 10%에서는 황기, 도꼬마리, 당귀, 까마중은 뿌리의 자람이 억제되어 건물중의 증가가 전혀 이루어지지 않았다. 대부분의 특용 식물에서는 약간의 억제 효과가 있었으나 그 중에서도 도꼬마리, 당귀, 까마중 등은 무를 이용한 생물 검정법에서 강한 억제작용물질이 있는 것으로 나타나 이런 특용자원식물의 상호 억제작용을 이용한 잡초방제에 활용할 수 있을 것이며 allelopathy 물질의 분리, 동정, 포장에서의 cover crop(피복작물)로 이용시 잡초 억제 효과를 연구가 수행되어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
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합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
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- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.