• 제목/요약/키워드: Densities

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국내 주요 버섯류의 병해 발생과 재배사의 미생물 밀도 조사 (Occurrences of Major Mushroom Diseases and Microbial Densities of Mushroom Cultivation Facilities)

  • 안유나;장보라;김면수;원항연;전창성;천세철
    • 한국균학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.144-149
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    • 2009
  • The occurrences of the major diseases and the densities of air-born microbes were surveyed in the cultivation facilities for oyster mushroom (Pleurotus ostreatus), king oyster mushroom (Pleurotus eryngii), and enoki mushroom (Flammulina velutipes) in different areas of Korea. Green mold disease was most often developed in oyster mushroom bed cultivation with the disease incidence rate of approximate 10% while the disease incidences from bottle and plastic envelop cultivation were less than 1~2%. In the bed cultivation, the major air-born microbes in the growth room were Aspergillus, Penicillium, Trichoderma, and Curvularia with the total fungal population density of 567~1,297 CFU/$m^3$ . However, only Trichoderma and Penicillium were detected in the growth rooms and innoculation rooms of bottle and plastic envelop cultivation with the densities of 350~700 CFU/$m^3$ and 160~260 CFU/$m^3$, respectively. The bacterial diseases become evident in the growth rooms of bottle and plastic envelop cultivation with the approximate incidence rate of 10%. The identified bacterial species were Brevibacillus levelkil, Rhizobium radiobacter, Brevundimonas vesicularis, Pseudomonas mosselii, Microbacterium testaceum. Sphingomonas panmi, Sphingomonas yabuuchiae, Paracocus dinitrificans, Curtobacterium flaccumfaciens pv. flaccumfaciens and some unidentified bacteria with the densities of 40~6,359 CFU/$m^3$ in the growth rooms and 9 CFU/$m^3$ in the inoculation room. This study indicated that the green mold disease by fungal strains was the major mushroom disease in the bed cultivation and suggested that the contamination of bacteria and fungi together in the growth media could result in severe production loss. The plastic envelope and bottle cultivation were evidenced to be less susceptible to such contaminations.

식재밀도에 따른 물푸레나무 조림목 식재 후 7년간의 생장 특성 (The Growth Performances of Fraxinus rhynchophylla According to Planting Density over Seven Years after Planting)

  • 한승현;양아람;노남진;조민석
    • 한국산림과학회지
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    • 제111권4호
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    • pp.482-489
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    • 2022
  • 본 연구는 식재밀도가 식재 후 7년간 물푸레나무 조림목의 생장 특성에 미치는 영향을 분석하여 적정 식재밀도를 제시하고자 하였다. 2015년 3월, 강원도 평창군에 위치한 조림지(3 ha)에 물푸레나무 2년생 노지묘를 4가지의 식재밀도(3천본, 5천본, 7천본, 10천본 ha-1)로 식재하였다. 조림목의 생존율, 근원경, 수고를 2015년-2021년까지 매년 9월에 측정하였고, H/D율(Height/Diameter ratio)과 수간 재적을 산출하였다. 식재밀도에 따른 물푸레나무 조림목의 생존율은 84-97% 범위로 유의한 차이가 없었으며, H/D율(54.5-59.2%) 또한 뚜렷한 차이를 나타내지 않았다. 그러나 근원경, 수고, 수간 재적은 7천본 ha-1에서 다른 식재밀도 처리에 비해 높게 나타났다. 특히 식재 7년차 수간 재적(cm3 tree-1)은 7천본 ha-1에서 1,356.1로 가장 높았으며, 10천본 ha-1 (958.6), 5천본 ha-1 (773.0), 3천본 ha-1 (579.5) 순이었다. 물푸레나무는 식재밀도가 높아질수록 수광 경쟁에 의해 빠른 초기 생장을 보였으나, 임계 식재밀도(10천본 ha-1)에서는 생장이 상대적으로 낮아지는 것을 확인하였다. 향후 조림비용이 고려된 적정 식재밀도 적용시 물푸레나무 조림지에서의 우수한 조림 성과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.

고해상도 항공 영상과 딥러닝 알고리즘을 이용한 표본강도에 따른 토지이용 및 토지피복 면적 추정 (Assessing the Impact of Sampling Intensity on Land Use and Land Cover Estimation Using High-Resolution Aerial Images and Deep Learning Algorithms)

  • 이용규;심우담;이정수
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권3호
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    • pp.267-279
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    • 2023
  • 본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

A BAYESIAN APPROACH TO THE IMPERFECT INSPECTION MODEL

  • Park, Choon-Il
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제6권2호
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    • pp.589-598
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    • 1999
  • Classification errors are included in sampling -with -re-placement model where items are sampled from a Bernoulli process. Bayesian imperfect inspection model is considered. In addition con-jugate prior and predctive densities for imperfect inspection model are obtained.

SOME POPULAR WAVELET DISTRIBUTION

  • Nadarajah, Saralees
    • 대한수학회보
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    • 제44권2호
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    • pp.265-270
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    • 2007
  • The modern approach for wavelets imposes a Bayesian prior model on the wavelet coefficients to capture the sparseness of the wavelet expansion. The idea is to build flexible probability models for the marginal posterior densities of the wavelet coefficients. In this note, we derive exact expressions for a popular model for the marginal posterior density.

Selecting the Number and Location of Knots for Presenting Densities

  • 안정용;문길성;한경수
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.31-34
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    • 2003
  • 본 연구에서는 연속형 확률밀도함수의 그래프를 표현하기 위한 하나의 방법으로 보간점을 이용하는 문제에 대해 살펴보고자 한다. 이를 위해 최적화 기법을 이용하여 보간점의 수와 위치를 선택하는 알고리즘을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 확률밀도함수의 그래프를 구현한다.

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