• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.215-222
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• 2017

감귤 중 우리나라에서 가장 많은 면적을 차지하는 온주밀감(Citrus unshiu Marc.)과 '부지화'[Shiranuhi, (Citrus unshiu ${\times}$ C. sinensis) ${\times}$ C. reticulata]를 대상으로 1981년부터 2010년까지를 기준년도로 하여 2090년까지 잠재적 재배지 변화를 예측하였다. 재배지 변화는 국가농림기상센터와 기상청에서 제공하는 기상자료와 RCP 8.5 기후변화시나리오를 바탕으로 제작된 30m 해상도를 가진 농업용전자기후도를 이용하였다. 온주밀감의 잠재적 재배적지는 기준년도에서는 대부분 제주 지역이 해당되었으며, 재배가능지는 제주 동부지역과 남해안 일부지역이 포함되었다. 2030년대에는 온주밀감 재배적지는 증가하였으며 재배가능지도 전남지역의 해안 지역을 중심으로 증가하였다. 2060년대부터는 재배적지는 제주 산간과 전남과 경남, 강원도 해안지역으로 점차 증가하고 재배가능지도 경북, 충남, 전북 지역까지 확대되었다. '부지화' 감귤인 경우 기준년도에서 재배적지는 제주 해안 지역 일부만 포함되었으며 재배가능지는 제주지역과 전남 남해안 일부 지역만 해당되었다. 2030년대 재배적지는 현재 온주밀감 재배지가 해당되었으며 재배가능지도 남해안 일부 지역까지 북상하였다. 2090년대에는 재배적지가 점점 증가하여 제주지역 전체와 전남, 경남, 강원도 해안지역이 재배적지가 되었으며 재배가능지도 점점 해안가를 중심으로 북상하였다. 이상의 결과를 종합하여 RCP 8.5 기후변화시나리오를 근거로 감귤의 재배적지변화를 예측해 본 결과 온주밀감재배적지는 감소하고 '부지화' 감귤의 재배적지는 증가하는 것으로 나타났으며, 21세기 말에는 강원도 지역까지 감귤이 재배될 것으로 예측되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1027-1034
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• 2011

대관령 농업지역의 연 평균기온은 $6.4^{\circ}C$, 1월 평균 기온은 $-7.6^{\circ}C$, 7월 평균 온도는 $19.1^{\circ}C$이었으며 강수량은 1717.2 mm, 안개 현상일수는 133일, 서리 현상일수는 59일 이었고, 특히 6월 8월 사이에 100 mm 이상의 집중 강우가 많았으며, 잦은 안개와 일조시간의 부족으로 병해충의 발생 및 작물생육이 불량한 것으로 관찰되었다. 수질모니터링 결과 작물재배시기에 T-N, T-P 등 영양물질의 수질오염도가 높았으며, 7월~8월의 강우에 의한 토양유실로 영양물질의 오염도가 높게 관찰되었다. 배추재배지에서 T-N 농도는 평균 $9.4mg\;L^{-1}$ (7.4~11.3)로 감자재배지의 평균 $4.4mg\;L^{-1}$ (3.1~7.2)의 2배 정도 높았고, T-P의 경우도 배추재배지에서 평균 $0.084mg\;L^{-1}$ ($0.061{\sim}0.10^1$)로 감자재배지 평균 0.036 (0.019~0.056) mg $L^{-1}$의 농도보다 약 2배 정도 더 높았다. 부유물질 경우는 배추재배지가 평균 $18.3mg\;L^{-1}$ (3.0~53.0)로 감자재배지 평균 $1.9mg\;L^{-1}$ (0.5~3.0)로 무려 9배나 높았다. 이처럼, 배추재배지가 감자 재배지보다 수질 오염도가 높은것은 대관령 지역에서 배추는 감자보다 생육기간이 짧고 또한 피복율도 작기 때문에 토양유실이나 양분유실이 많았던 것으로 판단된다. 경작중에 고랭지 작물재배지 토양을 분석한 결과, 작물별로 토양화학성의 차이는 작았으며, pH는 5.6~6.8사이, EC는 $0.67{\sim}1.13dS\;m^{-1}$, 유기물은 $18.0{\sim}42.4g\;kg^{-1}$, 유효인산은 $316{\sim}658mg\;kg^{-1}$, 치환성 칼륨은 $0.41{\sim}0.88cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 칼슘은 $3.7{\sim}7.1cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 마그네슘은 $1.2{\sim}1.9cmol_c\;kg^{-1}$ 범위였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권3호
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• pp.502-509
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• 2011

해안매립지에서 식재지반 조성을 위한 복토높이에 따른 토양의 채취, 운반 및 매립에 소요되는 비용이 매우 큰 차이가 있기 때문에 수목의 정상생육이 가능한 적정 복토높이를 구명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 아산국가산업단지에서 해송, 화백, 느티나무 및 상수리나무에 대하여 복토처리별 (대조구, 0.5 m, 1.0 m, 1.5 m, 2.0 m 복토구) 로 식재 후 2년 6개월 경과한 후 토양화학성, 수목 고사율, 수고 및 근원경 생장의 변화를 조사하였다. 토양화학성은 복토높이가 낮을수록 pH, EC, 염기총량 및 염기포화도가 높아지고 $K^+$, $Na^+$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $Cl^-$ 등 염류함량이 증가하였다. 특히 1 m 복토구 이하에서 이들 화학성분의 농도가 높아져, 수목의 고사율 및 생장에 직접적인 영향을 준 것으로 나타났다. 수목 고사율은 복토높이가 높을수록 낮아지는 경향이 있었으며, 1.5 m 복토구 미만에서 고사율이 급격히 증가하였다. 수고와 근원경 생장은 복토처리가 높을수록 양호하게 나타나는 경향이 있었다. 수고생장은 해송의 경우 0.5 m 복토구와 나머지 3개 처리 간에 유의적인 생장차이가 있었으며 화백, 느티나무, 상수리나무는 1.5 m 복토구 미만에서 유의적인 생장차가 있었다. 근원경의 경우 식재수종 모두 복토높이가 높을수록 생장이 양호하였으며 1.5 m 복토구와 2.0 m 복토구 간 생장차이가 없었다. 본 연구결과에 따르면 해안매립지의 복토높이에 따른 고사율 및 생육특성은 식재수종에 따라 차이가 있으며 해송의 경우 1 m 이내의 복토도 가능한 반면에 화백, 느티나무 및 상수리나무는 1.5 m 이상 복토가 필요할 것으로 보인다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.828-836
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• 2010

본 연구에서는 1:25,000 정밀토양도 등 가용한 공간자료를 이용하여 작성된 토양유실도를 이용하여 한강 상류지역 10개 중권역 108 소유역에 대하여 토양유실량 평가하고 토지이용별 토양유실 위험지역을 분석하였다. 대상유역 총 토양유실량은 895만 Mg $yr^{-1}$으로 예측되었으며, 면적당 평균 토양유실량은 6.1 Mg $ha^{-1}yr^{-1}$ 이었다. 중소유역 단위로 살펴보면 남한강지역이 북한강 지역의 유실량 뿐만 아니라 면적당 유실량이 더 많았다. 이는 북한강 권역의 경우 화강암 및 화강편마암이 주요모재인 반면에 남한강 권역의 경우 토양모재가 퇴적암지대를 많이 포함있어 토양침식성 인자 (K factor)와 경사인자 (LS factor)가 상대적으로 높고, 남한강 지역의 경우 농경지 토양이 상대적으로 많이 분포하고 있기 때문으로 판단된다. 대상유역의 토지이용별 연평균 토양유실량을 분석한 결과 산림/초지 > 밭 ${\gg}$ 도심/대지 ${\gg}$ 논 > 과수의 순로분석 대상유역 중 10.7%를 차지하고 있는 농경지에서 유실되는 토양의 추정량은 41.3%이였으며, 이중 6.2% 면적을 차지하는 밭이 40.6%으로 44.2%의 산림/초지와 비슷한 수준이었다. 한강상류지역 토양유실 위험성 평가시 분포형 토양침식지도와 항공사진을 비교한 결과 토양유실에 대한 공간인 정보를 확실하게 보여주고 있으며, 토양침식위험성은 남한강권역의 남한강 상류 (1001), 평창강 (1002), 충주댐 (1003) 권역에서 각각 토양침식위험성이 "보통" 이상으로 높은 지역이 각각 8.7%, 7.9%, 7.8%로 평균인 5.9%보다 높았으며, 이에 대한 보전방안이 강구될 필요가 있고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-283
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• 2018

기후변화 영향평가를 위해 작물생육모형을 폭넓게 사용하고 있지만 모형을 구동하기 위해서는 품종모수를 결정하는 것이 필수적이다. 그러나 품종모수 결정을 위한 실험은 장시간의 노력이 필요하여 대부분 작황자료 또는 지역적응 시험 자료를 많이 사용하고 있다. 그러나 밭작물의 경우 작황자료 또는 지역적응 시험을 사용하는 경우에는 포장의 관개량과 시기에 대한 자료가 없고 또한 별도의 기상관측 없이 최인접지역의 기상자료를 사용하기 때문에 문제가 발생할 수 있다. CERES-MAIZE를 이용하여 밭작물인 옥수수에 대해서 이 문제점들을 검토하였다. 출사기와 관련된 품종모수는 최대 27km 내에 기상관측 지점이 있는 경우에도 신뢰성있는 품종모수가 얻어졌다. 온도의 경우에는 지형에 따라 유효한 거리가 달라질 수 있지만 본 연구의 대상 지역에서는 품종 모수 추정에 문제가 크지는 않을 것으로 보인다. 또한 온도 이외의 요소인 강수 또는 관개량은 생물계절관련 품종모수와는 큰 영향이 없기 때문에 비교적 정확도가 높은 결과가 나온 것으로 보인다. 그러나 수량과 관련된 품종 모수 요소에서는 그렇지 못하였다. 이는 밭작물의 경우 강수량에 따라 스트레스 정도가 결정되기 때문에 관개 및 강수량 정보가 중요한데, 관개량에 대한 정보를 작황 또는 지적시험 보고서에서는 얻을 수 없기 때문이다. 더구나 강수량의 경우에 온도보다 더 가까운 위치에 기상관측소가 존재해야만 유의미한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시험포장에 따라 기상관측소와의 거리가 충분히 가깝지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서, 작황 또는 지역적응 시험자료를 이용하여 옥수수의 품종모수를 결정할 때는 기상관측 지점이 최소한 20km 이내의 인접지역에서 생물계절과 관련된 모수에 대해서만 결정하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 그 반면에 수량과 관련된 요소의 결정은 적절하지 않을 것으로 생각된다. 수량과 관련된 요소를 결정하기 위해서는 가급적 직접 기상관측망을 설치하여 해당 포장에서 관개시기와 관개량을 모두 확보한 실험한 결과를 바탕으로 얻는 것이 적절할 것으로 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.55-64
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• 2019

기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.188-197
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• 2020

흰개미는 산림생태계의 분해자로 중요한 역할을 담당하지만 목조건축물과 농작물의 중요 피해 요인으로 막대한 경제적 피해를 입힌다. 현재 국내에서는 지중흰개미 2종이 서식하는 것으로 보고되어 있으며 기후변화와 산림비옥화, 산림과 인접한 문화재의 입지적 특성 등과 맞물려 목조건축문화재의 흰개미 피해가 전국적으로 나타나고 있다. 지중흰개미는 땅 속이나 목재 내부에 서식하며 땅 속으로 이동하여 지면과 인접한 기둥 하부, 하인방 등을 통해 목조건축물로 유입된다. 흰개미 피해를 입은 목부재는 내부가 공동화되어 문화재 고유의 진정성을 훼손할 뿐 아니라 재료의 강도 저하로 인해 구조적 안정성 또한 저해되므로, 흰개미 피해가 발생하기 전 예방하는 것이 중요하다. 현재 흰개미 방제와 피해 예방을 위해 국내에서는 훈증, 토양 처리, 군체 제거 등 화학적 처리 방법들이 주로 활용되고 있다. 외국에서는 흰개미 피해 예방을 위해 화학적 약제 처리와 함께 흰개미가 목조건축물로 유입되는 것을 물리적으로 차단하는 물리적 장벽이 활용되고 있다. 물리적 장벽은 흰개미가 통과하지 못하는 망이나 입자 등을 건물 하부, 배관 주변, 건물 가장자리나 외벽과 내장재 사이 등에 설치하는 방법으로 설치 후 장기간 효력이 유지되며 약제를 사용하지 않는 친환경 방식이라는 장점이 있다. 물리적 장벽의 적용을 위해서는 흰개미 종의 생태적 특성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국내 전역에 서식하는Reticulitermes Speratus kyushuensis를 대상으로 각 계급별 통과 가능한 최소 직경을 확인하고자 하였다. 통로가 0.1mm 단위로 좁아지는 아크릴 평면 실험 장치를 이용하여 흰개미 계급별로 통과할 수 있는 최소 직경을 평가한 결과, 일흰개미는 0.7mm, 병정흰개미는 0.9mm, 2차 생식흰개미는 1.1mm까지 통과할 수 있었으며 일흰개미의 머리 높이가 최소 통과 직경을 결정하는데 있어 중요한 요인임을 확인하였다. 이 결과는 향후 흰개미 피해 예방을 위해 망 형태의 물리적 장벽을 적용할 때 각 눈의 최대 크기를 결정하는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.268-278
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• 2020

기후변화에 특히 민감한 농업분야에서 최근 겨울철 이상난동 현상으로 과실류의 개화시기는 앞당겨지고 있으며, 늦서리에 의한 꽃눈의 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 꽃눈이 늦가을부터 휴면에 진입하여 추운 겨울을 지나 싹이 트고 꽃이 피는 봄까지 경과 기온의 양상이 식물의 개화반응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 남한에서 주로 활용되고 있는 개화예측모델을 대상으로 최근 3년간 8개 지점에서 관측된 기온 자료를 확보하여 신고 배의 내생휴면 해제를 위해 필요한 냉각량과, 휴면타파 이후 개화까지 요구되는 가온량의 일정기간 누적값을 모델별로 각각 비교하고, 객관적으로 평가할 수 있는 관측 만개일 정보를 수집하여 지역별 모델 예측력을 평가하였다. 변동계수로 살펴본 냉각량 계산에 대한 모델별 성능은 mDVR 모델에서 8.4%로 가장 안정적인 것으로 확인되었고, 휴면해제 이후 개화에 도달하기까지 필요한 가온량에 대한 모델별 변동계수는 CD 모델이 17.5%로 낮은 편이었다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 신고 배의 만개기 관측날짜로부터 평가한 DVR 모델, mDVR 모델, CD 모델의 만개기 예측력은 mDVR 모델의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났고, DVR 모델이 전반적으로 좋지 않았다. 특히 울주나 사천 등 기온이 온난한 남부 해안지역에서 오차가 큰 경향이었으며, 예년에 비해 겨울철 기온이 유난히 따뜻했던 2019-2020년은 이천을 제외한 모든 지점에서 실제 개화일보다 빠르게 예측하는 결과를 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.