본 연구는 5월 일중 수확시기, 예냉 유·무, 예냉 및 저장 온도가 수출 딸기 '매향'의 상품성에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였다. 과피의 착색이 60±5%로 진행된 딸기를 오전 07:00시와 오후 15:00시에 각각 수확하였다. 수확 수 일부 딸기는 예냉고에서 품온을 0, 2, 4℃로 각각 3시간 동안 예냉처리하였으며, 일부는 상온에 보관하였다. 이후 딸기는 처리별로 저장온도 4, 8, 10℃로 설정된 저온저장고에 저온 저장하였다. 저장고에 14일간 저장하면서 딸기의 무게 손실률, 경도, 당도, 색도, 잿빛곰팡이 발생률을 이틀 간격으로 조사하였다. 오전 07:00시와 오후 15:00시 수확 모두 저장기간이 경과함에 따라 수확 시 무게에 비해 무게 손실률이 증가하였으며, 오전 07:00시 수확에 비해 오후 15:00시 수확에서 처리에 따른 무게 손실률 차이가 컸다. 경도는 오전 07:00시와 오후 15:00시 수확 각각 6일째와 8일째까지 감소하다가 다시 증가하는 경향을 보였다. 오후 15:00시 수확 시 예냉하지 않은 10℃ 저장처리는 저장 후 2일째에 과실의 경도가 유의적으로 가장 낮게 나타났다. 당도는 오전 07:00시와 오후 15:00시 수확에서 예냉처리하고 낮은 저장온도 처리에서 저장일수 경과함에 따라 높은 수치로 유지되는 경향을 보였다. 색도는 일중 수확시기 및 예냉 유·무에 관계없이 낮은 저장온도에서 명도를 나타내는 'L' 값은 유의적으로 높았고 적색도를 나타내는 'a' 값은 유의적으로 낮은 경향을 보였다. 잿빛곰팡이 발생률은 오전 07:00시 수확에 비해 오후 15:00시 수확 시 발생률이 높았으며, 공통적으로 예냉을 한 후 10℃에 저장한 처리에서 잿빛곰팡이 발생률이 현저히 높았다. 본 연구에서 07:00시에 수확하여 0℃ 예냉 후 4℃에 저장하는 것이 가장 우수한 저장성을 유지하였다. 그러므로 온도가 낮은 오전에 수확을 하고 낮은 온도에 예냉과 저장을 하는 것이 바람직하다고 판단된다.
The production of sweet (su) and super sweet corns (sh2) has been economically feasible in Korea in recent years. Major factors limiting super sweet corn production are low germination and low seedling vigor. Since seed quality is closely related to seed maturity, the optimum harvest time for the seed production of sweet and super sweet corns was studied and the quality of seeds with varying maturities was investigated in 2001 and 2002 cropping seasons. The parents of the sweet corn seeds were Hybrid Early Sunglow and 'Golden Cross Bantam 70' and those of super sweet corn were Xtrasweet 82 and 'Fortune'. Seeds were harvested at 21, 28, 35, 42, 49, and 56 days after silking (DAS). As the seeds developed, seed weight of sweet corn increased and the seed moisture content decreased faster than that of super sweet corn. Germination rates of sweet corn seeds harvested 21 and 28 DAS at $25^{\circ}C$ and emergence rates in the cold soil test were significantly lower than those of seeds harvested after 42 DAS in both years. Although the germination rates of super sweet corn seeds with varying maturities showed similar patterns as sweet corn seeds at $25^{\circ}C$, the emergence rate of super sweet corn seeds in cold soil test continuously increased with seed maturity. This suggests that seed quality of super sweet corn should be tested in a cold soil test to estimate field emergence. As the seeds developed, leakage of total sugars and electrolytes from the both sweet and super sweet corn seeds decreased up to 42 or 49 DAS. The $\alpha-amylase$ activities of both sweet and super sweet corn seeds increased with seed maturity from 21 to 35 or 49 DAS depending on genotype and year. The optimum harvest time for the seed production of sweet corn was 42 DAS and 49 DAS for super sweet corn considering emergence rate and plumule dry weight in the cold soil test, leakage of sugars and electrolytes from the seeds, and $\alpha-amylase$ activity.
앙식미 쌀생산을 위한 기초 정보를 얻고자 조생종인 대진벼, 중생종인 서진벼, 중만생종인 추청벼를 공시하여 농가포장 조건에서 수확시기에 따른 수량과 품질특성을 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 백미의 단백질 함량은 대진벼, 서진벼, 추청벼 모두 수확시기가 출수후 40일에서 70일로 늦어짐에 따라 유의하게 증가하는 경향이었다. 2. 식미계에 의한 식미치는 대진벼, 서진벼, 추청벼 모두 출수후 40일에 수확시 유의하게 높았고 출수후 70일로 늦어짐에 따라 낮아지는 경향이었다. 3. 수량과 식미를 함께 고려한 수확적기는 대진벼는 출수후 40-50일, 서진벼와 추청벼는 출수후 40-60일이나 앙식미를 위하여는 3품종 모두 출수후 40-50일에 수확하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 식미를 좋게 하는 등숙적산온도는 대진벼와 서진벼는 120$0^{\circ}C$, 추청벼는 110$0^{\circ}C$ 정도일 것으로 추정되었다. 5. 식미치는 백미의 단백질함량과는 매우 유의하고도 직선적인 부의 상관(-0.94$^{**}$ )을 나타내었고 아밀로스함량과는 매우 유의한 정상관(0.66$^{**}$ )을 나타내었다. 6. 식미치는 적산등숙온도와 매우 유의하도고 직선적인 부의 상관(-0.79$^{**}$ )을 나타내어 등숙기간중 적산온도가 낮을수록 식미치가 높았다
포도 "캠벨얼리" 송이에 새로 개발된 봉지를 괘대하여 봉지 내부의 미기상의 변화, 생리장해 및 병 발생, 과실품질, 수확기 판정의 편이성을 조사하였다. 개발봉지의 미기상은 온도 및 광투과율은 차이가 없었으나, 상대습도 및 봉지 표면의 수분 증발량은 변화를 주었다. 수정불량과, 착색불량과, 동녹 발생율 및 회색곰광이 발생율은 처리 간 큰 차이가 없었다. 열과 및 탄저병 발생은 무대과에 비하여 개발봉지가 현저히 감소하였다. 특히 탄저병 발생정도는 개발봉지가 현저히 덜 심하였다. 과방, 과립 및 과경의 생장 및 가용성고형물, 산 함량, 과색과 과분 발생에는 큰 차이가 없었다. 개발봉지는 수확기 판정의 편이성이 우수하였으며, 과색 및 과분 발생정도가 높아 과실의 품질을 향상시킬 수 있었다.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
Background: This study aimed to investigate the effect of harvest time on the growth, yield characteristics and loganin content in Dipsacus asperoides Wall. Methods and Results: Dipsacus asperoides seedlings were planted within a nursery environment in early May 2015 and harvested in early, middle and late October 2015, and early November 2015. Harvest time did not result significant differences in the plant height, stem diameter, branch length, leaf width and aboveground dry weight moreover, no significant differences were observed in root length, number of roots and root diameter. However, the diameter of lateral roots was greater in the harvests from the late October and period thereafter. The highest values of root dry weight and yield were recorded in early November. Specifically, the yield significantly increased from 205 kg/10 a (index: 100) in early October to 358 kg/10 a (index: 175) in early November, in terms of root part weight. Loganin contents of D. asperoides differed significantly among harvest times raging from 0.0766% in early October to 0.1704% in late November, thereby showing an increasing trend in later harvest times. Conclusions: These results suggest that the optimum harvest time for D. asperoides is early November, when the yield is the highest. Harvest time significantly affected loganin contents, which constantly increased from early October until early November.
정상수확 후지와 늦수확 후지 사과를 속성 발효 효모인 S. cerevisiae SS89로 발효하면서 발효 특성을 조사하는 한편 사과주의 이화학적 특성을 조사하였다. 정상수확 및 늦수확 후지사과의 가용성 고형분 함량은 각각 13.0, $13.6^{\circ}Brix$로서 늦수확 후지 사과가 다소 높았으나 총산의 함량과 경도는 낮게 나타났으나 유의적인 차이는 없었다. 사과주의 발효 중 pH와 총산 함량의 변화는 거의 유사하였으나 가용성 고형분의 감소, 알코올 함량 및 효모 생균수의 증가에 있어서 늦수확 사과의 경우가 빠르게 나타났다. 그러나 발효 말기 잔존 가용성 고형분 함량과 최종 알코올의 농도는 수확기와 무관하게 유사한 수준을 나타내었다. 늦수확 사과주의 경우 정상수확 사과주보다 다소 낮기는 하였으나 총 페놀성 화합물의 함량이 1.27 mg/mL, DPPH 라디칼 소거능이 89.5%로서 높게 나타났다. 또한 malic acid 함량과 hue 값, 명도 및 황색도 등이 다소 높았으나 아세트알데히드, 에틸아세테이트, 고급알코올의 함량 등은 매우 유사한 수준으로 나타났다. 관능평가 결과 늦수확 사과주는 향에 있어서는 유사한 값을, 색에 있어서는 낮은 점수를 받았으며 맛에 있어서 정상수확 사과주보다 높은 점수를 얻었으나 유의적인 차이는 없었다.
다래의 수확적기를 판정할 수 있는 기초자료를 제공하고자 다래 신품종 '새한', '대성' 및 '칠보'의 생육시기별 과실품질과 후숙 특성을 조사하였다. 과실의 비대는 '새한', '대성' 및 '칠보'의 경우 각각 만개 후 66일, 85일 및 78일 까지 진행되었다. 생장곡선은 3품종 모두 이중 S자형으로 나타났다. 상관분석 결과 세 품종 모두 과실 무게가 증가할수록 과실 내 종자수가 많아지는 정의 상관관계가 있었다(r = 0.94~0.97, p<0.01). 과실의 크기, 가용성 고형물 함량 및 산함량에서 품종 간 및 과실의 생육시기 간에 통계적인 유의적 차이가 있었다. 산함량은 3품종 모두 수확적기까지 증가하였고, 수확적기의 산함량은 '새한' 1.77%, '대성' 1.22%, '칠보' 1.37%로 나타났다. 수확 후 후숙 특성을 조사한 결과 수확적기의 만개 후 생육일수는 '새한'이 108일(9월 23일), '대성'과 '칠보'가 92일(9월 9일)로 나타났다.
자운영 종자 생산을 위한 적정 수확시기를 결정하고자 개화 후 25일부터 5일 간격으로 40일까지 수확한 시험의 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 수확 시기별 자운영 종자 수량은 수확시기가 늦어질수록 증가하는 경향을 보였으며, 개화 후 35일이 가장 많았다. 2. 자운영 종자활력은 개화 후 35일 이후 수확한 것이 90%이상 높았으며 포장에서 자운영 지속재배를 위한 적정환원 시기는 개화 후 35일 이후였다. 3. 자운영 수확 후 발아율은 수확시기에 따른 차이가 인정되지 않았지만 저장기간이 길어질수록 늦게 수확한 것이 발아율이 높았다. 4. 발아율은 $10{\sim}40$일 침종에서 증가하였으며, 40일 이상 침종시 발아율이 급격하게 떨어지는 경향을 보였다. 5, 경실율도 개화 후 수학시기가 늦을수록 증가하는 경향을 보였다. 이상의 결과로 자운영 종자 수확을 위한 적정 수확시기는 개화 후 35일이 적당할 것으로 사료된다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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