• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-168
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• 2014

본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1219-1230
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• 2022

농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제6권3호
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• pp.191-199
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• 2000

본 실험은 고형퇴비화 처리용 부자재 비용절감 및 생물계 폐기물의 퇴비화 작업효율을 개선하기 위하여 연속 및 간헐통기 퇴적식 호기성 퇴비화 시스템에 필요한 기초 연구자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 유우분과 왕겨 (I) 그리고 유우분과 1차 순환퇴비 (II) 및 2차 순환퇴비 (III)를 전처리 혼합하여 $12.3{\;}{\ell}$의 회분식 원통형 발효조 3개의 동일한 수준에 같은 성질의 실험재료를 넣어 10일간 실험하였다. 이때, 통기량은 연속통기(CA)는 $0.3~0.6{\;}{\ell}/min.kg.dm$, 간헐통기 (IA)는 $0.1~0.2{\;}{\ell}/min.kg.dm$ 범위로 5분 통기 55분 정지 방법으로 퇴비화 처리하였다. 퇴비화 과정중 발효조의 내부 온도는 잡초종자 및 병원균 사멸을 위한 퇴비화 적정온도인 $55~60^{\circ}C$를 연속통기 (CA)는 38~78시간, 간헐통기 (IA)는 37~98시간 유지하였다. 순환퇴비의 혼합량이 증가함에 따라서, 암모니아 휘산 농도는 증가하였으며, 연속 통기시 최고 농도는 110, 160, 287 ppm을 나타냈으며, 간헐 통기 방법을 이용한 퇴비화 경우는 52, 76, 420 ppm을 나타냈다. 이는 순환퇴비의 탄질비가 17.6, 22 그리고 16.5로 낮기 때문이다. 퇴비화 종료 후, 퇴비의 품질은 수분 함량 (MC)이 68~73%로서 40% 이하의 적정 수분 함량으로 건조가 필요하였다. 산도(pH)는 7.9~8.7로서 적정 값 (8이하)보다 약간 높아 후숙 과정이 필요하였으며, 유우분에 순환퇴비를 부자재로 혼합한 실험 II와 III의 경우, 탄질비 (C/N)는 20이하로 적정수준을 나타냈다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.503-510
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• 2012

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.69-78
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• 2011

벼는 전 세계 주요 식량 자원 중 하나이며, 특히 아시아 지역에서 벼 경작이 활발히 이루어지고 있다. 벼를 경작하기 위한 논은 다른 작물과 달리 모내기전에 논에 물을 가둬두며, 많은 양의 물이 관개용수로 사용된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논의 탐지는 효율적인 수자원 관리 및 물 수지 분석을 위해 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 MODIS 자료로부터 산출된 개선된 식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)와 지표수분지수(Land Surface Water Index, LSWI)를 활용하여 관개시기와 논의 공간분포탐지를 실시했다. 한국의 이천 연구지와 일본 Mase 연구지를 대상으로 MODIS 기반의 관개시기 탐지 결과 관측자료와 각각 1일과 8일정도의 차이를 나타냈다. 이 결과는 MODIS 8일 단위 자료의 오차범위 내에서 신뢰도 있는 관개시기 탐지 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 또한 관개시기 탐지 결과를 토대로 한국 전체를 대상으로 MODIS 기반의 논을 탐지하고 환경부 토지피복도의 논과 비교하였다. 그 결과, 논이 넓게 분포한 지역에서는 MODIS가 과대평가하는 결과를 나타냈으며, 규모가 작은 논에 대해서는 과소평가하는 결과를 나타냈다. 이는 MODIS 자료의 공간해상도(500m)가 한국 논의 규모를 표현할 정도로 세밀하지 못한 점과 산림, 도시, 호수 및 강 등을 제거하는 과정에서 오차가 발생했을 것으로 판단된다. 또한 Xiao et al.(2005)이 제안한 LSWI에 대한 임계값(+0.05)은 중국을 대상으로 개발된 값으로, 한국 논의 토지피복 복잡성을 잘 반영하지 못하여 오차를 발생시킨 것으로 사료된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논 탐지를 위해서는 한국 논의 규모 및 토지피복의 이질성을 체계적으로 고려한 LSWI의 임계값을 개발하여 적용할 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.167-174
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• 2019

작물 생육모형은 기존의 경험적 작물모형과는 달리 벼의 생장과정을 모의 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 작물생육 모형들은 80년대 후반부터 적극적으로 국내도입이 이루어 졌다. 유럽에서 개발된 MACROS로 부터 시작하여 이후 Oryza1 및 Oryza2000 모형과 북미에서 개발된 DSSAT 계열의 모형인 CERES-RICE 모형을 도입하게 되었다. 각각의 모형들은 최초에는 단순히 품종수 적합 후 특정지역에의 수량을 모의하는데 활용되었으나 2000년대에 이르러서는 국내에 적합한 작물모형으로 발전시킬 수 있는 단계에 이르게 되었다. 그러나, 작물생육모형을 기후변화 영향평가를 위한 용도로 주로 사용하였고 실용적인 수준에서의 활용은 미미하였다. 일부 농가 적용을 위한 시도가 있었으나 널리 활용되지는 못하였다. 이러한 활용상의 문제점은 기상자료의 공간해상도가 문제가 가장 크며, 그 다음으로는 각 지역별이 품종에 대한 품종모수 자료가 부족하기 때문이다. 이러한 활용상의 문제점을 극복하기 위해서는 기상관측의 공간해상력을 높이기 위한 관측소의 확대 또는 공간 내삽법이 필요할 것으로 생각된다. 또한 신품종이 일정 재배면적 이상 확대될 경우 이에 대해 품종모수를 적합할 제도적 기술적 방법이 필요하다. 작물모형의 활용 확대를 위해서는 기상 또는 토양 분야와도 연결이 필요하다. 이를 위해서는 군락의 증산 속도와 토양모형에 정보가 필요하며 이는 군락 광합성 관련 부분과 토양 특성에 대해서 새로운 접근이 필요함을 의미한다.