JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
비료는 작물 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하지만 작물의 양분요구량을 고려하지 않은 비료 과다 사용은 농가 경영비 부담과 환경 부하를 높힐 우려가 있다. 스마트 농업을 통해 작물의 생장 특성을 반영하여 시기별로 필요한 만큼 비료를 공급하면 비료 유실에 대한 부담을 줄이고, 경제적인 양분관리 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 재배환경에서 재배한 고추 및 대파의 정식일수별 전체 건중량을 기반으로 다양한 생장곡선(로지스틱(logistic), 곰페르츠(Gompertz), 리차드(Richards), 이중 로지스틱(double logistic curve)을 활용한 비선형 모형 기반 작물 생육 모형을 적합하고, 작물 성장률에 기반한 비료시비량 분배 알고리즘을 제안하고자 한다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
A simplified physiologically-based dynamic model, SIMRIW was selected for predicting the growth and yield of rice. The applicability of the model to the rice cultivars and weather conditions in the Republic of Korea was evaluated. Parameters of the model were calibrated using actual rice yields in Suweon region and an optimization scheme, Constrained Rosenbrock Algorithm. The simulated results from the calibrated model were in good agreement with the field data. The model with parameters calibrated for Suweon was applied to other five regions for the evaluation of transferability, but the simulated results fell short of satisfaction. However, the model is found to be applied to real-time prediction of the growth and yield of rice crop, which is believed to be useful for timely rice crop management, agricultural policy making, and optimal irrigation water management.
농업생태계의 복잡한 상호작용을 고려하여 작물생육을 모의하기 위해 객체지향형 작물모델을 개발하였다. 대기, 작물, 토양 및 재배관리를 대표하는 Atmosphere 클래스, Plant 클래스, Soil 클래스, Grower 클래스가 설계되었다. 또한, 이들 클래스들이 구현된 객체들을 하나의 시스템으로 연계하여 통합시스템을 구축하였다. 사례연구로써, 농촌진흥청 본원의 전작시험 포장에서 1985년부터 1986년까지 수행된 실험에서 얻어진 옥수수와 콩의 수량 관측자료와 통합시스템으로 모의된 결과값을 비교하였다. 단작과 간작조건에서 통합시스템으로 예측된 옥수수의 수량은 4% 이내의 낮은 오차율로 모의되었다. 이삭중을 제외한 지상부 건물중의 경우, 옥수수와 콩의 관측값보다 과소추정되는 경향이 있었다. 예를 들어, 옥수수의 경우 잎과 줄기의 생체중 모의값은 관측값에 비해 약 31% 적게 추정되었다. 옥수수가 수확된 시점에서 같이 수확이 된 콩의 경우, 옥수수 보다는 비교적 작은 과소추정 오차를 가졌다. 비록 간단한 형태의 모델들로 구성되었으나, 이러한 모델을 활용하여 복잡한 상호작용을 모의할 수 있는 통합시스템이 개발될 수 있다는 것을 보여주었다. 추후 연구에서, 보다 상세한 작물 생육 모의를 위해 기존의 과정중심의 작물 모델을 역설계하여 통합시스템을 구축하는 연구가 진행되어야 할 것으로 사료되었다.
기후변화 영향평가를 위하여 프로세스 작물모형이 많이 이용되고 있지만, FORTRAN, C++, Delphi, Java와 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어로 만들어지기 때문에 농학자들이 작물 모형을 제작하는 것이 쉽지 않다. 배추 모형을 개발하기 위해 6 가지 온도 체계를 가진 토양-식물-대기 연구(SPAR) 실험 자료가 사용되었다. SPAR 챔버에서의 식물 재배 기간 동안 잎의 수, 잎의 면적, 식물의 생장률을 6 회 측정 하였다. 또한 휴대용 LI-6400 광합성 측정기를 이용하여 잎의 광합성을 측정 하였다. 잎 수준 광합성 예측은 Farquhar, von Caemmerer 및 Berry (FvCB) 모형을 적용 하였고, 수관의 광합성은 Sun/Shade 모형이 사용되었다. 이러한 전 과정은 BuildIt 이라는 Excel 추가기능이 포함된 엑셀 파일로 제작되었다. 개발된 모형으로 시간 단위의 기상 입력 자료를 사용하여 배추의 광합성, 생장률 및 기타 생리 변수의 변화를 모의할 수 있었으며, 측정된 배추의 건조 중량의 변화와 모형에서 예측된 동화량과는 비례적인 관계를 나타내었으나, 온도에 따라서 다르게 나타났다.
최근 고해상도의 격자형 기상자료를 활용한 기후변화 또는 농업기후분석이 시도되고 있다. 모형구동을 위해서는 각 격자별로 재배 정보를 입력해야만 한다. 이러한 입력정보 중 Oryza2000 에서는 육묘기간 온도상승값이 필요하며 이는 지역별로 파종기에 따라 변화될 수밖에 없다. 그러나 격자형 자료를 사용하여 모의할 때는 이것들을 모든 격자에 대해서 변화된 값을 주는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 철원, 수원, 서산, 광주에 대해서 4 월 중순부터 6 월 중순까지 육묘온도 상승값을 0℃, 2℃, 5℃, 7℃ 및 9℃로 적용하고 가장 변이 발생이 적은 온도를 선택하였다. 0℃와 2℃는 4 월 중순의 낮은 온도가 발생하였을 때 큰 변이를 보여 적절하지 않았으며 7℃이상에서는 변이가 줄어들었으나 모몸살 효과에 따른 출수지연 효과가 지역별로 파종기별로 과대평가되는 경우가 발생할 수도 있다. 따라서 전반적으로는 5℃가 가장 안정적인 출수날짜를 보였으며, 격자형 기상자료를 구동할 때는 이를 활용하는 것이 좋을 것으로 판단된다.
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.
작물 모형의 품종에 따른 특성을 나타내는 품종 모수를 추정하기 위해서는 많은 양의 생육 관측 자료가 요구되며, 이를 확보하기 위해서는 많은 비용과 노력이 요구된다. 고품질 자료는 아니더라도 공개되어 있는 작물 생육 자료를 활용하여 모수 추정에 사용할 수 있으나, 이러한 자료의 품질에 대한 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 농업자료에 대한 정량적 평가 도구인 DatasetRanker를 사용하여 벼에 대한 지역적응시험 자료를 평가하였다. 또한, 결과를 바탕으로 자료의 품질을 개선하기 위한 관측체계의 개선방안을 제시하고자 하였다. 평가 결과 각각의 품종들은 모두 네 등급 중 세 번째로 높은 은 등급으로 평가되었으며, 더 상위의 등급을 얻지 못한 것은 대체로 생육 및 생육환경에 대한 관측자료의 부족에 기인하였다. 결과를 개선하기 위해서는 추가적인 관측자료가 요구되며, 일부 재배관리 등의 기본적인 조건들에 대한 정보를 추가하는 것만으로도 품질에 대한 평가 점수가 약 10%정도 상승할 것으로 예상되었다. 또한, 정확한 위치정보가 공개될 경우 이를 기준으로 수집되는 토양 정보와 기상 정보의 불확실성을 감소시킬 수 있을 것이다. 생육기간 중 시계열적인 관측자료가 수집된다면 품질이 상당히 개선될 것으로 예상되었으며, 이를 위한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
The crop growth simulation model could be adopted to evaluate the impact not only of the long term climate change such as atmosphere $CO_2$ concentration rising and global warming but also of the predicted short term weather variability on the national crop production. There are several growth simulation models for predicting rice crop performance such as ORYZA1, CERES-Rice, Rice Clock Model, and SIMRIW.(omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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