Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2020.08a
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pp.69-69
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2020
식물체가 건조 스트레스를 받으면 각 기관 물질 생산의 변이, 분화 및 발달 억제를 통해서 식물의 생산활동을 현저히 저하시켜, 식물의 생장, 형태, 개체발생 및 대사생리에 영향을 미치는 것으로 연구되어 왔다. 최근 기후 온난화로 인해 온도가 점진적으로 상승하고 가뭄과 같은 이상기상이 빈번하게 발생함에 따라 많은 노지 작물의 농업 생산성이 약화되고 있다. 배추는 우리나라의 대표적인 식품 중 하나인 김치의 주재료로 연중 안정적인 생산과 공급이 필요시 되지만, 배추의 경우 건조 조건에서 엽육조직의 붕괴와 같은 생리장해가 발생되기 때문에 최근 발생되고 있는 이상 기후의 영향으로 안정적인 생산이 어려워지고 있는 실정이다. 하지만, 배추에서는 이상 기후에 대응이 가능한 내건성 품종의 육성을 위한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 내건성이 높은 배추 개발을 위한 기초소재를 찾는 것을 목적으로 농촌진흥청 유전자원센터에서 보존하고 있는 재래종 배추 30계통을 분양받아 강릉원주대학교 생명과학대학 내의 조직배양실을 이용하여 연구를 수행하였다. 배지는 Tissue Culture Square Dish(125×125×20mm)에 Agar를 녹여 40ml씩 분주하여 고체배지를 조성한 후, 건조 처리구 Polyrthylene glycol 6000(PEG) 0%(Control), 20%(Mild Stress), 30%(Severe Stress)를 설정하여 60ml씩 추가 분주하여 배양기 28℃에서 15시간 처리를 하였다. 분양받은 각 계통의 종자는 1% 차아염소산 나트륨으로 10분간 종자표면을 살균한 후, 5번 정도 멸균수로 헹군 후, 표면 살균한 재래종 종자를 고체배지 시험관에 6립씩 치상하였다. 식물체 생육은 각 처리구별 3반복으로 하였으며 주간 12시간 주기, 광도 2,400Lux, 온도 20℃의 조직배양실에서 치상 후 7일간 생육하였다. 치상 후 7일간 생육시킨 식물체를 채취하여 지상부생체중, 지하부 생체중, 뿌리 길이를 측정하였으며, 지상부와 지하부로 나누어 50℃에서 72시간 건조시킨 후, 건물 생산량을 조사하였다. 본 실험 결과 건조 처리(PEG-6000)는 배추의 생장을 저해하였지만, 생육 저해 정도는 계통간의 차이가 있는 것을 관찰할 수 있었으며 무처리구와 스트레스 처리구간의 생장량 변화 정도를 기반으로 군집분석을 수행한 결과 'IT110483'과 'IT104903' 계통이 실험에 공시된 계통들 중 상대적으로 강한 건조 내성을 가진 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 재래종 배추 계통 중 일부는 건조내성이 강한 새로운 배추 품종을 육성하는데 있어 유용하게 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.4
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pp.199-207
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2024
Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.
Sieun Kim;SeongYeon Jung;MoonSu Kim;Youn-Tae Kim;Yong-Hoon Cha;Chung-Mo Lee
Journal of the Korean earth science society
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v.45
no.1
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pp.72-84
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2024
Recently, the vulnerability of water resources has been increasing owing to climate change, highlighting the importance of groundwater. In particular, the Nakdong River Basin, located in the southern part of Korea, experiences frequent water scarcity phenomena, such as droughts. This study analyzed the hydrogeological characteristics of the study area by examining groundwater and stream water in the Gwangrye Stream, downstream of the Nakdong River Basin, in August and October 2023. Therefore, we collected samples from 54 groundwater wells and five streams for water quality analysis. The results of the field tests indicated an increasing trend in electrical conductivity from upstream to downstream in the study area. Laboratory analyses confirmed that the concentration of Na increased from upstream to downstream more than that of Ca. In conclusion, both stream water and groundwater were influenced by anthropogenic contamination. These changes were closely related to land use in the study area. The upstream areas are primarily composed of forests, whereas the downstream areas are composed of industrial complexes, wastewater treatment facilities, and agricultural areas, which are likely to affect both stream water and groundwater.
Lee, Dae Wung;Jung, Jaewon;Hong, Seung Jin;Han, Daegun;Joo, Hong Jun;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.19
no.3
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pp.345-352
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2017
The average global temperature on Earth has increased by about $0.85^{\circ}C$ since 1880 due to the global warming. The temperature increase affects hydrologic phenomenon and so the world has been suffered from natural disasters such as floods and droughts. Therefore, especially, in the aspect of water deficit, we may require the accurate prediction of water demand considering the uncertainty of climate in order to establish water resources planning and to ensure safe water supply for the future. To do this, the study evaluated future water balance and water deficit under the climate change for Anseong river basin in Korea. The future rainfall was simulated using RCP 8.5 climate change scenario and the runoff was estimated through the SLURP model which is a semi-distributed rainfall-runoff model for the basin. Scenario and network for the water balance analysis in sub-basins of Anseong river basin were established through K-WEAP model. And the water demand for the future was estimated by the linear regression equation using amounts of water uses(domestic water use, industrial water use, and agricultural water use) calculated by historical data (1965 to 2011). As the result of water balance analysis, we confirmed that the domestic and industrial water uses will be increased in the future because of population growth, rapid urbanization, and climate change due to global warming. However, the agricultural water use will be gradually decreased. Totally, we had shown that the water deficit problem will be critical in the future in Anseong river basin. Therefore, as the case study, we suggested two alternatives of pumping station construction and restriction of water use for solving the water deficit problem in the basin.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
Kim, Seoyeon;Jeong, Yemin;Cho, Subin;Youn, Youjeong;Kim, Nari;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.6_1
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pp.1465-1483
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2020
Evapotranspiration is a concept that includes the evaporation from soil and the transpiration from the plant leaf. It is an essential factor for monitoring water balance, drought, crop growth, and climate change. Actual evapotranspiration (AET) corresponds to the consumption of water from the land surface and the necessary amount of water for the land surface. Because the AET is derived from multiplying the crop coefficient by the reference evapotranspiration (ET0), an accurate calculation of the ET0 is required for the AET. To date, many efforts have been made for gridded ET0 to provide multiple products now. This study presents a comparison between the ET0 products such as FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, and MODIS to find out which one is more suitable for the local-scale hydrological and agricultural applications in Korea, where the heterogeneity of the land surface is critical. In the experiment for the period between 2016 and 2019, the daily and 8-day products were compared with the in-situ observations by KMA. The analyses according to the station, year, month, and time-series showed that the PKNU-NMSC product with a successful optimization for Korea was superior to the others, yielding stable accuracy irrespective of space and time. Also, this paper showed the intrinsic characteristics of the FAO56-PM, LDAPS, and MODIS ET0 products that could be informative for other researchers.
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