옛날부터 비는 하늘의 은혜라 하여 존중해 왔다. 농작물이나 풀 또는 나무를 기르기 위하여 꼭 필요한 것이기 때문이다. 그러던 그 은혜로운 비가 식물을 기르기는 커녕 오히려 정반대로 식물들의 죽음을 가져오는 것이 된다면? 이제 와서 그러한 무서움이 현실로 다가오는 느낌이다. (중략)
현대 공업화의 발전과 공학의 진보로 우리국민은 비교적 풍부하고 조용한 번영의 시기를 30 여년간 향유할 수 있었다. 생활수준이 높아졌고 질병의 주요 원인이 급성 전염병에서 뇌졸중병, 악성종양사고 및 심장병 같은 만성상태로 변했다. 일반적으로 사람들에게 정보가 잘 들어가고 있으며 건강한 생활을 유지하는데 유용한 많은 자원을 발견하고 있다. 우리가 살고 있고 유용한 전문인으로서 인류에게 봉사하고 있는 문화속에서 우리는 건강한 생활을 유지하는 민속법을 무시해서는 안 된다. 사회는 간호전문직에게 건강관리를 맡겼다. 따라서 우리는 책임수행에 있어서 하나라도 남겨 놓은게 있어서는 안 된다. 우리의 가까운 주위를 관찰하고 들어 봄으로써 우리는 타인의 건강욕구에 좀더 민감하고 세심해질 수 있다. 우리가 서양의 과학원칙을 간호실제에 적용시키고 있지만, 동양의 보다 더 내향적이고 완전한 생활방법도 역시 우리의 유용한 전문직의 가능성을 풍부하게 하고 확장시키는데 적용될 수 있다. 새로운 것과 오래된 것의 연속성이 계속 되야 하며, 고객을 도와주면서, 우리는 현재의 새로운 농작물을 경작하여 미래의 유용한 성숙된 농작물로 키울 수 있다. 우리의 전문적인 생활과 고객의 생활을 풍부하게 해줄 수 있는 유용한 자원이 많이 있으며, 우리의 문화적 환경에서 성취할 수 있는 귀중한 자원을 그냥 지나칠 순 없다. 우리는 지금 여기서 행동해야 한다.
농작물 가운데 식용 균류 버섯은 맛과 영양이 풍부히 함유된 식재료이다. 버섯 재배 시에 환경 온도는 버섯의 성장에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 특정 온도 범위 안에 버섯의 생장 상태를 양호하며 적절한 온도 범위 벗어나면 버섯의 생장 품질 저하되고 심지어 생장을 중지한다. 본 논문에서는 각 온도 조건에서 버섯의 균사 나오는 상황, 균사 생장 상황, 자실체의 생장 등 상황을 관찰하고 분석하면서 더 효율적인 정확한 버섯 인공 재배 관리를 위해 기술 참조를 제공한다.
앞으로 글로벌 시장에 진입할 수 있는 작물보호 신물질 개발을 위해서는 기술 난이도가 크면서 파급성 및 경제성을 갖는 친환경 신규작용점 탐색과 독창적 Scaffold를 갖는 후보물질 또는 천연물소재 발굴에 주력해야 하며, 이를 지원하는 HTS, 화합물은행 및 천연물은행 활용 분자설계 및 최적화 합성기술 등 후보물질 발굴 핵심 기술개발에 국가적인 지원이 지속적이고 장기간에 걸쳐 이루어져야 한다. 고품질의 식량생산 관리기술은 물론 석유대체 에너지 확보를 위한 농작물 바이오매스(작물, 사료, 바이오연료 등) 생산관리기술로서, 그린바이오기반(Target 효소, 천연물소 재탐색응용) 저탄소 녹색성장을 실현시키기 위한 친환경적인 생화학 작물보호제 개발이 필요하다. 또한 인구 증가와 유가상승 등 전 세계적인 경제위기 극복과 이산화탄소 증가에 따른 온난화 등 지구환경보존의 중요성이 크게 증가되면서 안전한 먹거리 생산과 환경오염을 최소화하는 지속적 생산체제를 갖추기 위하여 LOHAS (Lifestyle Of Health And Sustainability) 트랜드가 최근 농업의 화두로 떠오르고 있다. 이를 만족시키기 위하여 OECD를 중심으로 하는 선진 국가들은 기존 작물보호제의 사용을 5년 이내에 현재 사용량의 절반 이하로 감소시키고자 하고 있는데, 특히 지속적 재배와 국민건강 보호를 위한 LOHAS 농작물의 생산이 매년 50-100억불로 성장하고 있다. 이러한 추세는 2017년까지 그 성장세가 계속 지속될 것으로 예상되고 있어 미생물/생화학 중심의 바이오작물보호제의 개발은 LOHAS 트랜드를 충족시킬 수 있는 유력한 수단으로 인식되고 있다.
최근 지하수 이용률이 해마다 증가하고 있지만 지하수의 체계적인 관리 부족으로 생활 오수 및 산업 폐수, 침출수에 의한 오염이 꾸준히 진행되고 있으며, 특히 가뭄을 비롯한 기상재해는 극심한 물 부족 현상을 낳고 농작물의 수확량을 감소시켜 식량 문제를 야기시키며, 먹는 물과 산업생산에 필요한 용수확보에도 곤란을 주어 삶의 질을 낮추는 직접적인 요인이 되고 있다. 더구나 오염된 지하수의 장시간의 방치로 사용 가능한 지하수량이 급격히 줄어들게 되며, 지하수 자원 이용률이 높은 음용수와 농·공업용수가 절대 부족하게 되어 농업 및 산업 전체, 그리고 인간생활 자체에까지 큰 악영향을 미치게 된다.
센서 네트워크의 활용 중 농작물 관리 등의 응용에서는 온도 등의 속성이 적정한 범위 내에서 관리되어야 하며 이를 위한 에너지 효율적인 응용 프로토콜이 반드시 필요하다 하겠다. 본 논문에서는 이런 요구를 충족시킬 수 있는 에너지 효율적인 응용 프로토콜을 제안하였다. 속성을 적정 범위 내에서 관리하기 위해 존 이라는 개념을 사용하는 MSZ 알고리즘을 제안하였다. 또 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 실제 센서노드를 사용하여 온도 자료를 수집한 후 프로그래밍을 통해 알고리즘들을 구현하여 비교하였다. 실험결과 제안한 MSZ 알고리즘은 주기적 전송을 사용하여 센서노드의 상황을 주기적으로 파악할 수 있는 능력을 가지면서도 에너지 효율 측면에서 APTEEN 보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 MSZ 알고리즘은 농작물이나 발효식품 관리처럼 특정 속성을 일정한 범위 내에서 관리하여야 하는 응용에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 지구 온난화와 이상기후로 농업 환경이 크게 변화되고 있다. 특히, 농작물의 생육환경이 변화됨에 따라서 새로운 농업기술의 개발이 필요한 실정이다. 따라서 최근 ICT 기술의 발전으로 농업 환경을 통제하고 효율성을 높이기 위한 '스마트 팜' 조성 기술이 도입되고 있다. 하지만 아직까지 스마트 팜 관리 환경에 영향을 미치는 다양한 인자와 관리 차원에서 체계적이고 객관적인 평가항목이 부재한 실정이다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 스마트 팜을 구성하고 있는 요인들 간의 상대적 중요도를 도출하였다. 그 결과 스마트 팜의 종합적인 운영과 관리를 평가하기 위해서 센서 장비(55.6%)와 제어 및 정보 관리 시스템(44.4%) 등 2가지 평가 분야가 최상위 평가항목으로 선정되었다. 이러한 결과는 스마트 팜 적용 시 농작물의 생육 환경 정보의 파악과 생육 환경을 통제할 수 있는 시스템이 무엇보다 중요하다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 향후 스마트 팜 기술 도입에 따른 평가 지표 마련에 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
2014년부터 2016년 5월까지 3,313건의 농산물우수관리 기준으로 재배되는 농산물(GAP 농산물)에 대한 미등록농약 오염 실태를 조사하였다. 그 결과, 미등록농약 오염에 의한 부적합 건수가 잔류허용기준을 초과에 의한 부적합 건수보다 훨씬 많았다. 미등록농약이 검출되어 부적합 판정된 GAP 농산물의 대부분은 소면적엽채류 작물이었는데 그 이유는 이들 작물에 등록된 농약이 곡류나 과일류보다 훨씬 부족하기 때문으로 확인되었다. 또한 방제가 끝난 농약 살포기를 세척하여도 살포기 내에 농약이 어느 정도 잔류할 수 있으며, 이 때 잔류한 농약이 허용되지 않은 작물에 비의도적으로 이행될 수 있음이 확인되었다. 따라서 침체된 우리나라의 농산물우수관리제도(Good Agricultural Practices, GAP)를 활성화하기 위해서는 모든 농작물에 농약이 충분히 등록되어야 하고, 또한 농약 살포기에 잔류한 농약이 완전히 세척되지 않는 경우를 감안하여 미등록 농약이 비의도적으로 농작물에 이행되는 것이 일정량 허용되어야 할 것이다.
물발자국은 국가별 실제 물소비량을 파악하고 물 부족 상황에 효율적으로 대비하기 위하여 도입된 지표로서, 제품의 생산과 서비스 전 과정에서 직접 및 간접적으로 사용되는 물의 총량을 의미한다. 선진국에서는 물 사용 패턴에 대한 인식을 제고하고자 국가, 도시, 산업분야 등 다양한 물발자국 데이터베이스를 구축하여 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 경우, 물 수입 의존도가 높지만 물발자국 산정에 대한 연구가 부족하여 효율적인 물 관리 및 안정적인 수자원 확보를 위한 국가전략 수립에 어려움을 겪고 있다. 물발자국 산정 연구는 국가적 차원의 정확한 물 수지 계산과 수자원계획 수립에 유용한 기초자료로서 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 제1차 및 제2차 산업의 물발자국을 산정하였으며, 산정 방법으로는 상향식 접근법과 하향식 접근법을 적용하였다. 제1차 산업의 농업계 및 축산업계의 물발자국은 단위 물발자국에 기초한 상향식 접근법과 용수사용량에 기초한 하향식 접근법을 적용하여 산정하였다. 산업별 물발자국 산정결과는 다음과 같다. 주요 농작물 생산량 및 작물 품목별 단위 물발자국을 이용한 국내 농업계 물발자국 산정 결과, 1980년부터 2014년까지의 쌀 외 18개 농작물에서 연간 78억~109억 $m^3$로 산출되었다. 반면 농업용수 사용량에 기초한 하향식 접근법을 통해 산정한 농업계 물발자국은 118억 $m^3$으로 분석되었다. 다음으로 제1차 산업의 축산업계 물발자국을 산정하였다. 2011년부터 2015년까지 주요 가축 사육두수와 지육량, 사료작물의 단위 물발자국을 활용한 축산업계 물발자국은 평균 73억 $m^3$, 축산용수사용량을 활용한 물발자국은 평균 309억 $m^3$으로 나타났다. 축산용수사용량에 기초한 분석결과가 크게 나타난 것은 축산업분야에서 간접수의 비율이 높기 때문이다. 한편 제2차 산업의 공업계는 제품생산 공정의 물 사용량, 부품 및 원료의 단위 물발자국 등 세부사항의 파악이 곤란하여 하향식 접근법을 적용하였다. 공업용수 사용량과 공업용수 오염물질의 배출부하량에 따른 물발자국 산정 결과, 연간 26억 $m^3$으로 분석되었다. 이와 같은 산업별 물발자국 산정결과를 활용하여 산업별로 차별화되는 물 이용 패턴을 분석하고 산업별 용수 수요를 파악하면 국가적으로 효율적인 수자원 관리방안을 제시할 수 있다.
기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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