단일식물인 국화의 생육은 온도, 일장, 일사량 등 기상 환경과 재배관리 조건에 영향을 받는다. 기상환경과 재배관리를 고려한 국화의 생육예측모델은 국화 재배 시 의사결정을 위한 도구로 이용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 국화 생육모델 구축을 위한 기초 작업으로 온도와 일장뿐만 아니라 에세폰 처리, 야간 전조처리리 등 재배관리 정보를 입력변수로 하여 국화 품종 백선의 출엽과 식물계절을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 국화의 생육시기를 유약기(Juvenile phase), 유약기 이후 발뢰기까지 기간, 발뢰기부터 개화기까지의 기간의 기간으로 구분하여 계산을 하도록 구성하였다. 유약기는 출엽속도의 온도 반응 곡선과 유약기의 종료를 결정하는 기준 엽수를 이용하여 추정하도록 구성 하였다. 한편 모주와 이식 후 식물체에 대한 에세폰 처리가 유약기 종료시점의 엽수를 증가시키는 것으로 가정하여 모델에 반영하였다. 유약기 이후에는 온도와 일장에 관한 함수를 이용하여 발육속도를 계산하여 발뢰기와 개화기를 예측하도록 하였는데 야간전조 처리는 임계일장 이상의 장일로 가정하여 모델에 반영하였다. 그리고 최종 엽수는 잎의 출엽이 발뢰 직전까지 진행되는 것으로 가정하여 예측하였다. 위와 같이 구성된 모델의 계수는 온도반응 실험과 정식시기 실험 등을 이용하여 추정하였고 프로그램 언어인 Java를 이용하여 구현하였다. 모델의 계수 추정에 이용한 자료(calibration 자료)뿐만 아니라 이와는 별개의 자료(validation 자료) 모두에 대하여 모델이 비교적 정확하게 발뢰기와 개화기를 예측할 뿐만 calibration에 비하여 validation의 정확도가 떨어지지 않았다. 한편 생육시기에 따른 출엽수와 최종엽수를 모델이 비교적 정확하게 예측하였으나 생육시기에 따라 다소 과소 또는 과대 예측을 하여는 경향을 보여, 온도 이외의 요인을 반영할 수 있는 실험을 통해 개선할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
오늘날 시장에 유통되는 버섯은 대부분 환경이 조절되는 시설 내부에서 재배된다. 버섯은 다른 식물과 달리 버섯의 종류, 품종 등에 따라 요구되는 환경이 매우 다르다. 특히 대부분의 버섯은 버섯이 생육되는 공간의 온도, 수분, 이산화탄소, 조도 등의 관리가 필수적이다. 버섯의 단위면적당 생산량을 극대화하기 위해서는 이들 버섯이 필요로 하는 환경을 버섯의 생육특성에 따라 적합하게 유지해 주어야만 한다. 현재 대부분의 버섯재배사에는 이들 환경을 컨트롤하는 장치가 설치되어 있고, 이들 시스템의 환경 설정은 농업인이 현장에서 버섯의 상태를 확인 한 후 그때그때 경험에 의해 채득한 정보를 기반으로 환경설정을 하고 있는 실정이다. 이렇다 보니 버섯을 재배하는 기간에는 농업인이 재배사 내부의 환경을 관리하기 위해서 항상 버섯재배사에 머물러야 하고, 재배사의 환경관리 때문에 원거리 또는 장기 출타가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기존에 사람이 버섯재배 현장에서 컨트롤하던 환경관리를 원격에서 컴퓨터 또는 모바일로 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에서 모니터링 및 제어하는 환경은 온도, 습도, 이산화탄소, 배기팬 및 입기팬의 가동 등 버섯재배 환경관리에 필요한 모든 요소를 모니터링 및 관리할 수 있도록 하였다. 이들 관리 요소는 인터넷이 연결된 컴퓨터에 접속하여 버섯재배사의 환경을 실시간으로 모니터링 하고 필요에 따라 제어를 할 수 있도록 하였다. 또한 컴퓨터에서 볼 수 있는 환경을 스마트폰을 통해서도 볼 수 있고 또한 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 버섯배지를 입상 한 후부터 수확시기까지의 관리 환경을 데이터베이스로 만들어 농민이 버섯배지를 입상하고 데이터베이스와 연동한 제어가 되도록 설정하면 버섯재배사 내부의 환경은 데이터베이스의 정보를 읽어 들여 버섯의 생육단계에 따라 자동으로 내부환경이 제어되도록 하였다. 또한 농업인이 원격에서 버섯재배사 내부 버섯의 생육상황을 모니터링 할 수 있도록 재배사 상부에 CCD 카메라를 달아 실시간으로 버섯의 생육상활을 모니터링 할 수 있도록 구성하였다. 이와 같은 시스템을 사용하면 버섯재배 경험이 없는 농업인도 경험자와 같은 재배관리가 가능하고 원격에서 재배사 내부환경을 모니터링하고 제어 할 수 있기 때문에 농업인이 재배사에 매여 있지않아도 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 SWAT 모형과 APEX-Paddy 모형의 연계 모델링을 통한 대표 BMP(Best management practice) 적용, 정식시기 및 벼 생육기간을 고려한 시나리오 적용을 통해 농업용수의 관리 및 수질환경 개선 등에 활용할 수 있는 저영향 영농활동을 분석하고자 하였다. 만경강 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하고 유역 내에 위치한 논 시험포장을 대상으로 강우-유출 및 비점오염원 모니터링 자료를 활용하여 APEX-Paddy 모형을 구축하였다. SWAT 모형과 APEX 모형을 연계하여 유역의 수문, 수질에 대한 정밀한 모델링을 수행하였으며, 이는 저영향 영농활동을 분석하기 위한 필드단위의 정확한 결과를 유역차원에 반영하기 위함이다. 특히, 본 연구에 사용된 APEX-Paddy 모형은 농촌진흥청과 Texas A&M의 공동연구를 통해 개발된 새로운 모형으로서 한국의 논 영농활동 및 담수환경을 반영하여 논에서의 유출 및 비점오염원을 모의할 수 있다. 연계 모형의 적합성 평가를 위해 R2 (Determine of Coefficient), RMSE (Root mean square error), NSE (Nash-sutcliffe efficiency)를 사용하였다. 적합성 평가 지표를 분석한 결과, 유출량은 R2 평균 0.91, RMSE 평균 2.87 mm/day, NSE 평균 0.78로 나타났다. T-N 부하량은 R2 평균 0.74, RMSE 평균 59.3 kg/ha/day, NSE 평균 0.50으로 나타났다. 저영향 영농활동 관리방안을 위한 시나리오로 1) 논의 물꼬높이(BMP) 관리 적용, 2) 벼 생육기간 조절을 고려하여 기온변화에 따른 정식시기, 벼 생육기간 등을 조정하여 적용하였다. 기후변화 시나리오는 10개 GCM 모델의 RCP 8.5 시나리오를 통해 분석하였으며, 유역차원의 미래 영향을 분석한 결과, 물꼬관리 BMP에 따라 담수심이 증가되며, 관개량이 감소하고 유출량 10.7%, T-N 11.2% 저감되는 것을 나타냈으며, 벼 생육기간 조절은 BMP보다 상대적으로 효과가 높진 않았지만, 유출량 1.4%, T-N 3.1%의 저감효과를 나타냈다. 따라서 두 가지의 저영향 영농활동 관리방안은 미래기간의 기후변화에 대응하여 농업용수 및 물관리에 도움이 될 것으로 사료된다. 하지만 본 연구결과는 모델링 결과에 의존한 것이며, 추후 지속적인 연구와 보완이 필요하다.
본 연구의 목적은 수목의 과밀생육으로 인한 수형 및 생육불량, 녹지의 기능 저하를 해결하기 위해 과밀식재지의 밀도관리 모델과 신규식재지의 배식설계 모델을 개발하는 것이다. 화성시 동탄신도시의 완충녹지는 도로와 아파트단지 사이에 8~15m 폭으로 조성되었다. 완충녹지에 38개의 조사구를 설정하여 조경수 식재패턴 및 생육밀도를 조사하였다. 완충녹지 가로변에는 산딸나무, 복자기, 왕벚나무 등 경관기능의 낙엽활엽수가 67.9% 식재되었다. 마운딩 중앙부에는 스트로브잣나무 71.3%, 상수리나무 9.5%, 아파트변에는 스트로브잣나무 65.9%, 메타세쿼이아 10.2% 등 완충기능의 수목이 주로 식재되었다. 수목의 과밀생육 수준을 효과적으로 평가하기 위해 수관중복률 지표를 개발하여 분석하였다. 과밀생육이 가장 심각한 수종은 스트로브잣나무로 평균 수목밀도 0.3주/$m^2$, 평균 수관중복률 35.6%로 매우 높았고, 45% 이상인 지역도 많았다. 수관중복률 지표를 45% 이상(Type A), 30~45%(Type B), 30% 이하(Type C) 등 3단계 척도로 표준화하여 밀도관리 기준을 설정하였다. 생장불량 수목을 우선적으로 관리하는 모델, 식재패턴을 고려하여 유사규격의 수목을 선택하여 관리하는 모델을 제시하였다. 밀도관리 대상수목에 대한 수형 경관성과 이식작업 용이성을 검토하여 이식, 간벌, 가지치기 방법으로 선택할 수 있는 관리방안 적용 체계를 작성하였다. 신규로 조성되는 완충녹지에는 스트로브잣나무의 식재밀도를 0.20~0.25주/$m^2$로 완화하는 대신에 관목의 식재밀도를 1.5~2.0주/$m^2$로 강화하여 하층을 최소한 30~40% 피복하는 배식설계 모델을 제안하였다.
양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.
양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.
국가물관리기본법에 의거하여 통합물관리 정책에 부합하는 농어촌용수 계획 및 관리 요구에 따른 유역 및 용수구역 단위의 물관리 필요하며, 국가수자원계획의 물수급 정책 수립시 농업용수의 공급, 이용 및 관리 특성 고려되어야 한다. 현재 농업용수는 개수로 방식 용수공급체계 및 수문 직접조작에 의한 용수배분체계로 공급량 대비 사용량(벼의 생육에 사용된 수량)의 비율이 48%에 불과하고, 농경지 상류와 하류의 공급량 차이가 크게 발생하며, 경지면적 감소가 공급 필요량 감소로 연결되지 않는다. 현재 국가유역수자원모델 (K-WEAP, K-MODSIM)은 모델이 가진 분석 능력의 한계로 인하여 농업용수 물수급 해석에 왜곡이 발생하기 때문에, 농업용수 특성이 반영된 농업용수 수요·공급 표준화 모형이 필요하다. 본 연구에서는 기존 유역물수지모델 현황 및 농업용수 적용의 한계점을 파악하고, 농업용수의 공급 및 이용을 고려한 유역 물수지 모형 개발을 목표로 한다. 기존 농업용수 물수지 분석은 순물소모량 개념 적용에 따른 회귀수량 획일화와 이에 따른 공급량 왜곡, 유역내 복잡하고 다양한 농업용수 공급체계를 하나의 가상저수지로 단순화 함으로서 유역내 들녘별 농업용수 과부족 분석 불가능, 하천과 저수지 공급 우선순위 현장과 불일치, 노후된 기초자료 등의 한계가 존재하며, 이를 위한 개선방안을 도출하고자 한다. 또한, 농업용수 회귀수량의 경우 실측기반의 회귀수량 산정 방법을 제시하고자 하며, 단일 수원공 및 복합 수원공의농업용수 물수지 분석 방법을 개발하고자 한다. 본 연구의 목적은 농업용수 물수급 특성이 국가수자원계획에 반영할 수 있도록 기본 수자원모델(K-MODSIM)과 연계가능한 농업용수 표준 모형개발로써, 향후 국가수자원계획(국가물관리기본계획, 전국하천유역수자원관리계획, 농어촌용수이용 합리화계획 등) 수립에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
축산업에서 가축의 질병을 예방하고, 고품질의 축산 상품을 최대한으로 생산하기 위해서는 가축이 사육되는 축사의 환경을 최적의 상태로 관리할 필요가 있다. 오늘날 가축이 사육되는 환경을 개선하고 관리하고자, 공기 환경, 사육 환경 등 각각의 요인들과 가축의 생체 간 수치적 규칙을 해석하는 가축의 생육 모델 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 종래의 생육 모델로는 공기 환경과 사육 환경을 복합적으로 분석하고 해석하여, 축사에서 복합 환경을 제어하기 위한 의사 결정을 지원하기에는 미흡하다. 따라서 본 고는 축적된 생체 정보, 공기 환경, 사육 환경 및 생산 정보를 기반으로, 인공신경망을 이용한 복합 환경과 가축의 생체 간 계량적 모델을 생성하여 소프트웨어 기반으로 축사의 복합 환경을 제어할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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