생장예측모델이란 작물의 생장 시스템 내에서 일어나는 기작이나 생산과정을 수식으로 묘사하는 것이다. 신뢰성 있는 생장예측모델을 만들기 위해서는 생장과 관련된 대량의 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IT와 농업을 융합한 시설 원예작물 생장예측모델을 위한 생장 및 생장환경 데이터 수집 시스템 설계사례를 소개하고자 한다.
본 연구는 시중 유통되고 있는 새싹채소 재배용 적콜라비 종자에서 분리한 E. coli strain RC-4-D의 생장예측모델을 개발하기 위해 수행되었다. 각 온도조건(10, 15, 20, 25, $30^{\circ}C$) 별로 적콜라비 중 E. coli strain RC-4-D 밀도 변화를 조사하였고 Baranyi model을 1차 생장예측모델로 이용하였고 각 온도별로 최대생장률(${\mu}max$)과 $10^{\circ}C$를 제외한 유도기(LPD) 값을 도출하였다. E. coli strain RC-4-D의 최대생장률에 대한 2차 생장예측모델로써 suboptimal Ratkowsky square-root, suboptimal Huang square-root, suboptimal Arrhenius-type 세 종류의 모델을 비교하였다. 모델 적합성 검정 결과, suboptimal Huang square-root 모델이 정확도가 가장 높고 suboptimal Ratkowsky square-root 모델이 편차가 가장 적은 것으로 나타났다. 종합적으로, RMSE가 0.100, $A_f$가 1.255, $B_f$가 0.999인 suboptimal Ratkowsky square-root 모델이 온도의 영향을 설명하는 가장 적합한 2차 생장예측 모델인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 적콜라비 새싹채소 생산에 있어서 E. coli의 생장을 예측하고 미생물 위해성평가를 수행하는데 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 잣나무임분 거리독립 개체목 생장모델을 개선하기 위해 수행되었다. 직경생장함수 및 고사율함수의 매개변수들을 고정표본점의 정기평균생장량을 토대로 추정하고, 이 함수들의 특성을 기존의 총평균생장량을 토대로 추정한 모델과 비교하였다. 여기서 생장함수는 수관율함수, 잠재직경생장함수 및 임분을 구성하는 임목간 경쟁효과를 고려하기 위한 수정율함수를 의미한다. 고사율예측함수의 경우에는 고정표본점 자료의 한계로 인해 정기평균생장량 측정값을 구할 수 없어 대신 총평균생장량과의 관계식을 추정하여 대체하여 적용하였다. 연구결과 정기평균생장량을 토대로 하는 직경생장함수가 총평균생장량을 토대로 추정한 함수에 비해 개체목의 생장특성을 보다 현실적으로 반영하는 것을 보여주었다. 고사율함수의 경우, 총평균생장량을 적용하여 개발한 경우 고사율이 과대한 것으로 나타나는 문제가 있었으나 새로운 모델에서는 이 문제가 개선된 것으로 나타났다.
본 연구는 주요 조경수목에 대한 생장예측모델을 추정하여 적정 식재간격을 산정하기 위해 실시하였다. 조경식재에서 많이 사용되는 9개 수종을 대상으로 수종별 30주 이상씩의 개체를 선정한 후, 상관성이 높은 측정변수 간에 회귀분석을 실시하여 생장예측모델을 추정하였다. 그리고 서울 시내 2개 아파트단지 녹지를 사례연구지로 선정하여 생육상태를 파악하고 모델과 비교하였다. 전체적으로 교목층 위주의 식재로 인해 식재밀도가 과밀하여 수관이 왜곡되고 기형적으로 생장하는 현상이 발생하고 있는 바, 수관중복률과 수관왜곡률을 분석한 결과에 의하면 현재의 식재간격이 매우 조밀한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 시간경과에 따른 주요 조경수종의 규격별 생장예측을 통해 목표년도별 적정 식재간격을 제안하였는데, 목표년도를 식재 후 5년으로 본다면 상록교목은 2.0m, 낙엽교목은 3.0~4.0m, 낙엽아교목은 2.0~2.5m의 식재간격이 적당하고, 식재 후 10년을 목표년도로 한다면 상록교목의 경우 3.0m, 낙엽교목은 4.0~6.0m, 낙엽교목은 2.5~3.0m의 간격을 유지하여야 한다. 한편, 본 연구의 결과와 서울시 조례기준 식재밀도를 비교하였는데, 식재후 5년이 경과한 시점에서는 0.23본/m2, 10년 경과시점에서는 0.12본/m2이 적정 식재밀도로 밝혀져 현재 0.2본/m2으로 정하고 있는 서울시 교목식재 관련 기준은 5년 정도를 목표시점으로 한다면 적절한 수준임을 알 수 있었다. 그러나 식재 후 10년이 경과하면 수관중복률이 25%를 초과하게 되므로 쾌적한 녹지환경을 유지하기 위해 반드시 적절한 관리를 실시해야 할 것으로 판단되었다.
플라스틱 시설원예는 자본과 시설이 요구되지만 제철이 아닐 때도 생산을 통해 생산자의 소득 증대에 기여하고 이는 생산자가 보다 높은 품질의 작물을 생산하는 유인이 된다. 이를 위해서는 재배되는 작물에 최적화된 생육환경을 제공해줄 필요가 있으며 현재까지의 생장데이터를 이용하여 미래의 생장상태를 예측하고, 부족한 부분을 보완해줄 필요가 있다. 본 논문에서는 토마토를 대상으로 플라스틱 시설원예 환경에서의 예측시스템을 설계한다. 동일한 토마토이지만 품종에 따라 생육환경이나 예측모델이 달라질 수 있으므로 다양한 예측모델이 필요에 따라 로딩되어 사용될 수 있도록 한다.
본 연구에서는 안면도 소나무 임지에 대해 임분 내 생장인자들간의 상관관계를 구명하고 이를 기초로 동적 임분생장모델을 구축하였다. 이를 위해 영급이 고루 분포되도록 96개의 표본점을 선정하였고, 각 표본점에서 입목의 흉고직경, 수고를 측정한 후 이를 분석하여 평균흉고직경, 평균수고, 우세목수고, ha당 본수, ha당 단면적, ha당 재적 등을 추정하였다. SAS의 비선형 회귀분석(NLIN) 및 단순선형분석(REG)을 통해 생장인자간의 함수식을 유도하였으며, 이 함수들을 이용하여 관리방법에 따라 임분의 생장 및 수확이 다양하게 예측될 수 있는 동적 임분생장모델을 구축하였다. 다양한 시업주기 및 강도를 적용해 임분의 생장을 예측한 결과, 본 연구에서 구축된 동적 임분생장모델은 일반적인 생장법칙을 잘 나타내고 있어 안면도 소나무임분의 생장 및 수확량 예측에 적합한 것으로 판단되었다. 이러한 동적 임분생장모델은 실제 산림경영에서 다양한 관리방법에 따른 임분의 생장예측을 위하여 이용될 수 있을 것이며, 산림경영계획에 있어 의사결정을 위한 도구로서 이용될 수 있을 것이다.
폐쇄형 식물 생산 시스템에서 생산되는 식물은 생장속도가 빠르기 때문에 생장속도를 제어하거나 예측할 수 없어 수확적기를 놓치면 품질이 현저히 떨어져 상품성이 저하된다. 이를 해결하기 위해서는 식물생장기간 동안 식물에 따라 적절한 생장환경을 조성하여 생장정도를 균일하게 할 수 있는 최적 환경제어가 필요하다. 본 연구에서는 폐쇄형 식물 생산시스템의 최적 환경제어를 위하여 엽록소형광분석법을 이용하여 상추를 중심으로 광합성효율 모델(photosynthesis efficiency model ; PEM)을 개발하였다. (중략)
도시화는 전 세계적인 현상이며 우리나라 역시 급속한 도시화를 경험하고 있다. 도시와 관련된 공간의사결정과정에서 미래의 도시형태를 객관적인 모델에 의해 예측하는 것은 토지의 효율적인 이용을 추구한다는 점에서 대단히 의미있는 일일 것이다. 본 연구에서는 도시인구와 도시면적사이의 생장생장이론에 기초하여 도시성장모델을 개발하였다. 모델의 입력데이터는 수치지도를 비롯한 공간데이터를 처리하여 생성하였으며, 래스터 GIS분석기법을 이용하여 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과물인 도시성장예측데이터는 물리적인 측면만을 이용해 제작되었으므로 사회ㆍ경제ㆍ정치적인 면까지를 고려하여 결정될 미래의 공간의사결정과정에서 기초데이터로 사용될 수 있을 것이다.
작물 생육 모델은 작물의 생육을 이해하고 통합하기 위해 유용한 도구이다. 완전제어형 식물공장에서 엽채류로 활용하기 위한 퀴노아(Chenopodium quinoa Willd.)의 초장, 광합성률, 생장 모델을 예측하기 위한 모델을 1차식, 2차식 및 비선형 및 선형지수 등식을 사용하여 개발하였다. 식물 생육과 수량은 정식 후 5일간격으로 측정하였다. 광합성과 생장 곡선 모델을 계산하였다. 초장과 정식 후 일수(DAT)간의 선형 및 곡선 관계를 얻었으나, 초장을 정확하게 예측하기 위한 모델은 선형 등식이었다. 광합성률 모델을 비선형 등식을 선택하였다. 광보상점, 광포화점, 및 호흡률은 각각 29, 813 and $3.4{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$였다. 지상부 생체중과 건물중은 선형관계를 보였다. 지상부 건물중의 회귀계수는 0.75 ($R^2=0.921^{***}$)였다. 선형지수 수식을 사용하여 시간 함수에 따른 퀴노아의 지상부 건물중 증가를 비선형 회귀식으로 수행하였다. 작물생장률과 상대생장률은 각각 $22.9g{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$ and $0.28g{\cdot}g^{-1}{\cdot}d^{-1}$였다. 이러한 모델들은 정확하게 퀴노아의 초장, 광합성률, 지상부 생체중과 건물중을 예측할 수 있다.
본 연구는 잣나무를 대상으로 연륜생장과 기후와의 관계를 구명하기 위해 군집분석을 통해 기후 군집을 분류하였고 기후인자에 의해 연륜생장을 예측할 수 있는 생장모델을 개발하여 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 연륜생장의 변화를 예측하였다. 연륜기후학적 모델은 잣나무 기후군집별 기후변수와 표준화된 잔차 연대기를 이용하여 개발하였다. 개발된 생장지수 추정식에는 2~4개의 기후변수가 사용되었고 결정계수는 0.35~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 잣나무 기후군집별 생장예측은 두 개의 RCP 기후변화 시나리오를 이용해 예측되었다. 해발고도가 높은 곳에 위치한 군집 2와 군집 3에서는 연륜생장이 증가하였지만 대조적으로 해발고도가 낮은 지역에 위치한 군집 1에서는 연륜생장이 감소할 것으로 예측되었다. 따라서 잣나무는 한대수종이지만 일정범위내의 기온 상승 조건에서는 연륜생장이 증가하는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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