Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1143-1146
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2011
RFID 및 USN 기술 발전과 함께, 다양한 사회 및 산업 분야에 이를 적용하여 생산, 업무 및 유지 관리의 효율성을 극대화하기 위한 융합 IT 기술 개발이 증대되고 있다. 특히 농업 분야는 생산량 증대, 품질 향상 및 피해 예방을 위해 최적의 생장환경 관리가 중요하게 되었다. 본 논문에서는 농업 분야에 적용하기 위해 저전력 생장관리 센서네트워크, 생장관리 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 생장관리 모니터링 서비스를 제시한다. 본 서비스는 원격 재배지에 대한 지속적 생장환경 데이터 수집, 이를 통한 다양한 모니터링을 가능하게 함으로써 재배자가 다양한 생장관리 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.
The growth of trees planted through transplantation rapidly decreases immediately after planting due to extreme disturbances such as root cutting and crown damage. Although the growth rate is recovered as time elapses, the time required to restore the original growth varies by species. Therefore, it is necessary to set an appropriate tree management period for survival after transplantation by analyzing each species' annual growth change. In this study, we analyzed the growth amount of deciduous broad-leaf species planted in the area where the riparian ecological belt was formed and proposed the management period based on the results. Slowed growth immediately after planting is a common phenomenon due to root cutting and pruning, the pre-works performed to increase tree survival rate during the transplantation process. Afterward, the original growth rate is recovered as time passes, but the time required may vary depending on the species and planting environment. Most of the trees showed a rapid decrease in growth immediately after transplantation. After that, although it is different for each species, most of them showed a gradual recovery from 2 years onwards. The analysis of the growth rate by tree species confirmed that it took 2 to 4 years, depending on the tree species, to recover the growth level before transplantation after a rapid decrease in growth immediately after transplantation. The results suggest that improving the defect rate of planted trees is necessary to meet the project objectives: ecological restoration and pollutant reduction. It requires setting a tree management period of at least two years and creating an appropriate base environment.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1994.11a
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pp.74-75
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1994
양액재배에서 고려해야할 문제는 근권의 환경관리인데, 그 중에서도 가장 중요한 문제는 배양액의 관리이다. 배양액의 관리는 재배환경 및 작물의 생육단계에 따라서 달리해야 하는데, 현재 농가에서의 배양액관리는 재배경험이 일천한데다 사용하는 배양액에 따른 생장과 발육반응에 대한 결과가 미흡하다. 이런 측면에서 토마토의 분무경재배시 일반적으로 가장 많이 사용하는 배양액조성들이 방울토마토의 생장과 과실생장에 미치는 작용을 살펴보고, 방울토마토 양액재배시 성공적인 배양액관리를 위한 기초자료로 활용하고자 본 실험을 수행하였다. (중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.913-915
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2016
본 논문은 일반 가정집, 아파트 및 사무실과 같은 좁은 생활공간마다 식물이 생장 유지하는 주변 환경이 다르다. 이에 따라 바쁜 일정 속에서도 주간 날씨의 데이터와 식물의 데이터를 이용해 생장을 유지 및 관리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 원격제어 및 자동 관리 기능을 통해 재배중인 식물의 대한 환경정보를 제공한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자에게 있어서 식물이 안전한 생장 유지할 수 있으며, 향후 세밀한 데이터 분석을 통해 다양한 식물들에 데이터를 활용하여 지능형 생장 시스템 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
It is necessary to set a management period by analyzing growth trends for individual species because the time taken for planted trees to become established differs by species. The purpose of this study was to suggest an appropriate management period through the analysis of the annual growth of Pinus densiflora planted in the riverine eco belt. The average annual growth before planting was 0.6cm. The growth after planting showed an increase of 0.3cm in the 1st and 2nd year, 0.5cm in the 3rd and 4th year, and 0.7cm after the 5th year. Since P. densiflora was confirmed to go through poor growth stages in the 1st and 2nd year, a recovery stage in the 3rd and 4th year, and a normal growth stage in the 5th year, management should pay more attention to improve inappropriate environmental conditions until at least the 4th year, unlike the growth of hardwood. Since the period required for activation by species may vary, the management period of each species will need to be set through growth research.
The study was carried out to provide information about growth and ecological characteristics by site types of natural deciduous forest in Pyeongchang, Gangwon Province. The data were collected from four aspects(the East, the West, the South, and the North) with three elevation(higher than 1.000 m, 700~1,000 m, lower than 700 m) and three topographical conditions(ridge, hill, and valley). Growth parameters by site types were evaluated based on the growth performances of dbh for the last 5 to 10 years; which were also estimated based on both Pressler and Schneider formulae. In addition, ecological characteristics such as Shannon-Wiener's diversity index, evenness index and richness index were analyzed by site types. The management methods by site types were suggested by considering stand density, growth patterns, and ecological characteristics. It was found that the stands on the South and the East are necessary the tending practices to improve growth and ecological characteristics. On the other hand, the West and the North needed the tending practices focusing on stand density management to increase growth rate rather than ecological management. It was also found that the area lower than 700 m in elevation showed Higher growth rate than other areas. As a management standard considered in terms of growth rate, it was suggested that tending practices should be applied to the stands of which growth rate for the last 5 to 10 years were lower than 2%. Considering topographical conditions, valley area showed better ecological characteristics than both ridge and hilly areas. Consequently, it was revealed that the valley areas were suitable for the ecological management.
With the development of RFID and USN technology, kinds of services are appeared and industrialized to maximize management, maintenance and efficiency of production. In the agricultural field, it is important to increase productivity and quality of food by managing growth environment of plants. In this paper, to apply IT technology to agriculture, we present a mobile service application called WiSEMobile which support growers to monitor and manage the information in the field from remote sites. By using the service with mobile devices, farmers can monitor the change of environment with data from sensor nodes, manage and exchange kinds of data gathered by farmers in the field.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.130-130
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2019
최근 호내 조류문제가 심각해지고 있는 상황이다. 2017년도에는 남강댐의 조류경보 발령이 동절기인 12월까지 지속됨에 따라 지역 사회의 수질관리 불안이 커지고 있다. 본 연구에서는 호내 조류생장과 수심에 따라 수질에 관하여 연구하였다. 남강댐을 포함하고있는 남강댐 중권역은 경호강으로부터 남강댐까지 해당하며, 낙동강 전체 면적에 7.2%에 달하는 $2.293km^2$의 유역면적을 가지는 중권역이다. 남강댐 중권역에서 광역 및 지방을 포함하는 취수장이 총 10개 이며, 남강댐 중권역 내취수량의 95% 이상을 차지하는 남강 취수원과 진주 취수원이 남강댐 호소수에 의존하고 있으므로 남강댐 상수원의 수질 관리는 매우 중요하다. 그러므로 남강댐의 효과적인 수질관리를 위해 호내 조류 생장 구간의 특성을 파악하여 수질변화에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 남강댐 내의 조류 생장 구간인 오미천 유입부와 신풍리 지류 합류부 두 구간의 수심별 pH, DO, EC, 세포수, 클로로필을 측정하여 비교하였으며, 두 구간의 특성을 비교 분석 하였다. 본 연구는 조류 생장 구간인 두 지점의 특성을 파악에 비교 분석하며, 수심별 수질 변화를 예측하여 상수원으로 이용되고 있는 남강댐 호내의 수질관리에 필요한 선행 자료가 되고자 하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2013.05a
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pp.303-304
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2013
본 연구는 농축산물의 생산에 필요한 생장환경을 모니터링 하여 농축산물의 생산을 증대시킬 수 있도록 생장환경관리 모니터링 시스템을 설계하는 것이다. 생장환경 모니터링 시스템은 크게 5가지로 분류할 수 있다. 센서, 센서노드, 센서와 통신을 하는 싱크노드 및 관제 시스템과 연결하여 주는 게이트웨이 및 관제 소프트웨어이다.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.39
no.6
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pp.110-117
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2011
In order to study the growth models between the growth of Sedum takevimense and growth rate in soil with three types of mix ratios, this experiment was carried out on April 3rd, 2011. A nonlinearity regression analysis was performed using the Logistic and Gompertz models by SPSS. According to the study of growth models of Sedum takevimense, the process of growth and management methods after over-wintering were explicitly determined. According to the measured values, the growth in the soil of $P_1P_2V_1$ and $P_2P_1V_1$ was better than that of $P_1$. Particularly, the average length of Sedum takevimense in the soil of $P_1P_2V_1$ was about twice as great as that in the $P_1$. The fitness test of the two growth models was: The predicted value and measured value were separately compared and analysed, the average fitting precision $R^2$ of the Logistic models was 0.995, but the average $R^2$ of the Gompertz models was below 0.978, which showed that the Logistic models were better than the Gompertz models. The growth models also showed that the growth time of Sedum takevimense was divided into three: rapid, most rapid and slow. When managed in the rapid and the most rapid time, it will grow better.
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