• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.468-468
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• 2011

작물생육모형은 다양한 환경조건 하에서 주요 작물에 대한 생육 및 생산량의 종합적인 모의가 가능하며, DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer)의 경우 지난 20여 년간 많은 연구자들에 의해서 작물생육을 모의하는데 사용되어왔다. 또한, 하수재이용은 물 부족을 겪는 많은 국가에서 주요한 대체수자원으로 간주되고 있으며, 생활용수, 공업용수, 농업용수 등의 다양한 형태로 이용되고 있다. 본 연구에서는 DSSAT을 이용하여 하수 처리수의 농업용수 재이용에 따른 논벼의 수확량을 모의하고 분석하였다. 하수처리수의 농업용수 재이용에 따른 논벼 수확량 분석을 위하여 기상, 토양, 관개량 및 관개수 수질 등의 입력자료를 구축하였다. DSSAT을 이용한 논벼 수확량의 모의치와 수원시 하수처리장 인근에 조성된 시험포장에서 실측한 4년간(2006년~2009년)의 수확량 자료와의 비교를 통해 작물생육모형의 적용성을 평가하였다. DSSAT을 이용한 논벼 수확량의 모의치는 실제 수확량과 높은 상관관계를 보여줌으로서 하수재이용에 따른 논벼 수확량 분석에서 작물생육모형이 적용 가능한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.86-91
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• 2002

이상의 연구를 요약하면 다음과 같다. 1. 시비량의 계산식에 의해 계산된 실제 비료의 투입예정량은 균일시비구획은 86.74kg, 변량 시비구획은 80.84kg이였고, 실제 변량시비구획에 살포된 비료의 양은 68.76kg로서 투입 예상량의 -14.94%로 나타났다. 2. 실제 투입된 비료의 양이 적은 것은 74번에서 78번사이의 구획에서 호퍼의 출구에 덩어리진 비료에 의해 막혀 비료가 살포되지 않았던 것과 28번 구획에서 호퍼안의 비료가 바닥나서 비료가 살포되지 않았던 것이 주된 원인으로 확인되었다. 3. 벼의 질소보유량으로 계산된 예상 시비량과 실제 모터의 회전수에 의해 계산된 실제 시비량과의 관계는 Y=-0.063+0.912X라는 회기직선으로 나타났고, r값은 0.965로서 변량살포 작업은 74번∼78번, 28번 구획을 제외하고는 잘 된 것으로 평가되었다. 4. 수확량과 CV값은 전 구획에서 7.04t/ha, 7.71%로서 균일시비구획에서는 7.13t/ha, 4.84%, 변량시비구획에서는 6.96t/ha, 9.77%로 나타났다. 변량시비구획에서 수확량이 적고 CV값이 크게 나타난 이유는 x9구획의 생육상태가 좋지 않았기 때문이며 변량시비구획에서 x9구획의 데이터를 제외한 결과는 수확량이 7.16t/ha, CV값은 7.91%로 나타났다. 5. 변량시비를 적용하여 시비량을 15% 줄이더라도 수확량에는 커다란 변동이 없다는 것을 확인할 수 있었고 좀더 정확한 생육진단과 관리가 이루어진다면 각 구획에서 수확량의 변동을 줄이는 것이 가능하리라 생각한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.69-87
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• 1978

우리나라 벼 수확작업에 적용되고 있거나 적용될 것으로 전망되고 있는 관행건탈곡 및 생탈곡수확체계, 바인다 건탈곡 및 생탈곡체계 와 콤바인 수확체계등 5 종의 수확작업체계에 대해 일본품종인 아끼바레 품종과 통일계품종인 수원 251호를 공시하여 수확시의 곡물함수율에 다른 수확손실량을 분석하여 수확시의 곡물함수율에 따른 수확손실량을 분석하여 우리나라 실정에 맞는 수확작업체계를 설정하기 위하여 종합적으로 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 아끼바레 품종의 수확손실은 5 종의 체계 가운데 콤바인체계에서 가장 큰 값을 보였으며 대체적으로 곡물함수율이 감소함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 또한 관행건탈곡 및 생탈곡, 바인다 건탈곡 및 생탈곡과 콤바인 체계에서의 평균 총손실율은 0.80, 0.59. 0.68, 0.69, 및 1.51% 였으며 통계분석결과 손실량은 곡물함수율, 수확체계 및 이 두 처리간의 상호작용에 있어서도 고도의 유의성이 인정되었다. 2. 수원 251 호품종의 경우 관행건탈곡, 관행생탈곡 및 콤바인 수확체계에 있어서의 평균손실율은 각각 2.72, 0.91 및 2.64%로서 아끼바레 품종의 경우와는 약간 다른 경향을 보이고 있다. 3. 바인다의 건탈곡 및 생탈곡체계에서의 방출손실은 각각의 총손실율의 27-40% 및 40-64%였다. 이러한 손실율은 각체계에 있어서 충분히 고려해야 할 량이며 , 바인다를 수확작업에 이용하기 위하여서는 볏단에 가해지는 충격량을 줄일 수 있도록 바인다의 방출장치개선이 요망된다. 4. 생탈곡 체계에서는 건탈곡 체계에서보다 손실량이 많았는데 이것은 재래의 탈곡기의 선별장치가 생탈곡에서는 적합치 못하기 때문인 것으로 판단되었다. 5. 관행건탈곡 체계에서 발생하는 손실량을 줄이기 위해서는 관행탈곡체계 또는 바인다 탈곡체계로의 기술적 전환이 강력히 요망된다. 수확적기내에 수확작업이 완료된다고 가정할 경우, 관행생탈곡체계에서는 관행건탈곡체계에서 발생하는 손실량을 55-63% 정도 줄일 수있으며 바인다 생탈곡체계에서는 관행 건탈곡체계에서 발생하는 손실량의 10-17% 정도를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.54 no.2
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• pp.203-209
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• 2009

Yield monitoring is one of a precision agriculture technology that is used most widely. It is spatial variability analysis of yield information that should be attained with yield monitoring system development. This experiment was conducted to evaluate spatial variability of yield and grain moisture content in rice paddy field, and their relationships to rice productivity. It is necessary to minimize sampling interval for accurate yield map making or to control cutting width of rice combine. Considering small rice plots such as $0.2{\sim}0.4$ ha, optimum size of sampling plot was below 15 m more than 5 m in with and length. In variable rate treatment field, average yield was similar, but yield variation was reduced than conventional field. Gap of yield by another plot in same field was bigger than half of average yield than yield variation was significantly big. Therefore yield measuring flow sensor must be able to measure at least 300 kg/10a more than 1000 kg/10a. Variation of moisture content in same field was not big and spatial dependance did not appear greatly. But, variation between different field is appeared difference according to weather circumstance before harvesting. Change of spatial dependence of yield was not big, because of field variation of moisture content is not big.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.10 no.3 s.90
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• pp.82-89
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• 1989

포도는 생육기간중 뿐만 아니라 수확후 저장, 수송중에도 많은 종류의 병에 의하여 피해를 받아 수확량이 감소되고 품질이 저하된다. 각종 병에 의한 수확량 감소는 해마다 차이가 있으나 외국의 경우 일반적으로 약 $5\%$정도의 수확량이 감소되는 것으로 추측되고 있고 기상환경이 적합하여 병이 대발생할 경우에는 수확량이 $20\~80\%$ 감소된다는 보고도 있다. 이러한 심각한 손실을 일으키는 병들의 병원균은 크게 곰팡이, 세균, 바이러스, 선충으로 구분될 수 있는데 지역에 따라 존재하는 병원균의 종류, 재배품종들의 각종 병에 대한 감수성 정도, 그리고 기상환경에 따라 각 포도원에서 발생되는 병의 종류와 병 발생량에 차이가 있다. 우리나라에서 발생되는 포도병은 18종이 기록되어 있는데 여기서는 곰팡이에 의한 병인 흰가루병, 노균병, 탄저병, 흑두병, 잿빛곰팡이병의 발생생태와 방제법에 관하여 알아본다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2020.08a
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• pp.58-58
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• 2020

다양한 품종이 개발되어 재배되고 있는 다래(Actinidia arguta (Siebold & Zucc.) Planch. ex Miq.)의 재배유형이 T덕형과 평덕형으로 나누어지고, 덕 형태 및 품종에 따라 다래의 생육 양상에 차이가 있음에도 불구하고 결과모지 길이를 15cm 길이의 단일한 형태로 전정해 왔다. 본 연구에서는 T덕형을 활용한 다래 재배에서 품종별로 수확량을 증대하면서 과실 품질을 향상시킬 수 있는 적정한 결과모지 길이를 결정하고자 하였다. 이를 위해 국립산림과학원에서 개발한 '새한', '대성' '칠보' 및 '오텀센스' 등 4품종을 대상으로 하여 결과모지 길이가 15, 30 및 50cm가 되도록 전정하였다. 동일한 방법으로 재배한 후 수확기인 9월에 수확량 및 열매 특성을 조사하였다. 그 결과 품종과 가지수, 결과지의 수와 미결실지 수, 열매 무게, 총 수확량 에서 유의한 차이가 있었고, 전정 길이에 따라서는 총 착과 수, 열매 무게 및 총 수확량에서 차이가 있었다. 모든 품종에서 결과모지 길이가 길어질수록 총 수확량은 증가하였으며, 총 수확량은 품종에 따라 2~7배까지 증가하는 경향을 보였다. 결과모지 전정은 '새한', '대성' 및 '오텀센스'는 50cm 전정에서 칠보는 30cm 전정에서 생산량 및 품질특성이 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.370-375
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• 2002

동일한 포장내에서도 위치별로 토성과 비옥도에 따른 수확량에 서로 차이가 있으나 현재는 비료와 농약 등을 전체 포장에 대하여 동일한 기준으로 다량 살포하고 있어 농자재의 과다투입에 의한 환경오염이 초래되고 있다. 이러한 불합리한 영농을 배제하고 친환경적인 정밀농업을 구현하기 위해서는 작물재배 환경에 따른 포장 각 지점의 수확량을 정확히 계측하여, 수확량과 토성이나 토양의 비옥도, 생육상태, 균평도 등과 같은 포장정보들 사이의 상관관계를 분석하여 비료 농약의 적절한 투입량을 결정하는 것이 필요하다. (중략)

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_3
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• pp.1031-1042
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• 2023

In this study, a deep learning model was developed to predict the yield of cabbage and radish, one of the five major supply and demand management vegetables, using satellite images of Landsat 8. To predict the yield of cabbage and radish in Gangwon-do from 2015 to 2020, satellite images from June to September, the growing period of cabbage and radish, were used. Normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, and land surface temperature were employed in this study as input data for the yield model. Crop yields can be effectively predicted using satellite images because satellites collect continuous spatiotemporal data on the global environment. Based on the model developed previous study, a model designed for input data was proposed in this study. Using time series satellite images, convolutional neural network, a deep learning model, was used to predict crop yield. Landsat 8 provides images every 16 days, but it is difficult to acquire images especially in summer due to the influence of weather such as clouds. As a result, yield prediction was conducted by splitting June to July into one part and August to September into two. Yield prediction was performed using a machine learning approach and reference models , and modeling performance was compared. The model's performance and early predictability were assessed using year-by-year cross-validation and early prediction. The findings of this study could be applied as basic studies to predict the yield of field crops in Korea.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2020.08a
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• pp.57-57
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• 2020

다래(Actinidia arguta (Siebold & Zucc.) Planch. ex Miq.)의 재배에서 현재 많이 이용되고 있는 평덕형은 기존의 T덕형에 비해 가지의 배치가 자유롭고 수확량이 많은 장점이 있다. 평덕형을 활용한 다래 재배에서 결과모지의 전정 길이에 대한 연구는 미흡한 실정이며, T덕형과 마찬가지로 15cm 길이의 단초전정이 권장되어 있다. 본 연구에서는 평덕형에서 품종별로 수확량을 증대하면서 과실 품질을 향상시킬 수 있는 적정한 결과모지 길이를 결정하고자 하였다. 이를 위해 과실 특성이 다른 '오텀센스'와 '대보' 품종을 이용하여 결과모지가 30, 50, 100, 150 및 200cm 길이가 되도록 전정하고, 수확기인 9월에 수확량 및 열매 특성을 조사하였다. 평덕형의 경우 품종과 결과모지 전정길이에 따라서 가지수, 결과지의 수, 총 착과 수, 열매무게 및 총 수확량에서 유의적인 차이를 보였다. 두 품종 모두 150cm로 결과모지를 전정하였을 때 결과모지당 착과 수가 각각 129±71개 및 27±8개로 가장 좋았으며, 총 수확량 역시 각각 1,697.0±990.4g 및 849.0±243.2g으로 가장 좋았다. '오텀센스'와 '대보' 품종은 평덕재배시 결과모지를 150cm로 전정하는 것이 생산량 증대 및 품질 특성이 우수한 것으로 나타났다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• s.16
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• pp.92-92
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• 1971

1970년도 미국의 옥수수 수확량은 10$\%$정도 감수가 예상된다. 수확량 감소로 미국 자체내의 가격이 15$\~$20$\%$인상되리라는 전망이다. 옥수수대신 밀로 대치하는 것을 구상중인데$\cdots$ 어떨지?