식물의 생육과 생산성을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구는 common ice plant (Mesembryanthemum crystallinum L.)의 작물생장률, 상대생장률, 지상부 생체중과 건물중, 수확시기, 상품률과 상품수량과 같은 생육과 수확 요인들을 쉽게 읽을 수 있는 재식밀도-생육-수확(PGH) 도표를 만들기 위함이다. 광도 $140{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$과 일장 12시간 주기로, 3파장 형광등을 이용한 완전제어형 식물공장 시스템에서 박막수경 재배하였다. 4가지 재식밀도($15{\times}10cm$, $15{\times}15cm$, $15{\times}20cm$, and $15{\times}25cm$) 하에서 생육과 수량을 분석하였다. 재식밀도가 증가할수록 어느 한계까지는 식물체당 생체중과 건물중은 증가하는 경향이었으며, 단위면적당 생체중인 수량 또한 같은 경향을 보였다. 작물생장률, 상대생장률과 lost time은 2차 등식 형태를 보였으며, 지상부 생체중과 건물중은 직선적인 관계를 보였다. 이러한 등식을 이용하여 재식밀도-생육-수확(PGH) 도표를 만들었다. 예를 들면, $15{\times}20cm$ 재식밀도와 식물체당 생체 중 100g에서 수확할 경우, 재식주수, 작물생장률, 상대생장률, lost time, 식물체당 건물중, 수확시기와 수량은 각각 $33plants/m^2$, $20g{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$, $0.27g{\cdot}g^{-1}{\cdot}d^{-1}$, 22days, 2.5g/plant, 정식 후 26일과 $3.2kg{\cdot}m^{-2}$이었다. 이 도표를 가지고 적어도 2가지 요인 예를 들면, 재식밀도와 수확요인 중 하나만 알면, 작물생장률, 상대생장률, lost time과 같은 생육 요인과 지상부 생체중, 지상부 건물중, 수확시기와 수량과 같은 수확 요인들을 쉽게 구할 수 있다. 이러한 도표는 다양한 작물의 생육과 수량 요인을 예측할 수 있어 완전제어형 식물 생산 시스템 설계를 위해 유용한 도구가 될 것이다.
연중 신선한 곤달비 잎을 생산 공급하기 위하여 냉장 저장묘를 활용하여 고랭지와 평난지 연계재배를 하였다. 대관령 노지포장에서 재배된 곤달비 묘를 2007년 10월말에 채취하여 $-2^{\circ}C$ 냉장고에 보관하여 두고, 평난지(강릉)에는 2007년 11월부터 2008년 6월까지, 고랭지(대관령)에는 2008년 6월부터 8월까지 1개월 간격으로 정식하고 곤달비의 생육특성을 조사하였다. 강릉에서는 1월에 정식한 구에서 초기생육이 가장 좋았으며 저장묘를 정식할 경우 5월까지는 초기 수확엽의 초고가 모두 30cm이상으로 자랐으나 고온기에는 생육이 불량하여 수량이 떨어졌으며 수확기간이 짧아졌다. 대관령 고랭지에 7월과 8월에 정식한 곤달비의 초고는 25cm 정도로 봄철 강릉 평난지에 정식한 곤달비의 초고보다는 다소 낮았으나 상품성있는 가식엽을 수확할 수 있었다. 11월에 정식한 곤달비는 정식 후 곧바로 잎이 출현하지 않고 1개월여 지난 12월초에 자라기 시작하여 그 후 2개월이 지난 2월부터 수확이 가능하였다. 1월 정식기부터는 정식 후 1개월이 지나면 수확이 가능하였다. 3월 정식기까지는 6월까지는 정상적인 수확이 가능하였고, 여름철에는 4~5월에 정식한 구에서 수확이 가능하였다. 여름에 생육이 부진하던 곤달비는 가을에 접어들면서 전년 11월에 정식한 곤달비부터 정식이 빠른 순서대로 생육이 다시 회복되는 양상을 보였다. 곤달비 엽병의 질기지 않은 절단강도의 범위는 $50,000g{\cdot}cm^{-2}$ 이하였고, 따라서 절단강도를 기초로 한 수확적기는 잎 출현 후 20일 이내였다. 곤달비묘의 저장은 가을철 휴면상태의 곤달비 묘를 채취하여 $-2^{\circ}C$의 냉장고에 저장하였을 때 10개월 이상 사용할 수 있었다. 따라서 저장묘를 활용한 고랭지와 평난지 연계재배로서 고랭지에서 노지재배와 비가림시설에서 조기재배 및 억제재배로 4월에서 10월까지 수확하고, 평난지에서 노지재배와 가온재배로 11월부터 이듬해 5월까지 수확하는 형태의 곤달비의 주년생산이 가능할 것으로 판단되었다.
참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.
수확 후 해충방제가 국내 수요 농산물은 물론이고 검역 문제를 해결하기 위한 수출용 농산물에 대해서 요구되고 있다. 특별히 유기 농산물 또는 환경친화형 재배 농산물에 대해서 메틸브로마이드와 같은 화합물을 이용한 기존의 수확 후 처리기술은 의미를 잃게 되었다. 대체 기술로서 CATTS (환경조절열처리기술)라 명명된 물리적 처리기술이 개발되어 사과와 여러 핵과류 과실을 가해하는 곤충과 응애에 적용되고 있다. 본 연구는 국내 사과 수출을 위해 수입국에서 규제하는 복숭아순나방(Grapholita molesta)을 대상으로 CATTS 처리 조건을 결정하는 데 목표를 두었다. 이 해충에 CATTS를 적용하기 위해 사과 과실에 잔류하면서 열에 높은 내성을 보이는 발육시기를 분석하였다. 열처리 조건($44^{\circ}C$, 20분)에서 5령 유충이 가장 높은 내성을 보였다. 환경조건(15% $CO_2$, 1% $O_2$)에서 기기 내부 온도가 $25^{\circ}C$에서 $46^{\circ}C$까지 증가하는 시기를 CATTS 가열단계로 볼 때, 이 가열 속도가 빠를수록 CATTS 해충 방제 효과가 높았다. 또한 가열단계 후 CATTS 처리 시간이 길수록 CATTS 효율이 증가했다. 특히 가열단계에서 과실 내부온도가 $44^{\circ}C$로 이르게 하는 것이 CATTS 효율을 높이는 데 결정적이었다. 이러한 조건들을 종합하여 CATTS 표준 처리기술을 결정하였으며, 이 기술은 2,104 마리의 5령을 포함한 4,378 마리 복숭아순나방 유충 피해를 받은 사과에 대해서 100% 방제 효과를 나타냈다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지역별 논의 질소수지를 평가하였다. 질소의 유입량은 비료 시용량, 강우 및 관개에 의한 수계공급량, 토양질소의 무기화량 및 질소 고정량 등을 합하여 추정하였고, 질소의 유출량은 배출수나 지하침투수를 통한 수계유출량, 암모니아 휘산과 탈질에 의한 대기 중으로의 손실량, 무기질소의 유기화 및 작물에 의한 흡수량을 합하여 평가하였다. 지역별 환경 특성은 토양 중 유기물함량, 쌀 수확량, 관개수 중의 질소함량, 토양통 분포면적에 의한 토양침투속도 등을 이용하여 추정하였다. 지역별로 환경특성을 고려하여 벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가한 결과 경기도와 충청남도의 질소 수지가 각각 -5.4와 $-8.3kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$으로 이 지역에서의 벼농사는 주변 수계로부터 질소를 흡수하여 농업에 활용하는 수질정화의 기능이 다른 지역에 비해 상대적으로 큰 것으로 평가되었다. 반면 강원도와 경상남도는 각각 4.9와 $14.0kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ 으로 유입량보다 유출량이 오히려 많아 질소를 배출하는 것으로 평가되었다. 시비량이 $110kg\;ha^{-1}$로 동일하다는 조건하에 우리나라 관개수 중의 질소함량이 평균 $1mg\;L^{-1}$ 증가할 경우 벼농사는 $-2.9kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$의 수질 개선효과가 있으며, 전국적으로는 벼논의 질소 흡수량이 연간 2,616 Mg이나 증가하는 것으로 추정되었으며, 농업용수의 오염도가 상대적으로 높은 도시인근 지역이 관개수가 깨끗한 지역보다 벼농사에 의한 수질정화 효과가 크다는 것을 알 수 있었다. 동일한 수확량 조건에서 시비량을 $110kg\;ha^{-1}$에서 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄일 경우 질소정화 기능은 전국적으로 10,600 Mg이 증가하고 수질정화 기능을 수행하는 면적도 확대됨을 알 수 있었다. 또한, 쌀 수확량 $5,000kg\;ha^{-1}$을 100%로 가정할 경우 질소 시비량은 $110kg\;ha^{-1}$, 수확량이 100%인 경우 질소수지는 $-0.3kg\;ha^{-1}$이었지만 시비량을 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄이고 수확량도 100%에서 90%와 85%로 줄이면 질소수지는 각각 -11.7, -2.3 및 $2.4kg \;ha^{-1}$으로 시비량을 줄여도 수확량을 동시에 줄이면 질수수지의 개선효과가 떨어지며, 수량을 85%로 줄이면 수질에 미치는 영향을 나타내는 질소수지는 $110kg\;ha^{-1}$을 시비할 때보다 오히려 더 나빠지는 것으로 평가되었다. 이상의 결과들로 볼 때 벼농사가 수질환경에 미치는 영향은 관개수 수질, 토양물리 및 화학성 등의 자연환경에 따라 달라지므로 지역의 자연환경 특성을 최대로 활용하여, 벼 재배에 의한 수질정화기능을 최대로 활용하는 영농기술도입이 필요한 것으로 판단된다. 또한 현재 시비량을 줄이고 이에 따라 수확량도 줄어들 것이라는 전제의 영농방법으로서는 벼농사에 의한 수질오염 방지를 효과적으로 달성할 수 없으며, 시비량은 줄이되 토양과 관개수 중의 영양물질을 최대한으로 활용하여 최고의 수확량을 유지하는 것이 벼농사의 주변 수계에 대한 오염물질 발생을 줄이고 수질정화 기능을 증대시키는 가장 좋은 친환경농업라고 판단된다.
6-7월, 8-9월, 10-11월, 12-4월(2007년) 및 5월(2008년)에 수확한 신선배추, 절임공정 및 김치 제조과정을 거친 배추를 겉잎과 속잎 부위로 나누어 anion-exchange column을 통과시키고 아세톤 침전법을 사용하여 제조한crude myrosinase로 반응시켜 total glucosinolates 함량을 분석하였다. 신선배추의 경우 6-7월 신선배추의 total glucosinolates 함량이 가장 높은 함량을 나타내었으며, 모든 수확기간에서 속잎보다 겉잎이 대체로 높은 것으로 나타났다. 가공처리 한 배추의 total glucosinolates 함량을 분석 한 결과, 절임배추의 경우 8-9월 절임배추에서 가장 높게 나타났으며, 5월 절임배추의 경우 다른 수확기간에 비해 낮은 함량인 것으로 분석되었다. 부위 별 절임배추의 total glucosinolates 함량은 6-7월 절임배추와 8-9월 절임배추의 경우 겉잎의 함량이 속잎의 함량 보다 높은 것으로 분석된 반면, 10-11월, 12-4월 및 5월 절임배추에서는 속잎의 함량이 높은 것으로 확인 되었다. 배추김치의 경우 6-7월, 8-9월 김치의 total glucosinolates 함량은 비교적 높은 함량을 나타내었으며, 5월 김치의 경우 다른 수확시기에 비해 낮은 함량인 것으로 측정되었다. 배추김치의 부위별 total glucosinolates함량은 5월 배추김치의 경우 속잎의 함량이 겉잎의 함량보다 높게 분석된 반면, 6-7월, 8-9월, 10-11월 배추김치의 경우 겉잎의 함량이 속잎의 함량보다 높은 것으로 분석되었다. 모든 수확기간에서 신선배추의 total glucosinolates 함량보다 가공 처리한 절임배추, 배추김치의 total glucosinolates 함량이 감소하는 경향을 볼 수 있었다. 이러한 분석 결과는 배추의 total glucosinolates 함량이 수확기간, 부위 및 가공처리에 따라 영향을 받는 것으로 사료되며, total glucosinolates 함량에 영향을 줄 수 있는 배추의 부위, 품종, 재배방법 및 재배환경(pH, 온도, 기후, 토양 등)은 고려 되어야 한다고 판단된다.
단감 '부유'의 가을 동상해 발생과 과실생장에 미치는 식재위치의 표고와 농장의 온도환경의 영향과, 서리가 발생한 과수원의 과실 저장 특성을 알아보고자 경남 창원(과원 A)과 창녕(과원 B)의 경사지 과원에서 표고별(상, 중, 하)로 과실특성을 조사하고 서리가 발생한 후 수확한 과실을 MA저장 후 저장특성(품질, 저온장해)을 조사하였다. 수확기 전후(10월25일, 11월5일, 11월20일)에 조사된 두 과원의 과실의 생장 특성(과중, 당도, 경도)은 표고와 농장 요인의 유의미한 영향을 받지 않았다. 과실 착색은 표고 요인의 영향을 받았으며, 과실의 착색(hunter 'a')은 B 과원보다 A 과원에서 더 빨리 진행되었다. 수확기에 발생한 저온으로 인하여 과원 B의 하부에서만 약 2%의 과실에서 동상해 피해가 관찰되었다. 두 과원(A, B)에서 11월 5일과 11월 20일에 수확한 과실을 저밀도 폴리에틸렌 필름을 사용하여 MA저장 한 결과, 저온지 과원(B)보다 고온지 과원(A)의 과실 경도가 높게 유지되었다. 그리고 11월 5일에 수확한 과실은 약 80일 저장 후에도 건전과율이 과원 A에서 약 73%, 과원 B에서 약 85%로 높게 유지되었으나, 11월 20일(서리 발생 후) 수확한 과실은 A 과원의 과실은 약 80일 저장 후에도 76%의 높은 건전과율을 유지하였으나 B 과원의 과실 건전과율은 약 14%에 불과했다.
북한의 식량 상황이 악화된 근본적인 원인은 생산 주체에 대한 인센티브 부족, 농업환경을 보면 경작지 면적이 전체 20% 정도로 낮고, 무상기일이 135-180일로 짧으며, 토양의 비옥도 저하, 삼림파괴로 인한 토양 유실증가, 가뭄, 홍수, 태풍과 같은 자연 재해가 계속되고 있다. 농업 구조적인 요인들로는 농업에 투입되는 에너지 부족(연료, 비료, 농약, 전기 등), 농업 기계화율 정도가 높았으나 노후화에 따른 예비 부품 부족으로 인한 활용률의 저하, 양질의 종자확보 부족, 갖추고 있는 관개 시설의 노후화로 인한 관개시설 활용과 관수 효율의 저하, 농산물 수확 후 수송과 저장 과정에서 손실증가 등을 들수 있다. (중략)
거봉, 피오네와 같은 대립계의 4배체 포도는 소비자의 기호에 따른 소비 증가로 재배면적이 전국적으로 증가하고 있다. 대부분의 시설재배 농가에서는 단순히 숙기촉진을 목표로 한 가운데 년 1회 생산을 위한 가온재배가 이루어지고 있으므로 수확이 완료된 하우스는 거의 4∼5개월 이상 시설이 방치 상태에 있게 된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.