• 한국산림과학회지
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• 제57권1호
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• pp.45-51
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• 1982

잣나무의 착과량(着果量)에 미치는 기상환경인자(氣象環境因子)의 영향(影響)을 7개년간(個年間)의 착과량(着果量)과 기상자료간(氣象資料間)의 상관(相關) 및 회귀분석(回歸分析)을 통(通)해 연구(硏究)했다. 잣나무의 착과량(着果量)은 화아분화(花芽分化) 당년(當年) 년평균기온(年平均氣温)이 낮고 화아분화(花芽分化) 전년(前年) 일조량(日照量)과 화아분화전(花芽分化前) 동계기간(冬季期間)의 일조량(日照量)이 많을 때 증가(增加)되었으며 특(特)히 화아분화전(花芽分化前) 6월(月)의 기온(氣溫)이 낮고 강수량(降水量)이 적고 일조량(日照量)이 많을 경우 착과량(着果量)이 많았다.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권3호
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• pp.205-211
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• 2014

본 연구는 착과 정도가 '설향' 딸기의 수량, 과실 품질 및 식물체 생육에 미치는 영향을 밝히고자 실시하였다. 1화방부터 4화방까지 과실수가 20, 25, 30이 되도록 착과량을 조절하였고 일부는 무적화 하였다. 주당 착과수가 많을수록 총 과실 생산량은 증가하나 상품성 과실 생산이 감소하고, 비상품과 생산이 증가하였다. 무적화한 대조구는 착과량을 조절한 처리구 보다 1화방과 2화방에서 과실 수량이 많았으나 3화방과 4화방에서 감소하는 경향이었다. 과실의 당도는 착과량이 낮을수록 증가하였다. 각 화방의 수확시기는 착과량이 낮을수록 빨랐다. 2화방과 4화방에서 착과량 20은 무적화한 대조구에 비해 10일 정도 수확이 빨랐다. 2012년 11월 24일 1화방에 적화 처리하였다. 2013년 3월 7일 2화방의 과실 건물중은 대조구에서 가장 많았다. 대조구와 착과량 30은 11월 24일보다 뿌리의 건물중이 감소하였다. 4월 9일 3화방의 과실 건물중은 처리에 따른 유의적 차이가 없었으나 영양생장 기관인 잎, 뿌리, 크라운의 건물중은 착과량이 증가할수록 감소하였다. 5월 12일 착과량이 증가할수록 엽면적과 영양생장 기관의 건물중이 감소하였고, 생육 후기로 갈수록 착과 정도에 의한 차이가 현저하였다. '설향' 딸기의 적정 착과량은 20에서 25 정도이며, 착과량을 조절하여 영양생장과 생식생장의 균형을 유지하는 것이 안정적인 과실생산을 위해 매우 중요하다.

• 원예과학기술지
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• 제32권3호
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• pp.303-309
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• 2014

본 연구에서는 '홍이슬' 포도의 관능적 품질을 객관적으로 예측하는 지표와 그 기준을 제시하고자 하였으며, 이를 바탕으로 소비자 기호가 반영된 적정 착과량을 구명하여 국내 포도 시장에서의 품종 다양화와 신품종의 보급 확대에 기여하고자 하였다. 관능 평가를 기준으로 한 이화학적 품질 한계 조사 결과, 당산비가 '홍이슬' 포도의 소비자 선호도를 예측하는 데 유용한 지표로 확인되었으며, 상품성을 갖는 당산비 한계는 86.3으로 조사되었다. 착과량 조절에 따른 과실품질 조사 결과, '홍이슬' 포도 역시 다른 품종과 같이 생산량이 적을수록 과실 품질이 향상되는 일반적인 경향을 보였다. 10a당 1,400kg의 착과량 처리구는 당산비가 상품성 기준인 86.3보다 낮을 뿐만 아니라 착색이 불량하고 과육 연화가 더디게 진행되는 등 다른 처리구에 비해 전반적인 과실의 성숙이 불량하였다. 또한 착과량이 10a당 1,200kg 이하에서는 과실 품질이 우수한 수준으로 착과량에 따른 차이가 없어 '홍이슬' 포도 재배 시 생산량을 10a당 1,200kg 정도로 조절하는 것이 생산성과 소비자 기호를 반영한 과실 품질을 동시에 충족시키는데 효과적일 것으로 생각된다. 또한 이 결과는 '홍이슬' 포도의 수확기와 과실 품질을 판정하는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권4호
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• pp.296-300
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• 2015

본 연구는 '진옥' 포도의 안정생산을 위하여 무가온 하우스에서 착과량을 조절하여 2012년부터 2014년까지 3년간 수체생육 및 과실품질을 조사하였다. 처리내용은 10a 기준으로 1.3t, 1.8t, 2.2t, 2.4t, 2.6t의 5처리로 하였다. 시험결과 신초경, 신초장, 절간장 등은 처리간 비슷한 경향이었다. 숙기는 착과량이 많아 질수록 늦어지는 경향이었으며, 포도 '진옥' 무가온 하우스 재배시 노지보다 수확기를 3주 정도 앞당길 수 있었다. 착과량이 많아질수록 수량은 많아졌으나, 평균과중은 착과량이 많을수록 작아져서 10a당 1.3t 착과한 처리구는 363g으로 가장 컸으며, 10a당 2.6t 착과한 처리구가 342g으로 가장 작았다. 가용성 고형물 함량은 착과량이 많아질수록 낮아지는 경향이었다. 수확 후 착과량에 따른 엽 및 신초내 무기성분 함량은 처리 간 비슷한 경향이었다. 따라서 포도 '진옥' 품종은 착과량이 2.4t/10a 이하이면 생산량에 따라 품질차이가 없으며, 가용성 고형물 함량 $15^{\circ}Bx$ 이상의 고품질 포도를 생산 할 수 있었으며, 위의 결과를 토대로 새롭게 육성된 '진옥' 포도의 지속적인 고품질 안전생산을 통하여 농가 소득증진에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.77-78
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• 2022

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.75-76
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• 2022

• 한국산림과학회지
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• 제102권1호
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• pp.129-135
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• 2013

낙엽송(Larix kaempferi) 채종원의 종자생산을 증진하기 위하여 접목 32년생의 채종목에 환상박피 처리를 하였다. 환상박피처리에 의하여 무처리보다 4배에 이르는 착과량 증가 효과가 있어 환상박피 처리의 효과가 뚜렷하게 나타났다. 환상박피 처리에 의한 낙엽송 주간 수피조직내의 대사물질의 변화를 IR-MS, GC-MS 및 HPLC로 분석하여 무처리와 비교한 결과 전질소 함량, sucrose 함량 및 전체 유리 아미노산의 함량이 무처리에 비해 유의적(p<0.05)으로 증가되었다. 또한 유리아미노산의 경우 화아원기가 형성되는 8월의 aspartic acid, glutamic acd, glycine, serine, cysteine, threonine 및 alanine이 환상박피 처리에서 무처리에 비해 유의적으로 높게 함유된 것으로 나타났다. 대사물질과 착과량간에 상관관계를 분석한 결과 착과량과 수피조직내의 전질소 함량(r=0.765, p<0.01)과 전체 유리 아미노산 함량(r=0.802, p<0.01)간에 고도의 정의 상관관계가 있었다. 특히, 화아원기 형성기인 7월 및 8월의 수피조직내의 aspartic acid, glutamic acd, glycine, serine 및 cysteine이 착과량과 정의 상관관계(p<0.05)가 있어, 아미노산의 질소화합물 인자가 낙엽송 화아원기 유도에 직, 간접적으로 관련이 있을 것으로 추정되었다.

• 원예과학기술지
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• 제32권3호
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• pp.289-295
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• 2014

본 연구는 '흑보석' 포도의 유핵재배 시 착과량과 과방중 조절에 의한 품질 차이를 비교하여 고품질 과실을 생산하기 위한 적정 착과량을 구명하고자 실시하였다. 목표 생산량을 $990m^2$당 1,500kg, 1,800kg, 2,200kg으로 조절하고 1,800kg 처리구에서는 과방중을 350g, 500g, 700g으로 3등급으로 구분하여 착과하였다. 수확은 '거봉' 품종 숙기 판정용 칼라차트(농촌진흥청)를 기준으로 9등급 이상의 과실을 만개 후 80, 90에 수확하였고 만개 후 100일에는 전량 수확하였다. '흑보석' 포도의 최종 생산량은 목표 생산량 1,800kg의 700g 처리구에서 최종 생산량이 목표 생산량의 75.5%에 불과해 가장 낮았으나 다른 처리구에서는 목표 생산량의 92.1%-100.1%를 수확하였다. 만개 후 90일까지의 수확률은 착과량을 조절한 처리구 중에서는 목표 생산량 1,500kg 처리구가 83.8%로 가장 높았고, 과방중을 조절한 처리구 중에서는 과방중 350g으로 조절한 처리구가 93.5%로 가장 높았다. '흑보석' 포도는 만개 후 80일에서 90일 사이에 성숙이 빨리 진행되고 그 이후에는 가용성고형물 함량, 산도 등의 차이가 크지 않아 과육 연화를 방지하기 위하여 만개 후 90일경이 수확 적기로 판단되며 생산량과 과방중 모두 과실의 품질에 영향을 끼치는 것으로 조사되었다. 특히, 착색은 최종 생산량, 경도는 과방중에 더 크게 영향을 받는 것으로 조사되어 최고 품질을 내기 위해서는 생산량을 $990m^2$당 1,500kg으로 맞추거나 또는 1,800kg을 생산하고자 할 경우에는 과방중을 350g으로 조절하는 것이 필요한 것으로 생각되었으며 과방의 크기를 700g으로 크게 하는 것은 어려울 것으로 판단되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제17권4호
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• pp.306-311
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• 2008

본 연구는 2001년부터 2003년까지 '후지'/M.9가 재식된 밀식사과원에서 적정 수세와 적정 착과량을 조사하였다. 엽과비는 평균 과중(y=1.715x+205.02, $R^2=0.66^{**}$)과 수량(y=-35.156x+5963.7, $R^2=0.44^{**}$)에서 고도로 유의한 상관이 있는 것으로 나타났고, 주당엽수와 평균 과중 또한 상관이 있었다. 그러나 착과량에 따른 수체생육, 과실품질 요인중 당도 및 착색도에서는 처리간 차이가 없었다. 격년결실이 발생하지 않으면서 300g 이상의 과실을 생산하는 기준은 엽과비는 55 수준에서 착과량이 주당 약 $55{\sim}64$개의 수준이 적합하였다. '후지'/M.9 밀식재배시 성목기의 안정된 수세 기준은 평균 신초장이 $20{\sim}25cm$, 신초 정지율이 95% 이상수준을 보여야 되는 것으로 판단되며, 보다 세부적으로는 2차 생장이 거의 발생되지 않으며 과대지 비율은 적어도 $20{\sim}30%$ 정도 되어야 할 것으로 판단되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.