• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.179-179
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• 2023

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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• pp.12-14
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• 2011

Crop growth simulation models have been developed as research and management tools. When these models are needed to incorporate new knowledge on phenology and physiology of crops, programming languages have been used for development and documentation of these models. However, researchers may have limited skill in programming languages. Furthermore, software developer may find it challenging to improve the crop models because documentation of the models are rarely available. The Unified Modeling Language (UML) can provide a simple approach for development and documentation of model. A template for implementation of the model can be obtained using the UML, which would facilitate code re-use and model improvement.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1993년도 추계 학술대회지
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• pp.64-65
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• 1993

• 한국농림기상학회지
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• 제22권1호
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• pp.20-25
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• 2020

최근 고해상도의 격자형 기상자료를 활용한 기후변화 또는 농업기후분석이 시도되고 있다. 모형구동을 위해서는 각 격자별로 재배 정보를 입력해야만 한다. 이러한 입력정보 중 Oryza2000 에서는 육묘기간 온도상승값이 필요하며 이는 지역별로 파종기에 따라 변화될 수밖에 없다. 그러나 격자형 자료를 사용하여 모의할 때는 이것들을 모든 격자에 대해서 변화된 값을 주는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 철원, 수원, 서산, 광주에 대해서 4 월 중순부터 6 월 중순까지 육묘온도 상승값을 0℃, 2℃, 5℃, 7℃ 및 9℃로 적용하고 가장 변이 발생이 적은 온도를 선택하였다. 0℃와 2℃는 4 월 중순의 낮은 온도가 발생하였을 때 큰 변이를 보여 적절하지 않았으며 7℃이상에서는 변이가 줄어들었으나 모몸살 효과에 따른 출수지연 효과가 지역별로 파종기별로 과대평가되는 경우가 발생할 수도 있다. 따라서 전반적으로는 5℃가 가장 안정적인 출수날짜를 보였으며, 격자형 기상자료를 구동할 때는 이를 활용하는 것이 좋을 것으로 판단된다.

• 농촌계획
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2022

Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.167-174
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• 2019

작물 생육모형은 기존의 경험적 작물모형과는 달리 벼의 생장과정을 모의 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 작물생육 모형들은 80년대 후반부터 적극적으로 국내도입이 이루어 졌다. 유럽에서 개발된 MACROS로 부터 시작하여 이후 Oryza1 및 Oryza2000 모형과 북미에서 개발된 DSSAT 계열의 모형인 CERES-RICE 모형을 도입하게 되었다. 각각의 모형들은 최초에는 단순히 품종수 적합 후 특정지역에의 수량을 모의하는데 활용되었으나 2000년대에 이르러서는 국내에 적합한 작물모형으로 발전시킬 수 있는 단계에 이르게 되었다. 그러나, 작물생육모형을 기후변화 영향평가를 위한 용도로 주로 사용하였고 실용적인 수준에서의 활용은 미미하였다. 일부 농가 적용을 위한 시도가 있었으나 널리 활용되지는 못하였다. 이러한 활용상의 문제점은 기상자료의 공간해상도가 문제가 가장 크며, 그 다음으로는 각 지역별이 품종에 대한 품종모수 자료가 부족하기 때문이다. 이러한 활용상의 문제점을 극복하기 위해서는 기상관측의 공간해상력을 높이기 위한 관측소의 확대 또는 공간 내삽법이 필요할 것으로 생각된다. 또한 신품종이 일정 재배면적 이상 확대될 경우 이에 대해 품종모수를 적합할 제도적 기술적 방법이 필요하다. 작물모형의 활용 확대를 위해서는 기상 또는 토양 분야와도 연결이 필요하다. 이를 위해서는 군락의 증산 속도와 토양모형에 정보가 필요하며 이는 군락 광합성 관련 부분과 토양 특성에 대해서 새로운 접근이 필요함을 의미한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권5호
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• pp.445-452
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• 1999

This study was conducted to develop a searching algorithm for optimal daily temperature setpoint greenhouse. An algorithm using crop growth and energy models was developed to determine optimum crop growth environment. The results of this study were as follows: 1. Mathematical models for crop growth and energy consumption were derived to define optimal daily temperature setpoint. 2. Optimum temperature setpoint, which could maximize performance criterion, was determined by using Pontryagin maximum principle. 3. Dynamic control of daily temperature using the developed algorithm showed higher performance criterion than static control with fixed temperature setpoint. Performance criteria for dynamic control models were with simulated periodic weather data and with real weather data, increased by 48% and 60%, respectively.

• 한국농공학회지
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• 제43권4호
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• pp.50-56
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• 2001

In order to provide basic information for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse on experiment was performed. Daily evapotranspiration of the reference crop wear measured using lysimeters. kentucky Blue Grass was used as a reference crop. Climatic elements I the greenhouse such as air temperature relative humidity and radiation were measured. The influence of each climatic element on the evapotranspiration were analyzed. A multi-regression model for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse was developed and tested simulated evapotranspiration by the model were in good agreement with measured evapotransiration.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.57-64
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• 2010

The impacts of climate change on yield and evapotranspiration of rice have been modeled using AquaCrop model developed by Food and Agriculture Organization (FAO). Climate change scenario downscaled by Mesoscale Model 5 (MM5) regional model from ECHO-G General Circulation Model (GCM) outputs by Korea Meteorological Research Institute (METRI) was used in this study. Monthly average climate data for baseline (1971-2000) and three time periods (2020s, 2050s and 2080s) were used as inputs to the AquaCrop model. The results showed that the evapotranspiration after transplanting was projected to increase by 4 % (2020s), 8 % (2050s) and 14 % (2080s), respectively, from the baseline value of 464 mm. The potential rice yield was 6.4 t/ha and water productivity was 1.4 kg/$m^3$ for the baseline. The potential rice yield was projected to increase by 23 % (2020s), 55 % (2050s), and 98 % (2080s), respectively, by the increased photosynthesis along with the $CO_2$ concentration increases. The water productivity was projected to increase by 19 % (2020s), 44 % (2050s), and 75 % (2080s), respectively.

• 한국잡초학회지
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• 제30권4호
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• pp.390-395
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• 2010

콩재배시 발생하고 있는 기생잡초인 미국실새삼의 발생밀도가 콩 수량에 미치는 영향을 정량화하고 이들 경합에 의한 콩의 피해를 예측하여 콩 재배시 효율적인 잡초방제체계 관리정보를 제공하기 위하여 수행한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 미국실새삼의 발생밀도가 높아지더라도 콩의 생육초기에는 경장과 분지수에는 크게 영향을 미치지 않았으나 생육후기로 갈수록 감소하는 경향을 나타내었고 식물체 건물중, 백립중, 협수에서 유의적으로 감소하는 경향을 보였으며 콩에 미치는 피해정도는 협수> 백립중> 건물중> 분지수> 경장 순으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 미국실새삼 경합밀도가 1~48본 $m^{-2}$일때 콩 수량은 각각 80.3~99.7%의 수량감소를 보였으며, 미국실새삼 경합밀도별로 조사된 콩의 수량 자료에 따른 콩 수량 예측 모델은 Y = 274.6783/(1+4.3522X), $R^2=0.999$였으며 50% 수량감소를 유발하는 미국실새삼의 잡초밀도는 $m^2$당 0.23개로 추정되어 콩 재배지에 발생시 심각하게 피해를 줄 잡초로 예상된다. 생산 및 증수비용을 고려한 콩밭 미국실새삼의 경제적 피해한계 밀도 수준은 $m^2$당 0.004개로 예측할 수 있었으며 이보다 발생밀도가 많을 경우에는 잡초를 방제하는 것이 경제적으로 유리할 것으로 사료된다.