• 산업진흥연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.203-212
• /
• 2024

이 연구는 명리학에서 지장간(支藏干) 이론의 인원용사(人元用事)에 대한 타당성을 고찰해 보는 연구이다. 첫째는 지장간의 날짜를 배속해서 사령(司令)을 적용하는 이론이 있다. 둘째로는 월지 지장간에서 투출(透出)한 간(干)으로 취격(取格)하는 이론이 있다. 이 두 이론이 서로 상충 되어 혼란스러워하는 문제가 있기에 이 연구는 고전에서 나타난 지장간 이론을 살펴 인원용사의 변천 과정과 적용에 대한 타당성을 고찰했다. 연구 결과 첫째, 지장간의 변천 과정은 배속된 날짜 수가 역법에 맞지 않고, 간(干)의 배속도 명리 고서마다 일치하지 않는다. 둘째, 고전에는 오행을 72일 씩 분배한다 했으나, 오행 배속은 목(木)은 65일, 화(火)는 55일, 토(土)는 100일, 금(金)은 65일, 수(水)는 65일이다. 셋째, 인(寅), 신(申), 사(巳), 해(亥)월은 여기를 무토(戊土) 7일로 정했지만, 인(寅)월의 전 달은 축(丑)월이므로 여기는 기토(己土)가 되고, 신(申)월의 전 달은 미(未)월이므로 여기는 기토(己土)가 되는 것이 더 논리적이라고 볼 수 있다. 마지막으로 자(子), 오(午), 묘(卯), 유(酉)월은 오(午)월만 기토(己土)가 있지만, 그 근거가 합당하지 않다. 이러한 결과를 종합적으로 살펴보면 오행들의 월별 날짜 배속의 정확성 때문에, 사령을 적용하는 이론보다는 투간(透干)으로 취격(取格)하는 이론이 논리적으로 합당한 것이라고 사료된다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.384-395
• /
• 2023

증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R² 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R² 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R² 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.