• 한국응용곤충학회지
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• 제57권3호
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• pp.209-220
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• 2018

교미교란(mating disruption, MD) 기술이 사과에 피해를 주는 복숭아순나방(Grapholita molesta) 방제에 널리 사용되고 있다. 복숭아순나방과 복숭아순나방붙이를 동시에 교미교란(simultaneous MD, SMD)하는 기술이 최근에 개발되었다. 본 연구는 이 SMD 기술을 현장에 접목하는 데 필요한 요인들을 결정하기 위해 수행되었다. SMD 처리 농도를 결정하기 위해 각 처리 지점에 10 mg의 성페로몬을 여러 가지 밀도로 사과나무에 처리하였다. 처리된 세 농도 가운데 두 나무마다 하나의 SMD 처리가 비교적 안정적으로 MD 효과를 유지하였다. 이러한 SMD 효과는 왁스 및 polyethylene 제형 모두에서 나타났다. 두 사과나무마다 하나의 SMD 처리 농도로 3월 말에 1회 처리한 경우 수확기까지 복숭아순나방과 복숭아순나방붙이에 대해 효과적 교미교란을 유지시켰다. 인근 무처리 과수원에서 SMD 처리 과수원으로 이주하여 들어오는 교미된 암컷의 이입을 막기 위해 울타리 처리 기술이 적용되었다. 암컷 유인제를 개발하기 위해 6종류의 사과 과실 추출물에 포함된 화합물 가운데 terpinyl acetate (TA)가 선발되었다. 서로 다른 TA 농도 처리에서 0.05%가 성충 유인에 가장 효과적이었다. TA와 설탕을 혼합한 것을 암컷유살제(female attract-to-kill technique, FAKT)라 명명하였다. 사과 과수원 가장자리를 따라 6 m 간격으로 FAKT를 설치한 울타리 처리는 교미된 암컷을 포획하였고, 이들은 난황형성과정을 진행하고 있는 난모세포를 지니고 있었다. FAKT가 가미된 SMD 처리는 높은 MD 효율을 유지하는 것은 물론이고 SMD 단독 처리에 비해 신초 피해를 현격하게 줄였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.317-326
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• 2019

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.

• 농약과학회지
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• 제8권3호
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• pp.198-209
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• 2004

살균제 hexaconazole의 벼 및 토양 중 행적을 구명하기 위하여 $[^{14}C]$hexaconazole의 신생 및 숙성 토양 잔류물을 함유한 microecosystem(pot)에서 42일간 벼를 재배하였다. 28일간의 숙성기간중 방출된 $^{14}CO_2$의 양은 총처리방사능의 0.11%이고 주당 평균분해율은 0.03%이었다. 42일간의 벼 재배기간중 방출된 $^{14}CO_2$의 양은 숙성토양에 벼를 재배하지 않은 처리구와 벼를 재배한 처리구에서 각각 총처리방사능의 0.67%와 1.17%인 반면 숙성하지 않은 신생토양의 경우는 각각 1.25%와 1.72%로서 숙성토양보다는 신생토양에서, 벼를 재배하지 않은 경우보다는 재배한 경우에 무기화율이 더 높은 것으로 나타났으며. 휘발율은 미미하였다. 벼 재배 후 방사능은 주로 토양에 분포하였으며, 벼에 흡수된 방사능은 벼 지상부의 선단으로 집적되었다. 토양중 추출불가 결합잔류물의 양은 벼를 재배할 경우 증가하였으며, 그 분포양은 humin>fulvic acid>humic acid순이었다. 후작물인 배추에 흡수이행된 $^{14}C$는 hexaconazole의 신생 및 숙성잔류물을 함유한 벼 재배토양에서 각각 총처리 방사능의 2.36%와 3.69%로써 소량이 흡수이행되었으며, 신생잔류물보다 숙성잔류물의 이용률이 더 높았다.

• 한국토양비료학회지
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• 제36권3호
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• pp.119-126
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• 2003

질소 안정동위체 자연존재비(${\delta}^{15}N$)측정을 통해 노지 채소 재배토양에서 침출되어 지하로 이동하는 $NO_3-N$의 동태를 조사한 결과는 다음과 같다. 1) 3 m 관정수와 6 m 관정수의 $NO_3-N$ 농도 평균값은 각각 25.7 및 $2.8mg\;L^{-1}$이었으며, ${\delta}^{15}N$는 +3.6 및 +4.7‰이었다. 2) 암거배수의 $NO_3-N$ 농도와 ${\delta}^{15}N$의 평균은 각각 $35.5mg\;L^{-1}$와 +6.6‰로 토양 침투수는 즐인 선상지 전체로부터 모아지며 비교적 민감하게 화학비료, 가축분 퇴비 유래 질소농도의 변화를 반영하였다. 3) 단지 말단부의 용출수의 $NO_3-N$ 농도와 ${\delta}^{15}N$의 평균은 각각 $19.4mg\;L^{-1}$ 및 +7.9‰로서 채소 재배지대의 복류수 중에는 축산폐기물 유래가 침투되어 있는 것을 나타냈다. 4) 본 지구의 채소재배 토양의 ${\delta}^{15}N$은 2 N KCl 추출 가용태 질소로서 +6.1‰, 질산태 질소로서 +5.1‰이며, 주로 사용되는 화학비료의 전질소의 ${\delta}^{15}N$은 질산 억제비료가 -6.1‰, 그리고 완효성비료가 2.2‰이었다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권1호
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• pp.89-104
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• 2021

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.