• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제26권6호
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• pp.157-164
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• 2021

Smart agriculture requires sensing systems which are fundamental for precision agriculture. Adequate and appropriate water and nutrient supply not only improves crop productivity but also benefit to environment. However, there is no available soil sensor to continuously monitor nutrient status in soil. Electrical conductivity (EC) of soil is affected by ion contents in soil and can be used to evaluate nutrient contents in soil. Comparison of various commercial EC sensors showed similar water content and EC values at water content less than 20%. Soil EC values measured by sensors decreased with decreasing soil water content and linearly correlated with soil water content. EC values measured by soil sensor were highly correlated with water soluble nutrient contents such as Ca, K, Mg and N in soil indicating that the soil EC sensor can be used for monitoring changes in plant available nutrients in soil.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.328-335
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• 2023

적절한 양분 관리와 식물 생육 증진을 위해 토양의 양분 수준을 반영하는 토양 센서가 요구된다. 토양의 양분을 모니터링할 수 있는 센서가 없으므로 전기전도도(EC) 센서를 토양의 양분 수준을 평가 하는데 사용할 수 있다. 센서 EC 값과 토양 온도, 수분 함량과 양분 함량과의 관계를 파악하면 EC 센서를 활용한 토양 양분 관리가 가능할 것이다. 그러나 센서 EC 값과 식물이 이용할 수 있는 양분의 관계는 구명되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 고추와 브로콜리의 생육 기간동안 요소 비료 처리가 토양 센서 EC 값에 미치는 영향을 평가하고 토양에 존재하는 식물 유효태 양분 함량을 예측하는 것이다. 재배기간동안 주기적으로 토양을 채취하여 pH, EC를 측정하고 유효태 양분 함량을 분석하였다. 센서 EC 값은 수분 함량이 높아질수록 증가하였고 비료부족 처리구의 EC 값이 가장 낮게 나타났다. 센서 EC와 실제 토양 양분 함량과의 상관관계를 파악하기 위해 주성분 분석을 실시하였다. 센서 EC는 질산태질소와 유효태 칼슘과 강한 양의 상관관계를 보였다. 또한, 칼슘, 마그네슘, 칼륨, 인, 황, 질소와 같은 유효태 양분을 합한 값은 센서 EC 값과 관련이 있었다. 따라서 노지에서 EC 센서를 이용하여 양분 함량을 예측함으로써 적절한 양분 관리를 할 수 있을 것이다.

• 한국환경농학회지
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• 제38권2호
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• pp.69-75
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• 2019

BACKGROUND: Measurement of electrical conductivity of saturated soil paste ($EC_e$) for assessment of soil salinity is time-consuming, and thus conversion of EC of 1:5 soil-water extract ($EC_{1:5}$) to $EC_e$ using a dilution factor may be of help to monitor salinity of huge number of soil samples. This study was conducted to evaluate the dilution factor for reclaimed tideland (RTL) soils of South Korea. METHODS AND RESULTS: Soil samples (n=40) were collected from four RTLs, and analyzed for $EC_{1:5}$, $EC_e$, and cation compositions of 1:5 soil-water extract. The dilution factor (8.70) was estimated by regression analysis between $EC_{1:5}$ and $EC_e$, and the obtained dilution factor was validated by applying to an independent data set (n=96) of $EC_{1:5}$ and $EC_e$. The $EC_e$ measured and predicted was strongly correlated ($r^2=0.74$, P<0.001), but $EC_e$ was overestimated by 16% particularly for the soils with high clay content and low sodium adsorption ratio (SAR). CONCLUSION: This study suggests that using the dilution factor to convert $EC_{1:5}$ to $EC_e$ is feasible method to monitor changes in the soil salinity of the study RTL. However, overestimation of $EC_e$ should be cautioned for the soils with high clay content and low SAR.

• 한국토양비료학회지
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• 제33권6호
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• pp.398-404
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• 2000

본 시험은 높은 비율의 물로 회석된 토양용액의 EC(electrical conductivity)와 saturation parte EC($EC_e$) 간의 상관관계를 검토하고자 실시하였다. 시험토양은 24개 절화장미 재배지에서 수집하였고, 토성은 대부분 양토와 미사질양토 이었으며, 얻어진 시험 결과는 다음과 같다. 토양용액의 총이온 함량과 EC 간에는 고도의 정의 상관관계가 인정되고, 물추출 비율이 증가할수록 토양용액중 이온의 총략은 증가하였으나, 1:1, 1:2, 1:5 비율로 EC를 측정한 다음 각각 1, 2, 5를 곱한 EC 값은 $EC_e$에 비해 현저히 낮은 결과를 보였다. 이는 보다 높은 비율의 물로 추출한 용액의 EC와 $EC_e$간에 큰 오차가 있음을 의미한다. 포화 이상의 물추출조건 하에서 발생하는 이러한 오차를 감소시키기 위하여 회석된 용액의 EC값에 새로온 Diluted factor(DF)와 비선형 등식을 적용하여 $EC_e$를 추정한 결과, 두 방법 모두 측정된 ECe와 추정된$EC_e$간 1차 식의 기울기가 1에 근접하여 새로 적용된 방식들이 기존의 측정방식에 비해 정확성을 높여줄 수 있는 것으로 나타났다. 반면에 DF값은 토성에 크게 의존적이며, 비선형 등식을 이용한 측정방식은 토양의 saturation percentage에 따라 추정된 $EC_e$가 변동되므로 폭넓은 토성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권Spc호
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• pp.45-46
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• 2009

간척지 토양은 도시화와 산업화로 인해 잠식되는 농경지를 대체하는 식량공급원으로 간척지는 쌀 산업 외에 원예, 축산 등 다양한 생물산업 기반으로 활용되고 있다. 그리고 간척지 논농업(간척지 논 307만 ha)은 온실가스 저감 기능을 가지고 있으며 년간 논 1ha당 이산화탄소 흡수량 21.9t, 산소 공급량 15.9t으로 알려져 있다. 그러나 높은 염농도와 지하수위, 지하수 상승에 의한 재염화 현상, 토양 물리화학성과 배수 불량, 논의 경우 적정 유효토심은 50cm 정도이나 간척지 논 유효토심 20cm 이하로 유효토심이 매우 낮은 편이다. 또한 간척년대 경과할수록 제염은 되나 토양물리성 불량, 시비량 과다와 양분 불균형 발생으로 인하여 수분과 양분보유능 향상 토양관리 기술 개발 필요하다.

• 한국토양비료학회지
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• 제29권4호
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• pp.360-364
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• 1996

시설재배지(施設栽培地) 염류집적(鹽類集積)이 상추의 발아율 및 생육(生育)에 미치는 영향을 구명하기 위하여 토양(土壤)의 염류농도(鹽類濃度)(1.65, 3.50, 5.75. 7.15, 9.50, 13.57 dS/m)를 달리하여 폿트시험을 수행하였다. 1. 상추는 증류수 그리고 KCl로 조절한 EC: 2, 4, 6, 8, 10 dS/m의 농도(濃度)에서 각각 86.7, 86.7, 72.2, 42.2, 27.8 %의 발아율을 보였으며, 토양(土壤)의 EC 농도(濃度)별 입모율은 6dS/m이하의 토양에서는 60% 이상이었으나 7.15, 9.50, 13.57 dS/m의 토양에서는 각각 45, 32, 31%의 낮은 입모율(立毛率)을 보였다. 2. 상추의 생육(生育)은 EC가 낮은 토양(土壤)일수록 양호(良好)하였으며, 수량은 토양(土壤)의 EC 1.65 dS/m에 비하여 3.56 dS/m의 토양(土壤)에서 22% 증수된 반면, 토양EC가 5.75, 7.15, 9.50, 13.57 dS/m에서는 각각 3, 15, 60, 62% 감수(減收)하였다. 3. 토양의 EC와 상추의 입모율(立毛率)은 고도(高度)의 부의 상관(相關)($r=-0.9057^{**}$)이 있었으므로 염류집적지(鹽類集積地) 토양(土壤)에서 다음식 [Y=-4.313x + 82.95(Y : 입모율. x : 토양 EC)]으로 상추의 입모율(立毛率) 예측이 가능하며, 또한 상추의 입모율(立毛率)은 생체중(生體重)과 고도의 유의 상관($r=0.8396^{**}$)을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제36권1호
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• pp.1-7
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• 2003

Time Domain Reflectometry(TDR)은 토양의 순분함량과 전기전도도를 측정할 수 있는 비파괴적인 방법이다. 초기 전자파에 대한 TDR 반향파의 감쇄정도를 이용하여 토양의 총전기전도도($EC_a$)를 직접 계산할 수 있는 다양한 식들이 제안된 바 있다. 또한, $EC_a$로부터 보다 실질적인 의미가 있는 토양 용액의 전기전도도($EC_w$)를 계산하기 위해서는 일정 토양 수분 함량에서 $EC_a$와 $EC_w$가 갖는 직선관계식[$EC_a=EC_w{\theta}(a{\theta}+b)+EC_s$]이 이용된다. 따라서 본 연구에서는 TDR 신호를 이용하여 $EC_a$를 계산할 수 있는 다양한 식을 비교하여 가장 적합한 식을 제안하고, 농경지 토양(강서통, A, B1, B2 층위)을 대상으로 $EC_a$로부터 $EC_w를 계산할 때 필요한 실험상수(a, b, $EC_s$)를 구하고자 하였다. $EC_a$는 KCl 농도가 증가함에 따라 직선적으로 증가하였고, 특히 Yanuka 등이 제안한 식으로 계산한 $EC_a$가 용질 농도에 가장 민감하게 반응하였다. 직선회귀식을 이용하여 $EC_a$와 $EC_w$의 상관관계식의 실험 상수 (a, b, $EC_s$)를 구한 결과, 각각 -0.249, 1.358, 0.054(A층), -2.518, 2.708, 0.097(B1층), 2.490, -0.250, 0.103 (B2층)으로 조사되었다. 따라서 이상의 연구 결과는 TDR 신호를 이용해서 염농도가 낮은 일반 농경지 토양의 $EC_a$를 계산할 때 Yanuka 등이 제안한 식을 적용하는 것이 바람직하며, $EC_w$를 계산할 때 이용되는 $EC_w$-$EC_a$ 상관관계식의 상수는 간단한 실험실내 보정 시험을 통해 구할 수 있음을 보여준다.

• 한국토양비료학회지
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• 제29권4호
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• pp.396-402
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• 1996

식물생육촉진 유용미생물을 지리산 일대의 침엽수와 활엽수 밑의 부엽토(腐葉土)에서 선발하고, 고추에 접종하였을때 고추 묘소질과 생육 및 수량에 미치는 영향에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 혼합배양결과 Pseudomonas P배지는 $25^{\circ}C$에 Micrococcus sp., Enterobacter agglomerans, Pseudomonas putida, Pseudomonas fluorescens등 4균주, Sabouraud dextrose배지에서는 $35^{\circ}C$에서 Bacillus subtilis, Cellulomonas sp., Bacillus megaterium, Staphylococcus xylosus등 4균주의 생육이 양호하였다. 2. 혼합균주 처리구는 무처리구에 비해 초장, 분지수등은 증가하였고, EC 수준이 높아질수록 초장은 작아진 반면, 분지수는 혼합균주 처리 58일(日) 이후 EC 2.9ds/m에 비해 EC 8.6 dS/m에서 많아지는 경향이었다. 수량은 혼합균주 처리구가 무처리구에 비해 13% 증수되었고, EC 수준이 높아질수록 감소하는 경향이었다. 3. 시험후 토양의 EC, $P_2O_5$, K, Ca, Mg, $NO_3-N$은 EC 수준이 높아질수록 현저하게 증가하는 경향이었으며, 혼합균주 처리구는 무처리구에 비해 OM 및 $NH_4{^+}-N$은 낮은 반면, EC, $P_2O_5$, K, Ca, Mg, $NO_3-N$은 높은 경향이었다. 4. 시험후 혼합균주 처리구는 무처리구에 비해 수분율이 높은 경향이었으며, EC 수준이 높아 질수록 가밀도 수분율, 공극율 등은 증가하는 경향이었다. 5. 혼합균주 처리구는 무처리구에 비해 과실과 엽에서 T-N, $P_2O_5$, $K_2O$, CaO, MgO함량이 높았으며, EC 수준이 높아질수록 $P_2O_5$, $K_2O$, MgO 함량은 증가한 반면, CaO 함량은 낮아지는 경향이었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.130-137
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• 2023

최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.405-408
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• 2002

The electrical conductivity, EC is a major indicator of soil salinity. Measuring EC of saturation-paste extract of soil, ECe, is the standard way to evaluate soil salinity. However much of the data on soil salinity have been obtained by measuring the EC of the 1:5 soil-to-water extract, EC(1:5) or salts contents(%) which multiplied by conversion factor. And, thus we attempted to collect and analysis 90 soil samples at 9 reclaimed tidelands in Korea and to derive a relationship between ECe and dilution factor at ECe and EC(1:5), $DF_{1:5}$ of 3 soil textural conditions and 6 salinity conditions. Regression equations between ECe and $DF_{1:5}$ were obtained $ECe=1.4701ln(DF_{1:5})+5.0974(r^2=0.97^{**})$ in case of more than 50% silt contents, $ECe=2.1399ln(DF_{1:5})+5.3462 (r^2=0.99^{***})$ in case of below 50% silt contents, and $ECe=1.5927ln(DF_{1:5})+5.2486 (r^2=0.98^{***})$ in all cases, and then we suggested the $DF_{1:5}\;and\;DF_%$ of 3 soil textural conditions and 6 salinity conditions.