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        검색결과 6

        3.
        2021.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        유인 방법은 딸기 묘를 생산하는 전통적인 방법이다. 그러나 딸기 묘를 유인하여 번식하는 방법은 오랜 노동시간이 있어야 하는 노동 집약적인 방법이다. 삽목 방법은 상대적으로 유인 방법에 비해 노동 기간과 작업 시간이 짧으므로 유인의 효과적인 대안으로 주목되어왔다. 이 연구는 유인과 삽목 사이의 노동 기간, 작업 시간 및 묘의 생육을 조사하기 위해 수행되었다. ‘매향’ 딸기는 두 개 동의 딸기 육묘용 유인 온실과 삽 목 온실에서 각각 재배되었다. 유인 방법(유인 작업, 모주 제거, 자묘 간 분리) 및 삽목 방법(삽수 채묘, 저장 전 처리, 삽목 작업)에 대한 주요 작업 시간을 측정했으며, 유인은 158일 동 안 6개의 작업이 필요하며, 삽목은 113일 동안 4개의 작업이 필요했다. 유인은 삽목보다 작업 시간이 더 많이 필요했다. 유인과 삽목묘 육묘 방법에 따른 유의적인 차이가 없었다. 이러한 결과는 묘소질의 손실 없이 육묘 동안 유인 방법보다 삽목 방법이 더 많은 노동 기간과 작업 시간을 절약할 수 있음을 의미한다.
        4,000원
        4.
        2018.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 육묘기 동안 딸기 ‘매향’(Fragaria × ananassa Duch. cv. Maehyang)의 생육 및 런너 생산과 묘소질에 있어 지베렐린(GA3)의 처리방법과 농도에 대한 효과를 평가하기 위해 수행되었다. 딸기 모주는 2018년 3월 20일에 상업적 생육배지로 충진된 포트(64×27×18cm)에 정식하였다. 정식 후 4주째에 GA3의 농도를 0, 50, 100, 200mg·L-1로 식물체당 45mL씩 각각 엽면살포와 배지관주로 처리하였다. 정식 후 배양액의 EC는 1.5dS·m-1로 공급하였고 뿌리 활착 후 1일 2회 포트 당 350mL(1회당 15분)를 공급했다. 처리 후 7주째에 딸기의 모주의 생육 특성을 측정하였고, 처리 후 10주째에 딸기 자묘의 생육특성을 측정하였다. 모주의 런너 길이와 직경은 200mg·L-1의 엽면살포에서 다른 처리구에 비해 각각 가장 길고 두꺼웠다. 모주의 SPAD값은 200mg·L-1의 엽면살포 처리구에서 유의적으로 가장 낮았다. 그러나 엽장, 엽폭, 크라운 직경은 GA3의 처리방법과 농도에 대한 모든 처리구 간의 유의적인 차이를 보이지 않았다. GA3의 농도가 증가할수록 딸기의 크라운이 기형적으로 길어지는 생리장해가 나타났다. 200mg·L-1의 엽면살포 처리에서 유의적으로 많은 생리장해가 나타났으며 배지관주에서는 엽면살포에 비해 적게 나타났다. 런너와 자묘의 수는 처리방법에 무관하게 GA3의 농도가 높아질수록 증가하였다. 자묘의 생육 특성에서, 첫번째 자묘의 엽장과 엽폭, 두 번째 자묘의 초장, 크라운 직경, 엽면적과 SPAD 값, 세 번째 자묘의 초장이 100mg·L-1 의 배지관주에서 유의성 있게 가장 우수하였다. 결과적으로, 딸기 모주의 생육과 런너 생산 및 자묘의 생육은 GA3 100mg·L-1의 배지관주 처리에서 가장 효과적인 것으로 나타났다.
        4,000원
        6.
        2012.02 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot’s two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.