메탄은 중요한 온실가스 중의 하나이며, 바이오가스의 주 성분이다. 이러한 바이오가스로부터 메탄의 몰분율 농도 를 0.95 이상으로 회수하기 위하여 폴리설폰 중공사 분리막 모듈을 3단으로 연결하여 회수율을 99% 이상으로 얻을 수 있도 록 공정을 설계하고 전산 모사하였다. 수치 해석 시 이산화탄소 투과도와 선택도를 이산화탄소의 부분증기압 함수로 나타내어 전산 모사를 수행하여 정확도를 높이고자 하였다. 공급 기체 압력, 공급 기체 내 메탄 농도, 그리고 분리막 모듈 내 분리막 면적이 클수록, 생성물 내 메탄 몰분율 농도가 증가함을 알 수 있었다. 그러나 생성물 내 메탄 몰분율 농도를 0.95 이상, 동시 에 메탄 회수율을 99% 이상 얻기 위해서는 분리막 모듈의 분리막 면적을 적절히 선택하여야 하며, 선정된 분리막 모듈을 다단 공정으로 구성함에도 불구하고 공급 기체 압력, 공급 기체 유속, 그리고 공급 기체 메탄 농도를 제한적 범위 내에서 조절 하여야 함을 알 수 있었다.

온실 냉난방시스템 설계용 외부기상조건의 분석 기준을 설정하기 위하여 연간 백분위 방식에 의한 냉난방 설계기온을 분석하고, 기존의 계절 백분위 방식에 의한 설계기온과 비교 검토하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상 데이터의 이용이 제한적이기 때문에 전체 기상자료를 이용하여 매년 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 분석에 사용하였다. 연간 백분위 방식으로 1년 기준 총 8,760시간의 백분위수 0.4%, 1%, 2%를 냉방 설계 외기온으로, 99.6%, 99%를 난방 설계 외기온으로 제시하였다. 연간 백분위 방식을 채택할 경우 계절 백분위 방식에 비하여 전체적으로 난방설계 외기온은 6.7~9.6% 상승하는 것으로 나타났으며, 냉방설계 외기온은 0.6~1.1% 하강하는 것으로 나타났다. 동일한 온실 조건에서 최대난방부하는 연간 백분위 방식을 채택할 경우 기존의 계절 백분위 방식에 비하여 약 3.0~3.6% 정도 감소하는 것으로 나타났고, 최대냉방부하에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다. 따라서 난방설계 외기온은 연간 백분위 방식으로의 변경에 대하여 고려할 필요가 있지만, 냉방설계 외기온은 두 방법 간의 차이가 거의 없으므로 아직까지 변경할 필요는 없는 것으로 판단된다. 전체적으로 현재의 계절 백분위 방식으로 분석한 설계 외기온을 사용하여도 큰 문제는 없을 것으로 생각되지만, 기후변화의 영향을 고려하여 주기적인 설계용 기상자료의 분석 및 설계기준의 개정이 필요하고, 현재의 기후평년값 기준연도가 바뀌는 2021년 이후에는 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것이므로, 그 때 연간 백분위 방식에 대한 전문가 그룹의 검토를 통하여 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 딸기의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 딸기 재배 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구를 위한 기초 자료로 활용할 목적으로 서부 경남 지역 중 딸기 재배로 유명한 지역의 온실을 대상으로 현장조사를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 경상대학교 내에 딸기 재배용 테스트 베드 온실을 설치하여 연구를 실시하고자 본 연구를 수행하였다. 그 결과 재배농가의 연령대를 보면, 상대적으로 50대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 27개 농가로서 전체의 약 67.5%정도이었고, 60대 이상은 32.5%정도인 것으로 나타났다. 재배경력의 경우, 10년 이하가 주류를 이루고 있지만 30년 이상인 경우도 있었다. 대상농가 모두가 단동온실로서 대부분이 아치 형태인 것으로 나타났으며, 양액재배 농가가 약 75%정도로 토경재배보다 많은 것으로 나타났다. 양액재배의 경우, 전체 농가가 고설재배를 하고 있었다. 단동온실의 폭, 측고 및 동고는 조사지역에 관계없이 각각 7.5~8.5m, 1.3~1.8m 및 2.5~3.5m정도 이었다. 서까래 간격도 0.7~0.8m정도인 것으로 나타났다. 고설재배의 경우, 고설재배 베드의 폭, 높이 및 간격은 각각 0.25m전후, 1.2m전후 및 1.0m전후인 것으로 조사되었다. 딸기 품종의 경우, 국산이 약 97.5%를 차지하고 있었고, 이 중 설향이 약 65.0%로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 온실 내부 환경 요인으로 38개 농가가 온도와 상대습도만 계측하였다. 2개 농가는 최근에 국산 제품인 스마트 팜 시스템을 도입한 농가도 있었다. 양액재배의 경우는 양액제어 시스템을 이용하고 있었다. 이 외에도 관비기를 사용하거나 환기 및 유동 팬을 사용하고 있는 농가도 있었다. 온습도 조절은 스마트 팜 시스템을 도입한 농가를 제외하고 약 85%인 34개 농가에서 측창이나 환기팬을 작동시키는 제어패널만을 이용하여 조절하였고, 수동으로 측창을 개폐하고 있는 농가도 10%정도인 4개 농가가 있었다. 보온 및 난방의 경우, 전체 대상 농가가 수막을 이용하고 있었다. 이 외에 필요에 따라 기름 및 전기보일러, 방열 램프 및 부직포 등을 병행하여 이용하는 농가도 다수 있었다.

시설 토마토 온실에서 다양한 발광 램프가 장착된 트랩을 가지고 온실가루이의 유인 효과에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 설치된 램프의 종류는 청색, 황색 그리고 흰색 발광 램프가 장착된 트랩을 이용하였다. 실험 결과 청색 발광 램프가 설치된 트랩에서 110마리로 가장 많은 온실가루이 성충이 유인되었고 황색램프 트랩과 흰색램프 트랩에서는 각각 71마리와 45마리가 포획 되었다. 이때 청색 발광램프 트랩의 파장대역은 330nm에서 430nm를 나타내었다. 그러나, 황색광과 흰색광 발광램프 트랩에서도 청색광 램프의 파장대역을 가지고는 있었으나 한편으로 온실가루이가 회피하는 파장대역 또한 동시에 포함하고 있었다. 이 결과 이들 두 개의 트랩에서 보다 청색광 발광트랩이 유인 포획률이 높아 시설 토마토 온실에서 온실가루이의 방제와 예찰에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

대부분의 소비자들이 질 좋은 음식을 선호하기 때문에, 농장에서는 소비자들의 욕구를 충족시키기 위해 다양한 시설을 이용하고 있다. 가장 대표적인 시설은 플라스틱 온실과 유리온실이다. 국내의 플라스틱 온실 과 유리 온실의 측고는 3m 내외이다. 결과적으로 작물의 생산성이 제한되고, 이를 해결하기 위해서는 기둥의 높이를 증가시켜 온실의 측고를 높이는 것이다. 온실 기둥상승 장치는 멈춤장치, 공압 실린더 및 수직 부재 등으로 구성된다. 공압 실린더는 안전계수 1.5를 고려하여 직경 160mm와 행정길이 50mm로 설계하였으며, 노즐을 통하여 공기의 압력을 제어하였다. 1행정 시간을 30초 내외로 설계하기 위해서는 21.5L·min-1 공기가 필요한 것으로 나타났다. 따라서 노즐의 직경은 0.5mm로 설계하였다. 압력이 0.9 MPa일 때 평균 인상력은 13,805N으로 계산된 값 15,612N에 근접하였다. 현장 시험결과 같은 열의 기둥과 오차가 발생하지 않았으며, 실제 유리 및 플라스틱 온실에 적용 가능한 것으로 판단되었다

본 연구에서는 평균온도 상승에 따른 출수기변화, 수량구성 요소 및 수량, 출수기건물중 및 식물체 질소함량 변화를 평가 한 결과는 다음과 같았다. 1. 생육기 평균온도 1oC 상승 시 밀의 출수기는 약 2.8일 단축된 것으로 판단되었다. 2. 평균온도 상승 시 수량구성요소와 수량이 악화되었는데, 주로 면적당수수 감소에 의해 면적당립수와 수량이 감소한 것으로 판단되었다. 3. 1수립수는 11월 7일 파종 시 고온조건에서 감소하였으나 11월 17일 파종 시 고온조건에서 감소하지 않았다. 4. 천립중은 출수 후 30일간 평균온도 1oC 당 약 2.1g씩 감소하였다. 5. 평균온도 상승 시 출수기 건물중은 감소하지 않았으나, 출수기 면적당경수는 감소한 것으로 판단되었다. 6. 고온처리 시 식물체 질소흡수량이 감소하여 면적당립수가 감소한 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사를 실시하였다. 그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력 은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형 이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도 로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배 하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마 토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으 로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자 는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대 상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억 원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.

The objective of this study was to determine the effect of various roughage sources on nutrient digestibility and enteric methane (CH4), and carbon dioxide (CO2) production in goats. Four castrated black goats (48.5 ± 0.6 kg) were individually housed in environmentally controlled respiration-metabolism chambers. The experiment design was a 4 × 4 balanced Latin square design with 4 roughage types and 4 periods. Alfalfa, tall fescue, rice straw, and corn silage was used as representative of legume, grass, straw, and silage, respectively. Dry matter digestibility was higher (p < 0.001) in corn silage than in alfalfa hay. Dry matter digestibility of alfalfa hay was higher than those of tall fescue or rice straw (p < 0.001). Neutral detergent fiber digestibility of tall fescue was lower (p < 0.001) than those of alfalfa, rice straw, or corn silage. Daily enteric CH4 production and the daily enteric CH4 production per kilogram of BW0.75, dry matter intake (DMI), organic matter intake (OMI), digested DMI, and digested OMI of rice straw did not differ from those of tall fescue but were higher (p < 0.001) than those of alfalfa or corn silage. Roughage type had no effect on enteric CO2 emission in goats. Straw appeared to generate more enteric CH4 production than legume or silage, but similar to grass.

쑥은 세포 손상과 위염 회복에 효능이 있는 유파틸 린을 가지고 있는 약용작물이다. 본 연구의 목적은 강 화쑥의 온실에서의 주년 생육 특성을 분석하고, 환경 스트레스를 처리하여 유파틸린의 함량을 증대시키는 것이다. 유리 온실에서 강화쑥을 육묘 6주, 정식 후 8 주간 재배하여 생육 특성과 유파틸린 함량을 비교하였 다. 광합성은 상대적으로 고광도인 1,200μmol·m-2·s-1에 서도 포화되지 않았다. 생육속도는 정식 후 2주후에 최고에 도달하였고 정식 후 8주부터 감소하기 시작하 였다. 강화쑥은 다년생 숙근초로 계절 변화에 민감하게 반응하여 봄 여름의 영양 생장기에는 높은 생육과 성 분 함량을 나타내었으나, 가을과 겨울에는 개화 및 월 동으로 인하여 생육 및 유파틸린 성분 함량이 크게 감 소하였다. 따라서 강화쑥의 주년 재배를 위하여는 이를 억제하기 위한 야파 처리의 적용이 필수적인 것으로 판단되었다. 2종류의 스트레스와 1종류의 eliciter를 처 리하였다. 건조 스트레스는 수확 전 5, 6, 7, 8 일간 관수을 중단하였고, 염류 스트레스는 수확 3일전 양액 에 염화나트륨 추가하여 2, 4, 6, 8dS·m-1 농도로 하였 고, 메틸자스모네이트는 수확 3일전 12.5, 25, 50, 100μM 농도로 엽면 시비하였다. 건조 스트레스 처리 구 중 7일 및 8일간 관수를 중단한 경우와 메틸자스모 네이트를 25μM 엽면 시비한 경우 유파틸린 함량이 증 가하였다. 염류 스트레스 처리구에서는 유파틸린 함량 증대가 발견되지 않았다. 본 연구 결과는 환경 처리를 통해 유용 성분의 증대가 가능하고 의약 원료로써 강 화쑥의 생산성과 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 증 명하였다.

본 연구에서는 풍환경에 따른 열손실을 분석하는데 있어 필요한 풍속 기초자료를 제공하기 위하여 주요 11개 해안지역 중 온실밀집지역을 선정하여 기상환경 및 온실 방위를 조사 분석하였다. 대상지역은 난방온실 재배면적과 풍환경 기준으로 선정하였고 온실밀집지역은 50,000m2 이상인 지역을 대상으로 하였다. 11곳의 기상자료 중 기온,풍속, 풍향을 대상으로 30년간 자료를 수집하여 분석하였고 기온은 최저, 평균, 최고 기온을 나누고 풍속 및 풍향 기준은 기상청 분석 기준을 적용하였다. 온실의 배치방향은 형태가 대칭인 점을 감안하여 0~180o 범위로 자료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라질 수 있으며 이를 상대풍향으로 지칭하고 중복되는 점을 고려하여 0~90o 범위로 자료를 수집하였다. 11개 지역의 기온은 중부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 1월 최저기온은 약 3~4oC 정도 온 도가 높은 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 약 3oC 정도 높았으며 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1 월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다. 대상지역의 주풍향에 대한 월별 차이는 크게 발생하지 않았으며 풍향 분포에 따라 지역별로 서해안측, 서해 및 남해 경계 해안측, 남해안측으로 구분되어졌다. 풍속은 영광을 제외 한 10개 지역은 월간 풍속 포차이가 크게 발생하지 않는 것으로 판단된다. 대상지역의 온실의 방향은 길이방향 기준으로 분석하였으며 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영 지역은 약 90% 집중되어있는 방향이 존재하였으며 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.

본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사 하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육 환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장 환경 모델을 분석할 수 있다.

작물생육의 품질 및 생산량에 중요한 영향을 미치는 온실 내 환경관리에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 주로 온실 내 환경분포를 측정하는 방법으로는 한 두 지점에 대해서만 측정하여 온실 전체를 관리하는 시스템 으로 이루어졌으며 기존 환경데이터 측정방식은 각각의 데이터 로거 및 센서간의 배선들로 인하여 복잡한 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서는 온실 내 설치 된 각 환경센서들로부터 지점별 데이터를 획득하고 획득된 데이터는 모니터링 프로그 램을 통하여 공기유동흐름을 측정하는 장치를 개발하였다. CAN 네트워크 통신을 통하여 환경센서들의 배선 토폴로 지를 간소화 했으며 프로토콜의 견고함으로 온실 내 모니 터링을 안정적으로 데이터를 수집할 수 있도록 구현되었다. 온실 내 공간의 환경요인 분포(온·습도 및 풍속 등) 들을 12개 지점에 배치하고 온·습도 및 풍속의 환경 데이 터는 상세히 파악할 수 있도록 X, Y, Z 축으로 다수의 측 정점(총 36점)을 선정하였다. 데이터 손실 및 다양한 온실 조건을 고려하여 비트레이트를 저속 125kbit/s로 구현하여 온실 내 100m 구역내에서 센서를 추가적으로 연장(총 90 개)할 수 있도록 구축되었다. 온도, 습도, 일사량, 풍향, 풍 속, 대기압 및 강우량 등 측정된 데이터는 LabVIEW에 연 동되어 실시간으로 센서 정보 출력이 가능하도록 구현되었다. 온실 내 환경 분포는 사용자의 편의에 따라 환경분포를 수평(XZ), 수직(YZ)축으로 가시화 할 수 있으며, 보간의 범위를 원하는 값으로 설정하여 보간 할 수 있도록 구현되었다. 추후에 온실 내의 공간에 따라 온도, 습도, 풍속, CO2 등의 환경 측정 실험을 통하여 CFD 모델링과의 검증 및 비교에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 공기주입 이중피복온실과 관행 이중피복온실의 생육환경과 단열성능을 비교하기 위하여 수 행하였다. 두 온실의 온도, 상대습도, 포차, 이산화탄소농도, 일사량, 딸기 생산량 및 난방연료소비량을 비교하 였다. 공기주입온실이 관행온실보다 야간에 상대습도가 더 높고 포차는 더 낮게 나타나 딸기의 생육에 좋지 않은 환경을 보여주었다. 이산화탄소농도는 공기주입온실이 관행온실보다 더 높게 나타났으며, 이는 공기주입 온실이 더 밀폐되어 있어 환기량이 적기 때문인 것으로 판단된다. 관행온실의 광투과율이 77%로 공기주입온실 의 72%보다 더 높아 관행온실의 광환경이 더 우수한 것으로 나타났다. 관행온실의 딸기 생산량이 더 높게 나 타났으며, 이는 관행온실의 생육환경이 공기주입온실보다 더 우수한 결과로 판단된다. 난방연료는 공기주입온 실에서 더 적게 소모되어 공기주입온실의 단열성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

대기오염에 대한 관심은 국내·외에서 점진적으로 상승하고 있으며, 자동차 및 연료 연구자들은 청정(친환경 대체연료) 연료와 연료품질 향상 등을 이용하여 새로운 엔진 설계, 혁신적인 후처리 시스템 등의 연구를 통하여 차량 배기가스 및 온실가스를 감소시키고자 노력하고 있다. 이에 본 연구에서는 각기 다른 차량기술이 적용된 휘발유, 경유, LPG를 연료로 사용하는 7대의 차량을 대상으로 국내·외에서 법적시험모드로 사용되고 있는 도심모드, 고속모드, 급가·감속, 에어컨사용 및 겨울철 특성을 반영한 저온모드에서 온실가스의 배출특성을 확인하고자 하였다. 사용연료에 관계없이 대부분의 온실가스는 저온인 Cold FTP-75 모드에서 가장 안 좋은 결과가 나타나는 경향을 가지고 있다. 각 차량별 온실가스 증가 요인으로는 가솔린 차량인 A차량(2.0 MPI)과 B차량(2.4 GDI)에서는 최고속 및 급가·감속 , 에어컨 사용 , 저온 조건의 순인데 비해 E차량(1.6 T-GDI)은 에어컨 사용, 최고속 및 급가·감속 , 저온 조건의 순이다. G차량 (LPLi)은 에어컨 사용 , 저온 , 최고속 및 급가·감속 조건의 순으로 가솔린 차량과 다른 특성을 가지고 있다. 경유 차량에 있어서는 A차량(2.0 w/o DPF)과 B차량(2.2 w/ DPF)은 최고속 및 급가·감속 , 에어컨 사용, 저온 조건의 순이었고, F차량(1.6 w/ DPF)은 저온, 에어컨 사용, 최고속 및 급가·감속 조건의 순으로 확인되었다. 따라서, 각 연료별로 배출가스 저감 기술을 다르게 적용하여야 효과적인 방법이라고 할 수 있겠다.

토마토 작물에 발생하는 B. tabaci에 대한 예찰을 위해 시설재배지뿐만 아니라 노지 재배에서도 노란색 점착 카드트랩이 주로 사용되고 있다. 그러나, 예찰트랩의 색상과 굴절되는 빛의 강도 및 환경 변화에 따라 B. tabaci 유인력은 차이를 나타내고 있다. 따라서, 온실에 발생하는 B. tabaci 성충에 대한 light 트랩의 시설 재배 지내의 이용 가능성을 평가하기 위해 white light (450- 625nm) 및 yellow light (590nm) 트랩과 광원이 장착되지 않은 트랩을 이용하여 유인 활성을 비교하였다. 본 시험결과 광원별 B. tabaci 포획밀도는 yellow light 트 랩(525 nm)에서 168±7.6(마리/트랩)로 가장 높은 유인 활성을 나타내었으며, white light 트랩에서는 106±4.6( 마리/트랩)으로 다소 낮은 개체수가 포획되었다. 그러나 대조구로 사용된 광원이 설치되지 않은 트랩의 경우 광원이 설치된 트랩보다 적은 60±4.8(마리/트랩)의 개체수가 포획되었다. 따라서, yellow light trap과 white light 트랩에서 높은 B. tabaci 성충의 유인력을 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로 yellow light 및 white light 트 랩이 토마토 시설 재배지에서의 B. tabaci 성충에 대한 친환경적 해충 방제법의 일환으로 적용 될 수 있을 것으로 판단되었다.

A fixed-precision-level sampling plan was developed to establish control of the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, in two strawberry greenhouses (conventional plot, natural enemy plot). T. urticae was sampled by taking a three-leaflet leaf (1 stalk) from each plant (3 three-leaflet leaves) from each sampling position. Each leaflet was divided into three different units (1-leaflet, 2-leaflet, and 3-leaflet units) to compare relative net precision (RNP) values for selection of the appropriate sampling unit. The relative net precision values indicated that a 1-leaflet unit was more precise and cost-efficient than other units. The spatial distribution analysis was performed using Taylor’s power law (TPL). Homogeneity of the TPL parameters in each greenhouse was evaluated by using the analysis of covariance (ANCOVA). A fixed-precision-level sequential sampling plan was developed using the parameters of TPL generated from the combined data of the conventional plot and natural enemy plot in a 1-leaflet sampling unit. Sequential classification sampling plans were also developed using the action threshold of 3 and 10 mites for pooled data. Using the results obtained in the independent data, simulated validation of the developed sampling plan by Resampling validation for sampling plan (RVSP) indicated a reasonable level of precision.

광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망 (ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량 변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 R2 = 0.82이었고, ANN의 R2 = 0.94로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.

춘천지역 농가 및 강원도농업기술원 내 시험포장에서 반촉성재배토마토(2~6월)에서 트랩을 이용한 주요 해충의 발생밀도와 천적 등을 이 용한 방제효과를 조사 하였다. 토마토 재배농가에서 주로 사용하는 약제와 유기농자재의 천적곤충에 대한 독성평가도 수행하였다. 반촉성재배 시 발생되는 주요 해충은 온실가루이(Trialeurodes vaporariorum)와 총채벌레류이었다. 온실가루이의 경우 4월 중순경부터 발생하기 시작하여 5 월 중순 이후 발생이 증가하였고, 총채벌레류는 4월 상순 경 발생을 시작하여 6월 이후에 증가하는 경향을 보였다. 저독성약제 선발시험을 통해 온실가루이와 총채벌레의 천적인 온실가루이좀벌과 미끌애꽃노린재에 대해 60% 이하의 독성을 보이는 살충제 1종(spiromesifen SC), 살균제 1종(cyazofamid SC) 및 님 추출물이 함유된 유기농자재 외 1종을 선발하였다. 이상의 결과에서 제시한 천적중심 관리모델을 적극적으로 활용한 다면 토마토 반촉성 시설재배 시 온실가루이와 총채벌레를 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.