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 추정하 고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산 량을 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 구 축하고 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. GRU 는 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 성능 을 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.

생물환경조절학회지 31권 4호에 게재된 논문의 사사가 잘못 기재되어 있어 바로 잡습니다.

생물환경조절학회지 30권 3호에 게재된 논문의 그래프를 수정합니다.

High-pressure sodium (HPS) lamps have been widely used as a useful supplemental light source to emit sufficient photosynthetically active radiation and provide a radiant heat, which contribute the heat requirement in greenhouses. The objective of this study to analyze the thermal characteristics of HPS lamp and thermal behavior in supplemented greenhouse, and evaluate the performance of a horizontal leaf temperature of sweet pepper plants using computational fluid dynamics (CFD) simulation. We simulated horizontal leaf temperature on upper canopy according to three growth stage scenarios, which represented 1.0, 1.6, and 2.2 plant height, respectively. We also measured vertical leaf and air temperature accompanied by heat generation of HPS lamps. There was large leaf to air temperature differential due to non-uniformity in temperature. In our numerical calculation, thermal energy of HPS lamps contributed of 50.1% the total heat requirement on Dec. 2022. The CFD model was validated by comparing measured and simulated data at the same operating condition. Mean absolute error and root mean square error were below 0.5, which means the CFD simulation values were highly accurate. Our result about vertical leaf and air temperature can be used in decision making for efficient thermal energy management and crop growth.

2000년 이후 급격한 생활환경의 변화와 근래에 발생한 예측 불가능한 전염병 등의 영향으로 국내․외의 여행과 이동을 자제하고 건강을 위한 야외활동은 기존에 조성되어 온 유명한 둘레길, 숲길 등의 공익적 가치가 더욱 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 CVM을 활용하여 충청도와 경상도를 가로지르는 숲길을 연결하는 가칭 ‘동서트레일’에 대한 환경적 가치를 추정하였다. 연구는 동서트레일을 방문한 탐방객을 대상으로 하였으며, 723부를 분석에 이용하였다. 조사대상지 를 방문한 응답자의 기본적인 이용행태는 주 2-3회 정도 운동하는 건강에 관심이 많은 사람들이며, 거주지에서 멀지 않은 곳의 숲길을 친구나 가족들과 방문하고, 1회 방문 시 약 5만원 이상을 소비하는 경향을 보이고 있다. 둘레길을 방문할 때 숲길코스에 대한 안내판이 부족하다는 것을 느끼고 있으며, 적절한 장소에 쉼터를 설치해 주기를 원하는 것으로 나타났다. 동서트레일의 보존가치를 추정하기 위한 방법은 Hanemann식 이중경계 로짓모형을 이용하였다. 동서트레일 방문자가 1회 방문 시 얻을 수 있는 환경적 가치는 30,087원으로 추정할 수 있었다. 추정된 금액을 동서트레 일 인근 직접이용권에 속한 인구로 환산하면 동서트레일의 연간 환경가치는 약 940억원으로 추정할 수 있다. CVM을 이용한 숲길에 대한 환경의 가치추정에 대한 연구는 현재까지 진행된 적이 없으며, 추정된 연구 결과는 국가 숲길 정책에 대한 타당성을 제시해 줄 수 있을 것이다.

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작 하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경 우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많 은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬 레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬 레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데 이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반 영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기 술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱 타당한 결과를 보 일 것이다.

본 연구는 부산광역시를 대상으로 열환경을 개선하기 위한 바람길 관리 방안 제안을 목적으로 한다. 이를 위해, Landsat-7 위성 열영상 자료와 공간통계 분석을 실시하여 부산광역시의 Hot spot과 Cool spot 지역 특성을 파악하였으며, WRF 기상모의를 통해 주요 바람길을 분석하였다. 그 결과, Hot spot 지역 중 열환경 개선이 요구되는 지역은 부산진구, 동래구, 연제구와 사상구 공업지역, 대규모 시설지역에는 부산항 부두로 나타났으며 주요 바람길에는 금정산~백양산~ 구덕산 계곡부로서 확인되었다. 이를 바탕으로 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. 공업시설과 부산항 일대는 대기 온도 상승 요인으로서 주변 지역의 열환경을 악화시키므로 시설의 온도저감 및 바람길을 고려한 도시·건축계획이 요구된다. 바람길 관리가 필요한 지역으로 만덕동, 사직동 일대 산림에 대한 추가적인 훼손이 일어나지 않도록 하여야 하며, 산림과 인접한 지역의 대규모 고층아파트는 산림에서 생성된 차고 신선한 공기의 흐름을 방해하므로 금정산과 접해있는 제3종 일반주거지역의 신규·재개발에 따른 고층아파트 단지 조성은 지양해야 한다. 본 연구 결과는 부산광역시의 기후변화에 대응한 도시계획 및 환경계획수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 겨울철 약광기 보광 시 줄기 유인 수가 온실 파프리카의 생육, 과실의 품질 및 생산량에 미치는 영향을 구명하는 것이다. 파프리카는 2020년 10월 26일에 m 2당 3.2 주를 정식하였고, 2020년 12월 1일부터 고압나트륨등을 작기 종료일인 2021년 5월 25일까지 하루 16시간의 광주기로 조사 하였다. 줄기 유인 처리는 분지 이후의 생장점이 각각 2, 3개로 유지되도록 유인해 주었다. 초장은 2줄기 유인 처리구에 비해 3줄기 유인 처리구에서 유의적으로 짧았고 마디수 및 엽수는 2줄기 유인 처리구에 비해 3줄기 유인 처리구에서 유의적으 로 증가했다. 엽면적 및 기관별 건물중은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 과실 생체중 및 건물중은 모든 처리구에서 생육단계에 따라 감소하는 경향을 보였으며, 3줄기 유인 처리구가 2줄기 유인 처리구에 비해 낮은 수치를 보였다. 3줄 기 유인 처리구의 상품과율은 95.4%로 2줄기 유인 처리구의 93.6%에 비해 높았다. 총 수확량은 3줄기 유인 처리구에서 30.2% 높게 나타났다. 결론적으로 온실 파프리카의 3줄기 유인 재배는 적정 수준의 영양생장을 유지함으로써 과실 생산량에 긍정적인 영향을 미쳤다고 할 수 있다. 본 연구 결과는 파프 리카의 생산량 증대를 위한 농가 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

작물의 일중 광합성량을 정확하게 추정하기 위해서는 일중 태양의 위치 변화에 따른 작물의 정확한 수광량 변화를 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 이는 많은 시 간, 비용, 노력이 소요되며, 측정의 어려움이 수반된다. 현재까지 다양한 모델링 기법이 적용되었으나 기존 방식으로는 정확한 수광 예측이 어려웠다. 본 연구의 목적은 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 일중 시간 별 캐노피 수광 분포와 광합성 속도의 변화를 예측하는 것이다. 휴대용 3차원 스캐너를 이용하여 온실에서 재배되는 파프리카의 구조 모델을 구축하였 다. 주변 개체의 유무에 따른 캐노피 수광 분포의 변화를 보기 위하여 작물 모델 별 간격을 60cm로 1×1, 9×9 정 방형 배치하여 광학 시뮬레이션을 수행하였다. 광합성 속 도는 직각쌍곡선 모델을 이용하여 계산하였다. 3차원 파 프리카 모델 표면의 수광 분포는 오전 9시, 정오, 오후 3 시의 태양 각도에 따라 서로 다른 양상을 보였다. 캐노피 총 수광량은 9×9 배치로 주변 개체 수가 늘어남에 따라 감소하였고, 태양 고도가 가장 높은 정오에서의 감소율이 가장 적었다. 캐노피 광합성 속도와 CO2 소모량 역시 수 광량과 비슷한 양상을 보였으나 작물 상단부 엽의 광합 성 속도 포화로 인해 수광량 변화에 비해 적은 감소율을 보였다. 본 연구에서는 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광 학 시뮬레이션을 이용하여 가상 환경 조건에서의 캐노피 수광과 광합성 분포를 분석할 수 있었으며, 이는 추후 다 양한 재배 조건에서 작물 수광량과 광합성 속도를 예측 하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.