상수관로의 노후화는 수질 안전성 저하와 수자원 손실, 유지보수 비용 증가 등의 문제를 야기하며, 이에 따라 지중 매설관의 상태를 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 내시경 영상을 활용한 관로 점검은 가장 보편적인 방식으로 자리 잡았으나, 판독자의 숙련도에 따라 해석 편차가 발생하고, 대량 데이터의 신속한 처리에는 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 관종⋅관경⋅용도 등 상수관 메타데이터를 모델에 통합하고, 관로 내 결함의 존재 여부와 유형, 크기를 동시에 예측할 수 있는 다중과제 학습(Multi-task Learning) 기반 인공지능 모델을 제안한다. 제안한 모델은 두 개의 예측 헤드를 통해 결함 판별과 정량적 분류를 병행하도록 설계되었으며, SHAP 기반 분석을 통해 모델의 판단 근거가 상수관로의 실제 결함 특성과 일치함을 확인하였다. 이러한 접근은 수작업 판독의 부담을 경감하고, 관로 상태 기록의 표준화 및 정량화를 통해 예방 중심의 유지관리 전략 수립을 효과적으로 지원할 수 있다.

본 연구는 사과 ‘홍로’의 생육 시기별 품질 변화를 분석하여 숙기를 진단하기 위한 최적 수확 지표를 선정하고, 기계 수확 이 가능한 사과 ‘홍로’의 품질 기준을 설정하고자 수행되었다. 전라북도 완주군에 위치한 국립원예특작과학원에서 재배된 7년생 사과 ‘홍로’ 품종을 대상으로 2021년부터 2023년까지 만개 후 58－59일(6월 상순)부터 수확 시기가 지난 만개 후 164－173일(9월 하순)까지 10일 간격으로 과실 품질을 조사 하였다. 또한 완주군, 화성시, 포천시에서 수집된 품질 데이터 를 활용하여 지역별 ‘홍로’ 품질 변화를 분석하였다. 과중은 생육이 진전됨에 따라 증가하다가 수확기 직전 250－320g 범 위에 도달했다. 경도와 산도는 생육이 진전되면서 감소했고, 가용성 고형물 함량은 증가하다가 12－14°Brix 에서 더 이상 증가하지 않는 경향을 나타냈다. 또한 당산비는 생육이 진전 될수록 증가하여 수확기에는 50 이상으로 증가했다. 색도 L* 값과 b*값은 증가하다가 수확기에는 급격하게 감소했으며, a* 값은 수확기에 급격히 증가하였다. 전분 함량은 생육 후반부 에 급격히 감소하여 수확기에는 20mg·g-1 이하로 낮아졌다. 전분 함량과 과실 특성들 간의 상관분석을 한 결과, 경도와 산도가 각각 0.86과 0.84로 높은 상관성을 나타냈다. 따라서 경 도와 산도를 최적 수확 지표로 선정하였으며, 수확 가능 최소 품질 범위는 경도 39.7±6.4N, 산도 0.255±0.052%, 가용성 고 형물 함량 13.6±1.3°Brix, 색도 a*값 14.7±12.8로 설정하였 다. 이 기준과 함께 회귀 계수가 높은 비파괴 조사항목인 종경, 횡경, 색도a*값을 활용한다면 기계 수확뿐만 아니라 재배자 에게도 유용한 정보를 제공하여 수확 시기를 최적화시킬 수 있을 것으로 기대한다.

대기 경계층은 특히 마찰로 인한 난류 운동 에너지 소산이 점성 하위층(VS)을 지배하는 표면 근처에서 대기의 자유 전단과 표면 마찰 사이의 복잡한 상호 작용에 의해 결정된다. 또한 로그 프로파일이 공존하며 마찰에 의해 난류가 재생되기도 한다. 현재 일 반적으로 공학적 목적으로 대기 경계층 내의 평균 풍속 프로파일은 표면 근처의 일정한 풍속을 가정하여 지수 법칙 또는 로그 법칙을 사용하여 모델링되는 경우가 많다. 그러나 증발, 복사 등의 열역학적 과정 외에 지표 부근 대기의 움직임에 의해 크게 영향을 받는 현 상을 분석하기 위해서는 지표 부근 풍속 프로파일에 대한 정의가 요구된다. 이에 본 연구에서는 난류 경계층에 대한 이전 연구의 이론 및 실험 결과를 활용하여 표면 거칠기를 고려한 VS 및 완충층 내의 풍속 프로파일을 제안하였다.

This study was conducted to analyze the effects of stand density on fire fuel (FF) changes in a Chamaecyparis obtusa forest. The study site was located in Mt. Munsu in Jeollabuk-do and consisted of a control, 30% thinning treatment (LT), and 50% thinning treatment (HT). Three-year-old seedlings were planted at a density of 3,000 trees ha-1 in 1976, and thinning was carried out in 2000. FF production was measured every 2 months by installing 3 circular litter traps 1.2 m above the ground. Litter bags containing 5 g of each leaf and branch were made and buried in the organic layer to investigate the FF decomposition rate. The decay constant was calculated after 18 months. FF accumulation was measured by collecting dry-weight organic matter from each plot using a square frame (0.09 m2) in September 2018. The FF production in LT and HT was significantly lower than that of the control (P<0.001). The leaf decay constant for HT was significantly lower than that of the control (P<0.05). The FF accumulation in HT was significantly lower than that of the control (P<0.01), but LT was not significantly different from the control. The results of this study showed that thinning decreased FF production.

The grassland section of the greenhouse gas inventory has limitations due to a lack of review and verification of biomass compared to organic carbon in soil while grassland is considered one of the carbon storages in terrestrial ecosystems. Considering the situation at internal and external where the calculation of greenhouse gas inventory is being upgraded to a method with higher scientific accuracy, research on standards and methods for calculating carbon accumulation of grassland biomass is required. The purpose of this study was to identify international trends in the calculation method of the grassland biomass sector that meets the Tier 2 method and to conduct a review of variables applicable to the Republic of Korea. Identify the estimation methods and access levels for grassland biomass through the National Inventory Report in the United Nations Framework Convention on Climate Change and type the main implications derived from overseas cases. And, a field survey was conducted on 28 grasslands in the Republic of Korea to analyse the applicability of major issues. Four major international issues regarding grassland biomass were identified. 1) country-specific coefficients by land use; 2) calculations on woody plants; 3) loss and recovery due to wildfire; 4) amount of change by human activities. As a result of field surveys and analysis of activity data available domestically, it was found that there was a significant difference in the amount of carbon in biomass according to use type classification and climate zone-soil type classification. Therefore, in order to create an inventory of grassland biomass at the Tier 2 level, a policy and institutional system for making activity data should develop country-specific coefficients for climate zones and soil types.

This study aimed to assess and determine the optimal model for predicting the full bloom date of ‘Fuji’ apples across South Korea. We evaluated the performance of four distinct models: the Development Rate Model (DVR)1, DVR2, the Chill Days (CD) model, and a sequentially integrated approach that combined the Dynamic model (DM) and the Growing Degree Hours (GDH) model. The full bloom dates and air temperatures were collected over a three-year period from six orchards located in the major apple production regions of South Korea: Pocheon, Hwaseong, Geochang, Cheongsong, Gunwi, and Chungju. Among these models, the one that combined DM for calculating chilling accumulation and the GDH model for estimating heat accumulation in sequence demonstrated the most accurate predictive performance, in contrast to the CD model that exhibited the lowest predictive precision. Furthermore, the DVR1 model exhibited an underestimation error at orchard located in Hwaseong. It projected a faster progression of the full bloom dates than the actual observations. This area is characterized by minimal diurnal temperature ranges, where the daily minimum temperature is high and the daily maximum temperature is relatively low. Therefore, to achieve a comprehensive prediction of the blooming date of ‘Fuji’ apples across South Korea, it is recommended to integrate a DM model for calculating the necessary chilling accumulation to break dormancy with a GDH model for estimating the requisite heat accumulation for flowering after dormancy release. This results in a combined DM+GDH model recognized as the most effective approach. However, further data collection and evaluation from different regions are needed to further refine its accuracy and applicability.

This study was conducted to determine the optimal irrigation starting point by analyzing tree growth, physiological responses, fruit quality, and productivity in peach orchards. Seven-year-old ‘Kawanakajima Hakuto’ peach trees were used in an experimental field (35°49′30.4″N, 127°01′33.2″E) located within the National Institute of Horticultural and Herbal Science located in Wanju-gun, Jeollabuk-do. The irrigation starting point was set with four levels of –20, –40, –60, and –80 kPa from June to September 2022. While there were no significant differences in increase of trunk cross-section area and leaf area among treatments, shoot length and diameter decreased in the –80 kPa and –20 kPa treatments. The photosynthetic rate measured in August was highest for –60 kPa (17.7 μmol·m-2·s-1), followed by –40 kPa (15.6 μmol·m-2·s-1), –20 kPa (14.5 μmol·m-2·s-1) and –80 kPa (14.0 μmol·m-2·s-1). SPAD value measured in May and August was lower in the –80 kPa and –20 kPa treatments than in the –60 kPa and –40 kPa treatments. The harvest date reached three days earlier in the –20 kPa treatment compared to other treatments. The fruit weight was highest in the –60 kPa (379.1 g), followed by –40 kPa (344.0 g), –80 kPa (321.0 g) and –20 kPa (274.9 g). Firmness was the lowest in the –20 kPa treatment. The soluble solid content was highest in the –60 kPa treatment (13.3°Bx).The ratio of marketable fruits was highest in the –60 kPa treatment (50.7%) and lowest in the –80 kPa treatment (23.4%). In conclusion, we suggest that setting the irrigation starting point at –60 kPa could improve the fruit quality and yield in peach orchards.

Paddy fields provide important habitats for biodiversity conservation within the agricultural ecosystem. Their importance is gradually increasing as their ecological value is better understood. Benthic macroinvertebrates dominate paddy fields. They play an essential role in maintaining the biodiversity of paddy ecosystems. This study aimed to analyze characteristics of benthic macroinvertebrate communities and main environmental factors affecting the distribution of golden apple snails (Pomacea canaliculata). Results showed that the diversity index (H ′) of the benthic macroinvertebrate community was the highest at the Sangju site (St. 12) but the lowest at the Sancheong site (St. 18). Total Dissolved Solids (TDS), salinity, and Electrical Conductivity (EC) values were the highest in Gimhae and Yeongam based on Canonical Correspondence Analysis (CCA). Numbers of P. canaliculata (m-2) were relatively low in Gunsan and Iksan where water temperatures were high. Therefore, changes in geographical characteristics and environmental factors might affect the distribution of P. canaliculata and characteristics of benthic macroinvertebrate communities. Results of this study can be used as primary data for biodiversity conservation and ecosystem service evaluation in agroecosystems.

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 ‘홍로 /M.9’ 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬 영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난 직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정 기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회 귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기 와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시 기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역 보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이 용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모 두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱 회귀분석을 이용하 였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서 에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400－1,000nm의 넓 은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인 해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모 델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안 정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

본 연구는 무대재배 복숭아 ‘미황’을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥 러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐 색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training 과 validation에 사용하였고, 170개는 최종 테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분 류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선 발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN (Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중 에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두 종류의 모델을 사용 하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였 다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6% 의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1% 로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지 표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도 와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

최근 지구온난화에 의한 이상기상으로 겨울철 한파와 봄철 저온에 의한 농작물 피해가 심각하게 발생하고 있다. 특히 과수의 개화기 저온피해는 꽃눈의 생육단계에 따라 차이가 있으며 발육이 진전될수록 내한성이 약해져 개화 직전부터 낙화 후 1주까지 한계온도가 다르게 발생한다. 따라서 개화기가 빠른 사과 ‘홍로’가 ‘후지’보다 피해가 심각한 것이 일반적이나 2020년 4월 저온피해는 개화기가 늦은 ‘후지’의 피해가 심하게 발생하여 그 원인을 분석하고자 본 연구를 수행하였다. 충북 보은군 사과나무 ‘후지’와 ‘홍로’를 동시에 재배하는 2농가를 대상으로 품종 간 피해율 실태조사를 실시하였다. 또한 정확한 품종 간 비교 분석을 위하여 생육단계가 동일한 시료를 선택하여 인위적으로 저온처리(－2.0℃, －4.0℃)를 하여 피해 정도를 조사하고, 원인 분석을 위해 조직 내 유리당과 호르몬 함량을 분석하였다. 실태조사 결과 2농가 모두 ‘후지’가 ‘홍로’보다 피해율이 높았으며, 특히 B농가(저지대, 평지) ‘후지’의 경우 피해율이 60.5%로 가장 높았다. 또한 동일한 생육 단계의 시료를 사용한 인위적 저온 처리 시험결과에서도 ‘후 지’와 ‘홍로’ 품종 간 피해율에 유의한 차이가 있었다. 유리당 함량은 저온 피해율이 낮았던 ‘홍로’가‘후지’보다 높았으며, 호르몬 분석 결과 정상 꽃눈보다 손상된 조직에서 ABA, IAA 와 SA 함량이 높게 나타났다. 따라서 본 연구 결과 조직내 유리당 함량이 높으면 저온 피해율이 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 특히 저온 피해율은 sorbitol 함량과 부의 상관관계를 이루고 있다.

본 연구는 CO2 상승 처리에 따른 복숭아 ‘미홍’ 품종의 수체 생육 및 생리반응에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였다. CO2 농도는 기후변화 시나리오 RCP8.5를 기반하여 400 μmol·mol -1 (현재), CO2 상승구 700μmol·mol -1 (21C 중반 기), 940μmol·mol -1 (21C 후반기)으로 4월 22일부터 7월 6일까지 처리하였다. 5월 22일부터 7월 2일까지의 최대광합성률 평균값은 700μmol·mol -1 처리구에서 16.06μmol∙CO2∙m -2 ∙ s -1으로 대조구 14.45μmol∙CO2∙m -2 ∙s -1와 940μmol·mol -1 처리구의 15.96μmol∙CO2∙m -2 ∙s -1보다 높았다. 그러나 기공전도도는 대조구보다 700μmol·mol -1 및 940μmol·mol -1 처리구에서 낮았다. 또한 모든 처리구에서 CO2 포화점은 생육 초기 1,200μmol·mol -1에서 생육 후기 600－800μmol·mol -1으로 낮아졌다. 기공 밀도는 CO2가 상승할수록 감소하였다. 수체 생육 중 직경증가량, 엽면적, 신초 수는 통계적 유의차가 없었 지만, 신초 길이는 CO2가 상승할수록 짧아졌다. 과중은 700μmol·mol -1 (152.5g), 940μmol·mol -1 (147.4g), 400μmol· mol -1 (141.8g) 처리구 순으로 높았다. 가용성 고형물 함량은 대조구인 400μmol·mol -1 처리구보다 CO2 상승 처리구에서 유의적으로 증가하였다. 이상의 결과들을 종합하면 700μmol· mol -1 까지의 CO2 상승은 복숭아 ‘미홍’의 수량과 가용성 고형물 함량 등 과실 품질에 긍정적인 영향을 주는 반면, 940μmol·mol -1 이상의 CO2 상승은 조기 노화 및 착과 부위 감소 등 복숭아 생산성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단 된다.