본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수적인 요소인 토양과 기후 그리고 위치요인을 데이터로 구축한 후 이를 수치화하여 최고점수제를 이용하는 지식기반형 작물추천모델을 개발하였다. 작물추천시스템에서 사용한 요인은 토양과 기후 그리고 위치정보이다. 토양의 경우에는 흙토람 자료 중 작물적지 선정에 80%이상 활용되는 토성, 침식등급, 배수등급, 경사, 자갈함량, pH를 선정하였다. 기후요인은 기상청의 5년간 누적데이터를 기초로 하여 작물생육에 필수적인 기온과 강수량 그리고일조시간 등을 사용하였다. 위치정보는 한국토지정보시스템과 수치지형도를 가공하여 사용하였다. 예시작물은 농촌진흥청에서 추천한 옥수수, 유채, 갈대, 수박, 고추, 토마토, 양파, 감자, 고구마, 구기자 10개 작물로 하였으며, 향후 작물추천 수요가증가할 것으로 예상되는 제천, 무안, 원주, 함안 4개 지역을 포괄적으로 시뮬레이션하였다. 분석결과 평균점수는 고추가 75.5점으로 가장 높았으며 고구마가 61.2점으로 가장 낮았다. 작물별 식재면적에 제약이 있다고 가정하고 2차 시뮬레이션을실시하여 경남 함안시의 7만 필지를 별도설정하고 분석한 결과 고구마가 39,190필지에서 가장 높은 점수를 받았으며 면적으로는 27.014 km2이었다. 지식기반형 작물추천시스템은 작물의 적지를 선정하는 항목과 가중치가 검증되지 않았다는 한계를 가지고 있으나, 이에 대한 보완이 이루어지고, 농산물유통부분을 고려하여 실제 정보수요자에게 제공하면 영농현장에서 활용 가능할 것으로 판단한다.

This study was conducted to estimate temperature effect on the hatching success of Asian Gypsy Moth (AGM), Lymantria dispar (Linne) in different temperature conditions (15, 20, 25, 30, and 35℃). The egg masses were collected during winter season and stored in cold room (4℃). The hatching rate was evaluated from the number of hatched caterpillar for period of 50 days. As a result, hatching rates were 89.80, 92.94, 95.51, 62.02, and 18.35% at 15, 20, 25, 30, and 35℃, respectively. The optimal temperature on the hatching success of AGM egg might be 20~25℃.