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.

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 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.

목적: International Association of Contact Lens Educators(IACLE)가 실시하는 STE결과를 분석하여 한국에서의 콘택트렌즈 교육 실태를 알아보고자 한다. 방법: 2010년 IACLE에서 주관한 STE에 참여한 12개 대학 안경광학과 학생들의 시험성적을 분석하여 대학 및 국가간 비교를 실시하였다. 결과: 12개 대학의 평균은 100점 만점을 기준으로 하여 54.01점이었으며 평균 합격률은 62.75%였다. 문항을 주제별로 7개 부류로 나누어 분석한 결과 평균 점수는 각각 전안부 해부 및 생리 48.73점, 콘택트렌즈 디자인 및 관리 46.14점, 콘택트렌즈 피팅원리 49.08점, 환자 검사 및 콘택트렌즈 처방 73.37점, 콘택트렌즈 관리 및 유지 66.12점, 콘택트렌즈에 대한 안구 반응 55.45점, 콘택트렌즈 착용으로 인한 부작용 52.54점으로 나타났다. 교육기간에 따라 2,3년제 대학과 4년제 대학을 비교해 본 결과 2,3년제 대학의 평균 점수가 53.35점, 4년제 대학의 점수가 54.94점으로 큰 차이를 보이지 않았다. 국가간 비교에서는 중국, 인도, 프랑스, 독일에 비해 한국 학생들의 점수가 다소 낮은 것으로 확인 되었다. 결론: 평균점수와 합격률에 있어 학교 및 과목 사이에 편차가 확인 되었다.