본 연구는 딸기 온실 내부의 방대한 환경인자를 활용하여 판별분석을 실시하고 딸기의 재배 베드 단수에 따른 온실 내부의 환경인자를 분석함으로 써, 딸기 분야에서 계측된 데이터의 활용성을 높이기 위한 기초자료로 활용할 목적으로 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 환경인자별(온도, 습도, 이산화탄소 농도, EC 및 pH) 동질성 검정의 유의확률은 각각 0.0001, 8.2788E-38, 4.3310E-85, 1.3001E-16 및 0.0001로서 설정한 유의수준 0.05보다 낮게 나타났다. 그리고 분석결과 판별함수식은 F(x)1 = –60.5664 -0.1339×Temperature –0.0087×Humidity +0.0018×CO2 +0.1014×EC +8.3860×pH, F(x)2 = –12.4928 +0.1963×Temperature –0.0024×Humidity +0.0254×CO2 –0.0187×EC –0.3651×pH로 도출되었다. 판별함수식의 정확도는 대상 온실 A (81.1%) 및 B (96.1%)보다 대상 온실 C (100.0%)에서 높은 것으로 나타났다. 예측 가능한 대상 온실별(A, B 및 C) 분류함수는 각각 – 1836.7035 – 2.8733×Temperature + 0.1355×Humidity + 0.4186×CO2 + 7.4351×EC + 484.5901×pH, – 1710.8369 – 2.7701×Temperature + 0.1550×Humidity + 0.3937×CO2 + 7.2482×EC + 468.1477×pH, – 2291.7125 - 3.9756×Temperature + 0.0723× Humidity + 0.4177×CO2 + 8.1961×EC + 546.8476×pH로 나타났다. 특히 판별함수식을 근거로 환경인자별 새로운 측정값이나 자료를 입력하였을 때, 특정 그룹으로 분류가 가능함으로써 데이터의 특징을 파악할 수 있다. 이러한 환경인자는 식별을 용이하게 함으로써 환경인자 측정값의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

This study builds counties-specific panel data and establish a stochastic rice yield forecasting model by using a fixed effect panel model based on results calculating the coefficients for the meteorological factors, and by using a variety of weather scenarios. Rice yield prediction model developed estimating equations were set to rice yield as the dependent variable, and the average temperature, accumulated temperature, daily temperature range, sunshine hours as explanatory variables, by using panel data by counties in recent 10 years. Estimation results using a fixed-effects model was able to verify that an average temperature affects to yield as quadratic form, there appeared to be significantly affected by accumulated temperature in Heading period, an average temperature in Ripening period. a rice yield prediction model is meaningful in that we can see the forecasting results in the previous. not waiting the actual survey results provided by the National Statistical Office. because this forecasting estimates is sufficient rationale material by government supply & demand measures. Finally, the study leave to future challenges with respect to establishing a prediction model developed as combined with land productivity and environmental engineering factors.

This study was carried out to analyze water suspension in the water supply system through fault tree analysis. And quantitative factors was evaluated to minimize water suspension. Consequently the aim of this study is to build optimal planning by analyzing scenarios for water suspension.Accordingly the fault tree model makes it possible to estimate risks for water suspension, current risks is 92.23 m3/day. The result of scenario analysis by pipe replacement, risks for water suspension was reduced 7.02 m3/day when replacing WD4 pipe. As a result of scenario analysis by water district connections, the amount of risk reduction is maximized when it is connecting to network pipe of D Zone. Therefore, connecting to network pipe for D Zone would be optimal to reduce risk for water suspension.

본 연구는 수확 전 단수처리가 치콘 저장성에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 단수처리 후 수확한 치콘은 단수처리 없이 수확한 치콘에 비해 처리시간별로 건물함량의 차이를 보임에 따라 예건효과가 있을 것으로 보여 실험에 임하였다. 단수처리는 치콘의 수확후 호흡률과 에틸렌 발생률에도 영향을 주었는데, 호흡률과 에틸렌 발생률은 각각 12시간과 6시간 처리에서 가장 높은 수준을 보였고, 이보다 처리시간이 길어지면 감소하는 경향을 보였다. 저장 중 생체중 변화를 조사 해 본 결과 6시간 단수처리의 경우 다른 단수처리들에 비해 변화율이 적게 나타났다. 그리고 포장재내의 대기조성 변화를 보았을 때 저장기간이 길어짐에 따라 포장내 산소농도와 이산화탄소 농도는 6시간 단수처리 시 약간의 예건효과를 보이는 듯 보였으나 통계적 유의성은 없는 것으로 판단되었다. 포장내 에틸렌농도는 저장 4일째에 전체적으로 단수처리하지 않은 대조구에 비해 에틸렌 농도가 높게 나타났으나 저장기간이 길어짐에 따라 저장 16일차에는 대조구에 비해 농도가 낮게 나타났으나 통계적 유의성은 없었다. 전체 외관품질을 보았을 때는 단수처리 3시간, 6시간, 24시간 순으로 좋은 평가를 받았으며, 절단면 갈변정도를 보았을 때는 단수처리 6시간이 가장 갈변의 정도가 심하지 않았다. 이상의 결과로 보아 치콘 생산시 수확 전 6시간부터 양액 공급을 중지시키는 단수처리를 할 경우 예건 효과를 가져옴으로써, 치콘의 저장기간 중 수분 손실량을 줄여주고 절단부 갈변 억제 효과를 가져와 저장기간동안 외관상 품질을 유지해줄 수 있을 것으로 생각되어진다.

하우스 밀감의 품질을 향상시키고자 궁천조생을 공시하고 중간단수후 10일 후에 유공흑색필름, 부직포, 타이백을 수관하부에 멀칭하고 품질조사를 하였다. 하우스에서 멀칭재료에 따른 산란광의 변화는 타이백, 부직포, 흑색유공필름, 무처리 순으로 증가되는 경향이었다. 2. 과피의 착색도 a는 타이백 처리구가 무처리에 비해 6.39 높아서 타이백 멀칭효과가 매우 높았으며 a/b도 이와 유사한 경향을 나타내었으나 유의차는 없었다. 과즙의 glucose 함량은 무처리에 비해 멀칭처리구에서 많은 경향이었으나 처리간에 유의차가 없었고 fructose 함량은 무처리에 비해 타이백 멀칭구에서 0.31%/mL가 많았다. Sucrose 함량에도 차이가 있어서 무처리에 비해 타이백 멀칭구에서 1.36%/mL가 증가되었으며, 총 당도 sucrose와 유사한 경향이었다. 당은 타이백 멀칭구에서 12.4 ˚Brix, 무처리에서 11.5 ˚ Brix로 타이백 멀칭구가 무처리에 비해 0.9 ˚Brix증가되어 타이백 멀칭효과가 현저하였음을 실증하였으나 산도는 멀칭처리 구간에 큰 차이를 나타내지 않았다

Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.

상수관망시스템 내 관로가 파손될 경우, 수리를 위해 파손 관로와 인접한 밸브를 차폐하게 된다. 이때, 밸브 차폐로 인해 관망의 일부분이 고립되어 용수공급이 차단되는 단수구역이 발생하게 된다. 단수구역은 파손 관을 포함한 직접고립지역과 직접고립지역으로 인해 의도치 않게 수원으로부터 물 공급이 차단되는 간접고립지역으로 구분된다. 따라서, 관 파손에 의한 단수구역 및 단수용량은 시스템 내 설치된 밸브의 개수와 위치에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 상수관망시스템 내 최적의 밸브위치를 결정하기 위해 최적화 모형을 개발하고 적용하였다. 예시 관망을 대상으로 단수용량 최소화를 목적함수로 설정한 단목적 최적화와 단수용량과 밸브 설치비용을 동시에 최소화하는 다목적 최적화를 각각 수행하였으며, 두 가지 모형을 통해 도출된 최적 밸브설치 결과를 비교, 분석하였다.

The purpose of this article is analyzing the impacts of seawater surface temperature rise on sea mustard yields of Goheung and Wando coast in Korea, with employing a panel data regression model. Our results show that there has been a negative impacts on sea mustard yields as seawater surface temperature continuously has been rising. Especially if the upward trend in seawater surface temperature since 2005 will be maintained in future, sea mustard yield is expected to decrease by 2.6% per year.

This study suggests the yield forecast model for chilli pepper using artificial neural network. For this, we select the most suitable network models for chilli pepper’s yield and compare the predictive power with adaptive expectation model and panel model. The results show that the predictive power of artificial neural network with 5 weather input variables (temperature, precipitation, temperature range, humidity, sunshine amount) is higher than the alternative models. Implications for forecasting of yields are suggested at the end of this study.

This study suggests the yield forecast models for autumn chinese cabbage and radish using crop growth and development information. For this, we construct 24 alternative yield forecast models and compare the predictive power using root mean square percentage errors. The results shows that the predictive power of model including crop growth and development informations is better than model which does not include those informations. But the forecast errors of best forecast models exceeds 5%. Thus it is important to establish reliable data and improve forecast models.

The purpose of this article is analyzing the impacts of climate change on winter chinese cabbage yield in Korea, with employing a panel data regression model. Our results show that there is a negative impacts of high temperature and precipitation amount on winter chinese cabbage yields. Especially high temperature and rainfall in September cause serious damage to winter chinese cabbage yield. According to the reduction schedule on greenhouse gas emission(RCP 4.5 scenario.), winter chinese cabbage yield would be 7.7% lower than it is, for reasons of high temperature and rainfall damages by the end of 21st century.

The purpose of this article is analyzing the impacts of climate change on red pepper yield in Korea, with employing a panel data regression model. Our results show that there is a negative impacts of high temperature and precipitation amount on red pepper yields. Especially high temperature and rainfall in July cause serious damage to red pepper yield. According to the reduction schedule on greenhouse gas emission(RCP 8.5 scenario.), red pepper yield would be 25.4% lower than it is, for reasons of high temperature and rainfall damages by the end of 21st century.