Purpose: To determine whether artificial -intelligence quarantine robots can positively contribute to environmental management in medical institutions. We conducted in-depth interviews to understand the experiences of hospitalized patients receiving environmental management from such robots. Methods: Data were collected during March 20~May 20, 2023. individual in-depth interviews were conducted with 15 hospitalized patients, who could provide specific details of their experience of receiving environmental management from a quarantine robot. Results: Qualitative content analysis identified four themes, including “First encounter with an amazing and new quarantine robot,” “Efficiently performs non-face-to-face quarantine work in hospitals,” “Problems with quarantine robots,” and “Recommendations for improving the functionality of quarantine robots in medical institutions so quarantine robots and humans can coexist.” Conclusion: Currently, quarantine robots have limited functionality, and additional research is needed to identify various other functions in consideration of future infectious disease situations and the level of quarantine appropriate in a hospital.

기후변화로 인하여 이상 기상이 잦은 빈도로 발생하고 있어 사계절 균일한 규격의 채소 접목묘를 생산하기 위한 새로운 시스템이 필요하다. 인공광 이용 식물공장형 육묘시스템은 사계절 외부 기상의 영향을 받지 않고 균일한 모종을 생산할 수 있어 공정육묘장에서 도입을 검토하고 있다. 인공광 이용 식물공장형 육묘시스템의 환경 프로파일을 위하여 광량(수직 분포; 광원으로부터의 거리 255, 205 및 105mm, 수평 분포; 150 × 150mm 간격으로 총 45점), 광질, 기온 및 상대습도(수직 분포; 지면으로부터 615, 980, 1,345 및 1,710mm, 총 12개 지점)에 대하여 프로파일을 하였다. 오이 육묘 및 환경 프로파일 기간 육묘 모듈의 광량은 150μmol·m -2 ·s -1 , 일장은 16/8h, 기온은 25/20℃ 및 상대습도는 70/85%로 설정하였다. 인공광 이용 식물공장형 육묘시스템이 균일한 모종을 생산하는지 평가하기 위하여 ‘조은백다다기’ 오이를 파종 후 8일에 생장을 조사하였다(n=20). 육묘 모듈의 광량은 광원으로부터 거리가 255mm였을 때 167.2 ± 35.7였으며 설정치와 유사하였다. 광원으로부터 거리가 가까워진 곳에서 광량은 각각 11과 23% 증가하였으나, 표준편차가 1.8배 증가하였다. 인공 광원의 적색광/근적색광의 비율은 3.6이었다. 지면으로부터 615, 980, 1345 및 1710mm 떨어진 곳에서 육묘 모듈의 주/야 기온은 각각 24.7/19.5, 24.6/19.5, 24.7/19.4 및 24.7/19.6℃였다. 육묘 모듈의 높이에 의한 위치별 기온의 차이는 없었으나, 주/ 야 기온의 설정 값과는 각각 0.3 및 0.5℃의 차이는 있었다. 육묘 모듈의 상대습도도 위치별로 차이가 없었으며(71/84%), 상대습도의 설정값과 비교해도 1%의 차이로 매우 정밀하게 제어되었다. 파종 8일 후 오이 모종의 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중은 각각 4.1 ± 0.1cm, 24.1 ± 3.7cm 2 , 0.7 ± 0.13g 및 0.05 ± 0.008g이었으며, 초장의 변이 계수가 약 2.4%이하로 매우 균일한 오이 모종을 생산하였다. 인공광 이용 식물공장형 육묘시스템에서 모종 생산에 큰 영향을 미치는 환경요인들 을 수직· 수평으로 프로파일하여 분석하였을 때 기온 및 상대 습도는 매우 정밀하고 정확하게 제어되었으며, 광량 및 광질도 오이 모종을 생산하기에 충분히 적절 하였다. 본 인공광 이용 식물공장형 육묘시스템을 보급한다면, 연중 균일한 우량 접목묘 생산을 위한 접수· 대목을 육묘 할 수 있을 것으로 기대 된다.

인공습지는 조성 후 자연적인 천이 과정으로 인해 육상식물의 비율이 높아지는 등 생물학적 및 물리적인 변화가 진행되는데, 이는 정화 기능 뿐만 아니라 종다양성에도 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 낙동강 매수토지 중 수심, 주변 입지 조건 등을 고려하여 7개의 인공습지를 선정한 후 물리적인 환경 및 생물종의 시계열적인 변화를 모니터링한 결과를 바탕으로 생물다양성에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고 관리방안을 제안하고자 하였다. 서식처와 종다양성의 변화 경향을 예측하고 자 환경현황과 습지의존종인 잠자리목의 출현 현황을 파악하였다. 수심 0.2~1m 내외로 복원되어 수면이 유지되었던 2012년 과 비교하여 2015년에는 식재된 추수식물이 깊은 수심으로 확산되면서 개방 수면의 면적도 줄었다. 잠자리의 종수는 총 54종류가 관찰되었는데 식재한 식물이 확산되었음에도 불구하고 식생, 수면, 초지 등 서식처 다양성이 유지되어 조성 초기와 유사하였다. 하지만, 잠지리의 개체수는 2012년과 비교하여 2015년에 줄었는데, 이는 수면이 축소되면서 수생식물이 드문 곳을 선호하는 실잠자리과에 속하는 종의 개체수가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 연도별 습지간 종수 및 개체수의 차이를 분석한 결과 p-value가 각각 2.568e-09, 1.162e-08로 차이는 유의하였다. 개방 수면 감소가 종다양성과 잠자리의 서식밀도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었는데, 조성 초기에 식재한 갈대, 달뿌리풀, 부들 등 추수식물의 확산이 개방 수면 축소와 잠자리 종수 감소를 초래하므로 개방 수면을 유지하는 관리가 이루어져야 할 것이다.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망 (ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량 변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 R2 = 0.82이었고, ANN의 R2 = 0.94로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.

인공용승구조물 설치 전·후 주변해역의 하계 물리환경특성을 조사하였다. 구조물 설치 전(2002년)의 수온구조는 수심 30m에 강한 성층이 형성되었다. 한편 구조물 설치 3~4년 후(2012, 2013년)의 수온구조는 조류방향에 따라 구조물에 의한 성층의 형성수심 및 세기가 변화하였다. 이와 같은 현상은 구조물에 의한 연직류의 효과로 하계 강한 성층에 의해 저층에 분포하는 저수온수가 상승류에 의해 부상하여 성층분포에 영향을 미친 것으로 판단한다. 또한 구조물 설치 이후 연직류의 분포를 보면, 구조물 중심으로 국지적인 상승류 및 하강류가 혼재하여 나타났다. 즉 연직류는 조류방향에 따라 시·공간적인 변화를 보이면서 흐름이 진행하는 방향의 구조물 후면부에서 형성하는 상승류에 의해 성층이 약화되는 현상을 볼 수 있다. 또한 구조물에 의해 발생하는 연직류는 보다 넓은 해역으로 확장하여 발생한다. 본 연구해역에 설치한 인공용승구조물에 의해 발생하는 국지적인 용승은 한국 남동해안에 나타나는 연안 용승에 비해 유량이 100배 이상 크게 나타났다. 이와 같이 구조물에 의해 발생하는 상승류는 하계 저층에 존재하는 고농도의 영양염을 표층으로 상승시켜 주변해역의 기초생산량을 증가 시키는 역할을 가능하게 한다.

본 논문은 자연환경의 변화가 젖소의 인공수정 수태율에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 종속변수로는 32개 농가의 인공수정자료를 이용하여 60개월(2008년 1월~2012년 12월)의 월별수태율을 구해 패널 자료로 구성하여 이용하였다. 젖소의 인공수정 수태율에 미치는 주요한 설명변수로 자연환경 변수로는 기온, 강수량, 그리고 풍속을 이용하였고, 월별 효과를 제어하기 위해 월별더미변수도 사용하였다. 분석 결과를 보면, 자연환경 설명변수 중 기온 변수가 가장 유의성이 큰 것으로 나타났다. 평균 기온이 1℃ 상승하면 수태율은 약 –0.6% 하락하는 것으로 추정되었다. 더미변수를 활용한 추정에서는 1월, 4월, 6월, 7월, 8월의 더미변수가 유의성이 큰 것으로 나타났다. 추정치를 보면 평균 수태율은 1월의 경우 약 44%, 4월의 경우 약 33%, 6월은 약 32%, 7월은 약 31%, 8월은 약 27%인 것으로 나타났다. 수태율은 기온이 높아지는 여름이 될수록 낮아지며 겨울의 경우 수태율이 높은 것으로 분석되었다.

왕송이버섯의 인공재배법을 개발하기위하여 농업과학기술원에서 보존중인 MKACC50852등 4개균주를 사용하였 으며 우선 이들의 RAPD 분석을 통한 유전적 다형성을 분 석하여 유사도를 알아보았다. 분석결과, 일본에서 수집한 MKACC50852균주와 인천에서 채집한 자생균주인 MKACC53368이 높은 유연관계를 보였으며 제주도 자생 균주인 MKACC50853은 태국에서 수집한 MKACC53359 와 높은 유연관계를 보였다. 왕송이버섯의 인공재배 방법 을 개발하기 위해 봉지재배 및 상자매몰 재배를 비교 실험 한 결과, 봉지재배가 상자재배보다 초발이소요일수가 빨 랐으며 발이정도에서는 큰 차이는 보이지 않았다. 균주별 자실체발생은 MKACC50852 및 MKACC53368가 발이 되었으며 그 외의 균주는 발이를 보이지 않았다. 특히, MKACC50852가 자실체의 품질 및 발이율이 가장 높았으 며 복토 후 균상생장은 모두 양호하였다. 왕송이 버섯의 재 배사내 습도별 자실체 생장율을 살펴본 결과, 발이 후 습도 를 80%이상 유지시 자실체 생장율이 좋았으며 복토 후 균 사생장 완료전 약 70% 정도 균사 생장시 하온 처리에 의 한 발이유기가 효과적이라고 생각되며 발이유기 및 자실 체 생장시 주야간 온도편차가 가능하고 환기가 용이한 재 배사가 적절하다고 판단된다.

왕송이버섯의 인공재배법을 개발하기 위하여 농업과학기술원에서 보존중인 MKACC50852 등 4개 균주를 사용하였으며 우선 이들의 RAPD 분석을 통한 유전적 다형성을 분석하여 유사도를 알아보았다. 일본에서 수집한 MKACC50852균주와 인천에서 채집한 자생균주인 MKACC53368이 높은 유연관계를 보였으며, 제주도에서 채집한 MKACC50853은 태국에서 수집한 MKACC53359와 높은 유연관계를 보였다. 왕송이버섯의 인공재배 방법을 개발하기 위해 봉지재배 및 상자매몰 재배를 비교 실험한 결과, 봉지재배가 상자재배보다 초발이소요일수가 빨랐으며 발이정도에서는 큰 차이는 보이지 않았다. 균주별자실체 발생에서 MKACC50852 및 MKACC53368는 버섯이 발생되었으며 그 외의 균주는 버섯이 발생하지 않았다. 특히, MKACC50852가 자실체의 품질 및 발이율이 가장 높았으며 복토 후 균상생장도 양호하였다. 왕송이버섯의 재배사내 습도별 자실체 생장율은 발이 후 습도를 80%이상 유지시 자실체 생장율이 좋았으며, 복토 후 균사생장 완료전 약 70% 정도 균사 생장시 하온 처리에 의한 발이유기가 효과적이라고 생각되며 발이유기 및 자실체 생장시 주야간 온도편차 유지가 가능하고 환기가 용이한 재배사가 적절하다고 판단된다. 왕송이버섯의 간편한 재배 체계를 확립하고자 폐면 및 톱밥배지를 사용하여 상자재배와 봉지재배시 미강, 밀기울 등 첨가제를 각각 3, 5, 7%씩 처리하여 자실체발생 및 수량을 조사한 결과, 첨가제 중 미강 처리구보다는 밀기울 처리구에서 균사생장이 양호하였으며 배양기간과 발이기간도 단축되었으나, 수량은 폐면 단용구에 비해 낮았다. 균주별로는 MKACC50852 균주가 폐면단용구에서 발이 및 수량(455g/봉지)이 가장 양호하였으며 MKACC53359는 비록 수량은 낮은 편이었으나 처리별로 고른 발이율을 보였다. 결론적으로, 왕송이버섯 자실체 발생을 위해서는 첨가제의 종류보다는 재배환경요인이 더 큰 영향을 준다고 생각된다.

왕송이버섯의 인공재배법을 개발하기위하여 농업과학기술원에서 보존중인 MKACC50852등 4개균주를 사용하였으며 우선 이들의 RAPD 분석을 통한 유전적 다형성을 분석하여 유사도 를 알아보았다. 분석결과, 일본에서 수집한 MKACC50852균주와 인천에서 채집한 자생균주 인 MKACC53368이 높은 유연관계를 보였으며 제주도 자생균주인 MKACC50853은 태국에서 수집한 MKACC53359와 높은 유연관계를 보였다. 왕송이버섯의 인공재배 방법을 개발하기 위해 봉지재배 및 상자매몰 재배를 비교 실험한 결과, 봉지재배가 상자재배보다 초발이소요일수가 빨랐으며 발이정도에서는 큰 차이는 보이지 않았다. 균주별 자실체발생은 MKACC50852 및 MKACC53368가 발이되었으며 그 외의 균주는 발이를 보이지 않았다. 특히, MKACC50852가 자실체의 품질 및 발이율이 가장 높았으며 복토 후 균상생장은 모두 양호하였다. 왕송이 버섯의 재배사내 습도별 자실체 생장율을 살펴본 결과, 발이 후 습도를 80% 이상 유지시 자실체 생장율이 좋았으며 복토 후 균사생장 완료전 약 70% 정도 균사 생장시 하온 처리에 의한 발이유기가 효과적이라고 생각되며 발이유기 및 자실체 생장시 주야간 온도편차가 가능하고 환기가 용이한 재배사가 적절하다고 판단된다.

본 연구는 한강하류역에서 인공기질을 이용하여 부착돌말류의 계절적 천이를 규명하고, 환경요인과 부착돌말류의 관련성을 통계학적으로 규명하기 위하여, 2004년 2월부터 2005년 2월까지 1년간 매 격주간격으로 2개 정점에서 환경요인과 부착돌말류를 조사하였다. 조사 결과 수온은 전형적인 온대지방의 기후를 나타냈고, pH는 갈수기인 겨울철에 상대적으로 높게 나타났다. 전기전도도, 질소, 인 등은 정점 간 차이를 보여 정점 2에서 높은 값을 나타냈으며, 규산염

인공용승구조물 설치해역에서 구조물 설치에 따른 해양환경변화를 조사하였다. 남해안의 전선역에 인접한 연구해역의 남동역에서 고온 고염의 분포가 하계에 뚜렷하게 나타났다. 또한 구조물 설치에 따른 유동의 변화 양상을 볼 수 있었다. 한편, 영양염 분포를 보면, 하계 영양염은 표층과 중층에서 구조물 투하 전인 2002년보다 구조물 투하 후인 2005년에 크게 증가하였다. 따라서 구조물 설치로 인한 구조물 설치 전과 후의 해양환경 변화양상은 구조물 설치 효과에 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 인공용승구조물설치에 따른 해역의 해양환경특성을 파악하기 위해서는 구조물 설치 전 후의 단기적 비교로부터 보다 장기적인 해양환경조사를 통하여 구조물설치에 따른 효과가 제시되어야 한다.

자연광과 자연광에 인공광을 이용한 보광처리시 형광등, 백열등, 고압나트륨등으로 인공광의 종류를 달리하였을 때 백경채, 탑채, 상추, 쑥갓 및 잎들깨의 생육에 미치는 영향에 대한 실험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전반적으로 대조구보다 보광처리구의 생육이 양호하였다. 2. 고압나트륨등처리구에서는 생육이 양호하여 엽중량비가 낮고, 엽면적이 넓으며 엽중이 무거워 외관상 상품가치가 높았으며 백열등처리구에서는 생체중은 무거웠으나 도장하여 상품성이 저하되었다. 형광등처리구에서는 고압나트륨등에 비하여 생육이 크게 떨어지지 않았다. 3. 엽록소의 상대적 함량은 전반적으로 큰 차이는 없었으나 고압나트륨등의 처리구에서 다소 높았다. 4. Vitamin C의 함량은 처리간 큰 차이는 없었으며 광 종류에 따라 작물마다 다른 반응을 나타내었다.

The objective of this study is the development of an artificial soil composition for vegetation in rock slope condition. In this study, the suitability of artificial soils added the cement-based materials is considered. The results show that the pH value of artificial soil added the micro cement was kept in the range of 7.86 to 8.00.