This study aimed to quantify changes in forest cover and carbon storage of Korean Peninsular during the last two decades by integrating field measurement, satellite remote sensing, and modeling approaches. Our analysis based on 30-m Landsat data revealed that the forested area in Korean Peninsular had diminished significantly by 478,334 ha during the period of 2000-2019, with South Korea and North Korea contributing 51.3% (245,725 ha) and 48.6% (232,610 ha) of the total change, respectively. This comparable pattern of forest loss in both South Korea and North Korea was likely due to reduced forest deforestation and degradation in North Korea and active forest management activity in South Korea. Time series of above ground biomass (AGB) in the Korean Peninsula showed that South and North Korean forests increased their total AGB by 146.4 Tg C (AGB at 2020=357.9 Tg C) and 140.3 Tg C (AGB at 2020=417.4 Tg C), respectively, during the last two decades. This could be translated into net AGB increases in South and North Korean forests from 34.8 and 29.4 Mg C ha-1 C to 58.9(+24.1) and 44.2(+14.8) Mg C ha-1, respectively. It indicates that South Korean forests are more productive during the study period. Thus, they have sequestered more carbon. Our approaches and results can provide useful information for quantifying national scale forest cover and carbon dynamics. Our results can be utilized for supporting forest restoration planning in North Korea.

This study was conducted to develop a model for predicting the growth of kimchi cabbage using image data and environmental data. Kimchi cabbages of the ‘Cheongmyeong Gaual’ variety were planted three times on July 11th, July 19th, and July 27th at a test field located at Pyeongchang-gun, Gangwon-do (37°37′ N 128°32′ E, 510 elevation), and data on growth, images, and environmental conditions were collected until September 12th. To select key factors for the kimchi cabbage growth prediction model, a correlation analysis was conducted using the collected growth data and meteorological data. The correlation coefficient between fresh weight and growth degree days (GDD) and between fresh weight and integrated solar radiation showed a high correlation coefficient of 0.88. Additionally, fresh weight had significant correlations with height and leaf area of kimchi cabbages, with correlation coefficients of 0.78 and 0.79, respectively. Canopy coverage was selected from the image data and GDD was selected from the environmental data based on references from previous researches. A prediction model for kimchi cabbage of biomass, leaf count, and leaf area was developed by combining GDD, canopy coverage and growth data. Single-factor models, including quadratic, sigmoid, and logistic models, were created and the sigmoid prediction model showed the best explanatory power according to the evaluation results. Developing a multi-factor growth prediction model by combining GDD and canopy coverage resulted in improved determination coefficients of 0.9, 0.95, and 0.89 for biomass, leaf count, and leaf area, respectively, compared to single-factor prediction models. To validate the developed model, validation was conducted and the determination coefficient between measured and predicted fresh weight was 0.91, with an RMSE of 134.2 g, indicating high prediction accuracy. In the past, kimchi cabbage growth prediction was often based on meteorological or image data, which resulted in low predictive accuracy due to the inability to reflect on-site conditions or the heading up of kimchi cabbage. Combining these two prediction methods is expected to enhance the accuracy of crop yield predictions by compensating for the weaknesses of each observation method.

본 연구의 목적은 우리나라 Jersey 암소 56두로부터 조사된 체고 데이터에 대해 성장 모형을 추정하고, 추정된 체고 성장 모형의 모수를 활용하여 우리나라 Jersey 암소의 체고 성장 기초 자료를 제공하고자 실시하였다. 추정된 Gompertz, von Bertalanffy, Logistic 및 Brody 모형의 체고 성장 곡선 함수식은 각각      ,         ,          및       이었다. 추정된 Gompertz, von Bertalanffy 및 Logistic 모형의 모수를 이용하여 성장 특성을 분석한 결과 변곡점 월령이 각각 -0.3880, -5.235 및 -0.426월로 성장 기간 중 존재하지 않았다. Gompertz, von Bertalanffy, Logistic 및 Brody 모형에 대한 오차 평균 제곱합은 각각 14.189, 14.083, 14.730 및 14.011로 추정되었으며, 모형 결정 계수는 각각 0.971, 0.972, 0.970 및 0.972로 추정되었 다. 각 모형의 오차 평균 제곱합과 모형 결정 계수의 결과를 종합해보면 Brody 모형이 Jersey 암소의 체고 성장 곡선에 적합도가 좋은 것으로 판단된다.

본 연구는 우리나라 Jersey 암소 41두로부터 측정된 체중 데이터를 이용해 Gompertz, von Bertalanffy 및 Logistic 모형의 성장 곡선을 추정하고, 추정된 성장 곡선의 모수를 활용하여 Jersey 암소의 성장 특성에 대해 알아보고자 실시하였다. 추정된 Gompertz, von Bertalanffy 및 Logistic 모형의 성장 곡선 함수식은 각각    ,         및          이었다. Gompertz, von Bertalanffy 및 Logistic 모형에 대해 변곡점은 각각 10.719, 8.4292 및 14.618 개월로 추정되었고, 변곡점 체중은 각각 208.514, 211.347 및 203.548kg으로 추정되었으며, 최대 증체율은 각각 20.851, 21.192 및 21.993 (kg/월)로 추정되었다. 오차 평균 제곱합과 모형 결정 계수의 결과를 종합해보면 von Bertalanffy, Gompertz 그리고 Logistic 모형 순으로 Jersey 암소 성장 곡선에 적합도가 높은 것으로 판단된다.

The objective of the present study was to determine the best model to describe and quantify the changes in live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth of Holstein cows raised under Korean feeding conditions for 50 months. The five standard growth models namely polynomial linear regression models, regression of growth variables on the first and second-order of ages in days (model 1) and regression of growth variables on age covariates from first to the third-order (model 2) as well as non-linear models were fitted and evaluated for representing growth pattern of Holstein cows raised in Korean feeding circumstances. Nonlinear models fitted were three exponential growth curve models; Brody, Gompertz, and von Bertalanffy functional models. For this purpose, a total of 22 Holstein cows raised in Korea used in the period from April 2016 to May 2020. Each model fitted to monthly growth curve records of dairy cows by using PROC NLIN procedure in SAS program. On the basis of the results, nonlinear models showed the lower root mean square of error (RMSE) for live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth (12.22, 1.95, 1.55, 4.04, 2.06) with higher correlation coefficiency (R2) values for live body weight, height at withers, height at rump, body length and chest girth (0.99, 0.99, 0.99, 1.00, 1.00). Overall, the evaluation of the different growth models indicated that the Gompertz model used in the study seemed to be the most appropriate one for standard growth of Holstein cows raised under Korean feeding system.

본 연구의 목적은 전국에 분포하는 일본잎갈나무 임분에 대해 산림시업 수행이 직경분포변화에 미치 는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구에 사용한 자료는 국가산림자원조사 중 시업지 232plots, 비시업지 47plots의 고정표본점 자료를 활용하였다. 직경분포모델은 Weibull 누적분포함수를 사용하였으며, 분석 방법에는 백분위(Percentile)에 근거한 직경모형추정, 백분위(Percentile)에 대한 모수복구 방법을 사용 하였다. 개발한 모델을 이용하여 산림시업의 수행여부에 따른 시나리오(임령, 지위지수, 임분밀도) 별 임분생장량을 예측한 결과, 시업지 임분의 최대임목본수를 차지하는 평균 흉고직경의 이동이 비시업지 임분에 비해 이동량과 생장량이 더 높게 나타났으며, 대경목이 차지하는 비율 또한 시업지 임분이 높게 예측되었다. 본 연구의 결과는 직경급에 따른 목재생산량의 장기적인 예측과 동적인 임분구조 해석에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료되어진다.

작물 생육 모델은 작물의 생육을 이해하고 통합하기 위해 유용한 도구이다. 완전제어형 식물공장에서 엽채류로 활용하기 위한 퀴노아(Chenopodium quinoa Willd.)의 초장, 광합성률, 생장 모델을 예측하기 위한 모 델을 1차식, 2차식 및 비선형 및 선형지수 등식을 사용하여 개발하였다. 식물 생육과 수량은 정식 후 5일간격으로 측정하였다. 광합성과 생장 곡선 모델을 계산하였다. 초장과 정식 후 일수(DAT)간의 선형 및 곡선 관계를 얻었으나, 초장을 정확하게 예측하기 위한 모델은 선형 등식이었다. 광합성률 모델을 비선형 등식을 선택하였다. 광보상점, 광포화점, 및 호흡률은 각각 29, 813 and 3.4 μmol·m-2·s-1였다. 지상부 생체중과 건물중은 선형관계를 보였다. 지상부 건물중의 회귀계수는 0.75 (R2=0.921***)였다. 선형지수 수식을 사용하여 시간 함수에 따른 퀴노아의 지상부 건물중 증가를 비선형 회귀식으로 수행하였다. 작물생장률과 상대생장률은 각각 22.9 g·m-2·d-1 and 0.28 g·g-1·d-1였다. 이러한 모델들은 정확하게 퀴노아의 초장, 광합성률, 지상부 생체중과 건물중을 예측할 수 있다.

본 연구는 고추의 생육특성인 초장, 엽면적, 생체중, 건물중을 조사하였고, 기상요인에 따른 수량 예측 모델 개발을 위하여 수행되었다. 생육도일온도에 따른 고추의 생체중, 건물중, 초장 및 엽면적에 대한 생장 모델(시그모이드 곡선)을 개발하였다. 고추는 정식 후 50일 전후로 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중이 지수 함수적으로 증가하였으며, 140일 이후에는 생장요인들이 평행을 이루었다. 그리고 생육도일온도에 따른 고추의 생장을 분석 한 결과 지수 함수적으로 생장이 늘어나는 시점의 GDD는 1,000였다. 고추의 건물중에 대한 상대생장 속도를 계산하는 식은 RGR (dry weight) = 0.0562 + 0.0004 × DAT − 0.00000557 × DAT2 였다. 수확한 적과의 생체중과 건물중으로 고추의 단수를 구하였을 때, 정식 후 112일에 1,3871kg/10a였고, 건고추의 단수는 정식 후 112일에 291kg/10a이였다. 고추 작황예측 프로그램 개발을 위해서는 고추의 생산성에 관여하는 주요 요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 생육모델을 보정 및 검증해야 할 것이다.

본 연구는 배추의 작황 예측프로그램을 개발하기 위한 생육조사로 정식시기를 봄과 가을에 2주 간격으로 3회씩 각각 정식하여, 생체중, 건물중, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽면적등을 정식후 2주간격으로 조사하였다. 정식 후 일수에 따른 생체중과 건물중의 변화와 GDD에 따른 생체중, 건물중, 엽면적 그리고 엽수의 변화에 대하여 회귀분석하였다. 정식 후 일수에 따른 봄배추와 가을배추의 생장을 S자형 곡선으로 분석한 결과 생체중의 회귀식은 각각 FW=4451.5/[1+exp{-(DAT-34.1)/3.6}](R2=0.992)과 각각 FW=7182.0/[1+exp(-(DAT-53.8)/11.6)](R2=0.979) 였다. 그리고 GDD에 따른 봄배추의 생체중의 모델은 각각 FW=4411.2/[1+exp{-(GDD-585.2)/128.6}] (R2=0.992) 및 FW=13718/[1+exp{-(GDD-1278.6)/219.5}] (R2=0.981)였다. 봄배추와 가을배추의 단위면적당 생산량은 각각 11348.3kg/10a와 1,5128.2kg/10a로 노지재배의 단수와는 차이를 보인 반면에 봄배추의 경우 시설재배의 단수 1,1147.3kg/10a와 유사한 결과를 보였다. 차후에 노지재 배를 통해, 배추의 생산성에 관여하는 주요 요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 보다 정확한 예측프로그램으로 보정 및 검증해야 할 것이다.

Sargassum fusiforme has traditionally been widely consumed in Asia as a food, and it has gained much attention due to its high nutritional, pharmaceutical, and industrial value. This study aimed to examine the promotional effects of ethanol extract (ET) and fraction obtained from ethyl acetate (FR) of S. fusiforme on hair growth in C57BL/6 mice and HaCaT cells. Five-week-old mice were used to compare hair regrowth during application of ET and FR for 21 days. Hair regrowth was evaluated by macroscopic observation and verified by hematoxylin-eosin tissue staining. Levels of mRNA expression of factors relevant to the hair growth cycle such as keratinocyte growth factor (KGF), vascular endothelial growth factor (VEGF), and transforming growth factor-beta1 (TGF-β1) were examined by quantitative polymerase chain reaction (qPCR). Our results showed that ET and FR successfully promoted hair regrowth in shaved C57BL/6 mice at a dose >20 mg/kg. Moreover, ET and FR were effective in stimulating expression of KGF and VEGF mRNAs in a dose-dependent manner, whereas TGF-β1 was not activated. These results indicate that ET and FR of S. fusiforme effectively promoted hair growth and gene expression relevant to hair growth cycles in both in vitro and in vivo models.

본 연구는 가공치즈에서 Staphylococcus aureus의 생장 을 예측하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 모짜렐라 슬라이스 치즈와 체다 슬라이스 치즈에 S. aureus 혼합균액 (ATCC13565, ATCC14458, ATCC23235, ATCC27664, NCCP10826) 0.1 ml (log CFU/g)을 접종한 후 4oC (1440 h), 15oC (288 h), 25oC (72 h), and 30oC (48 h)에 저장하면서 총 세균 수와 S. aureus 세균 수를 tryptic soy agar와 mannitol salt agar를 이용해 각각 확인하였다. S. aureus의 세균 수 를 Baranyi model로 분석하여 생장률(μmax; log CFU·g−1·h−1), 유도기(LPD; h), 초기 세균수(log CFU/g), 최대 생장 세균 수(log CFU/g)를 계산함으로써 1차 모델을 개발하였다. 또 한 저장온도와 S. aureus의 μmax, LPD의 관계를 분석하기 위해 square root model과 exponential decay model을 이용 하였고 이를 통해 2차모델을 개발하였으며 개발된 모델의 평균제곱근 편차(RMSE)를 계산하여 적합성을 검증하였다. 4oC에서는 모든 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장이 관찰되지 않았으나 15oC, 25oC, 30oC에서는 모짜렐라 슬라이스와 체다 슬라이스 치즈에서 황색포도상구균이 생장 하였으며(R² = 0.785-0.996) 저장온도가 높아짐에 따라 생장률은 증가한 반면 유도기는 감소하였다(R² = 0.879-0.999). 또한 개발된 모델의 RMSE 값은 0.3500-0.5344로 적합하였다. 따라서 본 연구결과는 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장 예측에 유용하게 사용될 것이다.

본 연구는 신선편이 식품에서 오염 가능성이 있는 병원성 식중독 균 E. coli O157:H7에 대해 파프리카에서 성장 예측 모델을 적용하고, 본 연구에서 개발된 성장 예측 모델을 내부 검증하였다. 이를 비교하여 신선편이 식품을 안 전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 파프리카에 E. coli O157:H7접종하여 온도에 따라 12, 24, 30, 36℃에 보관하여 성장을 측정하였다. Gompertz 식을 이용하여 온도에 따른 성장곡선을 그리고 LT와 SGR을 산출하였다. 산출된 LT와 SGR은 각각 Davey model 와 squareroot model를 이용하여 2차 모델을 개발하였다. 개발된 2차 모델에 대하여 LT 와 SGR model의 R2값은 각각 0.999, 0.994로 1에 근접하는 높은 적합성을 보였다. 또한 내부 검정 결과 LT 와 SGR model 의 Bf 값은 각각 1.01, 0.89, LT model은 안전하게 SGR model 위험하게 예측되었다. 파프리카의 LT와 SGR의 상대적인 오차 값은 모두 허용 가능한 오차 범위에 포함 되었다. 따라서 개발된 모델을 이용하여 온도에 따른 E. coli O157:H7성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해평가 자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

본 연구는 전라북도 동부 산악지역 낙엽송 임분의 흉고직경과 흉고단면적 생장모델을 개발하고, 지역․기 후 인자인 고도, 연평균 강우량 그리고 연평균 기온을 독립변수로 이용하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 수행하였다. 그 결과, Schumacher 다형방정식이 흉고직경과 흉고단면적 추정을 위한 최적의 모델인 것으로 분석되었다. 흉고직경 생장모델의 경우 고도와 연평균 강우량을 삽입하여 모델의 정도를 향상 시킬 수 있었으며, 흉고단면적 생장모델의 경우 연평균 강우량을 이용하여 모델의 정도를 향상시킬 수 있었다. 한편, 더욱 정도 높은 모델을 개발하기 위해서는 고도와 연평균 등 환경 인자와 더불어 임목본수, 고사율, 간벌율, 그리고 토양상태 등의 다양한 인자를 포함하는 모델의 추정 연구가 필요할 것으로 판단 된다.

Recent competitive and technological changes during the past decade have accelerated the need for better capital recovery methods. Competition and technology have together shortened the expected lives of property which could not have been forecasted sever

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.

본 연구의 목적은 쑥속 자원에 대한 생육인자간 상관성 구명과 생육인자 모형 개발을 위해 수행하였다. 생육인자의 특성에서 초장 초폭, 엽병장, 엽록소량은 더위지기, 엽장은 넓은잎외잎쑥, 엽폭은 쑥, 줄기직경은 뺑쑥, 엾두께는 더위지기, 쑥, 산쑥, 넓은 잎외잎쑥, 그늘쑥이 가장 높은 값을 나타냈다. 생육인자 간 상관분석 결과 사철쑥은 엽폭과 줄기직경, 산쑥은 초장과 초폭, 넓은잎외잎쑥은 초장과 엽폭, 나머지 종들은 엽장과 엽폭이 높은 상관성을 보였다. 생육인자 모형 분석 결과 사철쑥은 약 79.4%, 쑥은 약 91.7%, 산쑥은 약 70.3%, 더위지기는 약 49.0%, 넓은잎외잎쑥은 약 72.5%, 그늘쑥은 약 75.0%, 뺑쑥은 약 60.4%, 덤불쑥은 약 54.4%의 설명력을 나타내었다.