접목묘의 활착률 및 생육은 활착기간 중의 환경조건뿐만 아니라 접목 전 대목 및 접수의 생육상태의 영향을 받을 수 있다. 접목 직후에 있어서의 환경 스트레스를 완화하고 생장을 촉진하기 위해서는, 접목 후의 환경 조건뿐만 아니라 접목 이전의 대목 및 육묘관리에도 주목 할 필요가 있다. 본 연구는 접목 전 접수의 수분관리, 대목의 양분관리가 고추 접목묘의 활착 및 생육에 미치는 영향을 검토하기 위해 수행되었다. 접목 전 접수 육 묘시 관수에 따른 고추 접목묘의 생육을 생육을 검토하기 위해, 접수의 관수 횟수 및 관수시기를 접목 5일 전 최종 관수 후 0, 1(접목 2일 전), 1(접목 1일 전), 2회(접 목 2일 전 및 접목 직전)로 처리하였다. 관수횟수 및 관 수시기에 따라 접수의 상토 및 식물체의 수분포텐셜이 영향을 받았으며, 이에 따라 접수 및 접목묘의 엽면적, 생체중 및 건물중 등에 있어서 차이를 보여, 접목 13일 째 접목 2일전 1회 관수 처리구의 생체중 및 건물중은 0회 관수처리구 대비 각각 29, 34% 높았다. 따라서 72 공 플러그 트레이를 이용한 고추 접수 생산시 접목 전 5일간의 기간 중 2일 전 1회 관수와 같이, 접목 전 접수의 수분관리를 통하여 적절한 수분스트레스를 줌으로써 접목시 접목묘의 수분스트레스를 완화하여 원활한 접목 활착 및 이후 생육촉진을 도모할 수 있을 것으로 기대 된다. 접목 전 대목 육묘시 양분공급에 따른 고추 접목 묘의 생육을 생육을 검토하기 위해, 접목 일주일 전부터 대목의 양액공급 횟수를 0, 1(접목 2일 전), 2(접목 2일 전 및 접목 직전), 4회(접목 7, 5, 2일 전 및 접목 직전) 로 처리하였을 때, 상토의 pH와 EC, 대목과 그를 이용한 접목묘의 생육 및 식물체내 무기성분 함량이 영향을 받아, 접목 13일째 4회 공급처리구의 생체중 및 건물중은 0회 처리구 대비 각각 30, 20% 증가하였다. 따라서 72공 플러그 트레이를 이용한 고추 대목 생산시 접목 전 7일 간의 기간 중 4회 이상의 양액 공급을 통해 접목묘의 생육을 촉진할 수 있을 것으로 기대된다. 결론적으로, 접목 전 대목 및 접수의 양수분 관리에 의해 고추 접목묘의 생육이 영향을 받으며, 따라서 접목 전 대목 및 접수의 적절한 양수분 관리를 통해서 접목묘의 생육촉진 및 품 질향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

As the automation of nutrient solution management proceeds in the field of hydroponics, effective supporting systems to manage the nutrient solution by computer become needed. This study was attempt to predict the EC of nutrient solution using the neural networks. The multilayer perceptron consisting of 3 layers with the back propagation learning algorithm was selected for EC prediction, of which nine variables in the input layer were the concentrations of each ion and one variable in the output layer the EC of nutrient solution. The meq unit in ion concentration was selected fir input variable in the input layer. After the 10,000 learning sweeps with 108 sample data, the comparison of predicted and measured ECs for 72 test data showed good agreements with the correlation coefficient of 0.998. In addition, the predicted ECs by neural network showed relatively equal or closer to the measured ones than those by current complicated models.

The optimum management of nutrient solution needs the effective combination of fertilizers as well as the accurate control of nutrient solution. This study was attempt to make a supporting system for effective fertilizer combination by using computer and also to develop a EC predicting equation for keeping the EC of solution within the allowable range after application of combined fertilizers. The supporting system consists of three parts : (1) data bases, (2) rules for deciding the kinds and amounts of fertilizers and (3) main control. With input data, the main control automatically constructs the network connecting the related data bases and subsequently executes the operation of searching proper fertilizers through it. For more effective searching, fertilizers are classified into two levels(level 1 and level 2) in consideration of solubility, price, and frequency in use, and searched in that order. The EC prediction equation, a extended form of the Robinson and Stroke's theoretical equation only available for a binary electrolyte, is suggested for predicting the EC of the nutrient solution containing many kinds of inorganic compounds. The comparison of predicted and measured ECs showed good agreements with the high correlation between the predicted EC decrement by ion interaction and the actual one(limiting EC minus measured EC).