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        1.
        2019.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집 하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk’s lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.
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        2.
        2017.03 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        The objective of this study is to accurately understand the spatial distribution characteristics of the main production area for the three vegetable crops such as Chinese cabbage, radish, and hot pepper. We applied the 8 landscape indices such as TA, NP, PD, LPI, LSI, PLADJ, COHESION, and CONNECT to 35 cities and counties using FRAGSTATS. In the case of main production area for Chinese cabbage, six cities and counties in Gangwon province were revealed as a relatively high degree of aggregation by cultivation parcels than other area. In addition, Gangneung city and Hongcheon county have been analyzed to be the most aggregated area in the case of radish and hot pepper, respectively. In the future, the spatial analysis method used in this study would be helpful to develop an effective regional plan of the main production area.