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배수 개선처리에 따른 토양 투수속도 변화가 논에서 CH<sub>4</sub> 및 N<sub>2</sub>O 배출에 미치는 영향
고지연,이재생,정기열,최영대,이동욱,윤을수,김춘식,박성태,Ko, Jee-Yeon,Lee, Jae-Saeng,Jung, Ki-Yeol,Choi, Young Dae,Lee, Dong-Wook,Yun, Eul-Soo,Kim, Choon-Shik,Park, Seong-Tae 한국토양비료학회 2007 한국토양비료학회지 Vol.40 No.3
The effects of soil percolation rate on $CH_4$ and $N_2O$ emissions were investigated from paddy fields with different drainage systems. Subsurface tile drainage plot of soil percolation rate $11.9mm\;d^{-1}$ and non-subsurface drainage plots of soil percolation rate $7.4mm\;d^{-1}$ and $6.9mm\;d^{-1}$ were designed. The effects of rice straw application were measured at each drainage plots. The subsurface tile drainage plot of soil percolation rate $11.9mm\;d^{-1}$ showed the lower emission amount both of $CH_4$ and $N_2O$ among treatments. In the subsurface tile drainage plot of $11.9mm\;d^{-1}$ percolation rate, 46% of $CH_4$ and 33% of $N_2O$ emission amounts were reduced in comparison of non-subsurface drainage plot of $6.9mm\;d^{-1}$ percolation rate. With rice straw application, the $CH_4$ emission amount was 2.1 times to that from no-applied plot, the $N_2O$ emission amount was not affected by rice straw application.
밭작물 토양에서 정밀 관배수를 위한 머신러닝을 이용한 토양 온도 예측 모델 개발
김효성 ( Hyosung Kim ),김종순 ( Jongsoon Kim ),정기열 ( Ki-yeol Jung ),송지수 ( Jisu Song ),정은지 ( Eunji Jeong ),황현정 ( Hyunjung Hwang ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
토양의 온도는 토양의 함수율, 유기물 함량, 미생물의 활동 등 물리적, 화학적, 생물학적 요소에 큰 영향을 미치는 요인이다. 특히 관수와 배수는 밭작물의 생육에 매우 중요하며 토양의 온도와 매우 밀접하다. 따라서 밭작물의 정밀 관배수를 위하여 정확한 토양의 온도 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Python의 머신러닝 회귀분석 알고리즘인 선형회귀(LR), 의사결정나무(DTR), 랜덤포레스트(RFR), 서포트 벡터 머신(SVR)을 활용하였다. 콩을 사양질 토양에서 무관개 조건에서 재배하여 생육 기간(6월 하순부터 10월 중순) 동안 토양의 깊이(10cm~40cm)별로 함수율과 온도를 측정하였다. 기상 측정 장치를 이용하여 외기 온도, 습도, 강우량, 일사량도 측정하였다. 토양의 함수율과 기상 데이터를 머신러닝 프로그램의 입력값으로 사용하여 토양의 온도를 예측하였다. 모델의 성능 최적화를 위해 GridSearchCV 패키지를 이용하여 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아내어 데이터 학습을 진행하였다. 각 모델의 RMSE와 R²를 비교하여 추정성능을 비교하였다. LR, DTR, RFR, SVR의 RMSE는 각각 1.838, 1.543, 1.277, 1.342의 값을 보였으며 R²는 각각 0.837, 0.895, 0.928, 0.919의 값을 보였다. RFR은 RMSE의 값이 가장 낮고 R²가 가장 크게 나타나고 있다. RFR은 다수의 결정나무를 통해 학습하여 다른 기법보다 정확하게 예측하고 있다. 토양의 깊이가 깊어질수록 토양의 온도 변화가 적게 나타났고, 외기 온도에 대한 영향도 감소하고 있었다. 전체적으로 토양의 함수율이 증가하면 토양의 온도는 감소하고 있다. 머신러닝을 이용한 토양의 온도 예측은 정밀 관배수를 위한 제어시스템에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
ICT기반 관개 방법에 따른 콩의 Soil Moisture Monitoring System 개발
권순홍 ( Soon Hong Kwon ),서정덕 ( Jung Duck So ),정기열 ( Ki-yeol Jung ),이상훈 ( Sanghun Lee ),김종순 ( Jongsoon Kim ),박종민 ( Jong Min Park ),권순구 ( Soon Gu Kwon ),김동현 ( Dong-hyun Kim ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2
생산성이 낮은 밭작물의 안정적인 생산을 위해서는 정보통신기술(ICT)을 이용한 자동물관리 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 콩의 생산성 향상을 위해 지표 및 지중의 용 · 배수를 자동으로 구현하도록 관개방법 별 토양수분을 측정할 수 있는 모니터링 시스템을 구축하였다. 지표관개에 의한 토양수분 함량은 68×13.5 m 크기의 토양에 토양 깊이(10, 20, 30, 40 cm)별로 토양 수분센서를 관개방법(지표점적, 스프링클러, 분수살수)에 따라 설치하였다. 설치간격은 각각 1.2 m, 10 m, 3 m로 하였다. 근권층(토양10 cm)의 토양수분 함량을 기준으로 관개시점의 수분함량을 30%로 설정하여, 이보다 낮으면 자동으로 관개되도록 시스템을 구축하고 제어 프로그램화 하였다. 지중점적관개는 30×9 m 크기의 토양에 이랑 및 고랑 하부에 20 cm 깊이로 70 cm 및 140 cm 간격으로 점적관을 각각 매설하고 토양 수분의 모니터링이 가능하도록 하였다. 지하수위제어관개는 지하수위 높이를 0.3 m와 0.6 m, 암거관 간격을 3 m와 6 m로 하여 토양수분센서를 각각 설치하여 모니터링 하였다. 지표관개의 경우 분수살수, 지표점적, 스프링클러관개 순으로 토양의 깊이에 관계없이 토양수분함량이 높았다. 지중점적관개의 경우 점적관 설치 위치 및 간격에 관계없이 토양이 깊을수록 수분함량이 높게 나타났다. 지하수위제어관개는 지하수위가 높을수록 토양수분의 변동이 적은 것으로 나타났다. 이러한 ICT기반 관개 방법에 따른 콩의 최적 물관리 시스템은 작물 생산성 향상 및 식량 자급률 향상에 기여할 것이다.