과불소탄소화물과 새로운 임펠러를 사용한 생물반응기의 특성

조무환(Moo H. Cho),김용락(Yong L. Kim),정재학(Jae H. Chung),김정목(Jeong M. Kim) 한국생물공학회 1991 KSBB Journal Vol.6 No.3

강원도에서 토양과 기후 데이터베이스를 이용한 청보리의 재배 적지 구분

김경대 ( K D Kim ),성경일 ( K I Sung ),주진호 ( J H Joo ),김병완 ( B W Kim ),팽경륜 ( J L Peng ),이배훈 ( B H Lee ),잘일가세미네자드 ( J G Nejad ),조무환 ( M H Jo ),임영철 ( Y C Lim ) 강원대학교 농업생명과학연구원(구 농업과학연구소) 2013 강원 농업생명환경연구 Vol.25 No.3

본 연구는 토양과 기후 데이터베이스를 이용하여 조사료 재배적지 기준 설정 연구의 일환으로 청보리를 대상으로 강원도에서의 재배가능지역을 추정하였다. 토양요인항목으로는 토양 물리성인 토성, 배수, 경사, 유효토심 및 암반노출, 토양화학성인 토양산도, 토양염류도 및 유기물함량을 선정하고 기준값 및 가중치를 설정하였다. 기후요인항목으로는 1월 일최저온도 평균, 3-5월의 평균온도, 9-12월의 5℃ 이상 일수, 10-5월의 강수일수와 강수량 그리고 3월에서 5월까지의 일조시간을 선정하고 기준값 및 가중치를 설정하였다. 토양요인의 관점에서 강원도에서 청보리의 재배가능지 및 재배최적지는 영동지방의 경우 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 및 삼척이며 주로 경사가 완만한 해안지역에 분포하고 있었다. 영서지방은 철원, 양구, 춘천, 원주, 횡성, 평창 및 정선에 주로 분포하고 있었다. 기후요인의 관점에서 강원도는 대부분이 50점이상이었으며, 재배가능지는 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 및 삼척의 해안지역과 철원, 양구, 춘천, 원주, 횡성, 평창 및 정선 일부 지역이 포함되었다. 이상의 결과로부터 강원도에서 토양과 기후요인을 고려한 청보리의 재배가능지 및 재배최적지는 영동지방의 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 및 삼척의 해안지역을 중심으로 가능하였고, 영서지방의 철원, 양구, 춘천, 원주, 횡성, 평창 및 정선 일부지역에서 재배가능지로 나타나고 있다. 향후 청보리의 재배적지 연구를 위해서는 일조시간에 대한 전자정보의 확보가 이루어진다면, 더욱 정밀한 청보리 재배 적지의 예상이 가능할 것으로 판단된다. As a part of establishing suitability classification for forage production, use of the national soil and climate database was attempted for Whole crop barley (Hordeum vulgare var. hexastichon (L.) Asch.) in Gangwon Province. The soil data base were from Heugtoram of the National Academy of Agricultural Science, and the climate data base were from the National Center for Agro-Meteorology, respectively. Soil physical properties including soil texture, drainage, slope available depth and surface rock contents, and soil chemical properties including soil acidity and salinity, organic matter content were selected as soil factors. The criteria and weighting factors of these elements were scored. Climate factors including average daily minimum temperature in January, average temperature from March to May, the number of days of which average temperature was higher than 5℃ from September to December, the number of days of precipitation and its amount from October to May of the following year, and sunshine hours from March to May were selected, and criteria and weighting factors were scored. The electronic maps were developed with these scores using the national data base of soil and climate. Based on soil scores, the area of Goseong, Sogcho, Yangyang, Gangreung, Donghea and Samcheog in east coastal region with gentle slope were classified as the possible and/or the proper area for Whole crop barley cultivation in Gangwon Province. The lands with gentle or moderate slope of Cheolwon, Yanggu, Chuncheon, Wonju, Hweongseong, Pyungchang and Jeongsun in west side slope of Taebaeg mountains were classified as the possible and/or proper area as well. Based on climate score, the east coastal area of Goseong, Sogcho, Yangyang, Gangreung and Samcheog could be classified as the possible or proper area. Most area located on west side of the Taebaeg mountains were classified as not suitable for Whole crop barley production. In scattered area in Cheolwon, Yanggu, Chuncheon, Wonju, Hweongseong, Pyungchang and Jeongsun, where the scores exceeded 50, the Whole crop barley cultivation should be carefully managed for good production. As a results, based on soil with climate the area of Goseong, Sogcho, Yangyang, Gangreung, Donghea and Samcheog in east coastal region with gentle slope and some area of Cheolwon, Yanggu, Chuncheon, Wonju, Hweongseong, Pyungchang and Jeongsun were classified as the possible and/or the proper area for Whole crop barley cultivation in Gangwon Province. For better application of electronic maps of whole crop barley, acurate study will be possible if a data comfirmed on th shine hours is achieved.

학술발표회초록 ( 생물화공 (2) ) : 미생물 고정화법을 이용한 염색가공 폐수의 처리

김재훈(Jae Hoon Kim),김정목(Jeong Mog Kim),조무환(Moo Hwan Cho) 한국화학공학회 1993 춘계학술발표회 Vol.- No.-

강원도에서 토양과 기후 데이터베이스를 이용한 이탈리안 라이그라스의 재배 적지 구분

김경대(Kyung-Dae Kim),성경일(Kyung-Il Sung),정영상(Yeong-Sang Jung),이현일(Hyun-Il Lee),김은정(Eun-Jeong Kim),Jalil Ghassemi Nejad,조무환(Mu-Hwan Jo),임영철(Young-Chul Lim) 한국초지조사료학회 2012 한국초지조사료학회지 Vol.32 No.4

As a part of establishing suitability classification for forage production, use of the national soil and climate database was attempted for Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG) in Gangwon Province. The soil data base were from Heugtoram of the National Academy of Agricultural Science, and the climate data base were from the National Center for Agro-Meteorology, respectively. Soil physical properties including soil texture, drainage, slope available depth and surface rock contents, and soil chemical properties including soil acidity and salinity, organic matter content were selected as soil factors. The crieria and weighting factors of these elements were scored. Climate factors including average daily minimum temperature, average temperature from March to May, the number of days of which average temperature was higher than 5℃ from September to December, the number of days of precipitation and its amount from October to May of the following year were selected, and criteria and weighting factors were scored. The electronic maps were developed with these scores using the national data base of soil and climate. Based on soil scores, the area of Goseong, Sogcho, Gangreung, and Samcheog in east coastal region with gentle slope were classified as the possible and/or the proper area for IRG cultivation in Gangwon Province. The lands with gentle or moderate slope of Cheolwon, Yanggu, Chuncheon, Hweongseong, Pyungchang and Jeongsun in west side slope of Taebaeg mountains were classified as the possible and/or proper area as well. Based on climate score, the east coastal area of Goseong, Sogcho, Yangyang, Gangreung and Samcheog could be classified as the possible or proper area. Most area located on west side of the Taebaeg mountains were classified as not suitable for IRG production. In scattered area in Chuncheon and Weonju, where the scores exceeded 60, the IRG cultivation should be carefully managed for good production. For better application of electronic maps.

한천-아크릴아마이드 미생물 고정화법에 의한 폐수 중 폴리비닐알콜의 분해

김재훈(Jae-Hoon Kim),김정목(Jeong-Mog Kim),조무환(Moo-Hwan Cho) 한국생물공학회 1995 KSBB Journal Vol.10 No.3

사일리지용 옥수수의 메타자료를 이용한 적정 파종 및 수확시기의 탐색

조현욱,김시철,김문주,김지융,조무환,김병완,성경일,Jo, Hyun Wook,Kim, Si Chul,Kim, Moon Ju,Kim, Ji Yung,Jo, Mu Hwan,Kim, Byong Wan,Sung, Kyung Il 한국초지조사료학회 2020 한국초지조사료학회지 Vol.40 No.1

본 연구는 사일리지용 옥수수(whole crop maize: WCM)의 메타자료를 통해 적정 파종 및 수확시기에 대한 탐색을 생육도일(Growing degree days, ℃; GDD)을 이용하여 검토하였다. WCM의 원자료(1982~2012년)는 학위논문, 학회지 및 연구보고서로부터 실험별 연도, 품종, 지역, 파종시기 및 수확시기 등 생육정보가 포함된 3,152점이었다. 수집한 자료 중 파종시기 및 수확시기와 관련된 자료는 데이터입력, 자료선별 및 오류자료수정 과정을 거쳐 최종데이터세트(파종시기 29점, 수확시기 92점; 총 121점)를 구성하였고 최적점 설정, 메타분석, 2차모형 구축을 통하여 적정 파종 및 수확시기의 허용 범위를 고려한 기간과 GDD를 제시하였다. WCM의 적정 파종 및 수확기간은 각각 4월 14일~5월 3일 및 8월 15일~9월 4일이었으며 이 때 GDD는 23.7~99.6℃ 및 1,328.7~1,602.1℃였다. 이상에서 GDD는 WCM의 적정 파종 및 수확시기의 판단기준으로 사용 가능할 것으로 사료된다 This study aimed to discuss the optimal seeding and harvesting dates with growing degree days(GDD) via meta-data of whole crop maize(WCM). The raw data (n=3,152) contains cultivation year, cultivars, location, seeding and harvesting dates collected from various reports such as thesis, science journals and research reports (1982-2012). The processing was: recording, screening and modification of errors; Then, the final dataset (n=121) consists of seeding cases (n=29), and harvesting cases (n=92) which were used to detect the optimum. In addition, the optimal periods considering tolerance range and GDD also were estimated. As a result, the optimum seeding and harvesting periods were 14th April ~ 3rd May and 15th August ~ 4th September, respectively; where, their GDDs were 23.7~99.6℃ and 1,328.7~1,602.1℃, respectively. These GDDs could be used as a judge standard for selecting the seeding and harvesting dates.

Polyester 감량폐수 중에 존재하는 Ethylene Glycol과 Terephthalic Acid를 분해하는 Bacteria 균주들의 성장특성과 최적 배양조건

김정목(Jeong Mog Kim),김재훈(Jae Hoon Kim),조무환(Moo Hwan Cho) 한국생물공학회 1993 KSBB Journal Vol.8 No.2

사일리지용 옥수수의 건물수량에 영향을 미치는 기후요인 탐색

팽경룬 ( Jinglun Peng ),김문주 ( Moonju Kim ),김영주 ( Youngju Kim ),조무환 ( Muhwan Jo ),자릴가세미네자드 ( Jalil Ghassemi Nejad ),이배훈 ( Baehun Lee ),지도현 ( Dohyeon Ji ),김지융 ( Jiyung Kim ),오승민 ( Seungmin Oh ),김병완 ( Byong 한국농림기상학회 2015 한국농림기상학회지 Vol.17 No.3

본 연구는 탐색적 자료분석을 이용하여 사일리지용 옥수수(whole crop maize, WCM) 연도별 건물수량 변동의 유의성과 이와 관련 있는 기후요인의 유의성을 확인 하는데 목적이 있다. WCM의 원자료는 30년간의 농협중앙회 수입적응시험 심의결과(7개도 124품종 1,027점)였으며, 이 중 미비하거나 중복된 자료는 삭제또는 수정하여 최종적으로 7개 도에서 124품종 993점을 이용하였다. WCM의 상대숙도와 출사일수를 기준으로 분류하면 조생종(25품종 200점), 중생종(40품종 409점), 만생종(27품종 234점)및 기타(32품종 150점)였다. 기상자료를 이용하여 기후요인을 측정하기 위한6개의 기상변수를 생성하였다. 건물수량 및 기후요인을 탐색하기 위해서 기술통계량 및 정규성검정을 실시하였으며, 통계분석은 SPSS 21.0을 이용하였다. 연도별 평균 건물수량을 상위와 하위집단으로 분류하여 비교한 결과 상위와 하위집단 간에는 건물수량의 유의적 차이가 있었다(p<0.05). 두 집단간 차이의 원인을 구명하기 위하여 기후관련 요인들을 분석한 결과 파종수확적산생육온도일수(파종~수확 생육온도일수의합), 파종수확일조시간(파종일부터 수확일까지의 일조시간의 합) 및 파종수확강수량(파종일부터 수확일까지 일강수량의 합)에서 집단간 유의적 차이가 나타났다 (p<0.05). 반면 파종수확강수일수(파종에서 수확까지 강수일수)는 건물수량에 영향을 미치지 않았다 (p>0.05). 이상의 결과에서 여러 기상변수 중 파종에서 수확까지의 적산온도, 일조시간 및 강수량이 WCM의 건물수량과 연관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 세 변수 간의 기여도(R2)는 비교할 수가 없어 추후 회귀분석을 이용하여 WCM의 건물수량에 미치는 각 변수의 기여도 및 건물수량 예측모형을 구축할 필요가 있다. The purpose of this research is to identify the significance of climate factors related to the significance of change of dry matter yield (DMY) of whole crop maize (WCM) by year through the exploratory data analysis. The data (124 varieties; n=993 in 7 provinces) was prepared after deletion and modification of the insufficient and repetitive data from the results (124 varieties; n=1027 in 7 provinces) of import adaptation experiment done by National Agricultural Cooperation Federation. WCM was classified into early-maturity (25 varieties, n=200), mid-maturity (40 varieties, n=409), late-maturity (27 varieties, n=234) and others (32 varieties, n=150) based on relative maturity and days to silking. For determining climate factors, 6 weather variables were generated using weather data. For detecting DMY and climate factors, SPSS21.0 was used for operating descriptive statistics and Shapiro-Wilk test. Mean DMY by year was classified into upper and lower groups, and a statistically significant difference in DMY was found between two groups (p<0.05). To find the reasons of significant difference between two groups, after statistics analysis of the climate variables, it was found that Seeding-Harvesting Accumulated Growing Degree Days (SHAGDD), Seeding-Harvesting Precipitation (SHP) and Seeding-Harvesting Hour of sunshine (SHH) were significantly different between two groups (p<0.05), whereas Seeding-Harvesting number of Days with Precipitation (SHDP) had no significant effects on DMY (p>0.05). These results indicate that the SHAGDD, SHP and SHH are related to DMY of WCM, but the comparison of R2 among three variables (SHAGDD, SHP and SHH) couldn’t be obtained which is needed to be done by regression analysis as well as the prediction model of DMY in the future study.

혼파초지에서 모형의 단계적 적용을 통한 수량예측 연구

오승민,김문주,팽경룬,이배훈,김지융,김병완,조무환,성경일,Oh, Seung Min,Kim, Moon Ju,Peng, Jinglun,Lee, Bae Hun,Kim, Ji Yung,Kim, Byong Wan,Jo, Mu Hwan,Sung, Kyung Il 한국초지조사료학회 2017 한국초지조사료학회지 Vol.37 No.1

The objective of this study was to select a model showing high-levels of interpretability which is high in R-squared value in terms of predicting the yield in the mixed pasture using the factors of fertilization, seeding rate and years after pasture establishment in steps, as well as the climate as a basic factor. The processes of constructing the yield prediction model for the mixed pasture were performed in the sequence of data collection (forage and climatic data), preparation, analysis, and model construction. Through this process, six models were constructed after considering climatic variables, fertilization management, seeding rates, and periods after pasture establishment years in steps, thereafter the optimum model was selected through considering the coincidence of the models to the forage production theories. As a result, Model VI (R squared = 53.8%) including climatic variables, fertilization amount, seeding rates, and periods after pasture establishment was considered as the optimum yield prediction model for mixed pastures in South Korea. The interpretability of independent variables in the model were decreased in the sequence of climatic variables(24.5%), fertilization amount(17.8%), seeding rates(10.7%), and periods after pasture establishment(0.8%). However, it is necessary to investigate the reasons of positive correlation between dry matter yield and days of summer depression (DSD) by considering cultivated locations and using other cumulative temperature related variables instead of DSD. Meanwhile the another research about the optimum levels of fertilization amounts and seeding rates is required using the quadratic term due to the certain value-centered distribution of these two variables. 본 연구는 기후요인을 이용한 혼파초지 수량예측모형을 기초로 하여 시비, 파종 및 조성연차 요인을 단계적으로 적용하여 해석력이 높은 모형을 선정하는데 목적이 있다. 혼파초지 수량예측모형 구축 과정은 자료(풀사료 및 기상자료)수집, 가공, 분석 및 모형 구축의 순이었다. 여기서 수량예측모형은 기후, 시비, 파종 및 조성연차 요인을 고려하여 6가지를 구축하였으며, 해석력 및 풀사료 생산 이론 측면의 검토를 통해 최적의 모형을 선택하였다. 그 결과 기후, 시비 및 파종과 조성연차(조성연차의 그룹화) 요인을 고려한 Model VI이 선택되었다(해석력=53.8%). Model VI의 요인 별 해석력은 기후요인이 가장 크고(24.5%) 시비(17.8%), 파종(10.7%) 및 조성연차(0.8%) 요인의 순이었다. 그러나 건물수량과 하고일수 간에 나타난 정(+)의 상관관계는 지역별 및 적산변수 등의 관점에서 검토가 필요하다. 또한 시비량 및 파종량은 특정값에 집중적으로 분포하고 있어 이차항(Quadratic term)을 이용하여 적정 수준에 관한 연구가 요구된다.

혼파초지에서 지역별 건물수량과 하고일수 간 관계

오승민,김문주,팽경룬,이배훈,김지융,베페카두,김시철,김경대,김병완,조무환,성경일,Oh, Seung Min,Kim, Moonju,Peng, Jinglun,Lee, Bae Hun,Kim, Ji Yung,Chemere, Befekadu,Kim, Si Chul,Kim, Kyeong Dae,Kim, Byong Wan,Jo, Mu Hwan,Sung, Kyung Il 한국초지조사료학회 2018 한국초지조사료학회지 Vol.38 No.1

본 연구는 혼파초지 수량예측모형에서 기후특성이 뚜렷한 지역의 자료 제거 및 지역별 구분을 통해 건물수량과 하고일수 간 상관관계를 검토하였다. 데이터세트는 총 582점으로 11개 지역으로 분류되며 혼파조합은 총 41가지였다. 변수에서 반응변수는 건물수량 이었으며 설명변수는 하고일수를 포함한 5가지의 기상변수를 이용하였다. 통계방법은 산점도, 기술통계량 및 상관분석을 거쳐 다중회귀분석을 통해 건물수량과 하고일수 간 상관관계를 확인하였다. 산점도 분석 결과 데이터세트를 지역별로 구분하였을 때 9개 지역 중 7개에서 건물수량과 하고일수 간 부(-)의 상관관계가 나타나 지역을 구분할 필요가 있었으며 대표본 근사이론을 적용할 수 있었던 5개 지역(화성, 수원, 대전, 시흥 및 광주)을 선정하였다. 5개 지역의 상관분석 결과 3개 지역(화성, 수원 및 시흥)에서, 다중회귀분석결과 화성에서 건물수량에 대한 하고일수의 효과가 부(-)로 나타났다. 따라서 혼파초지의 건물수량에 대한 하고일수의 상관관계는 지역별로 구분하였을 때 풀사료 생산이론과 일치하여 수량예측모형의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단하였다. Yield prediction model for mixed pasture was developed with a shortage that the relationship between dry matter yield (DMY) and days of summer depression (DSD) was not properly reflected in the model in the previous research. Therefore, this study was designed to eliminate the data of the regions with distinctly different climatic conditions and then investigate their relationships DMY and DSD using the data in each region separately of regions with distinct climatic characteristics and classify the data based on regions for further analysis based on the previous mixed pasture prediction model. The data set used in the research kept 582 data points from 11 regions and 41 mixed pasture types. The relationship between DMY and DSD in each region were analyzed through scatter plot, correlation analysis and multiple regression analysis in each region separately. In the statistical analysis, DMY was taken as the response variable and 5 climatic variables including DSD were taken as explanatory variables. The results of scatter plot showed that negative correlations between DMY and DSD were observed in 7 out of 9 regions. Therefore, it was confirmed that analyzing the relationship between DMY and DSD based on each region is necessary and 5 regions were selected (Hwaseong, Suwon, Daejeon, Siheung and Gwangju) since the data size in these regions is large enough to perform the further statistical analysis based on large sample approximation theory. Correlation analysis showed that negative correlations were found between DMY and DSD in 3 (Hwaseong, Suwon and Siheung) out of the 5 regions, meanwhile the negative relationship in Hwaseong was confirmed through multiple regression analysis. Therefore, it was concluded that the interpretability of the yield prediction model for mixed pasture could be improved based on constructing the models using the data from each region separately instead of using the pooled data from different regions.