[논문]객체지향적 작물 모델을 활용한 간작조건에서의 작물 생육 모의

김광수; 유병현; 현신우; 서범석; 반호영; 박진유; 이변우

doi:10.5532/kjafm.2018.20.2.214

객체지향적 작물 모델을 활용한 간작조건에서의 작물 생육 모의
Simulation of crop growth under an intercropping condition using an object oriented crop model 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.20 no.2, 2018년, pp.214 - 227

김광수 (서울대학교 식물생산과학부) , 유병현 (서울대학교 식물생산과학부) , 현신우 (서울대학교 식물생산과학부) , 서범석 (서울대학교 식물생산과학부) , 반호영 (서울대학교 식물생산과학부) , 박진유 (서울대학교 식물생산과학부) , 이변우 (서울대학교 식물생산과학부)

초록
AI-Helper

농업생태계의 복잡한 상호작용을 고려하여 작물생육을 모의하기 위해 객체지향형 작물모델을 개발하였다. 대기, 작물, 토양 및 재배관리를 대표하는 Atmosphere 클래스, Plant 클래스, Soil 클래스, Grower 클래스가 설계되었다. 또한, 이들 클래스들이 구현된 객체들을 하나의 시스템으로 연계하여 통합시스템을 구축하였다. 사례연구로써, 농촌진흥청 본원의 전작시험 포장에서 1985년부터 1986년까지 수행된 실험에서 얻어진 옥수수와 콩의 수량 관측자료와 통합시스템으로 모의된 결과값을 비교하였다. 단작과 간작조건에서 통합시스템으로 예측된 옥수수의 수량은 4% 이내의 낮은 오차율로 모의되었다. 이삭중을 제외한 지상부 건물중의 경우, 옥수수와 콩의 관측값보다 과소추정되는 경향이 있었다. 예를 들어, 옥수수의 경우 잎과 줄기의 생체중 모의값은 관측값에 비해 약 31% 적게 추정되었다. 옥수수가 수확된 시점에서 같이 수확이 된 콩의 경우, 옥수수 보다는 비교적 작은 과소추정 오차를 가졌다. 비록 간단한 형태의 모델들로 구성되었으나, 이러한 모델을 활용하여 복잡한 상호작용을 모의할 수 있는 통합시스템이 개발될 수 있다는 것을 보여주었다. 추후 연구에서, 보다 상세한 작물 생육 모의를 위해 기존의 과정중심의 작물 모델을 역설계하여 통합시스템을 구축하는 연구가 진행되어야 할 것으로 사료되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

An object oriented crop model was developed to perform crop growth simulation taking into account complex interaction between biotic and abiotic factors in an agricultural ecosystem. A set of classes including Atmosphere class, Plant class, Soil class, and Grower class were designed to represent weather, crop, soil, and crop management, respectively. Objects, which are instance of class, were linked to construct an integrated system for crop growth simulation. In a case study, yield of corn and soybean, which was obtained at an experiment farm in Rural Development Administration from 1984 to 1986, were compared with yield simulated using the integrated system. The integrated system had relatively low error rate of corn yield, e.g., <4%, under sole and intercropping conditions. In contrast, the system had a relatively large underestimation error for above ground biomass except for grain compared with those observed for corn and soybean. For example, estimates of biomass of corn leaf and stem was 31% lower than those of observed values. Although the integrated system consisted of simple models, the system was capable of simulating crop yield under an intercropping condition. This result suggested that an existing process-based model would be used to have more realistic simulation of crop growth once it is reengineered to be compatible to the integration system, which merits further studies for crop model improvement and implementation in object oriented paradigm.

주제어

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	작물 생육 모델의 특징은 ?	작물 생육 모델은 대기 및 토양조건에 따른 작물의 반응을 모의할 수 있기 때문에 실제 포장실험을 수행하기 어려운 조건에서도 작물의 생육양상을 예측할 수있다(White et al. 2011; Lee et al.
	개별 작물모델들의 특징은?	개별 작물모델들은 독립적인 시스템으로 구성되어 있기 때문에, 이들 모델들을 또다른 시스템으로 통합 하는 것은 어렵다. 예를 들어, 간작조건에서의 생산성을 모의하기 위해 Oryza 2000 모델과 DSSAT 모델에서 얻어지는 작물 생육 추정값들이 상호 교환되어야 한다.
	객체지향형 작물모델을 각각 어떻게 구축하고 통합하여 무엇을 만들었는가?	농업생태계의 복잡한 상호작용을 고려하여 작물생 육을 모의하기 위해 객체지향형 작물모델을 개발하였다. 대기, 작물, 토양 및 재배관리를 대표하는 Atmos phere 클래스, Plant 클래스, Soil 클래스, Grower 클래 스가 설계되었다. 또한, 이들 클래스들이 구현된 객체 들을 하나의 시스템으로 연계하여 통합시스템을 구축 하였다. 사례연구로써, 농촌진흥청 본원의 전작시험 포장에서 1985년부터 1986년까지 수행된 실험에서 얻어진 옥수수와 콩의 수량 관측자료와 통합시스템으로 모의된 결과값을 비교하였다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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