[논문]한국의 과채류 재배 스마트 온실 실태: 온실 환경 및 병해충 관리

박영균; 백성훈; 임재성; 김민중; 이준호

doi:10.5656/ksae.2020.02.1.061

한국의 과채류 재배 스마트 온실 실태: 온실 환경 및 병해충 관리
Present Status of Smart Greenhouses Growing Fruit Vegetables in Korea: Focusing Management of Environmental Conditions and Pests in Greenhouses 원문보기

한국응용곤충학회지 = Korean journal of applied entomology, v.59 no.1, 2020년, pp.55 - 64

박영균 (서울대학교 농생명공학부 곤충학전공) , 백성훈 (서울대학교 농생명공학부 곤충학전공) , 임재성 ((주)팜한농 작물보호연구센터) , 김민중 (서울대학교 농생명공학부 곤충학전공) , 이준호 (서울대학교 농생명공학부 곤충학전공)

초록
AI-Helper

스마트 온실은 주로 파프리카, 토마토, 딸기와 같은 과채류 작물을 대상으로 보급되었다. 스마트 온실의 보급량은 지속적으로 증가하고 있지만, 그 실태에 대한 조사는 부족하다. 그러므로, 이번 연구를 통해 한국의 스마트 온실의 시설 규모, 재배작물, 재배방법, 발생 병해충과 실사용자의 평가를 중심으로 한 현 실태를 파악하고자 하였다. 스마트 온실의 리스트는 각 권역별 현장지원센터로부터 제공받았으며, 모든 조사는 농가를 직접 방문하여 수행되었다. 조사된 스마트 온실 농가의 약 50%가 3,300 ㎡~6,600 ㎡ 사이의 규모로 운영하고 있었다. 조사된 농가 중 97.1%가 화학적 방법을 이용해 병해충을 방제하고 있었다. 조사된 농가에서 응답한 주요 식물병은 흰가루병과 잿빛곰팡이병으로 각각 54.4%, 33.8% 비율로 주로 문제가 되는 식물병이라고 응답하였다. 모든 토마토 농가에서 가루이류가 가장 문제가 되는 해충이라고 응답하였다. 그러나, 파프리카 농가의 76.5%, 70.6%가 총채벌레류와 진딧물류를 가장 문제가 된다고 응답하였다. 스마트 온실에 대한 사용자의 만족도는 10점 만점에 평균 7.5점이었다. 이 결과는 한국의 현재 스마트 온실을 관리하고 미래 스마트 온실을 설계하는 계획을 세우는 데 도움이 될 것이라 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart greenhouses are primarily used for growing fruits and vegetables, such as sweet peppers, tomatoes, strawberries. Although the number of smart greenhouses has been increasing exponentially, no studies have been performed to evaluate the state of smart greenhouses in Korea. Therefore, this study was conducted to determine current state of smart greenhouses with regard to greenhouse specifications, crop growing methods, pests, and user satisfaction in Korea. Contact information for smart greenhouses was provided by the officials of local agricultural research and extension services. This survey was conducted by visiting each greenhouse. Results showed that approximately 50% of surveyed smart greenhouses were between 3,300 ㎡ and 6,600 ㎡. The most frequently chosen method for pest control was chemical pesticides (97.1%). Powdery mildew and gray mold comprised 54.4% and 33.8% of the crop diseases, respectively. All tomato greenhouse farmers considered whiteflies the most problematic pest. In contrast, 76.5% and 70.6% of sweet pepper farmers believed thrips and aphids posed significant threats, respectively. The mean satisfaction score was 7.5 out of 10 points, with 10 being "extremely satisfied". These results will aid in decision making with respect to the management of current smart greenhouses and the design of future smart farms in Korea.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Cultivated crops in surveyed smart greenhouses.
그림 Fig. 2. Cultivation periods in surveyed smart greenhouses
표 Table 1. Sizes of surveyed smart greenhouses
표 Table 2. Control of air temperature in surveyed smart greenhouses
표 Table 3. Control of relative humidity in surveyed smart greenhouses
그림 Fig. 3. Pest and disease control methods in surveyed smart greenhouses.
그림 Fig. 4. Major crop diseases in surveyed smart greenhouses.
그림 Fig. 5. Major pests in surveyed smart greenhouses.
그림 Fig. 6. Farmer satisfaction scores for smart greenhouses (mean ± S.E.)
표 Table 4. Yield changes after equipping smart greenhouses
표 Table 5. Changes in degree of pest and disease occurrence after equipping smart greenhouses

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구조사는 스마트 온실 도입 후 환경 관리 방법, 스마트 온실 재배자들이 체감하고 있는 병해충 발생량 증감 및 주요 병 해충, 스마트 온실에 대한 만족도 등을 알아보고자 실시하였다. 이 연구 결과는 농민들이 체감하고 있는 스마트 온실의 실태를 정확히 진단하여 개선점과 향후 연구 및 기술 개발 방향을 설정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

제안 방법

시설 제원 및 환경관리 항목에는 작물의 종류, 시설 면적(m² ), 재배 기간, 관리 온도 (동절기 주간/야간, 하절기 주간), 관리 습도 등을 조사하였다. 그리고 병해충 관리방법에는 문제가 되는 병과 해충 및 해충 방제 방법 등을 설문 조사하였다. 스마트 온실 사용자의 평가 항목에는 스마트 온실 설치 후 수확량 변화 정도와 병해충 발생 정도, 그리고 스마트 온실에 대한 만족도를 조사하였다.
스마트 온실 만족도는 10점을 만점으로 하여, 점수에 대한 평균과 표준오차를 산출하였다. 딸기 농가 중 1곳이 만족도 점수에 대한 평가를 거부하여 딸기는 15농가에 대한 평균과 표준오차를 산출하였다.
그리고 병해충 관리방법에는 문제가 되는 병과 해충 및 해충 방제 방법 등을 설문 조사하였다. 스마트 온실 사용자의 평가 항목에는 스마트 온실 설치 후 수확량 변화 정도와 병해충 발생 정도, 그리고 스마트 온실에 대한 만족도를 조사하였다. 스마트 온실 만족도는 10점을 만점으로 하여, 점수에 대한 평균과 표준오차를 산출하였다.
조사 문항은 크게 시설 제원 및 환경관리, 병해충 관리방법, 스마트 온실 사 용자의 평가 3가지 영역으로 나눠 구성하였다. 시설 제원 및 환경관리 항목에는 작물의 종류, 시설 면적(m² ), 재배 기간, 관리 온도 (동절기 주간/야간, 하절기 주간), 관리 습도 등을 조사하였다. 그리고 병해충 관리방법에는 문제가 되는 병과 해충 및 해충 방제 방법 등을 설문 조사하였다.
2016년 농림수 산식품부 보고서에 따르면 2016년 기준 과채류 스마트 온실 농 가는 536농가인 것으로 파악되었으며 이 중 약 10% 수준인 54 농가를 목표로 조사를 수행하였고, 최종적으로 68농가에 대해 설문조사 하였다(MAFRA, 2016). 실태조사는 각 지역별 현장 지원센터로부터 확보한 리스트 중 주소와 전화번호가 존재하고 설문에 응한 모든 농가를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 농가를 직접 방문하여 인쇄된 설문지에 직접 응답을 받아 작성하는 방법으로 진행하였다. 농가의 표본 수와 지역별 분포는 Fig.
작물별 관리온도를 저온기 주간/야간 온도와 고온기 주간 온도로 나누어 조사하였다(Table 2). 전반적으로 저온기 주간 온도는 관리를 안 하는 경우와 27~31℃로 관리하는 경우가 각 27.
설문조사는 2017년 5~7월 사이에 수행되었다. 조사 문항은 크게 시설 제원 및 환경관리, 병해충 관리방법, 스마트 온실 사 용자의 평가 3가지 영역으로 나눠 구성하였다. 시설 제원 및 환경관리 항목에는 작물의 종류, 시설 면적(m² ), 재배 기간, 관리 온도 (동절기 주간/야간, 하절기 주간), 관리 습도 등을 조사하였다.

대상 데이터

설문조사는 2017년 5~7월 사이에 수행되었다. 조사 문항은 크게 시설 제원 및 환경관리, 병해충 관리방법, 스마트 온실 사 용자의 평가 3가지 영역으로 나눠 구성하였다.
조사에 앞서 지역별 현장지원센터인 각 도 농업기술원(충북, 충남, 경북, 경남, 전북, 전남, 강원, 제주)과 세종시농업기술센터로부터 과채류 재배 스마트 온실이 설치된 곳의 연락처를 확보하였다. 경기도의 경우 주로 농지를 임대하여 사용하는 지역 농업경영 특성상 스마트 팜이 많이 보급되지 않았고, 2017년 경기도 농업기술원에서 파악하고 있는 곳은 1농가로 이 농가는 설문조사에 응하지 않아 조사에서 제외하였다.

데이터처리

그리고 주요 해충 중 가루이류와 총채벌레류는 chi-square test 조건에 충족하여 Chi-square test 후 Bonferroni 교정으로 사후검정하였다. Fisher exact test, Chi-square test, Bonferroni 교정은 통계프로그램 R을 이용해 수행되었다(R core team, 2 019). 스마트 팜 이용자들의 만족도는 SAS의 PROC GLM을 이용해 분산 분석하였다(SAS Institute, 2013).
설문조사를 통해 얻어진 데이터 중 통계 분석이 가능한 데이터인 병해충관리 방법, 주요 병해충에 대해 Fisher exact test를 수행하였고 Bonferroni 교정으로 사후 검정하였다. 그리고 주요 해충 중 가루이류와 총채벌레류는 chi-square test 조건에 충족하여 Chi-square test 후 Bonferroni 교정으로 사후검정하였다. Fisher exact test, Chi-square test, Bonferroni 교정은 통계프로그램 R을 이용해 수행되었다(R core team, 2 019).
1에 나타내었다. 설문조사를 통해 얻어진 데이터 중 통계 분석이 가능한 데이터인 병해충관리 방법, 주요 병해충에 대해 Fisher exact test를 수행하였고 Bonferroni 교정으로 사후 검정하였다. 그리고 주요 해충 중 가루이류와 총채벌레류는 chi-square test 조건에 충족하여 Chi-square test 후 Bonferroni 교정으로 사후검정하였다.
스마트 온실 사용자의 평가 항목에는 스마트 온실 설치 후 수확량 변화 정도와 병해충 발생 정도, 그리고 스마트 온실에 대한 만족도를 조사하였다. 스마트 온실 만족도는 10점을 만점으로 하여, 점수에 대한 평균과 표준오차를 산출하였다. 딸기 농가 중 1곳이 만족도 점수에 대한 평가를 거부하여 딸기는 15농가에 대한 평균과 표준오차를 산출하였다.
Fisher exact test, Chi-square test, Bonferroni 교정은 통계프로그램 R을 이용해 수행되었다(R core team, 2 019). 스마트 팜 이용자들의 만족도는 SAS의 PROC GLM을 이용해 분산 분석하였다(SAS Institute, 2013). 조사에 참여한 오이 농가의 수는 2농가로 그 수가 적어, 통계분 석에서 제외하였다.

성능/효과

0001). 굴파리류와 나방류는 각 전체 농가의 8.8%, 19.1%가 난방제 해충으로 꼽아 다른 해충류에 비해 크게 문제가 되지 않는 것으로 나타났다(Leafminer, P=0.1328; Moth, P=0.3059). 본 조사에서의 주요 병과 해충의 종류는 관행농가 에서 모두 문제가 되는 것이었고, 약제 저항성 문제가 보고되고 있는 해충들이였다(Trumble et al.
난방제 해충은 가루이류, 총채벌레류, 진딧물류, 응애류, 굴 파리류, 나방류인 것으로 조사되었다(Fig. 5). 가루이류는 전체의 63.
5%로 대부분을 차지하였다. 딸기는 5~9℃로 관리하는 농가가 62.5%로 가장 높아 다른 작물에 비해 야간 온도를 낮게 관리하는 것으로 나타났다. 여름철 고온기에는 대부분의 농가가 온도 관리를 하지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 온실의 특성상 냉방을 하지 않을 경우 온도 관리가 어렵기 때문으로 보인다.
설문에 응한 스마트 온실에서 재배되는 작물은 완숙토마토가 37%로 가장 많았고, 파프리카 25%, 딸기 23%, 방울토마토 12%, 오이 3% 순으로 많았다(Fig. 1). 이는 농림축산식품부 (2016)가 보고한 스마트 온실 실태 조사와 비교했을 때, 파프리카 재배 농가의 비율이 감소한 것으로, 파프리카 재배 농가의 경우 재배 방법의 보안 및 병해충 오염 위험 등을 이유로 설문 조사에 쉽게 응하지 않았다.
8%가 TYLCV의 피해를 입었다고 한다. 이 결과를 봤을 때, TYLCV 는 스마트 온실 도입 이후에도 토마토 농가에서도 여전히 큰 피해를 일으키고 있고 재배자들의 관심도 큰 것으로 판단된다.
이번 설문 조사는 파프리카 재배 농민들의 참여가 전체 파프리카 스마트 온실 비율을 고려할 때 상대적으로 부족하기는 하지만, 파프리카 재배의 경우 어느 정도 표준화되어 있고 이번 조사에 응답한 파프리카 스마트 온실 농가의 수는 17호로 일정 부분 대표성을 나타낼 수 있을 것으로 생각된다. 스마트 온실 농가 중 파프리카를 제외하면 재배 품목이나 재배면적 현황은 농림축산식품부 (2016)과 유사하여 이번 설문 조사가 과채류 스마트 온실 재배자들의 환경 및 병해충 관리 현황과 의견을 반영할 수 있을 것으로 기대된다.
, 2009). 이번 조사에서는 완숙 토마토의 52.0%, 방울토마토의 12.5%가 문제가 된다고 응답 하였고 작물 간 통계적 유의성은 보이지 않았다(P=0.0981). Kim et al.
6593). 천적을 사용하는 농 가는 전체의 17.6%였고, 파프리카 농가의 47.1%가 천적을 사 용하여 조사된 작물 중 통계적으로 가장 천적을 많이 사용하는 것으로 나타났다(P=0.0022). 이는 파프리카가 다른 작물에 비해 천적의 사용 비율이 높았던 것은 파프리카의 친환경재배의 필요성과 관심도가 높기 때문으로 판단된다.
총채벌레류는 전체의 33.8% 농가에서 난방제 해충으로 꼽혔고, 특히 파프리카와 딸기에서 각 76.5%, 50%가 난방제 해충으로 꼽아서 다른 작물에 비해 주요한 해충으로 여겨졌다 (c2 =23.76, df=3, P < 0.0001).
1%의 농가에서 수확량이 증가하였다고 응답하였는데, 스마트 온실 설치 후 개선 된 환경관리에 의한 영향으로 판단된다. 파프리카농가의 41.2%에서 수확량이 증가했다고 응답해서, 수확량이 증가했다고 응답한 농가 중 가장 큰 비율을 차지하고 있었다. 이는 파프리카가 환경 관리에 영향을 많이 받는 것으로 볼 수도 있고, 파프리카 농가의 경우보다 적극적으로 스마트 온실의 정밀 환경제어 기술을 적용하고 있다고 판단된다.

후속연구

이는 온실 내부 환경보다 외부 로부터 유입되는 해충의 양과 해충 관리 방법이 해충 밀도에 더 큰 영향을 미치는 것이라 생각된다. 병해충 발생량에 미치는 스마트 온실의 영향은 학문적인 연구가 필요해 보이며, 차후에 연구된 결과들은 스마트 온실 사용자들에게 적극적으로 교육 및 홍보할 필요가 있을 것으로 생각된다.
이번 설문 조사는 파프리카 재배 농민들의 참여가 전체 파프리카 스마트 온실 비율을 고려할 때 상대적으로 부족하기는 하지만, 파프리카 재배의 경우 어느 정도 표준화되어 있고 이번 조사에 응답한 파프리카 스마트 온실 농가의 수는 17호로 일정 부분 대표성을 나타낼 수 있을 것으로 생각된다. 스마트 온실 농가 중 파프리카를 제외하면 재배 품목이나 재배면적 현황은 농림축산식품부 (2016)과 유사하여 이번 설문 조사가 과채류 스마트 온실 재배자들의 환경 및 병해충 관리 현황과 의견을 반영할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구조사는 스마트 온실 도입 후 환경 관리 방법, 스마트 온실 재배자들이 체감하고 있는 병해충 발생량 증감 및 주요 병 해충, 스마트 온실에 대한 만족도 등을 알아보고자 실시하였다. 이 연구 결과는 농민들이 체감하고 있는 스마트 온실의 실태를 정확히 진단하여 개선점과 향후 연구 및 기술 개발 방향을 설정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
이는 현재 보급된 스마트 온실은 환경 관리의 정밀성과 편의성 위주로 보급되었기 때문에 병해충 발생과는 큰 관련이 없기 때문으로 보인다. 향후 스마트 온실의 보급 및 관리에 있어 병해 충 발생량을 억제 시킬 수 있는 연구와 더불어 관련 정보에 대한 스마트 온실 운영 농가들의 교육이 병행될 필요가 있을 것으로 생각된다.

참고문헌 (30)

Adrian, A.M., Norwood, S.H., Mask, P.L., 2005. Producers' perceptions and attitudes toward precision agriculture technologies. Comput. Electron. Agric. 48, 256-271.

상세보기
Chaudhary, D.D., Nayse, S.P., Waghmare, L.M., 2011. Application of wireless sensor networks for greenhouse parameter control in precision agriculture. International Journal of Wireless & Mobile Networks 3, 140-149.
Butcher, M.R., Penman, D.R., Scott, R.R., 1989. The relationship between two-spotted spider mite and strawberry yield in Canterbury. New Zealand journal of Experimental Agriculture 15, 367-370.
Choe, Y.-C., Jang, I.-H., 2019. Smart farm in the fourth industrial revolution era. J. Korean Inst. Commun. Sci. 36, 9-16.
Glick, E., Levy, Y., Gafni, Y., 2009. The viral etiology of tomato yellow leaf curl disease - a review. Plant Protect. Sci. 45, 81-97.
Guzman-Plazola, R.A., Davis, R.M., Marois, J.J., 2003. Effects of relative humidity and high temperature on spore germination and development of tomato powdery mildew (Leveillula taurica). Crop Prot. 22, 1157-1168.

상세보기
Jarvis, W.R., 1989. Managing diseases in greenhouse crops. Plant Dis. 73, 190-194.

상세보기
Kim, J.S., Lee, S.H., Choi, H.S., Kim, M.K., Kwak, H.R., Nam, M., Kim, J.S., Choi, G.S., Cho, J.D., Cho, I.S., Chung, B.N., 2011. Occurrence of virus diseases on major crops in 2010. Res. Plant Dis. 17, 334-341.

원문보기 상세보기
Kim, S.E., Lee, S.D., Sim, S.Y., Kim, Y.S., 2012. Eco-friendly control of whiteflies by two-fluid fogging system. J. Bio-Environment Control. 21, 120-126.
Kim, G.-D., Lee, S., Kang, E.-H., Shin, Y.-G., Jeon, J.-Y., Heo, N.-Y., Lee, H.-S., 2013. The pests survey of paprika export complexes and packing house in Korea. Korean J. Agri. Sci. 40, 93-99.
Kim, Y., Park, J., Park, Y., 2016a. An analysis of the current status and success factors of smart farms. Korea Rural Economic Institute (KREI) research report, Naju, Korea.
Kim, Y., Seo, D.S., Park, J., Park, Y., 2016b. An analysis of current status and development direction of smart farms. Korea Rural Economic Institute(KREI) research report, Naju, Korea.
Kim, D.-Y., Kim, Y.B., 2019. Key ICT technologies in the 4th industrial revolution era: big data, artificial intelligence, and cloud technology trends. J. Inform. Proc. 26, 7-17.
Korean Statistical Information Service (KOSIS), 2010. Farm households population by sex & age. Agriculture, Forestry and Fishery Survey. http://www.kosis.kr/
Korean Statistical Information Service (KOSIS), 2018. Farm households population by sex & age. Agriculture, Forestry and Fishery Survey. http://www.kosis.kr/
Lee, J.-H., Park, Y., Baek, S., Im, J.S., Kim, M. J., Nam, H., Park, Y., Kim, K., 2019. Development of eco-friendly management methods for pest occurred in the fruit vegetables of smart farms. Rural Development Administration (RDA) research report, Jeonju, Korea.
McBratney, A., Whelan, B., Ancev, T., Bouma, J., 2005. Future directions of precision agriculture. Precision agriculture 6, 7-23.

상세보기
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA), 2016. Convergence of agriculture and ICT, spread of Korean smart farm. Press release, Sejong, Korea.
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA), Rural Development Adminstration (RDA), Korea Agency of Education, Promotion & Information Service in Food, Agriculture, Forestry & Fisheries (EPIS), 2016. Leading case according to types of smart farm told in agriculture field. Press release, Sejong, Korea.
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA), 2018. Innovation and growth of agriculture, Find the road in smart farm. Press release, Sejong, Korea.
Oliveira, M.R.V., Henneberry, T.E., Anderson, P., 2001. History, current status, and collaborative research projects for Bemisia tabaci. Crop Prot. 20, 709-723.

상세보기
Park, J.J., Arabnia, H.R., Kim, C., Shi, W., Gil, J. M., 2013. Grid and pervasive computing. 8th International Conference, GPC 2013 and Colocated Workshops, Seoul, Korea.
R Core Team, 2019. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org/
SAS Institute, 2013. SAS user's guide; statistics, version 9.4ed. SAS Institute, Cary, NC.
Steiner, M.Y., Goodwin, S., 2004. Getting a grip on thrips in strawberries. In V International Strawberry Symposium, 708, 109-114.
Steiner, M.Y., Spohr, L.J., Goodwin, S., 2011. Relative humidity controls pupation success and dropping behaviour of western flower thrips, Frankliniella occidentalis (Pergande) (Thysanoptera: Thripidae). Aust. J. Entomol. 50, 179-186.

상세보기
Trumble, J., Oatman, E., Voth, V., 1983. Thresholds and sampling for aphids in strawberries. Calif. Agric. 37, 20-21.
Ullah, M.S., Lim, U.T., 2015. Life history characteristics of Frankliniella occidentalis and Frankliniella intonsa (Thysanoptera: Thripidae) in constant and fluctuating temperatures. J. Econ. Entomol. 108, 1000-1009.

상세보기
Xu, X.-M., 1999. Effects of temperature on the latent period of the rose powdery mildew pathogen, Sphaerotheca pannosa. Plant Pathol. 48, 662-667.

상세보기
Yeo, H., 2019. Utilization of big data in foreign agriculture. World Agriculture 226, 37-57.

저자의 다른 논문 :

LOADING...

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증