$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 완전제어형 식물공장에서 선형지수함수를 이용한 들깨의 생육 모델링
Growth Modeling of Perilla frutescens (L.) Britt. Using Expolinear Function in a Closed-type Plant Factory System 원문보기

생물환경조절학회지 = Journal of bio-environment control, v.32 no.1, 2023년, pp.34 - 39  

설성관 (제주대학교 생명자원과학대학 원예학과) ,  백영택 (제주대학교 생명자원과학대학 원예학과) ,  조영열 (제주대학교 생명자원과학대학 원예학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

식물공장에서 생육 모델링은 안정적인 생산과 수확량을 조절하는 데 필수적일 뿐만 아니라 환경 데이터와 생육량의 관계를 비교하여 환경 조건을 제어할 수 있는 도구가 되기도 한다. 본 연구는 식물공장에서 재배하는 들깨[Perilla frutescens (L.) Britt.]에 대해 선형지수함수를 이용해 모델링하였다. 광도, 광주기, 혼합광의 비율을 각각 130μmol·m-2·s-1, 12/12시간, R:G:B(7:1:2)로 설정하여 정식한 후 화아분화가 발생할 때까지 12회 생육 조사하였고, 건물중과 생체중 예측을 위해 선형지수함수를 이용하여 모델링하였다. 생체중과 건물중 간의 상관계수는 가장 높은 양의 상관관계(r = 0.996)를 보였고, 생체중과의 관계에서 건물중을 제외하면 엽면적, 초장, 엽수, 마디수, 엽장, 엽폭의 순으로 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 생육 예측을 위한 독립변수로 정식 후 일수, 엽면적과 초장을 사용하였는데, 생육 예측을 위한 적합한 독립변수로는 엽면적이었다. 다만, 생육을 예측하기 위한 파괴적인 방법 또는 비파괴적인 방법에 대해 고려해야 할 것이다. 본 연구에서 식물공장에서 들깨의 생육을 예측하기 위한 생육 모델식을 만들었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Growth modeling in plant factories can not only control stable production and yield, but also control environmental conditions by considering the relationship between environmental factors and plant growth rate. In this study, using the expolinear function, we modeled perilla [Perilla frutescens (L....

주제어

#생육 예측   #들깨   #엽면적   #초장   #지상부 건물중   #지상부 생체중  

참고문헌 (14)

  1. Ann S.W., J.M. Lee, and Y.K. Cho 2020, Perilla leaf fertilization？effect of fertilizer by chlorella and seafood by-product？fermentation. J Environ Sci Int 29:423-434. (in Korean) doi:10.5322/JESI.2020.29.4.423 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. Cha M.K., J.S. Kim, and Y.Y. Cho 2014, Growth model of？common ice plant (Mesembryanthemum crystallinum L.)？using expolinear functions in a closed-type plant production？system. Hortic Sci Technol 32:493-498. (in Korean) doi:10.7235/hort.2014.14013 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Cho Y.Y., S. Oh, M.M. Oh, and J.E. Son 2007, Estimation of？individual leaf area, fresh weight, and dry weight of hydroponically grown cucumbers (Cucumis sativus L.) using leaf？length, width, and SPAD value. Sci Hortic 111:330-334. doi:10.1016/j.scienta.2006.12.028 

    상세보기 crossref

  4. Choi Y.W., C.K. Ahn, J.S. Kang, B.G. Son, I.S. Choi, Y.C.？Kim, Y.G. Lee, K.K. Kim, Y.G. Kim, and K.W. Son 2003,？Growth, photomorphogenesis, and photosynthesis of perilla？grown under red, blue light emitting diodes and light？intensities. Hortic Environ Biotechnol 44:281-286. 

  5. Goudriaan J., and J.L. Monteith 1990, A mathematical function？for crop growth based on light interception and leaf area expansion. Ann Bot 66:695-701. doi:10.1093/oxfordjournals.aob.a088084 

    crossref

  6. Jung D.H., Y.Y. Cho, J.G. Lee, and J.E. Son 2016, Estimation？of leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight of Irwin？mango grown in greenhouse using leaf length, leaf width,？petiole length, and SPAD value. Protected Hort Plant Fac？25:146-152. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2016.25.3.146 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. Kim J.S., W.H. Kang, T.I. Ahn, J.H. Shin, and J.E. Son 2016,？Precise, real-time measurement of the fresh weight of lettuce？with growth stage in a plant factory using a nutrient film？technique. Hortic Sci Technol 34:77-83. (in Korean) doi:10.12972/kjhst.20160020 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Kim S.K., J.H. Lee, H.J. Lee, S.G. Lee, B. Mun, S. An, and H.S.？Lee 2018, Development of prediction growth and yield？models by growing degree days in hot pepper. Protected Hort？Plant Fac 27:424-430. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2018.27.4.424 

    원문보기 상세보기 crossref

  9. Lee J.H., J. Goudriaan, and H. Challa 2003, Using the expolinear？growth equation for modelling crop growth in year-round？cut chrysanthemum. Ann Bot 92:697-708. doi:10.1093/aob/mcg195 

    상세보기 crossref

  10. Moon T., J. Park, and J.E. Son 2020, Estimation of sweet？pepper crop fresh weight with convolutional neural network.？Protected Hort Plant Fac 29:381-387. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2020.29.4.381 

    원문보기 상세보기 crossref

  11. Nguyen T.K.L., and M.M. Oh 2021, Physiological and？biochemical responses of green and red perilla to LED-based？light. J Sci Food Agric 101:240-252. doi:10.1002/jsfa.10636 

    상세보기 crossref

  12. Park Y.G., H.J. Oh, and B.R. Jeong 2013, Growth and anthocyanin？concentration of Perilla frutescens var. acuta Kudo as affected？by light source and DIF under controlled environment.？Hortic Environ Biotechnol 54:103-108. doi:10.1007/s13580-013-0147-2 

    상세보기 crossref

  13. Sul S.W., Y.T. Baek, and Y.Y. Cho 2022, Effects of light？intensity, light quality and photoperiod for growth of perilla？in a closed-type plant factory system. J Bio-Env Con 31:？180-187. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2022.31.3.180 

    원문보기 상세보기 crossref

  14. Tackenberg O. 2007, A new method for non-destructive？measurement of biomass, growth rates, vertical biomass？distribution and dry matter content based on digital image？analysis. Ann Bot 99:777-783. doi:10.1093/aob/mcm009？ 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로