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본 연구는 온실 재배 어윈 망고의 생육 진단을 위한 비파괴적 방법을 개발하고자 엽장, 엽폭, 엽병장, SPAD 값과 엽면적, 엽생체중, 엽건물중 간의 관계를 분석했습니다. 회귀분석을 통해 14가지 모델을 평가한 결과, 높은 설명력과 낮은 오차를 보이는 세 가지 모델이 선정되었으며, 이는 어윈 망고의 생육 지표를 편리하게 추정하는 데 기여할 수 있습니다.
Forest growth and yield modeling
기후변화 대응 아열대작목 최신 연구성과 모음집
Photosynthetic rate and dynamic environment
The quantitative analysis of plant growth
Banded vegetation patterning in arid and semiarid environments : ecological processes and consequences for management
The mango : botany, production and uses
Remote sensing for natural resource management and environmental monitoring
Forest island dynamics in mandominated landscapes
Analysis of plant waste materials
The shoot apex and leaf growth : a study in quantitative biology
Working with dynamic crop models : evaluating, analyzing, parameterizing, and Application
Data analysis in vegetation ecology
Trees II
The Design and analysis of ecological experiments
Physiological ecology of forest production : principles, processes and models
Physiological ecology of forest production : principles, processes and models
Plant aging : basic and applied approaches
Renewable resource management : proceedings
Functional-structural plant modelling in crop production
An improved growth intercept method for estimating site index of red pine
정대호; 조영열; 이준구; 손정익 · 2016
생물환경조절학회지
정대호; 신종화; 조영열; 손정익 · 2015
생물환경조절학회지
정대호; 신종화; 조영열; 손정익 · 2015
시설원예‧식물공장
Dae Ho Jung; Jun Gu Lee; Jung Eek Son; Young Yeol Cho · 2016
Protected horticulture and Plant Factory
Nguyen, Huy Tai; Ta, The Hung; Ahn, Tai In; Park, Jong Seok; Son, Jung Eek · 2009
Horticulture, Environment, and Biotechnology
Brito-Rocha, Ediófila; dos Anjos, Letícia; Schilling, Ana Cristina; Dalmolin, Ândrea Carla; Mielke, Marcelo S. · 2017
Agroforestry Systems: An International Journal incorporating Agroforestry Forum
Jung, Dae Ho; Lee, Joon Woo; Kang, Woo Hyun; Hwang, In Ha; Son, Jung Eek · 2018
International Journal of Molecular Sciences
정대호, 정용석, 황현승 · 2023
생물환경조절학회지
전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 학사
작물 재배를 위한 환경은 작물의 생체 정보를 기반으로 조절된다. 작물의 생장 특성을 이해하고 환경 또는 생육 단계 변화에 따른 표현형 정보를 올바르게 계측하는 것은 작물 생산의 생력화, 자동화 및 최적화를 실현하기 위한 기초 작업이다. 본 교과목에서는 생장 지수, 기체 교환, 엽록소 형광 등의 식물 생장 지표를 소개하고, 사례연구를 통해 응용 방안에 대하여 논의함으로써 정밀농업 분야를 전공하고자 하는 학생들에게 기초 지식과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
마틴 측정방법과 3차원 측정 방법 등 다양한 측정 방법을 배우고 측정결과의 수리적, 시각적 분석과 해석 능력을 기른다. 또한 인종, 성별, 연령, 시대별 체형 차이에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
반도체, MEMS와 같은 다양한 미세소자에서의 결정입 특성, 집합조직, 기계적 성질, 신뢰성 등의 문제에 대해 반도체회로(ULSI)에 사용되고 있는 알루미늄과 구리 배선을 중심으로 살펴본다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
상전이 및 임계현상에 관련된 여러 모형계 및 통계역학적 방법을 다룬다. 중요 내용은 임계지수, 모형계의 정확한 성질, 평균마당 이론, 란다우 이론, 란다우-긴즈버그 이론, 급수 전개, 눈금잡기이론, 되틀맞춤 이론, 건드림 전개, 낮은 차원과 무질서등이며, 통계역학을 이수한 학생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
지역별 자원부존량, 기후조건 등이 다르기 때문에 발생하는 작목별 생산의 지역적인 특화 그리고 지역간 농산물 및 생산요소의 이동 등을 고려한 지역경제발전 모형을 중점적으로 학습한다. 구체적으로는 공간균형모형을 바탕으로 하는 지역별 작목별 생산적정화 모형, 농산물 유통과 관련한 수송모형 등의 적용에 대해 연구한다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
본 과목은 생물 시료의 미세구조 관찰을 위해 광학현미경, 형광현미경, 전자현미경 등 현미경의 기본 구조와 작동 원리를 습득하고, 다양한 시료의 관찰을 통해 세포와 조직의 형태적 특성과 기능에 대한 이해를 목표로 한다. 특히 잎, 줄기, 뿌리 등 식물 기관의 관찰을 통해 다양한 환경에서 생육 최적화에 필요한 각 기관의 해부학적 특성을 이해한다. 또한 꽃, 화분, 종자, 과실 등의 형태 및 구조적 특징을 식물 번식의 기능적, 진화적 측면에서 고찰한다.전선 / 대학원
본 강좌는 출산력과 사망력 혹은 인구 성장과 구조 등 기초적인 인구분석에 널리 사용되는 방법론을 소개한다. 인구 분석을 위한 인구학적 방법과 통계적인 분석 기법은 사회학, 경제학, 역학, 보건학 등 다양한 학문분야에 적용되어 왔다. 본 강좌에서 주로 논의될 주제는 인구학적 방법론으로서 생명표의 작성 및 해석, 인구추계법, 출산 및 사망력 측정 등이 포함되며, 통계적인 분석 기법으로 다수준 분석, 성장 커브 분석 등이 포함된다. 본 강좌는 인구 및 통계 방법론의 수학적인 검증이나 확률 이론보다는, 인구 및 보건학 연구에서 실제 사용되는 데이터를 이용한 적용과 해석을 통해 학생들이 인구학에서 사용되는 방법론을 쉽게 이해하고 본인들의 연구에 직접 사용할 수 있도록 설계되어 있다.전선 / 대학원
통계적인 자료분석 기법들-EOF(empirical orthogonal function), CSEOF(cyclostationary EOF), CEOF(complex EOF), EEOF(extended EOF), POP(principal orthogonal patterns)분석, 시계열분석 및 웨이브블렛분석, 수학적, 통계적 이론을 배운다. 이론에 근거한 분석 프로그램을 이용하여 지구과학 연구에 쓰이는 자료를 분석하고 해석하는 능력을 배양한다. 강의실에서 실제로 프로그램을 수행하고 그 결과를 분석하고 해석하는 실질적인 강의를 구현하여 대학원생들의 연구 능력을 향상한다.전선 / 대학원
본 강의는 각종 천연자원의 이용에 관한 경제학적인 제 모형들을 연구하는 것을 그 목적으로 한다. 특히 지하자원을 비롯한 재생불가능자원과 수산자원, 수자원, 임업자원 그리고 기타 야생자원 및 농업자원의 이용에 적용된 최신분석기법들을 연구하며, 분석기법으로는 최적제어이론이나 동태계획법등과 같은 동태최적화기법과 아울러 게임이론이나 세대교차모형과 같은 균형이론이 함께 이용된다.