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스프레이국화재배지의 사과뿌리썩이선충과 침선충의 발생 및 피해
이재국,박병용,최동로,허재원,Lee, Jae-Kook,Park, Byeong-Yong,Choi, Dong-Ro,Heo, Jae-Won 한국응용곤충학회 2008 한국응용곤충학회지 Vol.47 No.4
국화재배 포장에서 시들음증이 발생한 토양 내 식물기생선충의 종류와 발생 밀도 및 국화의 품질과 수량 피해 정도를 구명하였다. 구미 원예수출공사의 대규모 유리온실에서 발생한 식물기생선충의 종류는 사과뿌리썩이선충(Pratylenchus vulnus), 침선충(Paratylenchus sp.), 환선충(Criconemoides sp.)이 검출되었으며, 이중 사과뿌리썩이선충의 평균밀도는 토양 100 g당 667마리, 침선충은 716마리로 나타났고, 토양깊이별 분포는 $0{\sim}30$ cm사이에 87%가 분포하였다. 사과뿌리썩이선충의 국화 생육 기간의 밀도 변동은 정식전 토양 100 g당 854마리에서 정식 10주후에 토양 100 g과 뿌리 1 g에서 14,985마리로 17배 증가하였다. 국화 생육은 정식 10주후 무감염구에서 비해 초장은 8%, 생체중은 24.8% 감소하여 뿌리썩이선충이 국화 품질 및 수량에 영향을 주었다. Root-lesion nematode (Pratylenchus vulnus) and pin nematode (Paratylenchus sp.) were detected with high population density at the spray chrysanthemum greenhouse in Gumi, Gyeongbuk. The average density of P. vulnus and Paratylenchus sp. was 667 and 716 nematodes per 100 g soil and P. vulnus density were distributed 87% to the depth of $0{\sim}30$ cm in greenhouse. When spray chrysanthemum cv Chopin, was transplanted in September 2004 in greenhouse, P. vulnus were 854 nematodes/100 g soil in planting and increased 14,985 nematodes/100 g soils and 1g root after 10 weeks in harvest. Shoot weight and shoot height of spray chrysanthemum decreased 24.8% and 8.0% compared with non-infested P. vulnus after 10 weeks in greenhouse.
방제포커스 - 농작물 선충병의 피해 및 방제 대책 - 농작물의 연작재배 선충병 피해 점차 심각 -
이재국,Lee, Jae-Guk 한국작물보호협회 2010 자연과 농업 Vol.258 No.-
저항성 품종 이용, 태양열 소독, 윤작, 침수법, 다양한 선충병 방제 방법을 토대로 농가 실정과 작부체계를 고려해서 우리나라에 맞는 방제 기술을 개발하고 농가에 보급함으로써 피해를 최소화하고 연작장해의 문제를 해결해야 할 것이다.
Data Classification Using the Robbins-Monro Stochastic Approximation Algorithm
이재국(Jae KooK Lee),고춘택(Chun Taek Ko),최원호(Won Ho Choi) 전력전자학회 2005 전력전자학술대회 논문집 Vol.- No.-
This paper presents a new data classification method using the Robbins Monro stochastic approximation algorithm, k-nearest neighbor and distribution analysis. To cluster the data set, we decide the centroid of the test data set using k-nearest neighbor algorithm and the local area of data set. To decide each class of the data, the Robbins Monro stochastic approximation algorithm is applied to the decided local area of the data set. To evaluate the performance, the proposed classification method is compared to the conventional fuzzy c-mean method and k-nn algorithm. The simulation results show that the proposed method is more accurate than fuzzy c-mean method, k-nn algorithm and discriminant analysis algorithm.