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Author: JK

Transforming Data: Stacking Multiple Columns into Rows Using R

Transforming Data: Stacking Multiple Columns into Rows Using R

One common mistake when organizing data is collecting it as depicted below (## represents the result). While it might seem easy to input values into each column, listing data in this manner complicates statistical analysis. To conduct statistical analysis on such listed data, it is necessary for the data to be arranged as shown below. In other words, statistical analysis of an experimental design with three replicates for the two variables, Genotype and Field, can be conducted when the data…

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Stacking Data Vertically from Multiple Columns in R Studio (feat. reshape package)

Stacking Data Vertically from Multiple Columns in R Studio (feat. reshape package)

Previously, I posted about how to change the data structure in the following scenario. □ Combining Factors from Separate Datasets into a Single Column Using R Studio (feat. dplyr package) This time, I will introduce a method for changing the structure of data as shown below. Specifically, this is about cases where there are multiple columns within a single dataset, not two different datasets. I will create a simple dataset for illustration purposes. This is a method for taking input…

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[스페인 농업일기] 스페인 카탈루냐 지역 작은 농장 스토리

[스페인 농업일기] 스페인 카탈루냐 지역 작은 농장 스토리

Farmer España 라는 앱에서 소개한 스페인 카탈루냐 지역에 작은 농장 스토리 입니다. 농부라는 직업을 이렇게 매력적으로 묘사하는 영상을 오랜만에 봅니다. 영상미부터 스토리까지 농부가 되고 싶게 만드는 영상을 보며 이런게 문화의 힘인가 싶고, 개인적으로는 카탈루냐 지역 농업이 이런 면을 많이 부각시키는 듯 합니다. 영상이 너무 이뻐서 영상 내용을 번역하여 소개합니다. Hericamps es nuestro proyecto agroecológico de agricultura ecológica y sostenible. Empezó ya hace 3 años. 우리의 농장 Hericamps 는 스페인 카탈루냐 Figuera 지역에서 3년전에 시작한, 농업과 환경에 관한 생태학적이고 지속가능한 우리의…

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Combining Factors from Separate Datasets into a Single Column Using R Studio (feat. dplyr package)

Combining Factors from Separate Datasets into a Single Column Using R Studio (feat. dplyr package)

When data is divided into two separate datasets, it needs to be combined into a single column. Using R, we can simply combine the two datasets. I will create a simple dataset. Now I will combine these two datasets into one. 1) using data.frame() To explain the below code simply, we are using the function data.frame() to combine two datasets. Regarding the repetition of the text “Defoliation,” it indicates repeating it by the number of times corresponding to the values…

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Utilizing R Studio for Data Grouping and Mean/Standard Error Calculation (feat ddply)

Utilizing R Studio for Data Grouping and Mean/Standard Error Calculation (feat ddply)

The function I will introduce today is ddply(). This function is convenient for summarizing large amounts of data and can also calculate standard errors, making it easy to create bar graphs. First, install the package. Once the installation is complete, let’s upload some data. This dataset consists of results from cultivating 4 genotypes under 4 different nitrogen treatment conditions with 4 replicates each. In other words, it comprises a total of 64 data points (4 x 4 x 4). When…

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Performing a Two-Way ANOVA with Blocks using R Studio

Performing a Two-Way ANOVA with Blocks using R Studio

I’ll upload one data in R. I have 10 corn varieties and want to analyze the impact of nitrogen treatments (N0 and N1), variety, and their interaction on grain yield. Since replicates are considered as blocks, I will conduct a two-way ANOVA analysis with blocks as the statistical model. The statistical model for two-way ANOVA with blocks is as follows: yijk = μ  + αi + βj + δij + γk + εijk where yijk: observed values for treatment (ij; i…

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Streamlined Data Summary in R STUDIO: Enhancing Bar Graphs with Error Bars

Streamlined Data Summary in R STUDIO: Enhancing Bar Graphs with Error Bars

When working with data in R, there are situations where you might need to examine summarized information, such as means, standard deviations, and more. Today, I will introduce the methods that can be employed for this purpose. Let’s start by loading a dataset. As I engage in various tasks involving this data, I aim to summarize it. Therefore, I will introduce methods applicable to such situations. 1) using plyr package First, install and activate the package. I want to summarize…

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Enhancing Graph Points in R Studio: Adding Distinct Borders

Enhancing Graph Points in R Studio: Adding Distinct Borders

I have datasets below. This data pertains to the differences in grain yield and height resulting from various fertilizer treatments. Now I’ll create a graph using the following code. Since I assigned the color based on the condition of the “Fertilizer,”; geom_point (aes(color=Fertilizer)), the colors are automatically distinguished, resulting in the graph being plotted. However, I would like to add borders to these points in order to represent them more distinctly. By the way, if you include shape=Fertilizer within aes(),…

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How to select/delete specific variables using R STUDIO?

How to select/delete specific variables using R STUDIO?

□ How to select and delete specific columns using R STUDIO? In my previous post, I explained how to select or delete specific columns. This time, I’ll elaborate on selecting or deleting specific variables within columns. Once again, I’ll generate a new set of data. If I want to divide the data by genotype, I use the code below. But what if I simply want to delete all instances of the CV2 genotype? The code is below. Alternatively, the code…

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Modifying Graph Axis Style using ggplot in R Studio

Modifying Graph Axis Style using ggplot in R Studio

This is a method for adjusting the axis formatting of a graph drawn using ggplot() in R Studio. I will create a simple dataset as shown below. Next, I will use this data to create a bar graph. I have created the bar graph as shown above. Now, let’s proceed to adjust the axis formatting of the graph. 1) Setting Axis Range I will adjust the range of the y-axis values. I want to set the range from -1 to…

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Illustrating Data Trends with a Line Graph in R Studio

Illustrating Data Trends with a Line Graph in R Studio

I’ll Introduce the method of creating a line graph using R. I will utilize the geom_line() within ggplot(). First, let’s load the file. This data pertains to the changes in chlorophyll content and leaf greenness over time (days after planting). This dataset contains information from two distinct locations (Northern, Southern) and genotypes (CV1, CV2), each with three stress treatments (Control, Stress_1, Stress_2). Now, I’d like to know how chlorophyll content is changed by stress treatments per genotype at each location….

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[El trigo column] Language

[El trigo column] Language

Wednesday, September 16, 2020 @ Lleida, Spain Lately, I have been investing a lot of time in learning coding languages. I’m currently learning R, a very basic statistical language, and just the mention of “coding” is somewhat embarrassing since I’m at such a fundamental level. With R, I am learning how to draw various implementable graphs and am also learning very basic statistical analysis methods. Although there aren’t many good statistical programs available for free, R has the advantage of…

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How to select/delete specific columns using R STUDIO?

How to select/delete specific columns using R STUDIO?

It would be helpful if you read the below post before starting!! □ Data filtering using R Studio I’ll generate one data. Let’s say this is a math and English score for 8 students from different countries. Let’s do several things with this data. ■ How to delete certain column? I’d like to delete math column. I use the below code. In case I want to delete both math and eng columns, I use the below code. Without using subset(),…

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How to Combine Data in R Studio using c/r bind() and merge() Functions?

How to Combine Data in R Studio using c/r bind() and merge() Functions?

I will post a method for combining the columns and rows of two datasets in R. I have created two datasets simply for this purpose. And now, let’s combine these two datasets. I have combined these two tables into one. In fact, combining columns is simple because you can just put them side by side. However, when combining rows, it is important to check if the names of each column are the same before merging to prevent data from being…

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R 에서 각 변수간 그룹의 평균값을 계산하여 새로운 열에 삽입해 보자

R 에서 각 변수간 그룹의 평균값을 계산하여 새로운 열에 삽입해 보자

아래와 같은 데이터가 있습니다. 이 데이터에서 treatment 별로 평균값을 계산하여 새로운 열에 삽입하고 싶습니다. 그래서 아래와 같은 코드를 사용해 보겠습니다. 하지만 이 코드는 너무 길어 보입니다. 아주 간편하게 위와 동일한 계산을 수행하는 코드가 있으면 아주 편할것 같습니다. tapply() 코드는 위와 동일한 계산을 가능하게 하는 코드입니다. mean2 라는 열을 생성해서 그곳에 각 변수의 평균값을 계산하여 삽입하고 싶습니다. 첫번째 일일이 계산했던 방법과 동일한 값을 얻을 수 있습니다. 즉, 아래와 같이 길었던 코드와 동일한 계산식을 제공하는 코드가 tapply() 입니다. 만일 변수가 하나가 아니라…

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스페인 작물학회 참석 및 발표

스페인 작물학회 참석 및 발표

스페인 코르도바에서 열린 스페인 작물학회 The Second Spanish Symposium on Cereal Physiology and Breeding (SEFiMeC) 에 참석하여 밀 종자의 source-sink balance 에 대한 주제로 주제발표를 하였습니다.    밀의 수확량은 크게 두가지 구성성분으로 이루어집니다. 하나는 Grain number per m2 (GN) 이고 다른 하나는 average grain weight (GW) 입니다. 밀의 수확량은 GN 에 더 큰 영향을 받습니다. 하지만 이 두 구성성분 사이에는 negative 한 관계가 형성됩니다. 즉, GN 이 증가되면 GW 는 감소됩니다. 이 negative 한 관계는 결국 yield penalty 를 가져오는 요인이 됩니다. 그렇기에…

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스페인 예이다 대학교 (ETSEA) 도착 (박사 연구 시작)

스페인 예이다 대학교 (ETSEA) 도착 (박사 연구 시작)

2017년 10월 4일 이번 예이다 대학교 방문은 박사과정 진학을 위해 지도 교수님과 향후 일정을 조율하기 위해 방문하는 일정이었습니다. 바르셀로나 역에서 Lleida 로 가는 Renfe 고속열차를 타고 Lleida 역 (Lleida Pirineus railway station) 에 도착하였습니다. 미팅이 다음날 오전에 잡혀 있어서 숙소로 먼저 이동합니다. ETSEA (Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Agrària) 건물 바로 앞에 있는 Nastasi 라는 호텔입니다. 가격도 저렴하고 시설도 무척이나 좋았습니다. 다음날 미팅을 위해서 방문한 ETSEA (Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Agrària) 입니다. 예이다 대학교에서 농업 관련쪽 분야는 이곳에 다 모여 있다고 보시면…

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스페인 박사 비자 신청방법

스페인 박사 비자 신청방법

한국에서 스페인에서의 학업은 그렇게 익숙한 얘기는 아닌것 같습니다. 스페인어 전공자를 제외하고 스페인에서 유학하는 경우를 찾기가 힘든 것도 한 이유가 될수도 있고 스페인 대학에 대한 정보가 부족해서 진학의 어려움이 있을수도 있을것 같습니다. 그래서 이번에 제가 했던 스페인 대학 박사과정 비자신청 과정을 정리해서 포스팅 할려고 하니 향후 스페인에서 박사 진학하시는 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 1. 비자 Type 유럽에서의 박사과정은 ‘고용’의 개념에 더 가깝습니다. 수업이 있는 것이 아니라 해당 대학의 본인 연구그룹에 들어가 계약기간 동안 연구활동을 하며 논문을 쓰는 구조입니다. 그렇기에 등록금이라는…

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예이다 대학교 ETSEA 방문

예이다 대학교 ETSEA 방문

이번 예이다 대학교 방문은 박사과정 진학을 위해 지도교수님과 향후 일정을 조율하기 위해 방문하는 일정이었습니다.  바르셀로나 역에서 Lleida 로 가는 Renfe 고속열차를 타고 Lleida 역 (Lleida Pirineus railway station) 에 도착하였습니다. 미팅이 다음날 오전에 잡혀 있어서 숙소로 먼저 이동합니다. ETSEA (Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Agrària) 건물 바로 앞에 있는 Nastasi 라는 호텔입니다. 가격도 저렴하고 시설도 무척이나 좋았습니다. 다음날 미팅을 위해서 방문한 ETSEA (Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Agrària) 입니다. 예이다 대학교에서 농업 관련쪽 분야는 이곳에 다 모여 있다고 보시면 됩니다. 건물이 오래되어 보였지만…

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예이다 대학교 (University of Lleida)

예이다 대학교 (University of Lleida)

오늘은 유럽 우수 농업대학중 스페인에 있는 예이다 (or 레리다) 대학교 (University of Lleida) 를 소개하겠습니다. 예이다 대학은 스페인 카탈루냐 (Catalonia) 주에 위치한 예이다 (Lleida) 라는 작은 도시에 위치한 대학입니다. 바르셀로나로부터 기차로 1시간 거리에 위치한 지역이지만 대도시와 가까운 위치와는 상반되게 농업도시로 유명한 지역이기도 합니다.  예이다 대학은 1300년에 설립된 대학으로 카탈루냐 지역에 처음으로 설립된 대학이기도 합니다. 현재 약 10,000명의 학생이 재학중이며 크게 26개의 학부로 이루어져 있습니다. 현재 스페인에서 농업분야로는 선두에 있는 대학이기도 합니다. 스페인에서 카탈루냐는  첨단 산업과 높은 농업 생산력 덕분에 스페인 전체…

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유럽에서 박사진학 현실적 조언

유럽에서 박사진학 현실적 조언

확실한 것은 유럽은 미국과 다르게 교수가 개별적으로 연구펀드 가지고 있는 경우가 드물다는 것입니다. 혹시나 어떤 교수 개개인이 연구펀드를 EU나 본인 국가나 혹은 특정 연구단체로 부터 확보한다면 그 교수는 내부에서 본인이 평소 눈여겨보던 학생을 박사생으로 채용할 것이며 마땅한 후보자를 찾지 못할 경우 공식적으로 박사 채용공고를 내서 신규 박사생을 뽑을 것 입니다. 그렇기에 본인의 연구펀드로 선발하는 박사채용은 까다로울수 밖게 없을 것이기에 박사과정 실패의 위험부담이 상대적으로 적은 자기 국가학생이나 유럽 학생을 선발할 확률이 훨씬 높습니다. Non-European 학생이 박사 채용 공고난 포지션에 지원해서 선발될 확률이 낮은 이유가 여기에 있습니다. 이는 Non-European 학생의 능력문제가 아닌 교수의 한정된 연구펀드의 운영에 따른 문제가 훨씬 더 크게 작용합니다. 앞에서 말한것 처럼 교수가 연구펀드를 개별적으로 운영하는게 아니기 때문에 본인 고유의 연구펀드가 없거나 부족한 상황에서 교수가 본인 연구에 박사생이 필요할때는 학교에서 제공하는 fellowship 을 제공받고 선발되는 학생들중에서 본인 주제와 맞는 학생을 찾아야 합니다. 하지만 이렇게 해서 자신의 분야와 맞는 학생을 찾기는 현실적으로 어려울 것입니다. 그래서 교수들은 자신의 분야와 맞는 학생을 발견하면 본인 대학 박사 선발시기 (call) 에 지원하도록 권유합니다. 하지만 해당 학생 선발권이 본인들에게는 없기에 그 학생이 운좋게 학교 fellowship 에 선발되기를 바랄뿐 달리 도울 방법은 없습니다. 그렇게 해서 혹여나 그 학생이 운좋게 선발이 되면 교수 입장에서는 본인 연구를 도울 박사생이 그냥 생기는 것이고 그게 아니면 후보자를 놓치는 것입니다. 그래서 교수들 입장에서는 박사과정을 진학 하고 싶어하는 학생이 본인 연구펀드 (self-funding)를 들고 오는 경우가 가장 이상적이 케이스가 될 것입니다. 유럽에서 많은 대학들은 박사 선발시기(call) 자체를 운영하고 있지 않고 교수들이 확보한 펀드내에서 본인들이 박사 채용공고를 내서 선발하는 방식이 많아서 더욱더 그럴 것입니다. 본인 연구에 필요한 박사 인력이 자신의 생활비를 충당하며 공부하러 오겠다는데 막을 이유가 전혀 없어 지는 것입니다. 그냥 박사생이 공부할 수 있는 자리 하나만 마련해주면 끝입니다. 유럽대학이 특정 프로젝트나 학교 장학금 과정으로 선발된 학생뿐만 아니라 self-funding 학생을 환영하며 받아주는 이유가 여기에 있습니다. 그들을 박사인력에 목마른 연구비에 독립적이지 못한 교수들이기 때문입니다. 처음에 제가 가졌던 착각 중 하나가 유럽대학이 무척이나 관대해서 교수들의 개별적 연구펀드에 기반한 박사 채용공고나 대학 내 박사생 fellowship 지원시기 (call) 에서도 기회를 얻지 못한 여러 학생들에게도 학업의 기회를 주는 것이라고 생각했는데 현실은 그것이 아니라 유럽 대학의 교수가 미국 대학의 교수와 비교했을때 상대적으로 연구비에 독립적이지 못한 소위 말해서 연구비에 거지(?) 여서 그런것입니다. 그들은 박사생을 늘 필요로 합니다. 하지만 그들은 미국 교수들 처럼 본인이 연구비를 확보해서 자기 입맛에 맞는 학생을 탄력적으로 뽑을수 없는, 연구비에 독립적이지 못한 교수들 입니다 (물론 개인의 능력이 뛰어나서 제가 언급한 케이스와 다른 유럽 대학의 교수들도 많이 있겠으나 미국과 비교 했을때 상대적으로 그들은 연구비에서 독립적이지 못해 보입니다). 여기서 대학원 진학시 미국과 유럽의 접근방법이 달라집니다. 본인이 공부하고 싶은 분야의 교수를 찾게 되어서 박사과정 진학을 문의했을 경우 분명 미국 교수는 자기 연구펀드 상황을 제일 먼저 얘기할 것입니다. 자신의 가용 연구펀드가 신규 박사생을 뽑을 여유가 있는 상황에서 해당 학생의 경력이 마음에 들었을 경우, 그들은 긍정적 메세지를 주며 공식 지원 해보라고 할 것입니다. 이 경우, 공식지원은 그냥 형식적 절차일 뿐 이미 합격한 것과 다름없습니다. 이유인즉, 독립적 연구펀드를 운영하는 교수가 본인 재량에 의해 학생을 뽑기 때문에 학교에서 그 교수의 학생 선발에 관여할 이유가 전혀 없는 것입니다 (하지만 이 상황은 상황에 따라 달라서 100% 이렇다고 단정짓기는 어렵습니다. Department fellowship 으로 지원하는 후보자의 경우는 교수 재량으로 선발하는 것과는 또 별개일 것입니다. 이 경우 GRE 나 여러 자료들이 요청되겠지요) 반면 유럽의 경우, 본인이 공부하고 싶은 분야의 교수를 찾게 되어서 박사과정 진학을 문의했을때 해당교수가 그 학생의 경력이 마음에 들었을 경우, 나올수 있는 시나리오는,  첫번째, 학교 공식 지원시기(call) 에 지원해보라고 할 것입니다. 하지만 이 경우 미국의 경우처럼 교수가 학생 선발에 재량권을 가지기는 힘들 것입니다. 그 공식지원의 의미는 경쟁이 치열한 곳에서 살아남아 선발되어 자기에게 오기를 바라는 의미일 것입니다.  두번째, self-funding 으로 들어오기를 권유할 것입니다. 이는 해당 학생의 경력이 마음에 드나 본인이 그 학생을 재정적으로 지원할 방법이 없기 때문에 해당 학생이 본인 생활비를 충당하며 자기 밑에서 학업하기를 희망하는 경우입니다. 그 학생의 자체펀드가 해당 학생의 국가 장학금이든 특정 장학단체 장학금이든, 혹은 학생 개인의 돈이든 교수 입장에서는 첫번째 관심사항이 아닙니다. 교수의 관심사는 그 학생이 자기의 재정적 지원 없이 박사과정을 마칠수 있느냐 입니다. 이런 관점에서, 아이러니 하게도, 유럽에서 박사를 하기는 무척이나 쉽다는 결론이 나옵니다. 앞에서 말한것 처럼 교수가 어렵게 구한 연구 펀드로 선발하는 박사채용은 까다롭고 또 위험부담이 적은 자기 국가 학생이나 유럽학생이 될 확률이 클 것이기에 non European 학생이 채용공고된 박사 자리를 차지하기는 훨씬 어려울 것입니다. 간혹 그런 기회를 얻는 학생들이 있겠지만 상대적으로 봤을때 European 학생들 보다는 훨씬 낮을것이 분명해 보입니다.  하지만 자체펀드로 접근하면 말은 달라집니다. 채용공고를 내지 못하는 박사생이 필요한 유럽의 수 많은 대학의 교수들은 지금도 박사인력을 원하고 있을것이기 때문입니다. 앞에서 말한것 처럼 학교 장학금에 선발되어 오든지 자체펀드로 오든지 상관없이 교수들이 필요한 것은 자기 연구주제에 맞는 박사생들이 자기에게 오는 것입니다. 미국은 교수의 연구펀드가 독립적이여서 연구펀드가 충분한 교수를 운좋게 만나서 박사진학 하는 경우가 대부분일 것이기에 self-funding 을 가져오는 학생에 대한 매력도가 유럽에 비해서 상대적으로 낮기 때문에 박사진학의 문턱은 상대적으로 높을수 밖에 없을 것입니다.  반면, 유럽대학의 경우 박사생은 채용의 개념이기 때문에 수업료, 등록금이라는 개념이 없습니다 (영국은 제외됨; 영국은 International 박사생들에게 학비를 받습니다). 그리고 유럽에서의 박사과정은 코스웍이라는 개념이 없습니다. 즉, 주어진 박사과정 계약기간 동안 자기 사무실에서 자기 일을 하며 논문을 쓰는 채용의 개념입니다. 유럽내 소수 대학들에서 자체적으로 코스웍을 운영할수는 있겠으나 지금까지 제가…

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와게닝겐 떠나기 전

와게닝겐 떠나기 전

바헤닝언 대학교 (Wageningen University) 에서 2년간의 석사 과정을 잘 마무리 하고 무사히 졸업을 하게 되었습니다. 와게닝겐 시티에 위치한 Aula 라는 학교 건물로 주로 졸업식 행사로 사용되는 장소입니다. 졸업식 후 Wageningen 대학을 떠나기 전 풍경들을 카메라에 담아봅니다. Wageningen 다운타운 입니다. 말이 다운타운 이지 아주 작은 상점들이 모여 있는 곳입니다. Wageningen 도시 자체가 무척이나 작은 시골마을 입니다. 2년동안 살았던 Bornsesteeg 건물 기숙사입니다. 학교에서 가장 가까운 기숙사이고 가격도 저렴해서 이곳에 계속 살았지만 재정적 여유가 더 있었다면 조금더 좋은 건물에서 살았다면 하는 아쉬움이 듭니다….

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와게닝겐 대학 석사논문

와게닝겐 대학 석사논문

이번 시간에는 와게닝겐 대학 석사 논문 과정에 대해서 설명드리겠습니다. 와게닝겐 대학의 석사 과정은 2년 과정으로 1년 동안 coursework 과정을 이수하고 나머지 1년 동안 논문작업을 시작하게 됩니다. 1년 동안 major 논문 (36학점) 을 마치고 기업 인턴쉽 이나 minor 논문 (24학점) 을 이수하여 총 60학점을 이수하면 됩니다. 1. Thesis Market 논문 주제를 결정하기전 학교에서 Thesis market 을 개최하여 각 Chair group 에서 자신들이 하는 연구주제를 소개하는 시간을 가집니다. 석사생들은 이 행사에서 본인들이 관심있는 주제에 대해서 질문할수 있는 시간을 가질 수 있습니다. 하지만 아무 주제나 논문 주제로 선택할 수 있는 것은 아닙니다. 본인 전공에 따라 본인이 선택할수 있는 Chair group 은 한정되어 있습니다. https://ssc.wur.nl/Handbook/Programme/MPS 예를들면, Handbook 2016/2017 에 들어가셔서 확인해 보시면 각 전공마다 선택할수 있는 논문 Chair group 이 정해져 있습니다. 위의 예시는 Crop Science 세부전공에서 논문을 선택할 수 있는 그룹을 보여 줍니다. 위의 경우에 따르면Crop Science 를 전공한 학생이 식물육종에 관련된 논문을 쓸수가 없습니다. 이는 coursework 기간 동안 Crop Science 세부전공 학생은 식물 육종에 관련된 수업을 듣지 않았기에 원칙적으로 식물 육종에 관련된 석사 논문을 쓰는 것을 금지하고 있는 것입니다. 그렇기에 논문주제 선택전에 본인 전공에 따라 선택할 수 있는 Chair group을 미리 파악해 두는 것이 중요합니다. 본인이 하고 싶은 논문 주제와 본인 전공에 관련성이 적은 경우 빨리 세부전공 (specialization) 을 바꾸는 것이 중요하기에 study advisor 와 미리 상담을 해 두는 것을 권장합니다. 2. 논문주제 선택 논문주제를 선택하기 위해서는 현재 진행중인 석사논문 주제를 올려놓은 Project Database 에서 본인이 관심 있는 분야를 선택 후 해당 교수에게 연락하여 본인이 참여할 수 있는지 여부를 물어보게 됩니다. http://www.tip.wur.nl/ 해당 교수와 미팅후 해당 주제로 논문이 결정이 되면 논문기간, supervisor 등등이 명시된 논문 계약서를 작성하게 됩니다. 논문 계약서가 작성되면 해당 그룹 및 교수그룹에 속하게 되어 일정기간 석사논문을 진행하게 됩니다. Major 논문기간은 기본적으로 6개월 정도 소요됩니다. Minor 논문도 대부분 같은 절차로 진행됩니다. Last updated on 13 March 2017

와게닝겐 대학 Plant Sciences 석사과정 소개

와게닝겐 대학 Plant Sciences 석사과정 소개

네덜란드 와게닝겐 대학 Plant Science 석사과정을 소개하고자 합니다. Plant Science 석사과정은 총 5개의 세부 전공으로 나뉘어집니다. http://www.wur.nl/en/Education-Programmes/master/MSc-programmes/MSc-Plant-Sciences.htm 1. Crop Science 2. Greenhouse Horticulture 3. Natural Resource Management 4. Plant Breeding and Genetic Resources 5. Plant Pathology and Entomology 1번 Crop Science 는 곡물 위주의 필드 연구를 주로 하는곳 입니다. Centre for Crop Systems Analysis Group 은 crop modelling 쪽으로 연구 트렌드가 형성된 것 같고 Plant Production Systems Group 은 아프리카 쪽 농업 연구가 대세인 것 같습니다. Farming Systems Ecology Group…

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