• Title/Summary/Keyword: 농업 종합 정보 시스템

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Vegetation Monitoring using Unmanned Aerial System based Visible, Near Infrared and Thermal Images (UAS 기반, 가시, 근적외 및 열적외 영상을 활용한 식생조사)

  • Lee, Yong-Chang
    • Journal of Cadastre & Land InformatiX
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    • v.48 no.1
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    • pp.71-91
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    • 2018
  • In recent years, application of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) to seed sowing and pest control has been actively carried out in the field of agriculture. In this study, UAS(Unmanned Aerial System) is constructed by combining image sensor of various wavelength band and SfM((Structure from Motion) based image analysis technique in UAV. Utilization of UAS based vegetation survey was investigated and the applicability of precision farming was examined. For this purposes, a UAS consisting of a combination of a VIS_RGB(Visible Red, Green, and Blue) image sensor, a modified BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) image sensor, and a TIR(Thermal Infrared Red) sensor with a wide bandwidth of $7.5{\mu}m$ to $13.5{\mu}m$ was constructed for a low cost UAV. In addition, a total of ten vegetation indices were selected to investigate the chlorophyll, nitrogen and water contents of plants with visible, near infrared, and infrared wavelength's image sensors. The images of each wavelength band for the test area were analyzed and the correlation between the distribution of vegetation index and the vegetation index were compared with status of the previously surveyed vegetation and ground cover. The ability to perform vegetation state detection using images obtained by mounting multiple image sensors on low cost UAV was investigated. As the utility of UAS equipped with VIS_RGB, BG_NIR and TIR image sensors on the low cost UAV has proven to be more economical and efficient than previous vegetation survey methods that depend on satellites and aerial images, is expected to be used in areas such as precision agriculture, water and forest research.

Predicting the Pre-Harvest Sprouting Rate in Rice Using Machine Learning (기계학습을 이용한 벼 수발아율 예측)

  • Ban, Ho-Young;Jeong, Jae-Hyeok;Hwang, Woon-Ha;Lee, Hyeon-Seok;Yang, Seo-Yeong;Choi, Myong-Goo;Lee, Chung-Keun;Lee, Ji-U;Lee, Chae Young;Yun, Yeo-Tae;Han, Chae Min;Shin, Seo Ho;Lee, Seong-Tae
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.22 no.4
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    • pp.239-249
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    • 2020
  • Rice flour varieties have been developed to replace wheat, and consumption of rice flour has been encouraged. damage related to pre-harvest sprouting was occurring due to a weather disaster during the ripening period. Thus, it is necessary to develop pre-harvest sprouting rate prediction system to minimize damage for pre-harvest sprouting. Rice cultivation experiments from 20 17 to 20 19 were conducted with three rice flour varieties at six regions in Gangwon-do, Chungcheongbuk-do, and Gyeongsangbuk-do. Survey components were the heading date and pre-harvest sprouting at the harvest date. The weather data were collected daily mean temperature, relative humidity, and rainfall using Automated Synoptic Observing System (ASOS) with the same region name. Gradient Boosting Machine (GBM) which is a machine learning model, was used to predict the pre-harvest sprouting rate, and the training input variables were mean temperature, relative humidity, and total rainfall. Also, the experiment for the period from days after the heading date (DAH) to the subsequent period (DA2H) was conducted to establish the period related to pre-harvest sprouting. The data were divided into training-set and vali-set for calibration of period related to pre-harvest sprouting, and test-set for validation. The result for training-set and vali-set showed the highest score for a period of 22 DAH and 24 DA2H. The result for test-set tended to overpredict pre-harvest sprouting rate on a section smaller than 3.0 %. However, the result showed a high prediction performance (R2=0.76). Therefore, it is expected that the pre-harvest sprouting rate could be able to easily predict with weather components for a specific period using machine learning.

A Study on Micro Clustering Technology for Breeding Pig Behavior Analysis (모돈 행동 특성 분석을 위한 마이크로 클러스터링 기술 연구)

  • Cho, Jinho;Oh, Jong-woo;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.165-165
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    • 2017
  • 모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.

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A Study on Water Surface Detection Algorithm using Sentinel-1 Satellite Imagery (Sentinel-1 위성영상을 이용한 수표면 면적 추정 알고리즘에 관한 연구)

  • Lee, Dalgeun;Cheon, Eun Ji;Yun, Hyewon;Lee, Mi Hee
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.35 no.5_2
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    • pp.809-818
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    • 2019
  • The Republic of Korea is very vulnerable to damage from storm and flood due to the rainfall phenomenon in summer and the topography of the narrow peninsula. The damage is recently getting worse because of the concentration rainfall. The accurate damage information production and analysis is required to prepare for future disaster. In this study, we analyzed the water surface area changes of Byeokjeong, Sajeom, Subu and Boryeong using Sentinel-1 satellite imagery. The surface area of the Sentinel-1 satellite, taken from May 2015 to August 2019, was preprocessed using RTC and image binarization using Otsu. The water surface area of reservoir was compared with the storage capacity from WAMIS and RIMS. As a result, Subu and Boryeong showed strong correlations of 0.850 and 0.941, respectively, and Byeokjeong and Sajeom showed the normal correlation of 0.651 and 0.657. Thus, SAR satellite imagery can be used to objective data as disaster management.

A Benchmark of Micro Parallel Computing Technology for Real-time Control in Smart Farm (MPICH vs OpenMP) (제목을스마트 시설환경 실시간 제어를 위한 마이크로 병렬 컴퓨팅 기술 분석)

  • Min, Jae-Ki;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.161-161
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    • 2017
  • 스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.

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A Characteristics of the Vulnerable Area for Emergency Medical Service in Daejeon by Analysis of Geographic Information System (지리정보시스템(GIS)으로 분석한 대전광역시 응급의료서비스 취약지 특성)

  • Hwang, Ji-Hye;Na, Baeg-Ju;Lee, Dong-Woo;Hong, Jee-Young;Lee, Moo-Sik
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.05b
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    • pp.859-862
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    • 2010
  • 본 연구는 대전광역시의 응급의료서비스 취약지를 도출하고 취약지역의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성을 분석하여 응급의료 관련 정책의 의사결정에 유용한 기초자료로 제공하기 위한 연구이다. 응급의료서비스 취약지 도출은 Arc GIS의 공간분석 방법 중 가중분석(Cost Weighted distance) 방법으로 응급의료센터로부터의 접근성 분석을 하였으며, 응급의료서비스 취약지의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성은 SPSS 17.0을 이용하여 비모수 t-검정 및 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 연구지역의 응급의료기관 분포는 동구와 유성구, 대덕구는 지정된 응급의료센터가 없으나 서구와 중구는 응급의료센터가 2개소 이상 위치하고 있어 응급의료기관 분포가 편중되어 있으며, GIS를 활용하여 응급의료센터와의 접근성 분석을 수행한 결과, 대전광역시 자치구별 전체 면적 대비 응급의료서비스 취약지의 비율이 높은 자치구는 동구가 41.2%로 가장 높았다. GIS를 활용하여 행정동별 응급의료서비스 취약지를 분석한 결과, 대덕구 신탄진동, 동구 대청동과 산내동, 유성구 구즉동과 노은2동, 서구 기성동, 중구 산성동으로 나타났으며, 응급의료서비스 취약지 중 기성동, 대청동이 노인 인구밀도가 높게 나타났다. 응급의료서비스 취약여부에 따른 보건학적 특성별 차이를 분석한 결과, 국민기초생활수급권자, 장애인등록자, 농업인구 비율의 평균은 취약지가 비취약지에 비해 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 응급의료서비스 취약여부를 종속변수로 하고 지역별 보건학적 특성을 독립변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부를 설명할 수 있는 변수인 것으로 나타났다(p<0.01, p<0.05). 이상의 결과를 종합하면 대전광역시 5개 자치구의 행정동 중 응급의료서비스 접근 불평등지역이 도출되었고 이러한 지역은 보건학적 특성 중 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자의 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부와 관련성이 있는 것으로 나타났다. 향후 효율적인 응급의료 자원 분배를 위해서는 GIS를 활용한 의사결정이 필요하며, 응급의료서비스 이용의 형평성을 증진시키기 위해서 응급의료서비스의 사각지대에 놓여있는 지역의 보건학적 특성을 고려한 정책이 시행되어야 할 것으로 사료된다.

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Analysis of runoff characteristics on Hwabuk watershed in Jeju Island (제주도 화북천 유역의 유출특성 해석)

  • Jung, Woo-Yeol;Yang, Sung-Kee;Kim, Dong-Su;Ko, Seong-Yong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.929-929
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    • 2012
  • 제주도는 연평균 강우량이 1,975mm에 달하는 우리나라 최다우 지역이지만 하천은 주로 한라산 정상을 중심으로 남 북사면 방향으로 급한 경사를 이루며 발달하고 있으며 하천연장은 대부분 15km 내외로 내륙지역의 하천에 비하여 매우 짧은 특성을 보이고 있다. 투수성이 높은 지질학적 특성으로 인하여 집중 호우시 짧은 기간 동안만 유출이 발생하고 평상시 대부분의 하천은 건천의 상태로 유지되고 있다. 향후 기후변화에 의하여 강우량 및 강우강도의 증가로 인한 강우패턴 변화로 집중호우 및 강력한 태풍의 가능성이 지속적으로 증가할 것으로 예측되고 있으나 제주도에서는 기초 수문자료의 확보조차 어려운 실정이며 강우사상에 따른 하천유출 특성 해석 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 제주도 도심부에 위치한 화북천 유역을 대상으로 SWAT 모델 및 WMS(HEC-HMS) 모델을 이용하여 장단기 강우에 따른 유출 특성을 해석하고자 한다. 유역 내 수문 기상 자료는 기상청 관할 AWS 및 기상관측지점 자료를 수집하여 사용하였으며 DEM(미국 USGS), 토지피복도(국가수자원 종합정보시스템), 토양통도(농업과학기술원)의 자료를 각각 구축하여 모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 제주특별자치도 수자원본부에서 운영하는 화북천 하류지점의 실 관측자료를 이용하여 모델의 결과치를 검 보정 하였으며, 모의결과의 적합성을 판단하기 위하여 상관계수의 제곱( ), 평균 제곱근 오차(RMSE), 모형 효율성계수(ME)를 이용하였다. 모델링 기법을 이용하여 장기간(2008.1.1~2010.12.31) 동안의 유출량을 산정한 결과 2008년에는 전체 유역 평균 강우량 중에서 5.66%가 유출되었으며, 2009년도에는 3.47%, 2010년도에는 8.12%가 유출되었다. 화북천 유역은 단일강우 40~50mm 발생시에도 유출은 발생하지 않으나 선행강우가 발생시에는 20mm의 강우에도 반응을 하고 50mm 이상에서 급격한 유출이 발생하는 특징을 도출하였다. 향후 유역 내의 많은 실측 유출량 관측자료를 구축하고 모델 개선을 통하여 모델링 기법을 적용한다면 보다 정밀한 하천유출량 산정 및 유출특성 해석이 가능할 것으로 판단된다.

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The Suitable Region and Site for 'Fuji' Apple Under the Projected Climate in South Korea (미래 시나리오 기후조건하에서의 사과 '후지' 품종 재배적지 탐색)

  • Kim, Soo-Ock;Chung, U-Ran;Kim, Seung-Heui;Choi, In-Myung;Yun, Jin-I.
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.11 no.4
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    • pp.162-173
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    • 2009
  • Information on the expected geographical shift of suitable zones for growing crops under future climate is a starting point of adaptation planning in agriculture and is attracting much concern from policy makers as well as researchers. Few practical schemes have been developed, however, because of the difficulty in implementing the site-selection concept at an analytical level. In this study, we suggest site-selection criteria for quality Fuji apple production and integrate geospatial data and information available in public domains (e.g., digital elevation model, digital soil maps, digital climate maps, and predictive models for agroclimate and fruit quality) to implement this concept on a GIS platform. Primary criterion for selecting sites suitable for Fuji apple production includes land cover, topography, and soil texture. When the primary criterion is satisfied, climatic conditions such as the length of frost free season, freezing risk during the overwintering period, and the late frost risk in spring are tested as the secondary criterion. Finally, the third criterion checks for fruit quality such as color and shape. Land attributes related to these factors in each criterion were implemented in ArcGIS environment as relevant raster layers for spatial analysis, and retrieval procedures were automated by writing programs compatible with ArcGIS. This scheme was applied to the A1B projected climates for South Korea in the future normal years (2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100) as well as the current climate condition observed in 1971-2000 for selecting the sites suitable for quality Fuji apple production in each period. Results showed that this scheme can figure out the geographical shift of suitable zones at landscape scales as well as the latitudinal shift of northern limit for cultivation at national or regional scales.

Analysis of Rice Blast Outbreaks in Korea through Text Mining (텍스트 마이닝을 통한 우리나라의 벼 도열병 발생 개황 분석)

  • Song, Sungmin;Chung, Hyunjung;Kim, Kwang-Hyung;Kim, Ki-Tae
    • Research in Plant Disease
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    • v.28 no.3
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    • pp.113-121
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    • 2022
  • Rice blast is a major plant disease that occurs worldwide and significantly reduces rice yields. Rice blast disease occurs periodically in Korea, causing significant socio-economic damage due to the unique status of rice as a major staple crop. A disease outbreak prediction system is required for preventing rice blast disease. Epidemiological investigations of disease outbreaks can aid in decision-making for plant disease management. Currently, plant disease prediction and epidemiological investigations are mainly based on quantitatively measurable, structured data such as crop growth and damage, weather, and other environmental factors. On the other hand, text data related to the occurrence of plant diseases are accumulated along with the structured data. However, epidemiological investigations using these unstructured data have not been conducted. The useful information extracted using unstructured data can be used for more effective plant disease management. This study analyzed news articles related to the rice blast disease through text mining to investigate the years and provinces where rice blast disease occurred most in Korea. Moreover, the average temperature, total precipitation, sunshine hours, and supplied rice varieties in the regions were also analyzed. Through these data, it was estimated that the primary causes of the nationwide outbreak in 2020 and the major outbreak in Jeonbuk region in 2021 were meteorological factors. These results obtained through text mining can be combined with deep learning technology to be used as a tool to investigate the epidemiology of rice blast disease in the future.

A Study on Perception Change in Bicycle users' Outdoor Activity by Particulate Matter: Based on the Social Network Analysis (미세먼지로 인한 자전거 이용객의 야외활동 인식변화에 관한 연구: 사회네트워크분석을 중심으로)

  • Kim, Bomi;Lee, Dong Kun
    • Journal of Environmental Impact Assessment
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    • v.28 no.5
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    • pp.440-456
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    • 2019
  • The controversy of the risk perception related to particulate matters becomes significant. Therefore, in order to understand the nature of the particulate matters, we gathered articles and comments in on-line community related to bicycling which is affected by exposure of the particulate matters. As a result, firstly, the government - led particulate matter policy was strengthened and segmented every period, butthe risk perception related to particulate matters in the bicycle community has become active and serious. Second, as a result of analyzing the perception change of outdoor activities related to particulate matters, bicycle users in community showed a tendency of outdoor activity depending on the degree of particulate matters ratherthan the weather. In addition, the level of the risk perception related to particulate matters has been moved from fears of serious threat in daily life and health, combined with the disregard of domestic particulate matter levels or mask performance. Ultimately, these risk perception related to particulate matters have led some of the bicycling that were mainly enjoyed outdoors to the indoor space. However, in comparison with outdoor bicycling enjoyed by various factors such as scenery, people, and weather, the monotonous indoor bicycling was converted into another type of indoor exercise such as fitness and yoga. In summary, it was derived from mistrust of excessive information or policy provided by the government or local governments. It is considered that environmental policy should be implemented after discussion of risk communication that can reduce the gap between public anxiety and concern so as to cope with the risk perception related to particulate matters. Therefore,this study should be provided as an academic basis for the effective communication direction when decision makers establish the policy related to particulate matters.