• 농업기술회보
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• 제51권5호
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• pp.17-18
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• 2014

최근 들어 식물의 뿌리 주변에는 사는 근권미생물과 식물과의 상호작용연구가 새롭게 조명되고 있다. 바실러스, 슈도모나스 등의 근권미생물은 식물의 면역기능을 활성화시켜 작물의 건강을 지키는 것으로 밝혀지고 있으며 이러한 기술을 도입할 경우 농작물의 안전 관리에 중요한 역할을 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권2호
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• pp.307-312
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• 2014

최근 멧돼지의 개체수 및 농작물 피해 증가로 인하여 사회적 문제를 야기 시키고 있다. 국내 멧돼지에 대한 연구는 미미하여 향후 효과적인 멧돼지 관리를 위해서는 종에 대한 생태적 연구가 필요하다. 본 연구는 2012년 5월부터 12월까지 경남 거창군 일대에서 유해야생동물 포획을 통해 수집된 멧돼지 위 내용물(n=79) 분석을 통하여 식이습성 구명 및 선호 농작물을 파학하기 위해 수행되었다. 연구 결과 멧돼지는 주로 식물성 먹이를 섭식하며, 계절별로 유의한 차이를 나타냈다. 식물성 먹이는 잎-줄기가 83.5%로 가장 높은 출현율 보였으며, 농작물을 포함한 식물성 먹이는 건중량의 93.5%을 차지하였다. 무척추동물의 발견 빈도는 높았으나 빠르게 소화되는 특성으로 인하여 건중량은 낮게 나타났다. 식이농작물로는 밤, 벼, 사과 등이 선호하는 농작물로 나타났다. 수확기 농작물은 멧돼지가 야생 먹이보다 선호하여 의도적으로 섭식하는 것으로 판단된다. 지렁이는 총 수집된 위에서 50%의 출현율을 보였으며, 섭식 마릿수는 여름에 가장 높고, 겨울에 낮은 것으로 나타났다. 멧돼지는 전형적인 잡식성의 성향을 보이며, 시기에 따라 섭식하는 식이물이 다른 것으로 나타났다. 향후 멧돼지에 의한 농작물 피해를 줄이기 위해서는 밤나무림에 인접한 논과 사과 과수원의 우선적인 피해방지가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권2호
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• pp.140-146
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• 2018

최근 국내 멧돼지 문제는 농작물 피해 및 도심 출몰로 인하여 사회적으로 심각한 상황에 직면해 있다. 본 연구는 경남 거창군의 멧돼지에 의한 농작물 피해사례를 바탕으로 피해에 영향을 끼치는 환경 요인들에 대하여 파악하고자 2012년 5월부터 10월까지 수행 되었다. 농작물 피해 분석 결과 주로 8월과 9월 사이 피해가 가장 많이 발생하였고, 벼의 빈도가 가장 높았으며 피해 강도는 고구마가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 멧돼지의 농작물 선호성과 특정시기에 대한 가용성과 관련이 있는 것으로 판단된다. 또한 농작물 피해에 경사, 지형기복, 산림과의 거리, 수계로부터의 거리, 도로로부터의 거리, 주거지로부터의 거리의 요인들이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 피해 강도에 따른 환경요인의 차이는 나타지 않아 멧돼지는 한번 피해를 끼친 농경지를 지속적으로 방문하여 피해를 누적 시키는 것으로 파악된다. 따라서 멧돼지에 의한 농작물 피해를 저감시키기 위해서는 피해가 발생할 수 있는 곳에 멧돼지가 비선호하는 작물로 대체 재배하며 전기펜스 설치, 엽사와 포획틀을 이용한 멧돼지 개체수 조절이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.265-266
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• 2021

본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 재배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지 작물 재배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지 농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.907-914
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• 2017

최근 전 세계적으로 농작물에 대한 스마트 팜 기술의 발달로 산업화, 자동화가 이루어지고 있다. 이는 인구의 고령화와 노동력 감소에 대한 농업시스템의 자동화와 편리성이 필요하기 때문이다. 본 논문에서 제안한 스마트 통합 제어 시스템은 일반농가들이 편리하게 관리할 수 있는 앱을 통해 스마트폰에서 온습도 조절을 실시간으로 확인 가능하며 최적의 온습도를 유지함으로써 병충해 예방과 농작물 성장에 도움을 주며, 농어민의 노동력과 생산성 향상이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권5호
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• pp.479-485
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• 2013

본 논문에서는 software defined radio (SDR) 기술 기반의 가시광 (visible light) 무선통신 및 RF 무선통신을 이용한 스마트 농업 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트 농업을 위하여 무선 센서네트워크를 구축하여 LED 식물공장을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 또한, LED 식물공장을 자동으로 제어가 가능하도록 하여 농작물 재배지를 항상 최적의 환경으로 유지할 수 있다. 더 나아가, 농작물 재배 환경을 데이터베이스화하여 농작물 재배지가 보다 효율적으로 관리될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.125-126
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• 2015

과학 기술에 발전에 따라 정보통신기술(ICT)도 농업에서 광범하게 응용하고 있다. 또한 무선 센서 네트워크는 농업에서 특히 농작물 정보 검측 방면에 응용하면 농업 지능화 및 자동화 시키는 최선의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 ICT 농업 융합기술 살펴보고 ICT 농업 분야에서 활용사례 및 문제점 분석하여 ICT 농업 융합기술의 발전 방안을 모색하고자 한다.

• 한국관개배수논문집
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• 제3권1호
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• pp.94-104
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• 1996

1994년에 일본 서부지역에서 100년 빈도 이상의 극심한 가뭄으로 각지에서 농작물의 가뭄피해가 발생하였다. 그러나 현재까지 정비해 온 관개시설과 물관리의 새로운 방식으로 과거와 같은 심한 피해를 피할수 있었으며 전체적으로는 오히려 평년 이상 풍작이었다. 구체적인 물관리의 갈수 대책으로는 취수량을 제한하고, 물의 용도별 배분, 급수율을 철저히 감시하는 방법, 윤환관개, 비상용 양수기를 설치하는 등이 가뭄 극복의 효과적인 대책이었다. 이번 가뭄 경험으로

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.