• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.16-21
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• 1998

농작물 병해충의 발생에 대한 실시간 정보의 제공은 병해충으로부터 농작물 피해를 최소화하는데 매우 중요하다. 이를 위해서는 농작물 병해충 발생 정보를 실시간으로 수집하여, 다양한 형태로 가공한 후 병해충 발생 예찰 정보를 제공하는 정보 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 인터넷 환경에서 국내외에 분포되어 있는 농작물 병해충 예찰소에서 관측·조사된 병해충 관련 정보를 실시간으로 입력받아 객체 관계형 데이터베이스에 체계적으로 저장하고 사용자 질의에 따라 병해충 발생 정도 및 분포 정보를 다양한 형태로 제공하는 병해충 예찰 정보 시스템 (Pest Monitoring System : ReMoS)을 개발한 내용을 기술한다.

• Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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• v.23 no.2
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• pp.87-97
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• 2021

To investigate the current pest management status in Korea, a survey was conducted from 151 students and graduates in the Korea National College of Agriculture and Fisheries (KNCAF) by on-line. The questionnaire consists of two divisions, basic questions and pest control questions. The basic questions were including the respondent's age, academic status, cultivating crops and cultivating area. The pest control questions were including pest control methods, pesticide selection rationale, and pest forecasting methods. As a summary of basic questions, the respondents in their 20s accounted for 91.2%. Moreover, 34.5% of the respondents had over 3 hectares of cultivating area. The cultivating methods were differed by cultivating crops. As a summary of pest control questions, major control methods were using the conventional chemicals (>66%). To understand the pesticide selection rationale, farmers/respondents made their own decisions based on existing control techniques (30%) or depended on the decisions of pesticide vendors (29%). As for the pest forecasting method, it was mainly conducted by the Rural Development Administration affiliated organization (29%) and the National Crop Pest Management System (27%). Regarding the reliability of the pest diagnosis and pesticide prescription of pesticide vendors, 97% of the respondents marked above average. However, there was no choice on strong reliability. Interestingly, 79% of the respondents agreed to train experts for pest diagnosis and pesticide prescription with high necessity and, in particular, 47% of respondents were very strongly supported. These results suggest that the farmers might be need more qualified experts in pest diagnosis and pesticide prescriptions. Taken together, these survey results would provide important information to understand the current status of pest management by farmers' point of view and useful to set the direction of pest control.

• Life and Agrochemicals
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• s.277
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• pp.22-25
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• 2012

농작물병해충을 효율적으로 대처하기 위해 벼 병해충 예찰정보시스템, 과수종합정보시스템, 농작물 생육상황시스템, 농작물병 해충 잡초정보등 4개의 병해충 관련 전산시스템을 통합하고, 국가병해충 관리시스템(NPMS)을 구축했다.

• Agrochemical news magazine
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• v.20 no.6 s.153
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• pp.17-20
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• 1999

• Agrochemical news magazine
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• v.15 no.6 s.123
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• pp.24-27
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• 1994

93년 냉해는 작물의 생육 및 결실 등 생리작용에 큰 영향을 주었고 병해충의 종류에 따라 최적조건이 되는 특정 병해충발생이 증가하였다. 94년 가뭄은 밭작물 특히 채소류의 경우 진딧물과 함께 바이러스병 발생도 증가하였다. 여기서는 농촌진흥청 발행 ''93 이상기상과 작물피해실태 종합보고서와 ''93 작물보호사업보고서의 내용을 중심으로 하여 ''93냉해와 ''94가뭄에 따른 주요 채소류에서 병해충 발생양상과 대책을 살펴 보기로 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.27-35
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• 2007

The majority of farm managers growing the garden products in greenhouse concern massively about the diagnosis and prevention of the breeding and extermination for pests. especially, the managing problem for pests turns up as main issue. In the paper, we first build a wireless sensor network with soil and environment sensors such as illumination, temperature and humidity. And then we design and implement multimedia pest predication and management system which is able to predict and manage various pest of garden products in greenhouse. The proposed system can support the database with information about the pests by building up wireless sensor network in greenhouse compared with existing high-priced PLC device as well as collect various environment information from soil, the interior of greenhouse, and the exterior of greenhouse. To verify the good capability of our system, we implemented several GUI interface corresponding desktop. web, and PDA mobile platform based on real greenhouse model. Finally, we can confirm that our system work well prediction and management of pest of garden products in greenhouse based on several platforms.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.6 no.11
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• pp.2-11
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• 1985

과수농사를 짓는데 있어서 어느 해이던 간에 병해충의 발생이 없는 해는 없다. 올해 역시 예년과 마찬가지로 각종 병해충이 발생되었던 한해였다. ''70년도부터 ''85년도까지의 주요 병해충 발생양상을 보면, 점차 증가하고 있는 병해로 사과반점낙엽병과 부패병이 있는데, 이들 병은 ''70년대초에는 거의 무시할 정도의 발생을 보인 병들로 ''78년이후 급증하는 병이며, 해충은 점박이응애, 사과굴나방, 조팝나무진딧물, 포도호랑하늘소 같은 것들로 이들 해충은 현재 농약만으로의 방제가 어려운 상태에 있다. 이와는 반대로 점차 그 발생이 감소하고 있는 병해충은 ''70년초 심하였던 배나무적성병, 복숭아축엽병으로 ''75$\~$''80년도에 와서 거의 미미한 발생을 보이고 있다. 반면 예나 지금이나 지속적인 발생으로 과수재배농가에 피해를 주고 있는 것으로 사과부란병, 복숭아세균성천공병, 심식충류, 잎말이나방류, 깍지벌레류 등이 있다. 이들중 올해 가장 문제가 되었던 것은 사과탄저병으로 금년도의 기상조건이 발병에 좋은 조건이었고, 방제시기에 일기가 불순하여 충실한 방제를 하지 못한 관계로 더욱 심하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.460-463
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• 2022

세계에서 가장 중요한 온대 과일 작물 중 하나인 사과의 생산성과 품질은 병해충 여부에 큰 영향을 받는다. 이를 진단하기 위해서는 효율적이고 많은 전문 지식과 상당한 시간이 필요하다. 그러므로 이를 해결하기 위해 효율적이고 정확하게 다양한 병해충을 진단하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 분석에 큰 효율을 보인 딥러닝 기반 CNN 들을 비교 분석하여 사과의 병해충 여부를 판별하고 최적의 모델을 제시한다. 딥러닝 기반 CNN 구조를 가진 AlexNet, VGGNet, Inception-ResNet-v2, DenseNet 을 채택해 사과 병해충 분류 성능 평가를 진행했다. 그 결과 DenseNet 이 가장 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.295-296
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• 2022

작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2315-2322
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• 2008

The requesting a consultation of the farm manager is about the diagnosis and prevention of the breeding and extermination for diseases and insects in greenhouse, the managing problem for diseases and insects turn up a main issue. To solve these problems, this paper proposes a PDA based greenhouse, diseases and insects management system for mobile(GDIMS) uses as keeping up with ubiquitous time, which makes prediction and management for diseases and insects more efficiently checked at any time and anywhere you want to, and go well with the motto of ubiquitous. This system is using the environmental data from the greenhouse attached sensors provide the accurate diagnosis and recipes, which supports to product clean crops. There are no need to visit the greenhouse because our system is based on mobile devices that obtain the information in the greenhouse, which makes management in efficient with little number of people. This wort builds simply virtual greenhouse model that assembles system component of environmental sensor for performance analysis and offers a PDA view of the greenhouse status.