• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.43-48
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• 2007

본 연구는 벼 군락의 분광반사율 지표를 측정할 수 있는 인공광원을 사용하는 능동형 광학 센서인 GNDVI 를 활용하여 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 농업과학기술원 답작 포장에서 공시품 종인 추청벼를 이용하여 난괴법 3반복으로 시험구 배치를 하고 질소 4수준 3반복으로 실험을 수행하였다. 벼 생육시기별 GNDVI 와 엽 질소함량과의 관계를 2년 간 (2005, 2006)의 자료를 통하여 분석해 보았다. 2005년의 경우 벼 생육시기동안 9시기의 GNDVI값과 그 당시 시료를 샘플링하여 분석한 엽 질소함량과의 관계를 벼 출수전과 출수후로 구분하여 분석해 본 결과 GNDVI 값은 출수전 ($r=0.78^{***}$ n=60) 보다 출수후 ($r=0.89^{***}$, n=59) 가 엽 질소함량과의 상관계수가 높았다. 2006년은 20시기동 안 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 상관 분석한 결과 착근기 (6월 5일) $r=0.84^{***}$, 유수분화기 (7월 11일) $r=0.95^{***}$, 출수기 (8 월 16일) $r=0.87^{***}$, 수확기 (10월 13일) $r=0.90^{***}$ 으로 출수전의 경우 7월 11일이 상관계수가 가장 높았고， 이 결과는 2005년 동일시기 (7월 11일) 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 상관계수가 가장 높았던 ($r=0.91^{***}$) 것과 일치하였다. 벼 생육시기 변화에 따른 식생지수와 엽 질소 흡수량과의 관계를 살펴보았는데 벼 출수전의 경우 GNDVI는 7월 11일 에 엽 질소 흡수량과의 상관계수 ($r=93^{***}$)가 가장 높은 결과를 보였고 출수후의 경우에는 시기에 따라 상관계수가 고르게 높게 나타났다. 엽 질소함량과의 상관관계가 높았던 2005년，2006년 7월 11일 식생지수 데이터를 함께 이용하여 엽 질소함량과의 관계를 추정식으로 작성하였다. GNDVI를 이용하여 2005년과 2006년 실측한 엽 질소함량 값과 추정 값을 비교해 본 결과 2005년과 2006년의 결정계수가 각각 0.88, 0.94로 2006년이 더 예측률이 높게 나타났다. GNDVI 값을 이용하여 엽 질소함량 추정값과 실측값을 비교해 본 결과 결정계수가 0.86으로 추정값과 실측값이 근접하게 분포하였다.

• Weed & Turfgrass Science
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• v.2 no.3
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• pp.283-291
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• 2013

This experiment was carried out for the selection of suitable cultivars on the green and fairway at the mountain area. The climate data showed that differences of altitude influenced greater than latitude on temperature and rainfall when compared with 3 areas of the central of Gyeong-gi and Yeong-seo, and the mountain area at Yeong-seo. The plot was prepared with the USGA profiles for green and modified California style for fairway at the mountain golf course in Wonju, Korea. The growth characteristics were compared on two different profiles for 3 years of growing seasons after seeding with 5 creeping bentgrass cultivars. 'T-1' and 'CY-2' showed a rapid greenup compare with other cultivars in spring of 2010 with the both green and fairway mowing height. However, 'Penncross' resulted the slowest among cultivars. 'T-1' showed the most prominent visual quality of overall rate and the deepest root length after one year of seeding, while 'Penncross' showed an excellent result of root length and weight during summer season. However, 'Penn A-1' had an imperial result in that season. Comparison of the growth characteristics under green and fairway conditions, 'T-1' and 'CY-2' showed exellent overall results at the mountain area at Yeong-seo area in Korea.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2001.04b
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• pp.75-76
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• 2001

순환식 펄라이트재배에서 배액 재사용을 위한 양분흡수 모델링을 작성하고자 EC 처리(1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7 dSㆍm-1)를 수행하였다. 생육 중기까지 EC 수준에 따른 양액흡수량은 차이가 없었지만 중기 이후 EC가 높을수록 흡수량이 감소되는 경항을 보였다(Fig. 1). NO$_3$-N, P 및 K의 흡수량은 생육기간 동안 처리간 차이를 유지하였는데 N과 K는 생육 중기 이후 일정 수준을 유지하였으나 P는 생육기간 동안 다소 증가되는 경향을 보였다. S의 흡수량은 생육 중기 이후 모든 처리에서 급격한 감소를 보였으며 생육 후기에는 처리간에 차이가 없었다(Fig. 2). 오이의 무기이온 흡수율에서와 같이 흡수량에서도 EC간 차이를 보여 EC를 무기이온 흡수량을 추정하는 요소로 이용할 수 있을 것으로 생각되었다. 무기이온 흡수량은 모든 EC 처리간에 생육 초기에는 차이를 보이지 않았으나 생육중기 이후에는 뚜렷한 차이를 보인 후 생육 후기의 높은 농도에서 그 차이가 다소 감소되는 경향을 보였다. 단위일사량에 따른 양액흡수량과 EC를 주된 변수로 한 오이의 이온 흡수량 예측 회귀식을 작성하였는데 모든 무기이온 흡수량 추정식의 상관계수는 S를 제외한 모든 이온에서 높게 나타났는데 특히 N, P, K 및 Ca에서 높았다. S이온에서의 상관계수는 0.47로 낮게 나타났으나 각 이온들의 회귀식에 대한 상관계수는 모두 1% 수준에서 유의성을 보여 위의 모델식을 순환식 양액재배에서 무기이온 추정식으로 사용이 가능할 것으로 생각되었다(Table 1). 이를 이용한 실측치와의 비교는 신뢰구간 1%내에서 높은 정의상관을 보여 실제적인 적용이 가능할 것으로 생각되었다(Fig 3)..ble 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.861-866
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• 2023

Unlike conventional smart farms that require chemical fertilizers and large spaces, aquaponics farming, which utilizes the symbiotic relationship between aquatic organisms and crops to grow crops even in abnormal environments such as environmental pollution and climate change, is being actively researched. Different crops require different environments and nutrients for growth, so it is necessary to configure the ratio of aquatic organisms optimized for crop growth. This study proposes a method to measure the degree of growth based on area and volume using image processing techniques in an aquaponics environment. Tilapia, carp, catfish, and lettuce crops, which are aquatic organisms that produce organic matter through excrement, were tested in an aquaponics environment. Through 2D and 3D image analysis of lettuce and real-time data analysis, the growth degree was evaluated using the area and volume information of lettuce. The results of the experiment proved that it is possible to manage cultivation by utilizing the area and volume information of lettuce. It is expected that it will be possible to provide production prediction services to farmers by utilizing aquatic life and growth information. It will also be a starting point for solving problems in the changing agricultural environment.

• Journal of Mushroom
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• v.16 no.3
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• pp.155-161
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• 2018

In this study, we analyze the growth environment using smart farm technology in order to develop the optimal growth model for the precision cultivation of the bottle-grown oyster mushroom 'Suhan'. Experimental farmers used $88m^2$ of bed area, 2 rows and 5 columns of shelf shape, 5 hp refrigerator, 100T of sandwich panel for insulation, 2 ultrasonic humidifiers, 12 kW of heating, and 5,000 bottles for cultivation. Data on parameters such as temperature, humidity, carbon dioxide concentration, and illumination, which directly affect mushroom growth, were collected from the environmental sensor part installed at the oyster mushroom cultivator and analyzed. It was found that the initial temperature at the time of granulation was $22^{\circ}C$ after the scraping, and the mushroom was produced and maintained at about $25^{\circ}C$ until the bottle was flipped. On fruiting body formation, mushrooms were harvested while maintaining the temperature between $13^{\circ}C$ and $15^{\circ}C$. Humidity was approximately 100% throughout the growth stage. Carbon dioxide concentration gradually increased until 3 days after the beginning of cultivation, and then increased rapidly to approximately 2,600 ppm. From the 6th day, $CO_2$ concentration was gradually decreased through ventilation and maintained at 1,000 ppm during the harvest. Light was not provided at the initial stage of oyster mushroom cultivation. On the $3^{rd}$ and $4^{th}$ day, mushrooms were irradiated by 17 lux light. Subsequently, the light intensity was increased to 115-120 lux as the growth progressed. Fruiting body characteristics of 'Suhan' cultivated in a farmhouse were as follows: Pileus diameter was 30.9 mm and thickness was 4.5 mm; stipe thickness was 11.0 mm and length was 76.0 mm; stipe and pileus hardness was 0.8 g/mm and 2.8 g/mm, respectively; L values of the stipe and pileus were 79.9 and 52.3, respectively. The fruiting body yield was 160.2 g/850 ml, and the individual weight was 12.8 g/10 unit.

• Journal of Advanced Technology Convergence
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• v.1 no.1
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• pp.1-6
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• 2022

Since 2015, the government has been making efforts to distribute Korean smart farms. However, the supply is limited to large-scale facility vegetable farms due to the limitations of technology and current cultivation research data. In addition, the efficiency and reliability compared to the introduction cost are low due to the simple application of IT technology that does not consider the crop growth and cultivation environment. Therefore, in this paper, data analysis services was performed based on public and external data. To this end, a data-based target smart farm system was designed that is suitable for the situation of farms growing in facilities. To this end, a farm risk information notification service was developed. In addition, light environment maps were provided for proper fertilization. Finally, a disease prediction model for each cultivation crop was designed using temperature and humidity information of facility farms. Through this, it was possible to implement a smart farm data service by linking and utilizing existing smart farm sensor data. In addition, economic efficiency and data reliability can be secured for data utilization.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.192-197
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• 2002

1. 실시간 모니터링 -온실 내부환경의 계측장치로 모듈화된 단일 칩 마이크로프로세서를 이용한 하우스 모니터를 개발하였다. 개발된 다수의 하우스 모니터는 RS-485통신을 이용하여 개발된 프로토콜을 통하여 그룹 모니터와 통신하면서 계측 데이터를 전송하였고 안정된 계측 성능을 보였다. 또한 그룹 모니터는 하우스모니터로부터 수신한 데이터를 인터넷 환경 TCP/IP 통신에 의해 서버에 정보를 전송하고 데이터베이스 서버에 저장할 수 있었다. 2. 클라이언트 서버 모델 -클라이언트 모니터를 통하여 허용된 사용자들은 해당 온실의 상황을 원격지에서 파악할 수 있는 있었다. 또한 분산환경 기술을 이용하여 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에서 데이터 셋을 가져와 과거 재배 사례 등을 조회 및 이용 가능하였다. 이는 전문가에게 접근을 허용함으로써 재배에 관한 지원이 가능하도록 하였다. 데이터 베이스 시스템으로 연계하여 온실환경 정보를 분석하는 것이 가능하였다. 3. 기대효과 및 나아가야 할 방향 -개발된 시스템을 식물 공장 내 작물의 재배환경을 데이터베이스화하여 재배사례 데이터베이스를 형성하고 작물이 가장 잘 자라는 최적 재배 환경을 연구하여 고품질의 작물 재배에 이용될 수 있다. 또한 식물공장의 운전실적, 환경 조건, 환경 조절비용 등의 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 예상되며 각 환경인자들과의 관계를 구명하는데 도움을 줄 것이다. 축적된 작물의 재배 사례 데이터베이스를 이용하여 작물 특성 및 재배 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. 제어 장치들의 운영실적을 분석함으로써 제어 시스템의 효율적이고 경제적인 제어가 가능하도록 할 수 있을 것이다. 이들이 모두 완성되면 전문가 및 전문가 시스템으로부터 지원을 받는 지능형 식물공장이 가능할 것이다. 본 연구에서 개발한 계측 모듈 및 데이터베이스 시스템은 실제 농가에 설치된 전용선을 이용하여 실증 실험을 통해 수정·보완하여야 할 것이다. 또한 시설원예분야에서 있어서 통신체계에 대한 표준화 연구가 수행되어 앞으로 개발될 다른 시스템들과의 호환성을 갖도록 해야 할 것이다. 앞으로 온실의 경영 및 관리 데이터베이스를 개발하여 첨단온실의 통합 관리 및 정보 시스템을 구축하여야 할 것이다. 또한, 시설원예의 환경 설계의 기준을 적용할 수 있도록 하여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2023.04a
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• pp.7-7
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• 2023

Currently, the main technologies of various fourth industries are big data, the Internet of Things, artificial intelligence, blockchain, mixed reality (MR), and drones. In particular, "digital twin," which has recently become a global technological trend, is a concept of a virtual model that is expressed equally in physical objects and computers. By creating and simulating a Digital twin of software-virtualized assets instead of real physical assets, accurate information about the characteristics of real farming (current state, agricultural productivity, agricultural work scenarios, etc.) can be obtained. This study aims to streamline agricultural work through automatic water management, remote growth forecasting, drone control, and pest forecasting through the operation of an integrated control system by constructing digital twin data on the main production area of the nojinot industry and designing and building a smart farm complex. In addition, it aims to distribute digital environmental control agriculture in Korea that can reduce labor and improve crop productivity by minimizing environmental load through the use of appropriate amounts of fertilizers and pesticides through big data analysis. These open-field agricultural technologies can reduce labor through digital farming and cultivation management, optimize water use and prevent soil pollution in preparation for climate change, and quantitative growth management of open-field crops by securing digital data for the national cultivation environment. It is also a way to directly implement carbon-neutral RED++ activities by improving agricultural productivity. The analysis and prediction of growth status through the acquisition of the acquired high-precision and high-definition image-based crop growth data are very effective in digital farming work management. The Southern Crop Department of the National Institute of Food Science conducted research and development on various types of open-field agricultural smart farms such as underground point and underground drainage. In particular, from this year, commercialization is underway in earnest through the establishment of smart farm facilities and technology distribution for agricultural technology complexes across the country. In this study, we would like to describe the case of establishing the agricultural field that combines digital twin technology and open-field agricultural smart farm technology and future utilization plans.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.38-38
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• 2021

전 세계적으로 기후변화의 영향으로 인해 수문·기상 등 다양한 분야에서 심각성이 야기되고 있으며, 가뭄, 집중호우, 태풍 등과 같은 자연재해의 발생빈도와 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 봄철 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 발생지역이 확산되는 추세이다. 증발산량(evapotranspiration)은 기상학과 수문학에 주요한 농업기상 매개 변수로 다루어지며, 작물의 생육·성장에 필요한 물 수요 및 관개용수 산정에 필요한 인자로 가뭄 분석에 활용하는 중요 인자들 중 하나다. 증발산량 자료 구축에는 증발산계 (Lysimeter)를 이용하여 현장 데이터를 실측하는 방법과 구조화된 알고리즘을 통해 증발산량을 산출하는 방법으로 나누어진다. 우리나라의 경우 증발산계가 설치된 지역이 많지 않고 분포도 조밀하지 않으며, 기상, 식생, 토지 피복 등 다양한 요인들의 영향을 받는 증발산량의 특성상 실측 데이터를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 물수지 기법, 기상 변수 기반 추정 등 간접적인 방법을 통해 증발산량을 추정하는 연구가 일반적으로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory, JPL)의 The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS)에서 제공하는 위성영상 중 증발산량 데이터를 구축하였다. 구축한 ECOSTRESS 증발산량 적합성 확인을 위해, 청미천·설마천에서 제공하는 증발산량과 비교 및 검증을 실시하였으며, 시공간적 변동성 분석을 위해 통계적 방법을 이용하였다. 본 연구에서 도출된 증발산량의 시공간 변동성 결과를 통해 지역별 가뭄 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.31 no.1
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• pp.1-7
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• 2022

Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry's yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO₂ and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of 'Seolhyang' (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.