본 연구에서는 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 트래킹을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 가상 캐릭터가 이동하면서 안내를 해야 해서 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 개입 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 여수박람회, 순천시 잡월드, 순천만 정원박람회 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 트래킹 시스템을 구현을 가능하게 하였다.
BACKGROUND: Soil amendment was necessary applied for the sand that had been used to root zone of green ground in golf course because of its low water retention power and cation exchangeable capacity. This study was conducted to evaluate the effect of the mixed ratio of peat moss and coconut coir as soil amendment materials on the soil physicochemical properties applied to rootzone based on sand. METHODS AND RESULTS: The soil amendments were blended at 0, 3, 5, 7 and 10% by soil volume. The pH in the peat moss treatment was lower than that of control (0% soil amendment), and pH and electrical conductivity (EC) in the coconut coir were higher. The blending ratio of peat moss was negatively correlated with pH of rootzone soil (p<0.01), and that of coconut coir positively with EC (p<0.01). As compared with control, capillary porosity, the physical factors such as air-filled porosity, total porosity, and hydraulic conductivity of rootzone soil were increased by applying peat moss and coconut coir. For correlation coefficients between percentage of soil amendments and soil physical factors, peat moss and coconut coir were positively correlated with porosity and hydraulic conductivity (p<0.01). CONCLUSION(S): These results indicated that the application of peat moss and coconut coir affected on the change of physicochemical properties of rootzone soil, and improved soil porosity and hydraulic conductivity.
가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.
BACKGROUND: Nitrogen (N) is an important element for turfgrass (Zoysia matrella) growth; however, standard N application rate for turfgrass is not established yet. This study was conducted to evaluate the effect of N application rates on the growth and quality of turfgrass for establishment of standard N application rate. METHODS AND RESULTS: Treatments were as follows; control (0 N g/m2/month), 1N (1 N g/m2/month), 2N(2 N g/m2/month), 3N (3 N g/m2/month), 4N (4 N g/m2/month), and 5N (5 N g/m2/month). N application improved visual turfgrass quality. Compared with the control, clipping yield of all N treatments increased by 90~194%. The grass shoot weight of 3N, 4N, and 5N treatments increased by 52%, 43%, and 111%, respectively, and the stolon weight of 4N and 5N treatments increased by 412% and 201%, respectively, compared to the control. The N uptake amount and N recovery rate were estimated to be 4.10~6.28 g/m2 and 14~58%, respectively. CONCLUSION(S): These results indicate that considering visual quality, clipping yield, N uptake amount, and N recovery, the application rate of 2~3 N g/m2/month was suggested to be suitable for Z. matrella production.
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
Light is an important factor that influences the growth and development of flowering plants. The present study investigated the effects of in vitro acclimatization to different light colors (white light (WL; control), blue light (BL; 447 nm), green light (GL; 519 nm), and red light (RL; 667 nm)) on the growth of petunia (Petunia hybrida) and of hardening cultivation of plant transferred form in vitro to a greenhouse under sunlight. Compared to the control, the shoot length and leaf width of Petunia increased by 42% and 11.7%, respectively, after acclimatization to BL and the shoot growth increased by 29.3% after acclimatization to RL. The chlorophyll and carotenoid contents after acclimatization to BL and GL were 16.7% and 11.3% higher, respectively, and 14.4% and 11.9% higher, respectively, than those in the control. During greenhouse cultivation, the shoot length increased by 16.7% and 11.3%, respectively, after acclimatization to BL and RL, respectively, and the leaf length and leaf width increased by 14.4% and 11.9%, respectively, after acclimatization to GL. While dry weight of root of GL and BL was not significant difference in vitro, increased by 59.0% and 22.9% ex vitro than that of WL. Thus, acclimatization to BL increased the shoot growth and leaf chlorophyll contents, and acclimatization to GL and RL enhanced shoot and root growth, in petunia.
In responding to climate change in the agricultural sector, Climate Smart Agriculture (CSA) is an approach to establish a sustainable agricultural system through comprehensive management of technology, policy, and investment. The international community is continually expanding CSA implementation, and it became more important to understand the status of the domestic agriculture system and practices that are relevant to CSA. This study explored the available CSA in domestic agricultural systems and presented the order of relative importance of CSA technology. AHP analysis is employed for the evaluation with the following criteria: productivity, marketability, adaptability, and mitigation. The relative importance is evaluated with six agricultural technologies (soil, crop management, water, energy efficiency, alternative energy, and precision agriculture) in 28 agricultural technology sectors. The results of the AHP analysis showed that 'alternative energy' was found to be a top priority among the agricultural technology sectors, and 'shallow depth drain in rice paddy' was a top priority for agricultural technology. Also, the 'marketability' in soil and water sectors, 'mitigation' in crop management, and 'adaptability' in energy efficiency and alternative energy were given higher priority. The results of this study can be used as a good source for strategic CSA preparation and application.
우리나라는 최근 이상기후로 유발되는 여름철 태풍과 집중호우로 인해 매년 심각한 홍수피해가 발생되고 있다. 또한, 도시화에 따른 자산 및 인구의 집중화로 인해 홍수피해 규모도 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 재난 발생 시 위험도를 저감하기 위해서는 재난에 대한 예방이 선행되어야 한다. 한정된 예산에서 효율적인 재난관리의 일환으로 경제성 분석이 있는데, 이는 경제성이 높은 사업을 우선적으로 순위에 두고 시행하는 것이다. 다차원 홍수피해 산정법(이하 다차원법)은 2004년에 개발된 경제성 평가모형으로서, 예상피해액 산정 결과가 개선법에 비해 정확하다고 평가되고 있다. 하지만 다차원법에 적용되는 토지피복도는 동일한 구역에 있는 군집으로 나누어진 자료로 건물피해액 산정 시 도로면적까지 포함되는 경우가 있어 실제 피해액이 과대평가되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 도로명주소 전자지도를 활용해 다차원법을 보완하고자 하였다. 여기서 도로명주소 전자지도는 폴리곤 객체 단위로 건물이 구현되는 공간분석 자료로 건물피해액 산정 방법을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 경안천 유역의 홍수위험지도를 사용하여 도로명주소 전자지도와 토지피복도를 각각 적용했을 때 나타나는 경제성 분석 결과를 비교분석 하였다. 분석 결과, 기존의 토지피복도를 사용한 피해액 산정결과보다 개선된 공간분석 자료를 적용했을 때 더 정확한 예측피해액 산정결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 다차원법의 일반자산 피해항목 중 건물피해 산정방법만을 개선시켰는데, 향후 연구에서 농업지역, 산업지역, 공공시설물 피해 등의 산정방법의 보완이 필요할 것으로 사료된다.
수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
댐 저수지(dam reservoir wetland)나 농업용 저수지 습지(irrigation reservoir wetland) 같은 시설물은 준공되고 시간이 지남에 따라 침식(erosion), 유사이송(sediment transport), 그리고 유사가 침전(sediment deposition)되어 퇴적이 발생하게 된다. 장기간 유사가 퇴적되면 홍수 및 가뭄 조절 기능에 영향을 주기 때문에 퇴적 문제는 저수지 습지의 유지 관리를 위해 매우 중요하다. 그러나 퇴사에 관한 연구는 가용 자료의 부족으로 인해 주로 경험공식에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 실측자료 및 경험공식과 더불어 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량(sediment deposition rate)을 산정하고 비교하고자 하였다. 또한, 저수지 습지의 퇴사(reservoir wetland sedimentation) 및 노후화로 인해 2020년 긴 장마에 따른 홍수피해가 발생한 64개소의 저수지 습지에 적용하여 잠재적인 붕괴 원인을 파악하고자 하였다. 대상 저수지는 실측 정보가 있는 한국의 경상남도 밀양시(Miryang city, Gyeongsangnam province)에 위치한 가곡(GaGog) 저수지 등 10개소를 선정하였다. 저수지 유효저수용량 실측자료를 이용하여 비퇴사량을 산정하였고 기존에 개발된 총 4가지 경험공식과 물리적/기후적 특성 등을 고려한 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량을 산정하였다. 비퇴사량 산정 결과, 본 연구에서 개발한 다중회귀모형의 오차가 0.21(m3km2/yr)부터 2.13(m3km2/yr)으로 가장 낮았다. 따라서 다중회귀모형에 의해 추정한 비퇴사량을 토대로 저수지 습지의 유효저수용량에 대한 변화를 분석하였는데 유효저수용량이 0.21(%)부터 16.56(%)까지 감소한 것으로 파악되었다. 또한, 월류 피해가 발생한 저수지 습지의 비퇴사량은 파이핑 피해 등이 발생한 저수지의 비퇴사량 보다 상대적으로 높았다. 즉, 저수지 바닥에 비퇴사량이 축적되면 허용할 수 있는 유효저수용량이 부족해지고, 저수지의 홍수 및 가뭄 조절 능력이 감소되어 호우로 인한 저수지 붕괴 피해가 발생할 수 있다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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