• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.12D no.3 s.99
• /
• pp.429-438
• /
• 2005

For the implementation of science and technology based agriculture, one of the domestic rural development strategies, it is essential that we should have an integrated information system for each crop production. This system would be a web-based collaborative system for the local farmer and the advisors who guide the crop production technically, and would be capable of providing the real-time analysis functionalities and expert knowledge. In this thesis, we proposed a component based development methodology called MCPI(Method for Crop Production Information system) which employs and re-organizes Marmi-III, the popular existing component based methodology for the large scale S/W development project. In particular, MCPI is designed to reflect the characteristics of crop production information system and for the small and medium S/W project. To show the applicability in real-world problems, we develop and evaluate a prototype which is based on our proposed methodology for the rice production farmer in mid-Choongnam area.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
• /
• 2023.04a
• /
• pp.24-24
• /
• 2023

현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.415-416
• /
• 2023

지구온난화와 농업 활동 감소로 인해 농작물 생산량이 줄어드는 추세이다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능 기술을 활용하여 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있다. 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면 식물 재배와 관련한 제반 사업에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 LSTM 알고리즘을 이용하여 상추의 일별 중량을 예측하는 인공지능 모델을 생성하였다. 제안하는 AI 예측 모델을 통해, 보다 효율적인 작물 재배가 가능해질 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.200-202
• /
• 2002

본 연구는 원예작물의 저장기간동안 특성에 맞는 환경을 조성하고 작물의 초기 수확시 상태를 최대한 보장하기 위해 작물의 변화를 관찰하여 그 데이터를 분석할 수 있도록 한다. 또한 측정된 데이터의 분석을 통하여 작물에 알맞은 환경을 유지하여 그 작물의 상품의 가치틀 향상시키는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 기반에서 원예산물 등의 물류량을 안정적으로 조절할 수 있도록 총괄적인 데이터를 제공하여 관리할 수 있는 시스템 구성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.01a
• /
• pp.55-56
• /
• 2017

본 논문에서는 작물재배에 대한 전문지식이 없는 초심자를 위하여 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터를 취득하는 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 도시농업의 증가와 정밀 고소득 장물에 대한 수요가 증가되고 있어 이에 필요한 작물의 재배자료에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스로 구축에 관한 연구를 진행하고자 한다. 작물 재배 데이터의 취득은 작물 데이터를 취득하는 계측 및 제어부와 계측데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기초로 작물재배 데이터를 처리하는 서버부분으로 구성되며, 계측 및 제어부에서 재배환경의 온도, 습도, 그리고 광량, 수분공급시기, 영양분 투입 데이터를 계측하여 일정 시간마다 서버로 저장한다. 따라서 본 논문에서 구축하고자 하는 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터는 최적의 작물 생장환경을 지속적으로 제공하여 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.

• Agrochemical news magazine
• /
• v.24 no.10 s.193
• /
• pp.44-46
• /
• 2003

• Agrochemical news magazine
• /
• v.21 no.8 s.161
• /
• pp.44-46
• /
• 2000

• Agrochemical news magazine
• /
• v.20 no.3 s.150
• /
• pp.42-43
• /
• 1999

• Agrochemical news magazine
• /
• v.24 no.5 s.188
• /
• pp.41-43
• /
• 2003

• Agrochemical news magazine
• /
• v.21 no.6 s.159
• /
• pp.44-45
• /
• 2000