Currently, the agricultural population in Korea indicates a decreasing and aging orientation. As the population of farm labor continues to decline, so farmers are feeling the pressure to be stable crop production. To solve the problem caused by the decreasing of farm labor, it is necessary to change over to "Digital agriculture". Digital agriculture is tools that digitally collect, store, analyze, and share electronic data and/or information in agriculture, and aims to integrate the several digital technologies into crop and livestock management and other processes in agriculture fields. In addition, digital agriculture can offer the opportunity to increase crop production, save costs for farmer. Therefore, in this study, for data-based Digital Agriculture, a greenhouse environment monitoring system for crop growth monitoring based on Node-RED, which even beginners can use easily, was developed, and the implemented system was verified in a hydroponic greenhouse. Several sensors, such as temperature, humidity, atmospheric pressure, CO2, solar radiation, were used to obtain the environmental data of the greenhouse. And the environmental data were processed and visualized using Node-RED and MariaDB installed in rule.box digital. The environment monitoring system proposed in this study was installed in a hydroponic greenhouse and obtained the environmental data for almost two weeks. As a result, it was confirmed that all environmental data were obtained without data loss from sensors. In addition, the dashboard provides the names of installed sensors, real time environmental data, and changes in the last three days for each environmental data. Therefore, it is considered that farmers will be able to easily monitor the greenhouse environment using the developed system in this study.
Agricultural extension services in Korea need to build new extension system to cope with the digital age and especially with shortage of extension educators which has been originated from the changing status from central to local government. The new trends including development of multi-media, wide-spreading of internet, and advent of internet broadcasting are offering the opportunities for new agricultural extension service. Utilization of agricultural internet broadcasting could be a new alternative for enhancing the efficiency of agricultural extension services. Agricultural internet broadcasting could support decision making of farmers by forwarding unique agricultural data which have been collected, compiled and processed by the Rural Development Administration. Farmers will be able to search useful agricultural data through agricultural internet broadcasting for more efficient farm management and marketing farm products. Agricultural internet broadcasting could utilize more prompt and abundant agricultural technology and management data compiled by the Rural Development Administration, and through this process, agricultural internet broadcasting could compensate the shortage of extension manpower. Through feedback process of agricultural internet broadcasting. farmers will be able to communicate more efficiently with extension educators to increase agricultural production and income. Agricultural Internet broadcasting could be an alternative to prevent farmers from being shunned in the information-based society.
스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하고 다가오는 인공지능 시대를 대비하기 위하여, 필요한 양질의 데이터를 수집하고 분석해서 활용할 수 있는 체계와 시스템 구축이 필요하다. 이를 위해 농업인이나 농정담당자 등 다양한 이해 관계자들이 느끼는 문제점이나 이슈들을 조사·분석하여, 공동 활용을 위한 빅데이터 플랫폼 확충, 지속 가능한 빅데이터 거버넌스 구축 그리고 수요자 기반의 빅데이터 활용 기반 활성화 등 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하기 위해서 반드시 선결되어야 할 빅데이터 활성화를 위한 전략적 방안들을 제시하고자 한다.
본 연구는 농업용수 개발사업의 기초조사와 기본계획 및 실시설계 과정에 수치지형정보를 활용함으로써 농업용수 개발사업의 경제적이고 합리적인 추진에 기여함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 대상지역의 수치지형정보를 취득하기 위해 항공사진을 이용하였으며, 이를 보간하여 대상계획에 적합한 수치표고모형을 생성함은 물론, 관련도형정보 및 속성자료를 이용하여 농업용수 개발사업의 기초조사용 데이터 베이스를 설계하였다 본 연구의 수행결과, 본 연구에서 정 저한 방법이 농업용수 개발사업의 효율적 인 수행에 기여함을 알 수 있었다.
For agricultural water management, it is essential to establish the digital infrastructure data such as agricultural watershed, irrigated area and canal network in rural areas. Approximately 70,000 irrigation facilities in agricultural watershed, including reservoirs, pumping and draining stations, weirs, and tube wells have been installed in South Korea to enable the efficient management of agricultural water. The total length of irrigation and drainage canal network, important components of agricultural water supply, is 184,000 km. Major problem faced by irrigation facilities management is that these facilities are spread over an irrigated area at a low density and are difficult to access. In addition, the management of irrigation facilities suffers from missing or errors of spatial information and acquisition of limited range of data through direct survey. Therefore, it is necessary to establish and redefine accurate identification of irrigated areas and canal network using up-to-date high resolution images. In this study, previous existing data such as RIMS (Rural Infrastructure Management System), smart farm map, and land cover map were used to redefine irrigated area and canal network based on appropriate image data using satellite imagery, aerial imagery, and drone imagery. The results of the building the digital infrastructure in rural areas are expected to be utilized for efficient water allocation and planning, such as identifying areas of water shortage and monitoring spatiotemporal distribution of water supply by irrigated areas and irrigation canal network.
Park, Seong-Jin;Lee, Chul-Woo;Kim, Seong-Heon;Oh, Taek-Keun
농업과학연구
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제47권4호
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pp.1097-1107
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2020
Assessment of soil carbon stock is essential for climate change mitigation and soil fertility. The digital soil mapping (DSM) is well known as a general technique to estimate the soil carbon stocks and upgrade previous soil maps. The aim of this study is to calculate the soil carbon stock in the top soil layer (0 to 30 cm) in Jeolla Province of South Korea using the DSM technique. To predict spatial carbon stock, we used Cubist, which a data-mining algorithm model base on tree regression. Soil samples (130 in total) were collected from three depths (0 to 10 cm, 10 to 20 cm, 20 to 30 cm) considering spatial distribution in Jeolla Province. These data were randomly divided into two sets for model calibration (70%) and validation (30%). The results showed that clay content, topographic wetness index (TWI), and digital elevation model (DEM) were the most important environmental covariate predictors of soil carbon stock. The predicted average soil carbon density was 3.88 kg·m-2. The R2 value representing the model's performance was 0.6, which was relatively high compared to a previous study. The total soil carbon stocks at a depth of 0 to 30 cm in Jeolla Province were estimated to be about 81 megatons.
본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.
본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.
The purpose of this study is to examine the methodology for applying digital twin technology to pumping station, identify the factors to be determined at each stage, and present its applicability. When analyzing the requirements for developing a digital twin for pumping station, they were categorized into service requirements, IoT device requirements, and gateway requirements, with a total of 39 requirements established. In system design, it was structured according to the principles of modularity, abstraction, stepwise decomposition, and information hiding, allowing the implementation of planned items for diagnosis and operational management. There are difficulties in setting communication-related protocols and applying them in the field due to the complexity of overseeing the entire system with data. Therefore, it is necessary to clarify the purpose of the system, and there are challenges in identifying the characteristics of individual facilities, such as pumps in pumping station, and fully incorporating them into the system process. Thus, the framework of the initial design is crucial for implementing a digital twin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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