최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
Reducing carbon dioxide ($CO_2$) exhaust has become a major issue for society in the last few years, especially since the initial release of the Kyoto Protocol in 1997 that strictly limited the emissions of greenhouse gas for each country. One of the primary sectors affecting the levels of atmospheric greenhouse gases is agriculture where $CO_2$ is not only consumed by plants but also produced from various types of soil and agricultural ecosystems including greenhouses. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment based on accurate monitoring of the added $CO_2$ can improve profitability through efficient crop production and reduce environmental impact, compared to traditional management practices. In this study, a sensor-based control system that could estimate the required $CO_2$ concentration considering emission from soil for cucumber greenhouses was developed and evaluated. The relative profitability index (RPI) was defined by the ratio of growth rate to supplied $CO_2$. RPI for a greenhouse controlled at lower set point of $CO_2$ concentration (500 ${\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$) was greater than that of greenhouse at higher set point (800 ${\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$). Evaluation tests to optimize $CO_2$ enrichment concluded that the developed control system would be applicable not only to minimize over-exhaust of $CO_2$ but also to maintain the crop profitability.
Ramdial, Hema;Abreu, Kathryn De;Rampersad, Sephra N.
The Plant Pathology Journal
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제33권2호
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pp.118-124
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2017
Bell pepper is an economically important crop worldwide; however, production is restricted by a number of fungal diseases that cause significant yield loss. Chemical control is the most common approach adopted by growers to manage a number of these diseases. Monitoring for the development to resistance to fungicides in pathogenic fungal populations is central to devising integrated pest management strategies. Two fungal species, Fusarium incarnatum-equiseti species complex (FIESC) and Colletotrichum truncatum are important pathogens of bell pepper in Trinidad. This study was carried out to determine the sensitivity of 71 isolates belonging to these two fungal species to fungicides with different modes of action based on in vitro bioassays. There was no significant difference in log effective concentration required to achieve 50% colony growth inhibition ($LogEC_{50}$) values when field location and fungicide were considered for each species separately based on ANOVA analyses. However, the $LogEC_{50}$ value for the Aranguez-Antracol locationfungicide combination was almost twice the value for the Maloney/Macoya-Antracol location-fungicide combination regardless of fungal species. $LogEC_{50}$ values for Benomyl fungicide was also higher for C. truncatum isolates than for FIESC isolates and for any other fungicide. Cropping practices in these locations may explain the fungicide sensitivity data obtained.
An assay for detecting Apple scar skin viroid (ASSVd) was developed based on nucleic acid sequence based amplification (NASBA) in combination with realtime detection during the amplification process using molecular beacon. The ASSVd specific primers for amplification of the viroid RNA and molecular beacon for detecting the viroid were designed based on highly conserved regions of several ASSVd sequences including Korean isolate. The assay had a detection range of $1{\times}10^4$ to $1{\times}10^{12}$ ASSVd RNA $copies/{\mu}l$ with reproducibility and precision. Following the construction of standard curves based on time to positive (TTP) value for the serial dilutions ranging from $1{\times}10^7$ to $1{\times}10^{12}$ copies of the recombinant plasmid, a standard regression line was constructed by plotting the TTP values versus the logarithm of the starting ASSVd RNA copy number of 10-fold dilutions each. Compared to the established RT-PCR methods, our method was more sensitive for detecting ASSVd. The real-time quantitative NASBA method will be fast, sensitive, and reliable for routine diagnosis and selection of viroid-free stock materials. Furthermore, real-time quantitative NASBA may be especially useful for detecting low levels in apple trees with early viroid-infection stage and for monitoring the influence on tree growth.
Hakyung Kwon;Jae Ah Choi;Moon Young Kim;Suk-Ha Lee
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.25-25
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2022
Drought becomes frequent and severe because of continuous global warming, leading to a significant loss of crop yield. In soybean (Glycine max [L.]), most of quantitative trait loci (QTLs) analyses for drought tolerance have conducted by investigating yield changes under water-restricted conditions at the reproductive stages. More recently, the necessity of QTL studies to use physiological indices responding to drought at the early growth stages besides the reproductive ones has arisen due to the unpredictable and prevalent occurrence of drought throughout the soybean growing season. In this study, we thus identified QTLs conferring wilting scores and moisture contents of soybean subjected to drought stress in the early vegetative stage using an recombinant inbred line (RIL) population derived from a cross between Taekwang (drought-sensitive) and SS2-2 (drought-tolerant). For the two traits, the same major QTL was located on chromosome 10, accounting for up to 11.5% of phenotypic variance explained with LOD score of 12.5. This QTL overlaps with a reported QTL for the limited transpiration trait in soybean and harbors an ortholog of the Arabidopsis ABA and drought-induced RING-D UF1117 gene. Meanwhile, one of important features of plant drought tolerance is their ability to limit transpiration rates under high vapor pressure deficiency in response to mitigate water loss. However, monitoring their transpiration rates is time-consuming and laborious. Therefore, only a few population-level studies regarding transpiration rates under the drought condition have been reported so far. Via employing an Arduino-based platform, for the reasons addressed, we are measuring and recording total pot weights of soybean plants every hour from the 1st day after water restriction to the days when the half of the RILs exhibited permanent tissue damage in at least one trifoliate. Gradual decrease in moisture of soil in pots as time passes refers increase in the severity of drought stress. By tracking changes in the total pot weights of soybean plants, we will infer transpiration rates of the mapping parents and their RILs according to different levels of VPD and drought stress. The profile of transpiration rates from different levels of severity in the stresses facilitates a better understanding of relationship between transpiration-related features, such as limited maximum transpiration rates, to water saving performances, as well as those to other drought-responsive phenotypes. Our findings will provide primary insights on drought tolerance mechanisms in soybean and useful resources for improvement of soybean varieties tolerant to drought stress.
우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.
본 연구는 토마토의 주요해충인 토마토녹응애(Aculops lycopersici Massee)의 조기 예찰을 위한 새로운 예찰법 개발에 관한 것이다. 토마토녹응애는 4월경 최초 발생하여 토마토의 아래 줄기부터 감염시키며 엽병을 타고 잎으로 이동한다. 발생이 심할 경우 줄기는 다소 광택이 나면서 녹이 낀 색을 보이며, 잎은 은빛을 띠다가 점차 녹슨 형태를 띠고 잎 끝이 말린다. 성숙된 과실보다 푸른색을 띠는 시기에 피해를 주며 과실에 피해가 보일 경우는 밀도가 상당히 높아야 하기 때문에 과실 피해를 보기란 쉽지 않다. 녹색의 라벨스티커에서 최초로 토마토녹응애를 찾아내는데 걸리는 시간은 약 7.0초로 가장 짧았으며 청색, 주황색, 백색의 경우 각각 17.1, 19.8, 12.3초의 시간이 걸렸다. 투과현미경에 측광을 주었을 때 가장 관찰이 용이하였다. 토마토녹응애는 4월 하순부터 발생하여 5월 중순 이후 급격히 밀도가 증가하였으며, 6월 중하순경 최대 발생 양상을 보이고 기온이 높아지면서 6월 하순 이후 밀도가 급격히 감소하였다. 토마토녹응애 접종 후 개체군 증가를 보았을 때, 접종 20일 후 하단부 줄기에서 최초로 관찰되었고 60일 후에는 상단부 줄기에서도 관찰되었다. 접종 후 최대의 발생량을 보이는 시기는 줄기의 경우 40일부터 60일까지였으며 잎의 경우는 약 80일 후였다. 라벨스티커는 토마토재배지에서 토마토녹응애의 발생을 예찰하기에 충분하였다.
L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.
본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
농작물은 그 종과 생육상태에 따라 민감한 분광특성을 나타내며, 특히 여름철에 집중적으로 관측이 필요하나 장마로 인해 광학위성의 활용이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 CC-MNC(Constrained Cloud-Maximum NDVI Composite) 기법이 개발되었으며, 이 기법을 통해 구름의 영향이 최소화된 일정 주기의 대표 합성영상이 생성된다. 본 연구에서도 이 기법을 이용하여, 2019년부터 2021년까지 논과 고랭지 배추밭을 대상으로 Sentinel-2A/B NDVI 월합성영상을 제작하였다. 다른 해보다 200 mm 많은 강수량을 보이는 2020년 8월에는 16일 주기 MODIS NDVI합성영상에서도 구름의 영향이 크게 나타났다. 이 시기를 제외하고 CC-MNC 기법은 평균적으로 원영상의 45.4%의 구름 비율을 14.9%로 줄일 수 있었다. 논의 경우 Sentinel-2A/B와 MODIS NDVI 값이 큰 차이가 나지 않았으며, 5일의 주기로도 벼의 생육 주기를 잘 모니터링할 수 있었다. 고랭지 배추밭의 경우, Sentinel-2A/B에서는 고랭지 배추의 짧은 생육 주기가 잘 나타났지만, MODIS는 공간해상도의 한계를 보였다. 이와 함께 CC-MNC 기법은 수확 시기에 구름 화소가 합성에 사용되는 현상이 보이기도 하였으며, 국내지역에 맞게 VZA 임계치의 조정이 필요하다는 시사점이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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