• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권4호통권316호
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• pp.42-47
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• 2007

상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.360-362
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• 2010

본 논문은 차세대 디지털 영상매체로 주목 받고 있는 3D 디지털 입체영상 중에서 가장 쉽게 제작이 가능하고, 기술에 대한 비용이 최소화 될 수 있는 입체영상 제작기법 중 하나인 애너그리프(Anaglyph)기법에 대한 연구하였다. 실험을 통하여 최적화된 입체 카메라 설정, 카메라 방식, 색의 조합 방식, 시청거리, 시청각의 범위를 설정함으로써 시각적 피로를 최소화 하고 입체감을 극대화 할 수 있는 효과적인 애너그리프 입체 영상 구현 기법에 대한 중요한 테이터를 얻을 수 있었다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.58-58
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• 2022

With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권4호
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• pp.306-313
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• 2017

본 연구는 농산물의 미생물학적 수준에 관하여 체계적인 연구분석(systemic analysis) 기법을 이용하여 비가열 농산물의 위생안전관리를 목적으로 연구를 수행하였다. 2001년부터 2015년까지 인쇄된 관련 연구논문을 NDSL 검색엔진을 활용하여 자료를 수집, 리뷰, 자료 정리, 분석 및 결과 정리하였다. 농산물 분류체계를 비교 조사하여 미국의 IFSAC (Interagency Food Safety Analytics Collaboration)의 식품분류체계에 따라 국내 농산물을 분류하였다. 선정된 22건의 논문 내 89건의 데이터를 종합한 결과, 분류체계 내에서 국내 농산물에서 총균수 수준이 높고 대장균 오염이 가장 많은 농산물은 엽경채류와 새싹 발아채소(sprouts)로 나타났다. 단체급식에서 생채소로 소비되는 엽경채류에서 단체급식의 다소비 농산물로서 식중독과 연관성이 높은 품목인 상추, 부추, 배추에 관하여 미생물에 관한 자료 검색, 수집, 선정 및 분석 결과 최종 33편의 논문에서 미생물의 정량적 수준은 총균수 4.15~ 7.69 log CFU/g, 대장균군 1~6.99 log CFU/g, B. cereus 0.51~3.9 log CFU/g으로 나타났다. GAP 데이터 기반 농산물의 미생물학적 영향을 미치는 환경인자 문헌조사 결과 퇴비, 토양, 작업자 손, 장갑이 주요 영향인자로 나타났다. 농산물의 미생물학적 관리를 위하여 전문가 의견과 문헌조사를 통하여 GAP도입, 취약 품목의 미생물학적 분석계획, 토양으로부터 작물의 오염을 최소화 할 수 있는 작물생산방식 도입 및 실행규범 준수가 필요하다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권1호
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• pp.25-30
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• 1999

The effectiveness of many greenhouse environment control methodologies depends on the growth information of crops. Acquisition of the growth information of crops requires a non-invasive and continuous monitoring method. Crop growth monitoring system using digital imaging technique was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The monitoring system automatically measures crop growth information sends an appropriate control signal to the nutrient solution supplying system. To develop the monitoring system, a linear model that explains the relationship between the fresh weight and the top projected leaf area of a lettuce plant was developed from an experiment. The monitoring system was evaluated buy successive lettuce growing experiments. Results of the experiments showed that the developed system could estimate the fresh weight of lettuce from a lettuce image by using the linear model and generate an EC control signal according to the lettuce growth stage.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.81-81
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• 2022

Recently, many studies on big data based smart farming have been conducted. Research to quantify morphological characteristics using image data from various crops in smart farming is underway. Rice is one of the most important food crops in the world. Much research has been done to predict and model rice crop yield production. The number of productive tillers per plant is one of the important agronomic traits associated with the grain yield of rice crop. However, modeling the basic growth characteristics of rice requires accurate data measurements. The existing method of measurement by humans is not only labor intensive but also prone to human error. Therefore, conversion to digital data is necessary to obtain accurate and phenotyping quickly. In this study, we present an image-based method to predict leaf number and evaluate tiller number of individual rice crop using YOLOv5 deep learning network. We performed using various network of the YOLOv5 model and compared them to determine higher prediction accuracy. We ako performed data augmentation, a method we use to complement small datasets. Based on the number of leaves and tiller actually measured in rice crop, the number of leaves predicted by the model from the image data and the existing regression equation were used to evaluate the number of tillers using the image data.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권1호
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• pp.13-19
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• 2020

본 연구는 저비용·저 노동력을 위해 RGB 컬러 이미지에서 획득한 녹색영역 값과 엽면적 그리고 군락피복 측정을 비교하였다. 시험에 사용된 품종은 국내에서 가장 많이 재배되고 있는 대원콩, 대풍콩 및 풍산나물콩을 재배하였다. 측정 시기는 엽의 4.5엽기부터 종실비대기까지 RGB 컬러 이미지를 획득하여 군락 엽면적과 피복을 비교하였다. 이미지 분석은 ExGR로 토양으로부터 식물체의 녹색 영역을 분리하였다. 분리한 녹색 영역과 실제 측정한 엽면적과 피복과는 고도의 유의성을 보였다. 본 연구 결과에서 알 수 있듯이 실제 측정한 군락 엽면적과 군락 피복과는 정의 상관관계(r²=0.84)를 보였다. 군락 이미지와 실제 측정한 군락 피복과는 고도의 정의상관관계(r²=0.94)를 보였다. 또한 군락 이미지와 실제 측정한 군락 엽면적과는 고도의 정의상관관계(r²=0.74)를 보였다. 따라서 향후 RGB 컬러 이미지로 저비용·저 노동력으로 군락 단위에서 엽면적과 피복을 손쉽게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제51권1호
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• pp.1-8
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• 2009

본 연구는 한우의 지방, 간, 등심조직에서 유전자 염기서열을 확보하여 생산된 57,598개의 유전자 발현단편 데이터의 기능규명을 실시하였다. 유전자 발현단편 서열은 Assembly 과정을 통하여 unique한 서열인 4,759 contigs와 7,587 singletons을 확보하였으며, 얻어진 전사체를 이용하여 NCBI의 non-redundant 단백질 데이터베이스에 대하여 서열유사성 검색 (BLAST)을 하여 유전자의 기능을 예측할 수 있었다. 또한 기능에 대한 모호성을 확실히 하기 위해 Gene Ontology 용어를 사용하여 한우의 세 조직에서 확보된 서열들의 생물학적 특성을 기술하였다. Gene Ontology 는 모든 기능이 계층적으로 표현되어 있기 때문에, 각 계층에 대하여 유의적인 기능 여부를 확인하기 위하여 통계 분석인 Pearson's chi-square test를 실시하여 통계적으로 유의한 기능들을 산출할 수 있었다. 그 결과, Molecular function, Biological process, Cellular component 각각의 GO category에서 13, 16, 8개의 유의적인 GO terms이 검출되었다. 또한, 한우의 세 조직에 대하여 조직특이적 유전자의 존재여부를 판단하기 위하여 Audic's test를 실시하여 세 조직에서 각각 조직특이적으로 발현되는 유전자들을 검출할 수 있었다. 이러한 생물정보학적 방법들을 사용하여 한우의 세 조직에서 발현된 대량의 서열들에 대한 기능을 예측할 수 있었으며, 통계 검증을 통하여 유의적으로 검출된 유전자들은 추후에 실험적 검증을 실시하여 충분한 정보를 확보할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.248-251
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• 2002

The intensity modulated radiation therapy (IMRT) with a multileaf collimator (MLC) requires the conversion of a radiation fluence map into a leaf sequence file that controls the movement of the MLC during radiation treatment of patients. Patient dose verification is clinically one of the most important parts in the treatment delivery of the radiation therapy. The three dimensional (3D) reconstruction of dose distribution delivered to the target helps to verify patient dose and to determine the physical characteristics of beams used in IMRT. A new method is presented for the pretreatment dosimetric verification of two dimensional distributions of photon intensity by means of Beam Intensity Scanner System (BISS) as a radiation detector with a custom-made software for dose calculation of fluorescence signals from scintillator. The scintillator is used to produce fluorescence from the irradiation of 6MV photons on a Varian Clinac 21EX. The BISS reproduces 3D- relative dose distribution from the digitized fluoroscopic signals obtained by digital video camera-based scintillator(DVCS) device in the IMRT. For the intensity modulated beams (IMBs), the calculations of absorbed dose are performed in absolute beam fluence profiles which are used for calculation of the patient dose distribution. The 3D-dose profiles of the IMBs with the BISS were demonstrated by relative measurements of photon beams and shown good agreement with radiographic film. The mechanical and dosimetric properties of the collimating of dynamic and/or step MLC system alter the generated intensity. This is mostly due to leaf transmission, leaf penumbra and geometry of leaves. The variations of output according to the multileaf opening during the irradiation need to be accounted for as well. These phenomena result in a fluence distribution that can be substantially different from the initial and calculative intensity modulation and therefore, should be taken into account by the treatment planning for accurate dose calculations delivered to the target volume in IMRT.