인공광 스마트온실(식물공장) 조건에서 작물의 생장은 주로 외부 환경조건의 변화와 상관없이 형광등이나 특정 파장역의 발광다이오드와 같은 인공광원에 의해 좌우된다. 본 실험에서는 형광등 및 발광다이오드를 활용한 광질 및 광강도 제어가 케일 실생묘의 생장 및 물질합성에 미치는 영향을 조사하였다. 잎이 3~4매 전개한 케일 실생묘는 광강도를 50 및 $100{\mu}mol/m^2/s$로 제어한 형광등 (FLL 및 FLH구), 적색 LEDs (RL 및 RH 구), 청색+백색 LEDs (BWL 및 BWH구) 및 청색+적색 LEDs (BRL 및 BRH구) 등 단일 및 혼합광질로 제어하였으며 50일간 담액방식으로 수경재배하였다. 케일 지상부 생체중은 광강도 $100{\mu}mol/m^2/s$의 적색, 청색+ 백색 및 청색+적색의 혼합광 조사구에서 유의하게 증가하였으며, 신초신장은 광강도가 높은 처리구에서 억제되었고 잎내 폴리페놀 함량은 증가하였다. 당합성은 광강도 $50{\mu}mol/m^2/s$에 비해 $100{\mu}mol/m^2/s$ 조건의 적색광질에 의해 2배이상 증가하였다. 본 실험을 통하여 인공광 스마트온실 조건에서 특정 파장역의 광질 및 광강도를 제어하면서 작물을 수경재배하는 것은 노지나 온실에서 토경재배하는 관행적 재배방식에 비해 작업효율성을 높이면서 잎의 생장 및 물질합성을 촉진할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 금후, 인공광 스마트온실에서 특정 파장역의 LEDs를 인공광원으로 할 때 작물생장을 최대로 유지할 수 있는 적정 광강도에 대한 연구를 수행할 계획이다.
본 연구는 등유를 사용하는 농업용 난방기에서 배출되는 가스를 포집하고, 농업용 난방기의 사용 연식에 따른 이산화탄소의 배출농도를 파악하고자 수행되었다. 선형 회귀분석의 결과로 농업용 난방기의 연식에 따른 이산화탄소의 배출량은 R2 = 0.84로 y = 26.99x+721.98의 식을 따른다고 나타났다. 농업용 난방기의 사용 연식에 따라 세 그룹으로 분류하여 분산분석을 수행하였다. 분산분석을 수행한 결과, 분석을 위해 설정한 유의확률0.05보다 작은 2.1961×10-13으로 나타났으며 이는 적어도 한 그룹에서 차이가 나타난다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 농업용 난방기의 기본적인 배출농도의 차이를 분석하고자 기기의 제작사와 상관없이 농업용 난방기의 기기 연식만을 고려하여 배출가스 데이터를 수집하였다. 기기의 연소 방식에는 제작사에 따라 연소 방식에 차이가 미미하게 있었을 것으로 판단되며 데이터 변수의 개수가 늘어난다면, SVR(support vector regression) 기반의 선형회귀 분석 등을 실시하여 농업용 난방기의 이산화탄소 데이터가 온실가스발생량 파악에 더욱 활용도가 높아질 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 더욱 세분화된 데이터의 수집 방식을 따라 더욱 높은 정확도를 가진 결과값을 도출할 수 있다고 판단된다. 이처럼 우리나라의 농업 분야에서 용도별 온실가스 발생량을 조사하기 위하여 고정형 농기계인 농업용 난방기의 이산화탄소 발생량을 정확히 파악하여 온실가스 배출량 조사에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.
Rice straw management and winter crop cultivation are crucial components for the accurate estimation of paddy methane emissions. Field-based extensive investigation of paddy organic matter management requires enormous efforts however it becomes more feasible as drone technology advances. The objectives of this study were to identify paddy fields of straw application and winter crop cultivation using drone images and to apply for the estimation of yearly methane emission. Total 35 sites of over 150ha in area were selected nationwide as the study areas. Drone images of the study sites were taken twice during summer and winter in 2018 through 2019: Summer images were used to identify paddy cultivation areas, while winter images for straw and winter crop practices. Drone-image-based identification results were used to estimate paddy methane emission and compared with conventional method. As the result, mean areas for paddy, straw application and winter crop cultivation were 118.9ha, 12.0ha, and 11.3ha, respectively. Overall rice straw application rate were greater in Gyeonggi-do(20%) and Chungcheongnam-do(12%), while winter crop cultivation was greatest in Gyeongsangnam-do(30%) and Jeolla-do(27%). Yearly mean methane emission was estimated to be 226.2kg CH4/ha/yr in this study and about 32% less when compared to 331.8kg CH4/ha/yr estimated with the conventional method. This was primarily because of the lower rice straw application rate observed in this study, which was less than quarter the rate of 55.62% used for the conventional method. This indicates the necessity to use more accurate statistics of rice straw application as well as winter crop practices into paddy methane emission estimation. Thus it is recommended to further study to link drone technology with satellite image analysis in order to identify organic management practices at a paddy field level over extensive agricultural area.
이 단보는 농업기상재해 조기경보시스템을 전국적인 현업서비스로 정착시키기 위한 초기단계 기술구현에 관해 설명한다. 먼저 집수역별 기상특보 서비스는 기상청에서 발표하는 기존 150개 시군단위 특보발생 여부를 공간통계기법에 의해 810개 집수역 단위의 순차적인 위험도로 표현하였다. 두번째로 집수역별 지발성 재해경보 서비스는 76개 정규기상관측소의 일별 자료를 토대로 810개 집수역의 중장기 경과기상을 주단위로 감시하여 같은 기간의 기후학적 평년기상에 대비한 현 시점의 만성적 재해위험을 상대지수로 표현하였다. 마지막으로 조기경보서비스 시범지역인 섬진강 하류유역 내 자원농가에 대해여 재해위험을 필지별로 산출하여 개별적으로 전달하기 위한 기반을 마련하였다. 이들 세 종류의 정보를 국토교통부 공간정보 오픈 플랫폼 배경지도 위에 전국 집수역 및 시범지역 내 농장단위 재해위험 레이어로 중첩시켜 준실시간 지도 서비스를 구축하였다.
최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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