인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.
Yadav, Dil Raj;Adhikari, Mahesh;Kim, Sang Woo;Kim, Hyun Seung;Lee, Youn Su
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제31권9호
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pp.1241-1255
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2021
This study was carried out to explore a non-chemical strategy for enhancing productivity by employing some antagonistic rhizobacteria. One hundred eighteen bacterial isolates were obtained from the rhizospheric zone of various crop fields of Gangwon-do, Korea, and screened for antifungal activity against Fusarium wilt (Fusarium oxysporum f. sp. lactucae) in lettuce crop under in vitro and in vivo conditions. In broth-based dual culture assay, fourteen bacterial isolates showed significant inhibition of mycelial growth of F. oxysporium f. sp. lactucae. All of the antagonistic isolates were further characterized for the antagonistic traits under in vitro conditions. The isolates were identified on the basis of biochemical characteristics and confirmed at their species level by 16S rRNA gene sequencing analysis. Arthrobacter sulfonivorans, Bacillus siamensis, Bacillus amyloliquefaciens, Pseudomonas proteolytica, four Paenibacillus peoriae strains, and Bacillus subtilis were identified from the biochemical characterization and 16S rRNA gene sequencing analysis. The isolates EN21 and EN23 showed significant decrease in disease severity on lettuce compared to infected control and other bacterial treatments under greenhouse conditions. Two bacterial isolates, EN4 and EN21, were evaluated to assess their disease reduction and growth promotion in lettuce in field conditions. The consortium of EN4 and EN21 showed significant enhancement of growth on lettuce by suppressing disease caused by F. oxysporum f. sp. lactucae respectively. This study clearly indicates that the promising isolates, EN4 (P. proteolytica) and EN21 (Bacillus siamensis), can be commercialized and used as biofertilizer and/or biopesticide for sustainable crop production.
This is a basic study analyzing emissions of an agricultural tractor during tillage operations. In this study, CO, THC, NOx, and PM considered as emission factor were analyzed during plow and rotary tillage operation by the tractor. Engine torque and rotational speed were measured through ECU. Engine power was calculated using engine torque and rotational speed. The emissions was calculated based on the number of units, rated power, load factor, and operating time. Results showed that the load factor was calculated almost twice, which was higher than 0.48. It was also observed that the emission of the tractor was variable for different agricultural operations because tractor loads were different based on operations. There was a difference in emissions due to differences in plow and rotary working hours. To estimate the emission of agricultural tractor based field operations in detail, it is necessary to consider TAF (Transient Adjustment Factor) and DFA (Deterioration factor). In the future, TAF and DFA will be considered to estimate emissions of the agricultural tractor. Finally, results of this study can contribute to the literature to estimate tractor emissions accurately.
With the development of digital technology, the size of the smart agriculture market at home and abroad is rapidly expanding. It is necessary to establish a foundation for sustainable precision agriculture in order to respond to the aging of rural areas and labor shortages. This study was conducted to establish an automated digital agricultural test bed for soybean production management using data suitable for agricultural environmental conditions in Korea and to demonstrate the field of leading complexes. In order to manage water smartly, we installed a subsurface drip irrigation system in the upland field and an underground water level control system in the paddy field. Based on data collected from sensors, water management was controlled by utilizing an integrated control system. 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. The main growth characteristics and yield, such as stem length, number of branches, and number of nodes of the main stem, were investigated during the main growth period. During the operation of the test bed, drought appeared during the early vegetative growth period and maturity period, but in the open field smart agriculture test bed, water was automatically supplied, reducing labor by 53% and increasing yield by 2%. A test bed was installed for each field digital farming element technology, and it is planned to verify it once more this year. In the future, we plan to expand the field digital farming technology developed for leading farmers to the field.
BACKGROUND: Climate-smart agriculture (CSA) has been proposed for sustainable agriculture and food security in an agricultural ecosystem disturbed by climate change. However, scientific approaches to local agricultural ecosystems to realize CSA are rare. This study attempted to evaluate the weather condition, rice production, and greenhouse gas emissions from the rice cultivation in Hwaseong-si, Gyeonggi-do to fulfill CSA of the rice cultivation. METHODS AND RESULTS: Over the past 3 years (2017~2019), Chucheong rice cultivar yield and methane emissions were analyzed from the rice field plot (37°13'15"N, 127° 02'22"E) in the Gyeonggi-do Agricultural Research and Extension Services located in Gisan-dong, Hwaseong-si, Gyeonggi-do. Methane samples were collected from three automated closed chambers installed in the plot. The weather data measured through automatic weather station located in near the plot were analyzed. CONCLUSION(S): The rice productivity was found to vary with weather environment in the agricultural ecosystem. And methane emissions are high in a favorable weather condition for rice growth. Therefore, it is necessary to minimize the trade-off between the greenhouse gas emission target for climate change mitigation and productivity improvement for CSA in a local rice cultivation.
Advancing information technology have rapidly changed our service environment of life, culture, and industry. Computer information communication system is applied in medical, health, distribution, and business transaction. Smart is using new information by combining ability of computer and information. Although agriculture is labor intensive industry that requires a lot of hands, agriculture is becoming knowledge-based industry today. In agriculture field, computer communication system is applied on facilities farming and machinery Agricultural. In this paper, we designed and implemented application that provides personalized agriculture related information at the actual farming field. Also, this provides farmer a system that they can directly auction or sell their produced crops. We designed and implemented a system that parsing information of each seasonal, weather condition, market price, region based, crop, and disease and insects through individual setup on ubiquitous environment using location-based sensor network and processing data.
Deteriorating soil physical properties and increasing soil pathogens due to the continuous cultivation of field crops are the leading causes of productivity deterioration. Crop rotation, soil heat treatment, and chemical control are used as pest control methods; however, each has limitations in wide application to domestic agriculture. In particular, chemical control requires improvement due to direct exposure to sterilizing solution, odor, and high-intensity work. To improve the overall domestic agricultural environment, the problems of time and cost, such as field maintenance and cultivation scale, must be addressed; therefore, mechanization technology for chemical control must be secured to derive improvement effects in a short period. Most related studies are focused on the control effect of the DMDS (dimethyl disulfide) sterilizer, and research on the performance of the sterilization spray device has been conducted after its introduction in Korea, but research on the corrosion suitability of the material is lacking. This study conducted a corrosion test to secure the corrosion resistance of a soil sterilizer injection pump, and a mechanical failure mode by corrosion by the material was established. The corrosion test comprised operation and neglect tests in which the sterilizing solution was circulated in the pump and remained in the pump, respectively. As a result of the corrosion test, damage occurred due to the weakening of the mechanical strength of the graphite material, and corrosion resistance to aluminum, stainless steel, fluororubber, and PPS (polyphenylene sulfide) materials was confirmed.
본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.130-136
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2020
There are many problems that occur currently in agriculture industries. The problems such as unexpected of changing weather condition, lack of labor, dry soil were some of the reasons that may cause the growth of the plants. Condition of the weather in local area is inconsistent due to the global warming effect thus affecting the production of the crops. Furthermore, the loss of farm labor to urban manufacturing jobs is also the problem in this industry. Besides, the condition for the plant like air humidity, air temperature, air quality index, and soil moisture are not being recorded automatically which is more reason for the need of implementation system to monitor the data for future research and development of agriculture industry. As of this, we aim to provide a solution by developing IoT-based platform along with the irrigation for increasing crop quality and productivity in agriculture field. We aim to develop a smart garden system environment which the system is able to auto-monitoring the humidity and temperature of surroundings, air quality and soil moisture. The system also has the capability of automating the irrigation process by analyzing the moisture of soil and the climate condition (like raining). Besides, we aim to develop user-friendly system interface to monitor the data collected from the respective sensor. We adopt an open source hardware to implementation and evaluate this research.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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