• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1423-1431
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• 2018

사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.17-17
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• 2021

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제12권6호
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• pp.850-853
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• 1999

Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.

• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.266-278
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• 2012

본 연구에서는 우리나라 주요 수종을 대상으로 간벌강도 및 주기에 따른 흉고직경생장을 예측할 수 있는 동적생장모형을 개발하였다. 그동안 산림청에서 구축한 정적생장모형인 임분수확표를 이용하여 총 8개 수종에 대한 동적생장모형을 구축하였다. 간벌종류는 하층간벌을 전제로 하였으며, 간벌강도별로 간벌후의 흉고직경변화를 예측할 수 있는 함수식을 구축하였다. 또한, 임령, 지위지수 이외에도 ha당 본수를 설명변수로 하는 흉고직경여 총함수식을 유도하였다. 이와 같이 구축된수확표를 이여 모형을 이용하여 간벌강도 및 주기별로 확표를 이 다양하이여 될 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된수확표를 용하여 모형을 이용해 숲가꾸기 등의 산림시업이 산림용하 및 임목축분수변화에 미치는 효과를 파악할 수 있으며, 나아이산림의 탄소흡수능력을 평가하는데 본 연구결과가 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권4호
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• pp.424-430
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• 2018

본 연구는 고추의 생육특성인 초장, 엽면적, 생체중, 건물중을 조사하였고, 기상요인에 따른 수량 예측 모델개발을 위하여 수행되었다. 생육도일온도에 따른 고추의 생체중, 건물중, 초장 및 엽면적에 대한 생장 모델(시그모이드 곡선)을 개발하였다. 고추는 정식 후 50일전후로 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중이 지수 함수적으로 증가하였으며, 140일 이후에는 생장요인들이 평행을 이루었다. 그리고 생육도일온도에 따른 고추의 생장을 분석 한 결과 지수 함수적으로 생장이 늘어나는 시점의 GDD는 1,000였다. 고추의 건물중에 대한 상대생장 속도를 계산하는 식은 RGR $(dry\;weight)=0.0562+0.0004{\times}DAT-0.00000557{\times}DAT^2$ 였다. 수확한 적과의 생체중과 건물중으로 고추의 단수를 구하였을 때, 정식 후 112일에 1,3871kg/10a였고, 건고추의 단수는 정식 후 112일에 291kg/10a이였다. 고추 작황예측 프로그램 개발을 위해서는 고추의 생산성에 관여하는 주요요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 생육모델을 보정 및 검증해야 할 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.104-108
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• 2023

This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2023

최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.85-92
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• 2015

본 연구는 잣나무를 대상으로 연륜생장과 기후와의 관계를 구명하기 위해 군집분석을 통해 기후 군집을 분류하였고 기후인자에 의해 연륜생장을 예측할 수 있는 생장모델을 개발하여 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 연륜생장의 변화를 예측하였다. 연륜기후학적 모델은 잣나무 기후군집별 기후변수와 표준화된 잔차 연대기를 이용하여 개발하였다. 개발된 생장지수 추정식에는 2~4개의 기후변수가 사용되었고 결정계수는 0.35~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 잣나무 기후군집별 생장예측은 두 개의 RCP 기후변화 시나리오를 이용해 예측되었다. 해발고도가 높은 곳에 위치한 군집 2와 군집 3에서는 연륜생장이 증가하였지만 대조적으로 해발고도가 낮은 지역에 위치한 군집 1에서는 연륜생장이 감소할 것으로 예측되었다. 따라서 잣나무는 한대수종이지만 일정범위내의 기온 상승 조건에서는 연륜생장이 증가하는 것으로 평가되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.47-54
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• 2023

지구 온난화로 인해 갑작스러운 기후변화와 농업 생산성에 대한 이해가 점점 중요해지면서, 토양 수분 예측은 농업에서 핵심 주제로 떠오르고 있다. 토양 수분은 농작물의 성장과 건강에 큰 영향을 미치며, 적절한 관리와 정확한 예측은 농업 생산성 향상과 자원 관리의 핵심 요소이다. 이러한 이유로 토양 수분 예측은 농업 및 환경 분야에서 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트를 통하여 시범포를 이용하여 노지 환경 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 특성들과 토양 수분의 상관관계를 구하고 토양 수분 실제 값과 예측값을 비교하였으며 비교 결과 예측률이 약 92%의 정확성을 갖는다는 것을 확인하였다. 추후 연구를 통해 작물의 생장 데이터 변수들을 추가하여 토양 수분 예측을 진행한다면 토양 수분에 따른 작물의 생장 속도, 적절한 관수 타이밍 등의 주요 정보를 정확하게 제어함으로써 작물의 품질 상승, 물 관리 효율 증가 등 생산성 및 자원 효율성에 좋은 영향을 미칠 것이라고 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제2권2호
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• pp.99-109
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• 1993

Cooling of nutrient solution is essential to improve the growth environment of crops in hydroponic culture during summer season in Korea. This study was carried out to provide fundamental data for development of the cooling system satisfying the required cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse. A numerical model for prediction of the cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse was developed, and the results by the model showed good agreements with those by experiments. Main factors effecting on cooling load were solar radiation and air temperature in weather data, and conductivity of planting board and area ratio of bed to floor in greenhouse parameters. Using the model developed, the design cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse of 1,000$m^2$(300pyong) was predicted to be 95,000 kJ/hr in Suwon and the vicinity.