Since COVID-19, the world's food shortage population has more than doubled from 130 million to 270 million. In addition, as various issues related to the food industry such as climate change arise, the importance of agriculture and livestock is increasing. In particular, it is still difficult to utilize data generated in these field. Therefore, the objective of this study was to explain the limitations of using data based on fragmentary analysis and the necessity of Digital Twin. The additional objective was to propose an architecture and necessary technologies of a Digital Twin platform suitable for agricultural and livestock. It also proposed a Digital Twin-based service that could be used in the near future, such as labor reduction, productivity improvement, personalized consumption, transportation, and distribution by incorporating intelligent information convergence technology into facility horticulture and livestock farming.
Kim, Maga;Choi, Jin-Yong;Bang, Jehong;Yoon, Pureun;Kim, Kwihoon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.1
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pp.103-116
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2021
Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.
Geonhwa Ryu;Young-Gon Kim;Dongjin Kim;Sang-Man Kim;Min Je Kim;Wonbae Jeon;Chae-Joo Moon
Wind and Structures
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v.36
no.3
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pp.201-213
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2023
In this study, the effect of sea surface temperature (SST) on the distribution of vertical wind speed in the atmospheric boundary layer of coastal areas was analyzed. In general, coastal areas are known to be more susceptible to various meteorological factors than inland areas due to interannual changes in sea surface temperature. Therefore, the purpose of this study is to analyze the relationship between sea surface temperature (ERA5) and wind resource data based on the meteorological mast of Høvsøre, the test bed area of the onshore wind farm in the coastal area of Denmark. In addition, the possibility of coastal disasters caused by abnormal vertical wind shear due to changes in sea surface temperature was also analyzed. According to the analysis of the correlation between the wind resource data at met mast and the sea surface temperature by ERA5, the wind speed from the sea and the vertical wind shear are stronger than from the inland, and are vulnerable to seasonal sea surface temperature fluctuations. In particular, the abnormal vertical wind shear, in which only the lower wind speed was strengthened and appeared in the form of a nose, mainly appeared in winter when the atmosphere was near-neutral or stable, and all occurred when the wind blows from the sea. This phenomenon usually occurred when there was a sudden change in sea surface temperature within a short period of time.
Hee Jun Lee;Won Seok Lee;In Hyeok Choi;Choong Kwon Lee
Information Systems Review
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v.22
no.1
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pp.113-124
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2020
In the operation of farms, it is very important to evaluate the quality of harvested crops and to classify defective products. However, farmers have difficulty coping with the cost and time required for quality assessment due to insufficient capital and manpower. This study thus aims to detect defects by analyzing the epidermis of fruit using deep learning algorithm. We developed a model that can analyze the epidermis by applying YOLOv3 algorithm based on Region Convolutional Neural Network to video images of peach. A total of four classes were selected and trained. Through 97,600 epochs, a high performance detection model was obtained. The crop failure detection model proposed in this study can be used to automate the process of data collection, quality evaluation through analyzed data, and defect detection. In particular, we have developed an analytical model for peach, which is the most vulnerable to external wounds among crops, so it is expected to be applicable to other crops in farming.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.2
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pp.171-177
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2022
In this paper, we propose a service method that can provide insight into multi-source agricultural data, way to cluster environmental factor which supports data analysis according to time flow, and curate crop environmental factors. The proposed curation service consists of four steps: collection, preprocessing, storage, and analysis. First, in the collection step, the service system collects and organizes multi-source agricultural data by using an OpenAPI-based web crawler. Second, in the preprocessing step, the system performs data smoothing to reduce the data measurement errors. Here, we adopt the smoothing method for each type of facility in consideration of the error rate according to facility characteristics such as greenhouses and open fields. Third, in the storage step, an agricultural data integration schema and Hadoop HDFS-based storage structure are proposed for large-scale agricultural data. Finally, in the analysis step, the service system performs DTW-based time series classification in consideration of the characteristics of agricultural digital data. Through the DTW-based classification, the accuracy of prediction results is improved by reflecting the characteristics of time series data without any loss. As a future work, we plan to implement the proposed service method and apply it to the smart farm greenhouse for testing and verification.
This study was carried out to develop the technology to manage the growth of mushrooms, which were cultivated based on long-term information obtained from quantified data. In this study, hardware that monitored and controlled the growth environment of the mushroom cultivation house was developed. An algorithm was also developed to grow mushrooms automatically. Environmental management for the growth of mushrooms was carried out using cultivation sites, computers, and smart phones. To manage the environment of the mushroom cultivation house, the environmental management data from farmers cultivating the highest quality mushrooms in Korea were collected and a growth management database was created. On the basis of the database value, the management environment for the test cultivar (hukthali) was controlled at $0.5^{\circ}C$ with 3-7% relative humidity and 10% carbon dioxide concentration. As a result, it was possible to produce mushrooms that were almost similar to those cultivated in farms with the best available technology.
Kim, Seong-Gyun;Ryu, Geon Hwa;Kim, Young-Gon;Moon, Chae-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.265-278
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2022
The global energy paradigm is rapidly changing by centering on carbon neutrality, and wind energy is positioning itself as a leader in renewable energy-based power sources. The success of onshore and offshore wind energy projects focuses on securing the economic feasibility of the project, which depends on securing high-quality wind resources and optimal arrangement of wind turbines. In the process of constructing the wind farm, the optimal arrangement method of wind turbines considering the main wind direction is important, and this is related to minimizing the wake effect caused by the fluid passing through the structure located on the windward side. The accuracy of the predictability of the wake effect is determined by the wake model and modeling technique that can properly simulate it. Therefore, in this paper, using WindSim, a commercial CFD model, the wake diffusion pattern is analyzed through the sensitivity study of each wake model of the proposed onshore wind farm located in the mountainous complex terrain in South Korea, and it is intended to be used as basic research data for wind energy projects in complex terrain in the future.
In this paper, we propose the use of hierarchical classification for winter crop mapping based on satellite imagery. A hierarchical classification is a classifier that maps input data into defined subsumptive output categories. This classification method can reduce mixed pixel effects and improve classification performance. The methodology are illustrated focus on winter cropsin Gimje city, Jeonbuk with Landsat-8 imagery. First, agriculture fields were extracted from Landsat-8 imagery using Smart Farm Map. And then winter crop fields were extracted from agriculture fields using temporal Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Finally, winter crop fields were then classified into wheat, barley, IRG, whole crop barley and mixed crop fields using signature from Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The results indicate that hierarchical classifier could effectively identify winter crop fields with an overall classification accuracy of 98.99%. Thus, it is expected that the proposed classification method would be effectively used for crop mapping.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.27-37
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2021
Conversion of rice paddy field to upland has been accelerated as the central government incentivizes more profitable upland crop cultivation. The objective of this study was to investigate the current status and conversion trend from paddy to upland for the reservoir irrigation districts. Total 605 of reservoir irrigation districts whose beneficiary area is greater than 200 ha were selected for paddy-to-upland conversion analysis using the land cover maps provided by the EGIS of the Ministry of Environment. The land cover data of 2019 was used to analyze up-to-date upland conversion status and its correlation with city proximity, while land cover change between 2007 and 2019 was used for paddy-to-upland conversion trend analysis. Overall 14.8% of the entire study reservoir irrigation area was converted to upland cultivation including greenhouse and orchard areas. Approximately the portion of paddy area was reduced by 17.8% on average, while upland area was increased by 4.9% over the 12 years from 2007 to 2019. This conversion from paddy to upland cultivation was more pronounced in the Gyoenggi and Gyeongsang regions compared to other the Jeolla and Chungcheong provinces. The increase of upland area was also more notable in proximity of the major city. This study findings may assist to identify some hot reservoir districts of the rapid conversion to upland cultivation and thus plan to transition toward upland irrigation system.
Recently a system for nondestructive measurement of seedling plants in real time has been attracting attention as an essential element in fields such as the "smart farm". This study reports the simultaneous measurement of anthocyanin accumulations in leaf tissues in a large number of bok choy, using a hyperspectral imaging system. To measure many seedlings simultaneously, an existing hyperspectral imaging system is modified. In this paper, a total of 96 seedlings are measured: 24 each of 4 cultivars. Using the hyperspectral data-acquisition system, 12 seedlings can be analyzed simultaneously within 3 minutes. The hyperspectral imaging technology proposed in this paper is shown to provide an analytic system comparable to destructive chemical analysis. This hyperspectral imaging technology can be applied to a high-throughput plant-phenotyping system, owing to its capability of measuring a large number of specimens at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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