Adhikari, Mahesh;Kim, Sang Woo;Kim, Hyun Seung;Kim, Ki Young;Park, Hyo Bin;Kim, Ki Jung;Lee, Youn Su
The Plant Pathology Journal
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제37권6호
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pp.521-532
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2021
Knowledge and better understanding of functions of the microbial community are pivotal for crop management. This study was conducted to study bacterial structures including Acidovorax species community structures and diversity from the watermelon cultivated soils in different regions of South Korea. In this study, soil samples were collected from watermelon cultivation areas from various places of South Korea and microbiome analysis was performed to analyze bacterial communities including Acidovorax species community. Next generation sequencing (NGS) was performed by extracting genomic DNA from 92 soil samples from 8 different provinces using a fast genomic DNA extraction kit. NGS data analysis results revealed that, total, 39,367 operational taxonomic unit (OTU), were obtained. NGS data results revealed that, most dominant phylum in all the soil samples was Proteobacteria (37.3%). In addition, most abundant genus was Acidobacterium (1.8%) in all the samples. In order to analyze species diversity among the collected soil samples, OTUs, community diversity, and Shannon index were measured. Shannon (9.297) and inverse Simpson (0.996) were found to have the highest diversity scores in the greenhouse soil sample of Gyeonggi-do province (GG4). Results from NGS sequencing suggest that, most of the soil samples consists of similar trend of bacterial community and diversity. Environmental factors play a key role in shaping the bacterial community and diversity. In order to address this statement, further correlation analysis between soil physical and chemical parameters with dominant bacterial community will be carried out to observe their interactions.
최근 도시농업의 중요성이 부각되면서 정책적 육성과 지원에 힘입어 다양한 형태의 도시농업 조성이 확대되고 있다. 현대 농업은 스마트팜 보급이 일반화되고 있지만, 대부분의 도시농업은 전통적인 작물재배 방법을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시농업의 다양한 유형을 고려한 도시형 스마트팜 시스템을 제안한다. 제안하는 도시형 스마트팜 시스템은 스마트팜 통합 컨트롤러와 스마트팜 서비스 플랫폼 서버로 구성되며, 스마트온실 표준 인터페이스 기반의 센서 및 구동기 연동과 IoT 서비스 플랫폼을 이용하여 도시농업의 유형에 따라 유동적으로 시스템을 구성 할 수 있는 환경을 제공한다.
4차 산업혁명의 영향으로 농축산업 분야에도 정보통신 기술을 융합한 스마트팜 기술의 도입을 통한 생산성 증대 및 경쟁력 강화를 추진하고 있다. 이러한 스마트 농업 기술은 농업 분야의 미래 성장을 위한 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있다. 스마트팜 구현을 위하여 실시간 재배 환경 모니터링과 이와 연계된 재배 환경 자동 제어 시스템의 개발이 필요하며 나아가 작물 생육 상태를 확인하여 관리하는 지능형 시스템의 개발이 요구되어 진다. 본 논문에서는 호환성과 확장성이 뛰어난 웹 플랫폼을 활용하여 클라우드 기반 스마트팜 관리 시스템 구현을 위한 빠르고 효율적인 개발 방법을 제안한다. 제안된 웹 플랫폼을 이용한 개발 방법이 효율적이며 안정적인 시스템 구현이 가능함을 실제 구현된 시스템의 운영을 통하여 확인하였다.
스마트팜형 시설 딸기에 예찰 없이 작물 정식 초기에 천적을 먼저 적용하는 생태공학적 Natural Enemy in First (NEF) 기법이 총채벌레류와 진딧물류의 밀도에 미치는 영향을 확인하였다. 대조구는 약제를 처리하여 비교하였다. NEF 처리구에서 총채벌레류와 진딧물류의 천적과 서식처로 참멋애꽃노린재와 Portulaca sp.를 적용하여 작기 종료시점까지 해충의 밀도를 대조구와 유사하게 효과적으로 관리할 수 있었다.
본 연구는 대규모 온실에서 작업관리와 인력관리 및 병해충 모니터링을 위한 HRM 프로그램을 개발하여 현장적용 시험을 수행하였다. 작업자의 전용 앱으로 작업지시와 현장의 작업내용 및 병해충 발생에 대한 정보를 입력할 수 있다. 관리자는 작업자의 작업내용별 노동시간과 작업속도, 작업품질을 평가하여 기록하고 이를 토대로 작업별 작업속도 기준을 설정할 수 있으며, 작업일정 수립이나 작업 투입인원의 결정이 용이하게 될 것이다. 따라서 고용인원을 효율적으로 운용하면서 작업수행을 용이하게 할 수 있으며, 작업자의 수급계획을 세울 때도 용이하게 사용될 수 있다. 시기별 작업분석을 통해 고용인원의 적정성을 평가할 수 있고 정규인력과 비정규 인력에 대한 수급비율을 조정할 수 있게 할 것이다. 작업자의 실시간 작업성과를 공개하며 작업자 간 경쟁을 유도하고 기준작업량 이하를 달성하는 작업자의 재교육 및 작업방법 개선을 통해 작업효율의 상승이 가능하다. 실증현장에서 분석해본 파프리카의 작업은 순치기, 수확 및 유인작업이 모든 작업시간의 91%이상을 차지하며, 수확작업보다 유인 및 순치기 작업시간이 두배정도 더 많은 것으로 나타났다. HRM 프로그램을 도입하기 전과 도입한 이후 가장 노동부하가 높은 시기인 수확과 유인 및 순치기 작업이 동시에 진행되는 시기를 비교했을 때 HRM 프로그램의 도입으로 37%의 작업량 향상을 가져왔다.
본 연구는 경남농산물 소득자료를 이용하여 시설 파프리카와 시설 딸기, 그리고 노지 마늘과 노지 시금치를 대상으로 경남지역 채소류 재배면적 반응함수를 추정하였다. 작물별 재배면적 반응함수 추정결과에 따르면 시설 파프리카의 경우 농업조수입이 증가한 영향보다는 농업경영비 감소와 가격변동 위험의 감소에 따라 재배면적이 증가한 것으로 나타났다. 시설 딸기의 경우 농업조수입이 증가했음에도 불구하고 농업경영비가 증가 하였고, 가격변동 위험이 상대적으로 더 컸기 때문에 재배면적이 감소하였다. 노지 마늘과 시금치의 경우 농업조수입이 증가하였음에도 불구하고 가격변동위험이 크기 때문에 농가는 재배면적을 늘리지 않은 것으로 밝혀졌다. 추정결과의 정책적 함의는 다음과 같다. 농산물 가격변동 위험은 시설 작물보다 노지에서 재배되는 작물의 경우 상대적으로 더 크다. 따라서 경상남도에서는 노지 작물에 우선하여 농업수입보장보험을 도입해야 할 것이다. 반면에 시설 작물의 경우 농업경영비 부담이 매우 크다. 따라서 지방정부는 난방비를 포함한 농업경영비를 줄이기 위하여 노후 시설을 교체하고 스마트팜 시설 확충 등에 주력해야 할 것이다.
기후-스마트 농업의 관점에서 농업 부문의 온실가스 배출량을 감축하기 위해서는 그 양을 정확히 산정하는 것이 갈수록 중요해지고 있다. 농업 부문 배출량의 상당 부분을 차지하는 논에서 발생하는 메탄 배출량의 정확한 산정을 위해 2010년 농림어업총조사의 전수자료와 수정된 물관리보정인자 산정법 및 그 계산 프로그램을 이용하였다. 그 결과를 이해하기 쉽도록 ArcGIS 소프트웨어를 사용하여 지도화하였다. 이와 같은 방식으로 계산된 값을 현장의 실측 자료와 비교하였을 때 큰차이가 없었으며, 이러한 결과는 이 연구를 더욱 확대할 필요성이 충분함을 보여준다. 본 연구에서 제작된 행정구역별 메탄 배출량 지도를 통해 지역적으로 나타나는 차이를 명확히 인식할 수 있으며, 주요 조절 인자에 대한 분석은 실질적인 메탄 저감 대책을 마련하는 데 중요한 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.
최근 드론을 활용한 농약 살포 임무로 농민들의 작업 시간을 절약하고 농약 및 인체 유해성으로부터 보호되어 드론 보급이 활성화되고 있다. 기존 농약 살포 방식인 광역방제기와 헬기 방제에서 파생된 여러 단점 보완이 가능하다. 최근에는 스마트팜 확대 정책으로 IoT 기반의 다양한 작물의 생육 정보를 실시간 모니터링하고 핵심 변수에 대한 빅데이터 수집을 통해 최적의 생육 환경을 구축하여 수확 증대를 통한 농민의 수익 창출에 적극 활용되고 연관 드론 산업 기술도 발전되고 있다. 본 연구에서는 농업응용 분야의 다양성을 확보하기 위해서 비닐하우스 차광을 위한 작업에 드론을 적용하였고 차광막 살포와 관련된 기술 구현을 구체화하기 위하여 비닐하우스 환경에 대한 기초 연구를 실시하였다. 비닐하우스의 내부와 외부 환경을 고려하여 양질의 빛을 제공하기 위해 드론 노즐의 균일 살포를 위한 노즐설계, 비닐하우스의 투광률 분석, 차광제 도포 실험을 통하여 드론을 활용한 차광임무가 가능하도록 하는 기초연구를 수행하였다.
지능형 교통시스템은 국내 인프라 중, 도로에서 가장 중요한 역할을 하는 기술로 차량이 도로에서 가장 효율적으로 움직일 수 있도록 만들어주는 시스템을 말한다. 국내 지능형 교통시스템인 하이패스는 다른 나라와 달리 조금 늦게 시작하였지만 빠른 속도로 발전하며 최근 스마트톨링 기술이 도입되면서 톨링 시스템에서 '멈추고 다시 출발'하는 stop and go를 해결할 수 있는 기회를 마련하였다. 본 연구는 사례연구를 통해 국내 스마트톨링을 견인한 롯데정보통신의 추진방법과 결과를 다루고자 한다. 롯데정보통신은 다른 기업과 다르게 정보통신 기술 중, 결재 시스템을 오래전부터 투자한 기업으로 인프라에 투자한 경험은 적지만 부산시와 협력하여 광안대교에 스마트톨링 시스템에 참여함으로써 지능형 교통시스템의 발전에 앞장서게 되었다. 새로운 투자를 감행한 롯데정보통신은 단순히 기존 핵심역량을 뛰어넘게 되었을 뿐 아니라 한국톨링 시스템의 온실가스 저감 역량을 한 단계 격상시키는 역할을 하게 되었고, 기업의 재무성과도 향상된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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