Fire-blight disease is a kind of contagious disease affecting apples, pears, and some other members of the family Rosaceae. Due to its extremely strong infectivity, once an orchard is confirmed to be infected, all of the orchards located within 100 m must be buried under the ground, and the sites are prohibited to cultivate any fruit trees for 5 years. In South Korea, fire-blight was confirmed for the first time in the Ansung area in 2015, and the infection is still being identified every year. Traditional approaches to detect fire-blight are expensive and require much time, additionally, also the inspectors have the potential to transmit the pathogen, Thus, it is necessary to develop a remote, unmanned monitoring system for fire-blight to prevent the spread of the disease. This study was conducted to detect fire-blight on pear trees using discriminant analysis with color information collected from a rotary-wing drone. The images of the infected trees were obtained at a pear orchard in Cheonan using an RGB camera attached to a rotary-wing drone at an altitude of 4 m, and also using a smart phone RGB camera on the ground. RGB and Lab color spaces and discriminant analysis were used to develop the image processing algorithm. As a result, the proposed method had an accuracy of approximately 75% although the system still requires many flaws to be improved.
농업용 드론을 이용한 방제 작업의 경우 그 경제적 효율성으로 인해 활용도가 증가하고 있으나, 작업자의 숙련도에 따라 효과의 차이가 발생한다. 이에 본 연구에서는 스마트 운영 모드를 적용하여, 수동 비행 모드에서 제어의 단점을 보완하고 이에 대한 수치적 모델을 제안하고, 선행 연구와 비교 검증을 통해 실험적 검증을 수행하였다. 그 결과 농업용 방제 드론들의 분사 시간 및 방제면적을 도출하였고, 수치적 모델과 유사성이 높은 방제용 드론을 선정하여 실험적으로 검증하였다. 이를 통해 수동 비행 모드보다 스마트 운영 모드 적용 시 살포 면적 및 작업(살포 균일도 및 작업 효율)이 상대적으로 효과적인 것을 확인하였다.
Rice paddy cultivation is one of the major sources in methane (CH4) emission of which accurate assessment would be a prerequisite for agricultural greenhouse gas management. Biomass treatment in paddy fields is an important factor that affects CH4 emissions and thus needs to be taken into account. The objectives of this study were to apply drone images to investigate organic matter practices and to incorporate into the estimation of CH4 emissions from paddy fields. Three study areas were selected by one from each of the three different regions of Yeongnam, Honam and Jungbu, which are the most active region in paddy cultivation. The eBee drone was used to take images of the study sites twice a year; Jul mid-season for identifying rice cultivation area; Jan for investigating rice straw management and winter crop cultivation. Based on biomass management practices, different emissions factors were assigned on an individual paddy field and CH4 emmisions were estimated by multiplying respective areas. The ratios of rice straw application and winter crop cultivation were 1.4% and 37.2% in Hapcheon, 1.3% and 19.8% in Gimje, and 0.0% and 0.5% in Dangjin, respectively. The CH4 emissions estimates for respective sites were 0.40 ton CH4/year/ha, 0.34 ton CH4/year/ha, and 0.29 ton CH4/year/ha. On average, estimated CH4 emissions of this study were 28.5% less than the current Tier 2 CH4 emission estimation method.
엽산을 다량 함유하고 있는 수벌 번데기와 수벌 번데기에서 생산한 밀리타리스동충하초의 혈청 테스토스테론 상승효과를 확인하기 위하여 실험동물 쥐에 4주간 경구 투여하여 체중변화, 테스토스테론의 수치를 검사하였다. 대조군 및 투여군에서 체중의 증가량은 그룹간, 날짜별 유의적인 차이는 보이지 않았다. 혈청 테스토스테론은 대조군에 비하여 시료를 투여한 모든 군에서 증가경향을 보였다. 더욱이 밀리타리스동충하초 투여구의 호르몬 수치는 대조군에 비하여 통계학적 유의하게 증가하였다.
Hong, In-Pyo;Choi, Yong-Soo;Woo, Soon-Ok;Han, Sang-Mi;Kim, Hye-Kyung;Lee, Man-Young;Lee, Myung-Ryul;Humber, Richard A.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제23권1호
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pp.143-146
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2011
Some of men have been suffered from the insufficient secretion of testosterone causing by physical factors, social and psychological factors. Testosterone is an essential steroid hormone controlling male reproductive function. Alternative medicines in plants, fungi, and insects have been studied to enhance sexuality. $Cordyceps$ species including $Cordyceps$$sinensis$ (CS) and $C.$$militaris$(CM) has been used as for the enhancement of sexual functionfor hundreds of years in Far East Asian. In the present study, we determined the effect of fruiting bodies of $C.$$militaris$ which cultured on bee drone medium (CMD) and brown rice medium (CMB) on testosterone concentration in Sprague-Dawley rats. Eighteen rats per group were housed to regular diet or diet supplemented with CMB and CDD, respectively for 4 weeks. Serum was collected from 6 rats per group. Results showed that changes of the body weight, food and water intake of the rats were not observed in this study. However, both CMB and CDD increased the serum testosterone concentration in rats. Furthermore, CMD significantly stimulated testosterone production (p <0.05) compared to the control. Hence, it suggests that $C.$$militaris$ fruiting bodymight be developed as a complementary medicine to improve sexual hormones.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
드론은 제4차 산업혁명의 개념과 ICT 융합 첨단기술을 응용한 드론에 대한 관심과 투자가 지속되고 있다. 드론 운항의 목적은 초기 군사용도에서 이제는 건설, 산림, 시설, 농업지원 등 다양한 산업의 활용으로 광범위하게 확산되고 있다. 이러한 산업에서 실제 드론을 운용할 수 있는 조종자 양성이 자격제도를 중심으로 증가하고 있다. 그러나, 조종자를 양성하기 위한 교육장소, 훈련장소, 교육환경, 교육방법 등을 포함한 상세한 기준이 모호하여 드론 교육현장에서 훈련교관의 구두 지시를 통한 교육이 지속되고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 현장에서 반드시 필요한 공간감각의 질적 향상을 위하여 훈련교관이 조종자의 운항 드론에 직접적으로 개입하여 지도를 실행할 수 있는 이중화 제어 플랫폼에 대한 연구를 실행하였다.
작물 수분 스트레스는 토양수분 함량, 농작물 생리학적 특성 및 원격탐사 기술을 이용하여 감지할 수 있으며, 작물의 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 작물 수분 스트레스 지수(CWSI)는 작물의 엽온과 기온의 차이를 이용하여 산출할 수 있다. 본 연구에서는 드론 기반 열적외 영상을 이용하여 봄배추를 대상으로 관수 처리구(WCP)와 무관수 처리구(WDP)에 대한 CWSI 분포도를 작성하였다. 그 결과, CWSI 공간분포는 배추의 생육이상 반응 요소(구고, 구직경 및 엽록소 함량 측정치)와 높은 일치율을 나타내었다. 따라서 CWSI는 작물 생육이상 모니터링 및 평가에 좋은 수단으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게 반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를 관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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