• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.

• 한국환경농학회지
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• 제25권2호
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• pp.147-156
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• 2006

본 연구는 서낙동강의 수질정화를 위하여 영양염류 고흡수식물을 선발하고자 서낙동강 유역 하천에 자생하고 있는 식물의 분포특성과 자연 상태에서의 건물생산능력 및 체내 영양염류함량을 분석하였다. 서낙동강 유역 12개 하천의 물속과 물가 2 m 이내 식물을 조사한 결과 27과 61속 76종 3변종의 총 79종이 자생하는 것으로 조사되었으며, 주요 우점식생은 고마리, 줄, 갈대, 갈풀, 달뿌리풀, 털물참새피 이었고, 건물생산능력은 줄, 갈대, 달뿌리풀, 물피, 갈풀이 높았다. 지천의 상류에서는 주로 고마리와 달뿌리풀이 우점종이었으며, 하류에서는 대형수생식물인 갈대와 줄이 우점하였다. 수생식물의 초종은 상류에 비하여 하류로 갈수록 단순해지는 경향이었으나 biomass량은 오히려 증가하였다. 하천별 수생식물의 자생 단위면적당 체내 총질소 및 총인함량은 하류로 갈수록 증가하였고, 조만강과 평강천, 불암배수로, 호계천에서 높은 특징을 보였다. 79종의 자생식물 중에서 biomass가 큰 57종의 수생식물을 영양염류 함량별로 분류한 결과, 단위무게당 영양염류(총질소, 인산)의 함량이 높은 식물군은 검정말이나 말즘과 같은 침수식물이었던 반면, 자연식생의 영양염류 흡수능을 의미하는 단위면적당 영양염류의 체내함량이 높았던 식물군은 줄이나 갈대와 같은 정수식물 이었으며, 털물 참새피는 두 분류 모두에서 높은 함량을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제17권2호
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• pp.125-133
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• 1984

본(本) 硏究는 호남지방(湖南地方)의 곡창(穀倉)이라고 불리우는 만경강(萬頃江) 및 동률강유역(東律江流域)의 호남평야(湖南平野)와 영산강유역(榮山江流域)의 광나평야(光羅平野)에 분포(分布)하고 있는 답토양(畓土壤)의 제(諸) 조건(條件)을 비교(比較)하여 토지생산성(土地生産性) 그리고 토양특성(土壤特性)을 토대(土臺)로 경종관리상(耕種管理上)의 문제점(問題点)에 대(對)한 개선책(改善策)을 마련하고져 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 미(美) 농무성(農務省) 신토양(新土壤) 분류(分類)에 의(依)하면 조사지역(調査地域)에 있어서 Entisols를 비롯하여 3종(種)의 Order가 분포(分布)하며 이들 중(中) Inceptisols이 주종(主種)을 이루고 있으며(76.6%~86.1%), Great group에 있어서는 Haplaquents등(等) 8종(種)이 분포(分布)하나 각(各) 강유역(江流域) 공(共)히 Haplaquents가 50% 이상(以上) 점유(占有)하고 있으며, 다음이 Eutrochrepts로써 13.9%~16.5%이었다. 2. 모재별(母材別) 분포(分布)에 있어서 동진(東津) 만경강유역(萬頃江流域)과 영산강유역(榮山江流域)이 크게 상이(相異)하여 동진(東津) 만경강유역(萬頃江流域)에서는 대부분(大部分)이 하해혼성충적시(河海混成沖積尸) 이었으며(55.1%) 다음이 곡간충적시(谷間沖積尸) 하성충적시(河成沖積尸) 순(順)이었으나, 영산강유역(榮山江流域)은 곡간충적시(谷間沖積尸)이 주(主)로 점유(占有)되었으며 (37.7%) 다음 하성충적시(河成沖積尸) 하해혼성충적시(河海混成沖積尸)으로 분포(分布)되어 있다. 3. 지형(地形) 및 경사별(傾斜別) 분포(分布)에 있어서 동진강(東津江) 및 만경강유역(萬頃江流域)은 경사(傾斜) 2% 미만(未滿)인 해안(海岸) 및 내륙평탄지(內陸平坦地)에 답토양(畓土壤)이 주(主)로 분포(分布)되어 있는(57.8%) 반면(反面), 영산강유역(榮山江流域)은 평탄지(平坦地) 혹(或)은 파상지(波狀地)(순사(順斜)2~7%)인 곡간지(谷間地)에 주(主)로 분포(分布)되어 (52.9%) 이들 양강(兩江) 유역(流域)은 지형(地形)과 경사(傾斜)에 있어서 아주 상이(相異)하다. 4. 토양단면(土壤斷面) 및 표토(表土)의 토성(土性)에 있어서 영산강유역(榮山江流域) 답토양(畓土壤)은 세립질토양(細粒質土壤)이 81.9%가 분포(分布)한 반면(反面,), 동진강유역(東津江流域)은 61.4% 만경강유역(萬傾江流域)은 53.3%가 분포(分布)하고 있다. 5. 영산강유역(榮山江流域)은 보통답(普通畓)이 주종(主種)을(60.2%) 이루고 있는 반면(反面), 만경(萬頃) 동진강유역(東津江流域)은 보통답(普通畓) 43.2%, 사질답(砂質畓) 39.9%로써 영산강유역(榮山江流域)에 비(比)하여 사질답(砂質畓)의 분포(分布)가 월등(越等)히 많으며 이로 인(因)하여 영산강유역(榮山江流域)이 동진(東津) 만경강유역(萬頃江流域)보다 생산력(生産力)이 높은 1내지(乃至) 2급지(級地)의 답토양(畓土壤)의 분포(分布)가 많았다.

• 한국토양비료학회지
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• 제41권6호
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• pp.387-392
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• 2008

토양의 중요한 5가지 특성 즉, 지형, 배수등급, 유효토심, 토성(속), 자갈함량 등의 특성을 이용하여 이 5가지의 특성을 복합적으로 인지하는 것은 매우 어려운 일이기 때문에 이들을 새로운 차원에 적용시켜 그 연관성들을 보고자 다차원척도법(Multidimensional Scaling)을 이용하였다. 퇴적암 유래토양의 각 특성별 구분기준은 우리나라 전체 토양에 대하여 단순화를 시도하였다. 즉, 지형요인은 15 $\rightarrow$ 9개로, 토성(속)은 32 $\rightarrow$ 6개로, 배수등급은 6 $\rightarrow$ 5개로 축합하였고, 유효토심(4개) 및 석력함량(3개)은 그대로 분석에 이용하였다. 지형요인은 산악지, 구릉지, 산록경사지, 곡간지, 선상지의 5등급으로 분류되었으며, 토성(속)은 사양질, 식양질, 미사식양질,식질의 4등급으로 분류되었으며, 배수등급은 "매우양호", "양호", "약간양호", "약간불량", "불량"의 5등급으로 분류되었다. 유효토심은 0~20, 20~50, 50~100,100cm 이상의 4등급으로 분류되었고, 자갈함량은 0~10, 10~35, 35% 이상의 3등급으로 분류되었다. 전체적으로 eigenvector면에서 볼 때 2, 3사분면에서 1, 4사분면으로 갈수록(왼쪽에서 오른쪽으로) 산토양 쪽으로 가면서 토성도 세립화하는 것을 알 수 있었다. Eigenvalue측면에서 볼 때는 뚜렷한 경향을 찾아보기는 어려웠으나 eigenvector를 기준하고 그 내에서eigenvalue를 고려하면 그룹들간의 차이가 많이 나타나는 것으로 보였다. 이와 같이 약간의 예외적인 토양이 분포함에 주시하여 분석인자의 가중치를 조정하거나, 인자의 가감등에 의하여 군집내의 동질성을 개선할 여지가 있었다. 또한 동일군집에 포함되는 토양들의 특성을 보다 면밀히 조사.연구하여 기존의 분류단위를 재고해야 할 필요성도 인정되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권2호
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• pp.59-64
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• 2006

중부 서해안에 분포하는 염해답으로 분류되어 있는 토양에서 간척 후 경작년대의 진척에 따른 토양 특성변화를 구명하고, Soil Taxonomy 분류에 따른 문제점을 검토하며, 염해답에서의 제염 소요년수를 추정한 결과는 다음과 같았다. 1. 간척년대가 오래될수록 토색이 밝아지고, 층위가 발달되며, 토양구조의 형성이 진전되는 경향이며, EC는 감소되는 경향이었다. 2. 식양질인 포승통의 경우 분류기준에 따라 분석한 결과를 Salic 층위를 가지고 있는 것으로 판단되었으며, 광활통 등 사양질 토양의 경우에는 아군단위에서의 sodic 특성을 가지고 있는 것으로 판단되었다. 3. Soil Taxonomy 분류기준을 적영하여 분석하였을때에는 식양질 토양에서는 간척년대가 지속되어도 Na 함량이 기준 이하로 떨어지지 않았으며, 사양질 토양에서는 재배를 시작한지 76된 김제시 광활면 지역에 분포하는 토양에서만 Na 함량이 기준 이하로 떨어져 사질답이라 할 수 있었다. 4. 이용 측면에서 염농도의 피해 기준을 dSmX로 판단할 때 식양질토양은 제염이 되는데 약 108년정도가 소요되었으며 사양질 토양에서는 12년 정도가 소요되었다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제3권3호
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• pp.165-173
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• 2014

국내에 등록된 제초제의 효율적 사용을 위해서 제초제저항성관리위원회에서 제시한 제초제 작용기작별 분류를 기초로 23그룹으로 분류하였다. 세부그룹으로는 acetyl CoA carboxylase 억제제, acetolactate synthase 억제제, photosystem과 억제제, protoporphyrinogen oxidase 억제제, carotenoid biosynthesis 억제제, enolpyruvyl shikimate-3-phosphate synthase 억제제, glutamine synthetase 억제제, dihydropteroate synthetase 억제제, 세포분열 저해제(mitosis inhibitors), cellulose 생합성억제제, oxidative phosphorylation uncouplers, 지방산 및 지질생합성 억제제, synthetic auxins, auxin transport 억제제, potential nucleic acid Inhibitors 혹은 non-descript mode of action으로 나누었다. 이와 같은 그룹화 기준을 토대로 국내 등록되어 사용중인 논 제초제 성분들을 그룹화 하였다. 따라서, 이러한 약제 작용기작 관련 정보를 농약사용자에게 제공함으로써 특정약제의 연용과 중복사용을 방지하여 국내에서 제초제 저항성잡초 발생 문제를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-14
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• 2021

토마토 작물은 병해충의 영향을 많이 받기 때문에 이를 예방하지 않으면 농업 경제에 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 토마토의 다양한 병해충의 진단을 빠르고 정확하게 진단하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ImageNet 데이터 셋 상에서 다양하게 사전 학습된 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해충 및 정상인 경우의 클래스를 분류하는 시스템을 제안한다. PlantVillage 데이터 셋으로부터 발췌한 토마토 잎의 이미지 셋을 3가지 딥러닝 기반 CNN 구조를 갖는 ResNet, Xception, DenseNet의 입력으로 사용한다. 기본 CNN 모델 위에 톱-레벨 분류기를 추가하여 제안 모델을 구성하였으며, 훈련 데이터 셋에 대해 5-fold 교차검증 기법을 적용하여 학습시켰다. 3가지 제안 모델의 학습은 모두 기본 CNN 모델의 계층을 동결하여 학습시키는 전이 학습과 동결을 해제한 후 학습률을 매우 작은 수로 설정하여 학습시키는 미세 조정 학습 두 단계로 진행하였다. 모델 최적화 알고리즘으로는 SGD, RMSprop, Adam을 적용하였다. 실험 결과는 RMSprop 알고리즘이 적용된 DenseNet CNN 모델이 98.63%의 정확도로 가장 우수한 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.171-177
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• 2022

본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.

• 한국약용작물학회지
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• 제10권5호
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• pp.333-339
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• 2002

둥굴레속 식물의 활용도를 높이기 위한 기초 자료를 얻고자 변종 포함 10종(種) 20영양계(營養系)를 재배한 후 특성을 조사하고 주성분 분석과 군집 분석을 통하여 분류하였다. 주성분 분석 결과 제 1주성분은 전체 분산의 54.10%, 제 2주성분은 18,95% 그리고 제 3주성분은 11.62%를 차지하였으며, 상위 제 3주성분까지의 누적 기여율이 84.68%였다. 제 1주성분은 식물체의 형태와 크기, 동화기관, 저장기관 및 생식기관과 관련된 주성분이었고, 제 2주성분은 식물체의 생육 및 저장기관과 관련된 주성분이었으며, 제 3주성분은 식물체의 생육과 관련된 주성분이었다. 군집 분석 결과 군집간 평균거리가 약 0.7일 때 20개 영양계가 4개 군으로 분류되었으며, 제 I군에는 층층갈고리둥굴레, 제 II군에는 둥굴레, 무늬둥굴레, 산둥굴레 및 큰둥굴레, 제 III군에는 용둥굴레, 안면용둥굴레 및 각시둥굴레 그리고 제 IV군에는 죽대 및 통둥굴레가 속하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.43-54
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• 2018

The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.