• 한국작물학회지
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• 제58권2호
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• pp.142-148
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• 2013

국내 콩에서 발생하는 세균병해인 불마름병, 들불병, 세균점무늬병, 세균갈색점무늬병의 다중 진단을 위한 PCR 방법을 요약하면 다음과 같다. 1. 콩에 발생하는 각각의 세균들은 서로 다른 박테리오신(bacteriocin) 이나 파이토톡신(phytotoxin)을 생산하는데 이와 관련한 유전자를 목적으로 하여 진단프라이머를 설계하였다. 2. 불마름병은 glycinecin A, 들불병은 tabtoxin, 세균점무늬병은 coronatine과 세균갈색점무늬병은 syringopeptin을 목적유전자로 하여 다중 진단프라이머 조합을 설계하였다. 3. 1차 선발로 각각의 균주에 대한 단일 진단 프라이머를 선발하였으며, 여기선 선발된 21개의 프라이머들을 조합하여 4종 다중진단프라이머 선발을 위한 2차 선발에 이용하였다. 최종적으로 280 bp의 불마름병, 355 bp의 세균갈색점무늬병, 563 bp의 들불병과 815 bp의 세균점무늬병으로 구성된 다중진단 프라이머 조합이 개발되었다. 4. 선발된 4종 다중 진단 프라이머 조합의 경우 다른 세균들과의 비특이적 반응이 있는지 확인하기 위한 3차 선발을 거쳐 그 특이성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.

• 한국약용작물학회지
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• 제24권1호
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• pp.47-54
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• 2016

Background : A new extraction method-heated ultrasonic extraction was qualitatively and quantitatively analyzed for the extraction of major ginsenosides from ginseng extract; this new high-performance liquid chromatography (HPLC) method was compared with the official extraction method of Korean industrial standards and standard for health functional food. Methods and Results : Ginsenoside compounds were analyzed for 35 minutes by the new HPLC analysis method using a Halo$^{(R)}$ RP-Amide column. The new HPLC analysis method was validated by the measurement of intra-day and inter-day precision, accuracy, limit of detection (LOD), and limit of quantification (LOQ) of each ginsenoside. The correlation coefficients (r2) for the calibration curves of the ginsenoside compounds were over 0.9997 in terms of linearity. The heated ultrasonic extraction method using ultrasonication for 30 minutes at $50^{\circ}C$ yielded higher amount of ginsenosides than the extraction method of the Korean industrial standards owing to the enhancement of extraction efficiency. Conclusions : Compared to the other extraction methods, the heated ultrasonic extraction method yielded a higher amount of ginsenoside Rb1 than Rg1 index compounds for the quality evaluation of ginseng roots.

• 농업과학연구
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• 제47권2호
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• pp.315-326
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• 2020

In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.88-88
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• 2022

Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.

• 한국환경보건학회지
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• 제43권4호
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• pp.280-297
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• 2017

Objectives: We assessed pesticide exposure levels according to cultivation and crop type and investigated agricultural factors related to exposure. Methods: The participants, 341 male and 127 female farmers, were divided into three groups by cultivation crop type: chili greenhouse, cucumber greenhouse, and orchard. We collected questionnaires, socioeconomic characteristics and agricultural factors, and spot urine. Pesticide exposure was examined using four organophosphate and four pyrethroids urinary metabolites: dimethylphosphate, dimethylthiophosphate, diethylphosphate, diethylthiophosphate, Cis and Trans-3-(2-2dichlorovinyl)-2, 2-dimethylcyclopropane carboxylic acid, 3-phenoxybenzoic acid (3-PBA), Cis-3-(2-2dibrmovinyl)-2, and 2-dimethylcyclopropane carboxylic acid. Each metabolite was summed ${\Sigma}DAP$ and ${\Sigma}PY$ according to the chemical class. Results: Urinary metabolite detection rates and concentrations were similar between the greenhouse groups, but the orchard group was different. Similar 3-PBA detection rates were found in the three groups, but the geometric mean was very high in the orchard group compared to the two greenhouse groups. 3-PBA concentration in the orchard group was $4.11{\mu}g/g$ creatinine; the chili and cucumber greenhouse groups were 1.27 and $1.16{\mu}g/g$ creatinine, respectively. ${\Sigma}DAP$ was significantly associated with cultivation crop type and seasonal variation, but ${\Sigma}PY$ was not relevant. Conclusions: Our results suggest that cultivation and crop type may be correlated with different pesticide types and exposure levels. Furthermore, seasonal factors were related as potential factors influencing the level of organophosphate metabolites, but not for pyrethroid metabolites.

• 한국작물학회지
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• 제64권2호
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• pp.159-164
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• 2019

Weed control is a crucial practice not only in organic farming, but also in modern agriculture because it can lead to loss in crop yield. In general, weed is distributed in patches heterogeneously in the field. These patches vary in size, shape, and density. Thus, it would be efficient if chemicals are sprayed on these patches rather than spraying uniformly in the field, which can pollute the environment and be cost prohibitive. In this sense, weed detection could be beneficial for sustainable agriculture. Studies have been conducted to detect weed patches in the field using remote sensing technologies, which can be classified into a method using image segmentation based on morphology and a method with vegetative indices based on the wavelength of light. In this study, the latter methodology has been used to detect the weed patches. As a result, it was found that the vegetative indices were easier to operate as it did not need any sophisticated algorithm for differentiating weeds from crop and soil as compared to the former method. Consequently, we demonstrated that the current method of using vegetative index is accurate enough to detect weed patches, and will be useful for farmers to control weeds with minimal use of chemicals and in a more precise manner.

• 한국균학회지
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• 제47권4호
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• pp.437-441
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• 2019

국화에 발생하는 반쪽시들음병은 Veriticillium dahliae에 의해 발생하는 진균병으로 국화 재배농가에 상당한 경제적 손실을 야기한다. 일반 식물병원균을 동정하는 방법으로는 병원균을 진단하기까지 상당한 시간이 소요된다. 본 연구에서는V. dahliae를 신속하고 특이적으로 진단하기 위하여 등온증폭기술 (Loop-mediated isothermal amplification, LAMP)을 적용한 검출법을 개발하였다. 이 방법은 반쪽시들음병균의 cellulose-growth-specific protein partial mRNA 유전자 염기서열을 이용하여 4개의 특이 프라이머 세트를 제작하였다. 최적 반응조건 및 시간은 60℃ 내외의 온도조건에서 60분 이내에서 가장 효율이 좋은 것으로 나타났다. 이 등온증폭 검출법은 4종의 토양전염성 병원균과 기주식물의 DNA에는 반응하지 않았다. 따라서 반쪽시들음병균 등온증폭법을 활용한다면 병원균의 감염 유무를 조기에 신속하게 진단할 수 있고, 반쪽시들음병을 효율적으로 모니터링하고 방제할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.113-120
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• 2023

스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국작물학회지
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• 제39권2호
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• pp.121-127
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• 1994

(1-3)-$\beta$-glucanase 동위효소의 발현 양상을 등 전점 전기영동 젤에서 직접 검출 확인할 수 있는 방법을 개발하였다. 개발된 방법은 시판되고 있는 (1-3)-$\beta$-glucanase활성 측정용 염료착색 기질을 이용하였다. 본 방법은 신속, 간편하며 보리 종자에서 발현되는 것으로 알려져 있는 모든 (1-3)-$\beta$glucanase 동위효소를 검출할 수 있을 정도로 민감하고 특이적이었다. 시판되고 있는 Penicillium(1-3)-$\beta$-glucanase에 대한 활성 검출 한계단위는 50 $\mu$U 정도로 추정되었다. 따라서, 본 방법은 특별한 시설이나 연구 인력을 확보하고 있지 않는 연구실에서 식물체의 (1-3)-$\beta$-glucanase발현에 대한 단백질 수준에서의 연구를 수행하는데 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각된다.