• 농촌지도와개발
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• 제20권1호
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• pp.205-233
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• 2013

이 연구는 청소년들의 농업 농촌에 대한 인식 정도를 측정하고 향후 청소년들이 농업과 농촌에 대해 긍정적인 인식을 제고하기 위한 발전적 개선방향을 제시하고자 하였다. 연구를 위해 4-H회에서 실시하고 있는 농심함양 프로그램 중 '벼화분재배'와 '그린프로그램'에 참여한 청소년들과 일반청소년들과의 인식의 차이를 검증하였다. 프로그램 참가 청소년들은 농업의 중요성과 수입개방, 농촌이 겪고 있는 어려움에 대해 대체로 잘 이해하고 있었으며, 농업과 농촌의 다원적 기능에 대해서도 식량안보와 환경보전 등에 대해 매우 중요하게 생각하고 있는 것으로 나타났다. 반면 일반 청소년들은 농업 농촌이 당면한 문제에 대해 관심이 없거나 잘 모르고 있는 것으로 나타났으며, 외국산 농산물의 수입을 제한하는 것에 대해서도 반대하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 조사를 바탕으로 청소년들의 농업 농촌에 대한 관심과 이해 확대와 4-H회 활동의 내실화를 위한 발전방안을 제시하면, 첫째, 일부 프로그램에 대한 이수제 확대와 제도적 정착, 둘째, 활동프로그램 활성화를 위한 네트워크 구축, 셋째, 지도교사의 전문성 향상을 위한 지원 확대, 넷째, 일반 청소년들에 대한 농심함양 프로그램 확대 시행 등이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.183-190
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• 2017

최근 국내의 시설재배 면적과 시설규모가 증가하는 추세에 있으며 농업에서 차지하는 비중이 점차 커지고 있다. 이에 따라 복합 환경제어기의 설치 및 사용도 늘어나고 있다. 시설 및 장비의 현대화에도 불구하고 시설을 이용한 재배 기술은 아직 유럽 농업국가나 일본에 미치지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ICT (Information & Communication Technology)기술을 활용하여 복합 환경제어기의 효과적인 운영을 지원할 수 있는 지능정보시스템의 설계를 제안하였다. 제안된 시스템은 복합 환경제어기의 데이터를 활용하여 시설 내 환경이 작물 생육에 최적 상태를 유지할 수 있도록 지원하며, 재배자에게 생육단계에 맞추어 영농정보를 능동적으로 제공한다. 또한 생육 모델을 활용하여 미래의 생육 상태를 예측하고, 영농목표 달성을 위한 환경제어 방향을 제시한다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제8권1호
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• pp.11-16
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• 2016

This paper presents how Digital Knowledge Ecosystem such as "Govi Nena" (translates as agriculture intelligence) can be used to provide a more effective and practical solution to eliminate the inefficiencies in agricultural markets and achieve higher productivity and price stability. In order to establish the framework to analyze the system, this paper uses a set of hypothetical scenarios faced by value chain actors based on a review of the literature, established knowledge and recent developing country experiences. The scenario analysis reveals that "Govi Nena" enables farmers to make effective production decisions, deepens the level of value chain integration, and enhances the level of welfare for the society as a whole.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.65-75
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• 2017

현재의 농업은 농촌인구 고령화 및 도시로의 인구유출로 인하여 심각한 노동력 부족을 경험하고 있으며, 다양한 경제적 문제를 안고 있다. 4G 통신의 보급으로 시작된 최근 발전 정보통신기술의 확산과 더불어 사물인터넷 기술이 새롭게 대두되며, 다양한 산업과 융합하여 혁신적인 가치를 창출하고 있다. 사물인터넷 기술과 농업의 융합으로 확장된 6차 산업으로 농업은 노동집약산업에서 IT기반의 고부가가치 융합산업으로 발전할 수 있게 되었다. 첨단 농업인 6차 산업의 핵심 구성요소인 스마트팜은 농장제어와 관련한 센서와 장치를 하나의 플랫폼으로 구성되어있으며, 최근 스마트팜은 단순한 농장제어가 아닌, 작물의 생육환경을 분석하고 환경에 맞는 생육환경데이터를 제공하는 방법으로 발전하였다. 본 연구에서는 전통적인 방법의 농업 문제점을 해결하고 생산성 향상 및 수익성 개선을 통한 농촌경제 활성화 방안으로서의 스마트 농업을 제안하고자 한다. 또한 최근의 첨단 정보통신기술이 어떻게 기업에 영향을 미칠 수 있는가에 대하여 스마트 농장을 구축하여 성공적으로 운영하는 사례 농가 인터뷰를 통하여 스마트 농업의 가능성을 살펴보고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.171-177
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• 2020

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.398-403
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• 2023

과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R²=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제41권5호
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• pp.385-391
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• 2013

X-ray computed tomography is a very powerful nondestructive technique in safety inspection of historic timber building. But, in field, various testing condition makes it difficult to carry out X-ray CT testing. Limited size in X-ray digital detector is one of the problems. In this study, a pitch pine disk with two holes was used to know how imperfection in X-ray projection affects CT image resolution. Using various number of projections, CT image was reconstructed by filtered back projection method, and then it was investigated how many projection is required to identify the holes in different location. Two artificial holes could be differently detected according to their location in cross section of specimen. One hole in center part of specimen was identified using more than 9 radiographs, but the other one which located in outer part of cross section could not be detected until more than 36 projections were used. Even though there is data missing in outer part of cross section due to limited size of detector, the center part of CT image could be reconstructed well and the resolution of outer part became higher with increase of the number of projections. For field application, the number of projections for CT image reconstruction needs to be decided with consideration of another nondestructive testing and the location of interest.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.67-77
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• 2017

With the advent of the fourth industrial revolution, the digital transformation craze has intensified in diverse industries, such as finance, automotive, health care and agriculture. However, relative to industry demand, there is only few domestic research on digital transformation of small traders and no one has implemented empirical study on this field at all. Thus, the study conducted an empirical study to measure the digital transformation intention of domestic small traders. In the early days of domestic business start-ups, we searched for factors affecting the digital conversion intention of small business owners and designed an integrated framework to explain the causal relationship between factors. This study not only expanded and refined the scope of related research but also suggested the direction of another research that was not presented in previous research. However, there are limitations in many ways as much as the initial stage of a specific field of small business owners. There are limitations in explaining the overall perception of Korean small business owners. Therefore, in future studies, it is necessary to study more deeply by presenting more specific and various variables. In addition, although the number of respondents was sufficient in the process of empirical analysis, it is considered that the respondents are not enough to universalize the research result as a traditional small business person who did not convert all digital. It is necessary to carry out a comparative analysis by dividing the two groups in more detail and more specifically in the future study. The result of this study can suggest the direction for accelerating small traders' digital transformation intention in terms of practical view, and provide useful references which can support the theoretical foundation for researchers who will perform future related research in terms of academic view.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1097-1107
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• 2020

Assessment of soil carbon stock is essential for climate change mitigation and soil fertility. The digital soil mapping (DSM) is well known as a general technique to estimate the soil carbon stocks and upgrade previous soil maps. The aim of this study is to calculate the soil carbon stock in the top soil layer (0 to 30 cm) in Jeolla Province of South Korea using the DSM technique. To predict spatial carbon stock, we used Cubist, which a data-mining algorithm model base on tree regression. Soil samples (130 in total) were collected from three depths (0 to 10 cm, 10 to 20 cm, 20 to 30 cm) considering spatial distribution in Jeolla Province. These data were randomly divided into two sets for model calibration (70%) and validation (30%). The results showed that clay content, topographic wetness index (TWI), and digital elevation model (DEM) were the most important environmental covariate predictors of soil carbon stock. The predicted average soil carbon density was 3.88 kg·m-2. The R2 value representing the model's performance was 0.6, which was relatively high compared to a previous study. The total soil carbon stocks at a depth of 0 to 30 cm in Jeolla Province were estimated to be about 81 megatons.