본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.
1999년 이후 농업인 홈페이지 지원사업 실시 이래 2008년까지 농업인이 운영하는 홈페이지는 전국적으로 1만개소에 달하고 있다. 전자상거래를 성공적으로 운영하고 있는 농업인들의 경우 고객관리에 대한 중요성 인식도가 높고, 이를 관리하기 위한 다양한 프로모션을 전개하고 있다. 이번 연구에서는 농촌진흥청에서 진행하고 있는 농업인 전자상거래 사업에 참여하고 있는 농업인을 대상으로 하여 이들의 고객관리에 대한 필요성 인식정도, 고객확보를 위한 활동, 고객관리의 방법, 고객관리의 유형과 기준, 확보된 고객의 관리를 위한 활동 등을 조사하였다. 농업인들은 전자상거래를 수행하면서, 고객과 직접 접하게 되고, 상품의 판매과정에서 고객관리의 필요성을 높게 인식하고 있으며, 블로그 개설 등 온라인 활동으로 폭을 넓혀가고 있음을 확인할 수 있었다. 하지만, 상당수의 농업인들이 고객관리의 필요성 인식에 비해 이를 실천할 구체적 활동방식과 실행 방법에 대해 구체적이지 못하기 때문에, 정부의 시스템 지원과 교육사업에 있어서 새로운 접근이 필요함을 보여주고 있다.
농업에 ICT 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 인공지능에 기반한 자율제어가 가능한 농업으로 나아가고 있다. 자율제어가 가능한 농업의 시작은 최적의 작물 생육 환경을 아는 것이다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 수집된 데이터들의 품질을 검증하고 데이터를 분석하여 작물 생육 환경을 제어하기 위한 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 수집한 데이터를 활용하여 작물 생장에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 애플리케이션의 프로토타이핑 결과를 기술한다. 이 시스템에서 사용자는 웹브라우저를 통해 수집된 데이터들을 입력하고 원하는 분석을 요청하게 되고, 서버는 사용자의 요청과 관련된 R 스크립트를 실행하고 분석 결과를 사용자에게 전달한다.
본 연구의 목적은 흰점박이꽃무지 사육농가 및 사육환경에 대해 일반농가의 실태를 조사·분석하여 식용곤충 사육시설에 대한 기초 연구자료를 수집하기 위한 것이다. 전국에 곤충사육 농가로 등록한 업체 중에서 흰점박이꽃무지를 사육하는 농가 17농가를 대상으로 설문조사를 실시하여 농장운영 및 시설·장치 현황 등을 조사하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 일반적으로 곤충사육 농가는 대부분 농가형으로 운영되고 있지만, 생산업, 유통업 및 가공업 등으로 신고하여 곤충사육 농가에서 직접 생산, 가공 및 제품 개발 등을 하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 대부분의 곤충사육 농가는 판넬 형식의 건축물 내에서 냉·난방기를 가동하여 곤충의 생육환경을 조성하고 있으며, 필요에 따라 IoT 기반의 사양관리 장치 및 운영관리 시스템을 활용하고 있는 것으로 파악되었는데, 식용곤충 대량생산을 위한 사양관리 장치 및 생산 기반시설 구축은 여전히 부족한 상황으로 개선이 필요해 보인다.
인간 게놈 프로젝트가 지속적으로 진행됨에 따라 계속적으로 대량의 유전체 정보가 밝혀지고 있으며, 이미 밝혀진 유전체의 염기서열을 바탕으로 다양한 생물의 전체 유전자의 기능을 효율적으로 해석하는 기술의 개발이 요구되고 있다. 식물 게놈 프로젝트 또한 식량확보라는 단순하면서도 전략적인 차원에서 가장 절실히 요구되는 기본 과학기술 연구분야이다. (중략)
본 연구에서는 DGPS와 칼라 CCD 카메라를 이용한 잡초의 검출을 위한 영상처리 시스템과 분무시스템을 개발하고 통합하여 정밀 방제 시스템을 개발하였다. 방제 요구부위에 실제 정밀한 살포를 위해 펌프, 노즐 및 레귤레이터로 구성된 장치를 구성하고 컨트롤러를 제작 통합하여 분무 시스템을 개발하였다. 개별 노즐별로 ON/OFF에 의한 변량 살포가 가능하도록 각 노즐별로 레귤레이터를 장착하였다. 정밀 방제용 이동식 차량을 제작하고 노즐별로 ON-OFF 제어가 가능한 살포장치를 부착하였으며, 알고리즘을 통합하여 정밀방제 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 영상 획득 $\longrightarrow$ DGPS 좌표 획득 $\longrightarrow$ 자이로 컴파스 데이터 획득 $\longrightarrow$ 데이터베이스로부터 작물의 위치정보 획득 $\longrightarrow$ 영상처리를 이용한 방제요구부위 검출 $\longrightarrow$ 노즐별 개별 방제 작업이 순서적으로 반복해서 진행되었다. 완성된 시스템의 성능 및 안정성을 평가하기 위해서 서울대학교 부속 과수원에서 무를 대상으로 개발된 시스템을 검증하였다. 개발된 시스템은 RS-232C 통신을 이용하여 데이터의 전송을 수행할 수 있었으며, 순차적인 진행이 가능하도록 통합 프로그램을 제작하였으며, 검증 결과 정밀방제의 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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