• 식물병연구
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• 제26권3호
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• pp.121-133
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• 2020

기후변화와 이상기후, 급변하는 사회경제적 환경 하에 식량안보를 확보하고 지속가능한 성장을 위해서는 기존의 관행농업을 벗어나 빅데이터와 인공지능을 활용한 스마트농업으로의 전환이 시급하다. 스마트농업을 통해 식물병을 효율적으로 관리하기 위해서는 다양한 첨단기술과 융합할 수 있는 농업 빅데이터가 우선 확보되어야 한다. 본 리뷰에서는 스마트식물병관리를 위해 식물병리학 분야에서 기여할 수 있는 기상환경 및 농업 빅데이터에 대해 알아보고 이를 활용한 식물병의 예측, 모니터링 및 진단, 방제, 예방 및 위험관리의 각 단계별로 현재 우리가 어느 위치에 있는지를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현재까지 스마트식물병관리를 위해 준비해온 것과 미흡했던 부분, 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.7-7
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• 2017

본 연구는 수확 작업에 따른 농업용 트랙터의 차축 부하 분석을 목적으로 수행되었다. 트랙터의 부하 측정을 위한 부하 계측 시스템은 4개 차축의 토크 측정을 위한 휠 토크미터, 부하 데이터 수집을 위한 데이터 수집장치, 토크미터에 전원을 공급하기 위한 전원공급장치, 트랙터 배터리를 이용하여 노트북 및 전원공급장치에 전원을 공급하기 위한 인버터, 데이터 처리를 위한 노트북으로 구성하였다. 본 연구에서는 부하계측을 수행하기 위해 동양물산(주)의 60 마력급 트랙터 T623을 사용하였다. 부하 분석은 수확 작업에 따른 주행 단수 별 데이터를 이용하여 통계분석을 수행하였다. 수확 작업 시 L2단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1735.44, 818.36, 1201.38, 175.53 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3685.11, 1971.68, 2981.80, 258.36 Nm로 나타났다. L3단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1580.94, 701.06, 1007.93, 125.11 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3239.57, 1735.44, 2472.11, 307.85 Nm로 나타났다. 트랙터의 차축 부하는 L2단에서 L3단으로 작업속도가 증가함에 따라 좌측 전륜에서 약 0.83배, 우측 후륜에서 약 0.82배 감소하는 것으로 나타났다. 향후에는 Romax_Designer (Version 17, Romax Technology, UK)을 사용하여 작업 부하에 따른 트랙터 트랜스미션 해석을 하여 트랙터 PTO 최적설계 가능성을 제시할 계획이다. 정격 출력 조건에서 시뮬레이션을 진행하여 트랙터 트랜스미션을 설계하면 안전성을 확보할 수 있지만 최적설계를 위해서는 실제 포장시험 데이터를 이용한 시뮬레이션이 필요하다고 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1999년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.674-684
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• 1999

• 한국농공학회지
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• 제59권4호
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• pp.50-57
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• 2017

• 한국농공학회지
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• 제63권2호
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• pp.27-34
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• 2021

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.8-11
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• 2021

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.249-267
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• 2021

디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.73-85
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• 2008

FTA 시대를 살고 있는 대한민국의 농업인은 무한경쟁시대를 살고 있다. 본 논문에서는 농촌에 살고 있는 농업인은 부유하게 살수 없는 것인가? 라는 주제로 정보활용능력이 탁월한 전문가들이 운영하는 기존의 쇼핑몰 위주의 전자상거래 방법론과는 다르게 농촌에 살고 있는 농업인들이 활용하여 성공한 전자상거래 사례 형태를 분석한 논문이다. 이에 본 연구에서는 전자상거래를 활용하고 있는 농업인의 사례연구를 통하여 전자상거래의 현황과 문제점을 파악하고 농업인 전자상거래의 활성화 방안과 전략적 운영방안을 제시하고자 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.152-162
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• 2022

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r² 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2020

그동안 4차 산업혁명에 따른 신산업 성장이나 데이터 활용에 걸림돌이 되고 있다는 비판을 받아온 이른바 데이터 3법이 개정됨에 따라 데이터 경제 시대를 본격적으로 맞이하는 마중물이 되리라는 기대가 커지고 있다. 이에 따라 금융권 등 민간영역은 물론이고 중앙부처 등 공공영역에서도 데이터 3법의 개정에 따른 대응 방안을 모색하는 등 분주히 준비하는 상황이다. 따라서 농업분야에서도 데이터 경제 활성화를 목표로 데이터 3법 개정에 따른 대응 방안을 연구하고자 한다.