• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.349-350
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• 2024

최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.488-488
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• 2023

유량에 따른 수치모형(Nays2D) 하상변동 모의 결과를 토대로 서식처 적합도 분석 모델(PHABSIM: Phsical Habtiat Suitability Model)의 입력자료로 활용하여, 유량에 따른 하상 지형변화와 그에 따른 어류 서식처 적합도 변화를 분석한다. 금강 2km를 대상으로 2차원 모형인Nays2D를 적용하여 부등류 흐름(댐 방류량, 2년 빈도 유량, 100년 빈도 유량 등)에 따른 하상변동모의를 실시하였고, 모의 결과값(단면 표고, 유속, 수위)을 물리적 서식처 평가 모델인 PHABSIM의 입력자료로 활용하였다. 피라미 서식을 위한 적정 유속과 수심의 서식처 적합도 지수를 이용하여 각 유량별 가중가용면적(WUA: Weighted Usable Area)을 산정하여 비교 분석하여, 유량에 따른 단면 구조의 변화가 WUA와 피라미 서식처 적합도에 어떻게 영향을 미치는지 검토한다. 본 연구는 2차원 수치 모의 결과에 따른 단면(혹은 지형) 변화 양상과, 그에 따라 피라미를 비롯한 다른 생물종(어류, 저서성대형무척추동물)의 분포 경향에 연관성이 있는지를 실제 유량 변화와 생물종 조사 결과(물환경정보시스템에서 제공하는 생물종 데이터 활용)와 연계하여 검토 및 검증해보고, PHAMSIM을 이용한 서식처 적합도 분석 시 고려해야할 변수 및 검증 방법 제언에 중점을 둔다.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.1
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• pp.74-81
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• 2019

Recently, machine learning technology has had a significant impact on society, particularly in the medical, manufacturing, marketing, finance, broadcasting, and agricultural aspects of human lives. In this paper, we study how to apply machine learning techniques to foods, which have the greatest influence on the human survival. In the field of Smart Farm, which integrates the Internet of Things (IoT) technology into agriculture, we focus on optimizing the crop growth environment by monitoring the growth environment in real time. KT Smart Farm Solution 2.0 has adopted machine learning to optimize temperature and humidity in the greenhouse. Most existing smart farm businesses mainly focus on controlling the growth environment and improving productivity. On the other hand, in this study, we are studying how to apply machine learning with respect to harvest time so that we will be able to harvest fruits of the highest quality and ship them at an excellent cost. In order to apply machine learning techniques to the field of smart farms, it is important to acquire abundant voluminous data. Therefore, to apply accurate machine learning technology, it is necessary to continuously collect large data. Therefore, the color, value, internal temperature, and moisture of greenhouse-grown fruits are collected and secured in real time using color, weight, and temperature/humidity sensors. The proposed FPSML provides an architecture that can be used repeatedly for a similar fruit crop. It allows for a more accurate harvest time as massive data is accumulated continuously.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.41-41
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• 2019

동진강, 만경강 그리고 연안 유역으로 이루어진 새만금유역은 농업이 발달한 지역이지만 유역 내 이용 가능한 수자원량이 부족하여 인근 유역인 금강과 섬진강 유역으로부터 용수를 공급받고 있다. 외부유입량은 연도별 강수량 변화에 따라 편차가 크기 때문에 새만금유역은 극한 가뭄과 홍수에 더욱 취약한 유역이다. 또한, 간척사업으로 새만금 방조제 건설에 따라 유역의 수질 환경이 중요한 지역 사회의 이슈이며 특히 만경강의 경우 심각한 수질 문제를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되어왔다. 이에 따라 본 연구에서는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하여 만경강유역으로 들어오는 외부유입량 변화에 따른 유역의 수문 및 수질 변화 양상을 분석하여 수질 문제 개선 방안을 제시하고자 한다. 외부유입량 변동 시나리오는 만경강으로 유입되는 용담댐의 방류량을 이용하였으며, 기존 외부유입량 데이터에 비례하도록 산정하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 모의를 위해 유역 외부에 위치한 용담댐의 운영을 별도로 고려하였고 취수를 통한 유역 내 농업용수 사용 등을 고려하였다. 수위-유량 관측소의 일자료와 수질관측소의 자료를 이용하여 유출량, SS, T-N, 그리고 T-P에 대한 보정(2012~2014) 및 검증(2016~2018)을 수행하였다. 각각의 검보정지점에 대한 $R^2$, NSE, RMSE을 목적 함수로 사용하여 모형의 적용성을 확인하였고, 이렇게 구축된 SWAT 모형을 기반으로 외부유입량 시나리오에 따른 유역의 수문 수질 변화를 분석하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.3
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• pp.184-192
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• 2021

Domestic agriculture is facing real problems, such as a decrease in the population in rural areas, a shortage of labor due to an aging population, and increased risks due to the deepening of climate change. Smart farming technology is being developed to solve these problems. In the development of smart agricultural technology, irrigation control plays an important role in creating an optimal growth environment and is an important issue in terms of environmental protection. This paper is about the study of collecting and analyzing the rhizosphere environmental data of domestic paprika farms for the purpose of improving the quality of crops, reducing production costs, and increasing production. Irrigation control modeling presented in this paper Control modeling is to graphically present changes in a medium weight, feed, and drainage due to regional climatic features. To derive the graph, the parameters were determined through data collection and analysis, and the suggested irrigation control modeling method was applied to the collected rhizosphere environmental data to control irrigation in 6 regions (Gangwon-do, Chungnam, Jeonbuk, Jeonnam, Gyeongbuk, and Gyeongnam). The parameters were obtained and graphs were derived from them. After that, a study was conducted to analyze the derived parameters to verify the validity of the irrigation control modeling method and to correlate them with climatic features (average temperature and precipitation).

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.27 no.1
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• pp.27-33
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• 2018

This study was performed to review the domestic and international smart farm service model based on the convergence of agriculture and information & communication technology and derived various factors needed to improve the Korean smart greenhouse. Studies on modelling of crop growth environment in domestic smart farms were limited. And it took a lot of time to build research infrastructure. The cloud-based research platform as an alternative is needed. This platform can provide an infrastructure for comprehensive data storage and analysis as it manages the growth model of cloud-based integrated data, growth environment model, actuators control model, and farm management as well as knowledge-based expert systems and farm dashboard. Therefore, the cloud-based research platform can be applied as to quantify the relationships among various factors, such as the growth environment of crops, productivity, and actuators control. In addition, it will enable researchers to analyze quantitatively the growth environment model of crops, plants, and growth by utilizing big data, machine learning, and artificial intelligences.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.2
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• pp.134-140
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• 2021

Global solar radiation consists of direct and diffuse radiations. Both components are necessary for not only atmospheric science and solar energy domains but also agricultural applications. In this study, the data of direct and diffuse radiations are uploaded to Github. It was observed in Naju during May 2019 to November 2020. Using this data, the previous empirical equations using the relation between clearness index and diffuse ratio were validated. All coefficients of determination (R²) and RMSE were similar as 0.79~0.80 and 0.13~0.15. However, to get the lower RMSE, other non-linear approaches will be required with more observation data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.510-511
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• 2022

물관리기본법의 시행 및 제1차 국가물관리기본계획의 이행에 따라 물관리 자료의 정보화 요구가 증가하고 있다. 과거 농업용수관리는 기초자료의 오류, 계측데이터의 부족 등이 한계점으로 지적되었으며, 과학화·표준화된 농업용수 물수급 분석 체계 구축 및 물정보의 정확성이 요구된다. 최근 통합물관리 국가정책 대응을 위한 물수급 분석 기반 마련을 목적으로 한국농어촌공사에서는 농업용수 용 배수 계통 정밀조사, 공간자료 재구축 등을 통한 농업용수 디지털 정보체계 구축 사업이 진행되고 있다. 연속수치지형도 및 토지피복, 스마트팜맵 등의 디지털 공간자료를 수집하고 현장조사와 영농조사를 바탕으로 최신화된 용배수계통도, 수혜면적 자료를 구축하였다. 본 연구에서는 디지털화한 용배수계통도를 이용하여 수리해석 모델 기초자료를 구축하고, 들녘단위 (주·보조수원, 저수지 및 양수장 등) 용수계통도 구현함으로써 수원공별 용수공급 네트워크를 분석하고자 한다. 농업용수 공급체계 반영이 가능한 EPA-SWMM (United States Environmental Protection Agency Storm Water Management Model)을 활용하여 다양한 물공급 시나리오를 적용하여 최적의 물관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 경기도 안성시 고삼저수지를 대상으로 연속수치지형도, 농경지전자지도, 고해상도 DEM 등을 활용한 디지털 조사와 수로 표고, 길이 및 너비 등 현장조사를 수행하였으며, 현장 물관리 방안을 적용하여 물분배 모의가 가능한 EPA-SWMM 기반 수원공-용수로-수혜구역을 연결하는 용수공급 네트워크를 구축하였다. 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 계측 자료를 활용하여 관개기간의 강수량, 소비수량, 증발산량, 공급량 등을 적용하여 농업용수 공급량, 배분량을 추정하였다. 본 연구의 결과는 물관리 담당자에게 상세한 현행 용수공급량 및 용수공급체계 정보 제공과 향후 국가물관리기본계획, 농어촌용수이용합리화계획의 물수급 분석 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.111-120
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• 2018

최근 농촌 고령화와 노동력 부족, 경지면적의 감소, 이상기후에 따른 환경 변화, 시장개방에 따른 무한경쟁 상태에 놓인 국내 농업의 어려운 상황 속에서 스마트팜은 미래 농업의 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 스마트팜의 기술수용의도에 미치는 영향요인들을 살펴보고 이를 바탕으로 스마트팜 도입 확산을 위한 제언을 하고자 한다. 본 연구에서는 스마트팜 수용의도에 가장 영향을 미치는 요인으로 통합기술수용이론(UTAUT)을 근거로 스마트팜의 기술적 특성과 노력기대를 제시하였다. 실제 농업에 종사하고 있는 농업인들을 대상으로 수집한 설문결과를 자료분석에 사용하였으며, 독립변수로는 스마트팜의 기술적 특성으로 가용성, 신뢰성, 경제성을 선정하여 종속변수인 스마트팜 수용의도에 미치는 영향요인을 분석하였고, 노력기대의 매개효과를 분석하였다. 연구결과, 스마트팜의 기술적 특성 중 가용성과 경제성은 스마트팜 수용의도에 정(+)의 영향을 미치며, 신뢰성은 스마트팜 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 스마트팜의 기술적 특성인 가용성, 신뢰성, 경제성은 스마트팜 노력기대에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 함께 스마트팜에 대한 노력기대는 스마트팜의 기술적 특성과 독립적으로 스마트팜 수용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개효과와 관련해서는, 스마트팜에 대한 노력기대는 스마트팜의 기술적 특성인 가용성, 신뢰성, 경제성과 스마트팜 수용의도간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 농업인들의 스마트팜 도입을 촉진시키기 위해서는 스마트팜 기술의 안정적 기능 수행을 체감할 수 있는 전문적인 현장실습교육 프로그램, 기기 및 통신의 표준화, 스마트팜 도입에 따른 투자대비 수익성 변화의 구체적 제시, 양질의 환경 생육 데이터 수집 및 활용 체계 구축이 필요함을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.458-458
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• 2021

하천의 환경기능과 생태에 관한 관심이 증가하며 생태를 고려한 하천 유지 유량의 산정이 필요하다. 수문 특성의 물리적 서식처에 관한 연구는 PHABSIM, River2D 등의 소프트웨어 적용을 통한 유지유량증분법(IFIM), 수문 인자별 서식처적합도지수(HSI)를 기반으로 연구되고 있지만, 하천의 수질을 고려한 서식처 연구는 각 수질 인자별 서식처적합도지수 자료의 부족으로 하천유지유량 산정에 반영이 어려운 실정이다. 본 연구는 국내 하천의 수질·생태 모니터링 자료를 바탕으로 수온, DO 등의 수질 인자에 대한 피라미의 서식처적합도지수를 권역 단위로 산정했다. 수질 및 어류조사 자료는 물환경정보시스템의 최근 10년 수질측정망, 생물측정망 조사자료를 이용해 구축하였다. 피라미의 수질별 서식 적합도는 일반화가법모형(GAM)을 적용하여 수질 인자별 어류 개체 밀도 분포의 상관관계를 분석하여 지수화하였다. 특히, 어류의 서식 특성은 수계별로 상이할 수 있어 가용 데이터의 범위를 고려하여 권역별 수질 인자에 따른 피라미의 서식 특성을 분석하였다. 본 연구로 제시된 권역단위 피라미의 수질 서식처 적합도 지수는 생태를 고려한 하천사업의 계획, 평가의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 또한, 피라미 외 각 하천의 주요 생태 어종 평가를 위한 수질 서식처 적합도지수 산정의 자동화를 위한 알고리즘 개발에 적용가능할 것으로 예상된다.