• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.467-467
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• 2021

기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.1
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• pp.42-47
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• 2012

With the development of RFID and USN technology, kinds of services are appeared and industrialized to maximize management, maintenance and efficiency of production. In the agricultural field, it is important to increase productivity and quality of food by managing growth environment of plants. In this paper, to apply IT technology to agriculture, we present a mobile service application called WiSEMobile which support growers to monitor and manage the information in the field from remote sites. By using the service with mobile devices, farmers can monitor the change of environment with data from sensor nodes, manage and exchange kinds of data gathered by farmers in the field.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.128-128
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• 2020

최근 농업환경의 변화와 기후변화에 대응하기 위해 농업용수 관리 정보화 및 과학화의 필요성이 증대되어 실시간으로 저수지 저수량과 농업용수 공급량을 파악하기 위해 자동 수위계측시설이 도입되었다. 농림축산식품부의 저수지 자동수위측정기 설치 및 운영지침에 따라 현재 농어촌공사 관리 저수지 1,734개소 및 수로부 1,880개소에 자동수위계가 설치되어 있으며, 저수지와 수로에서 10분 간격으로 수위자료가 생성되고 있다. 농업용 저수지 수문자료의 공인지점은 2016년 6개소에서 2019년 49개소로 증대되고 있으며, 데이터 품질 저하의 최소화 및 신뢰성 있는 수문자료 생성의 필요성이 증가함에 따라 농업용 저수지의 특성을 반영한 저수지 수위 오결측 데이터 보정 방안 및 수문 자료 품질관리 방안이 요구된다. 농업용 저수지의 수위 변화 및 강우-유출 현상은 물리적 모형을 구축하여 기상, 지형 등 영향 인자와 수위(또는 유출)와의 상관관계를 분석하는 것은 무적으로 불가능하였지만, 최근 인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 등과 같이 black-box 형태의 모형을 이용하여 비선형적인 수문해석이 가능해졌다. 본 연구에서는 빅데이터와 인공신경망을 결합시킨 알고리즘인 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 활용하여 농업용 저수지 수위자료를 검토하여 자동계측기에서 발생하는 오류 보정을 위해 품질관리 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.113-116
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 비중이 급증하고 있는 국내 전자상거래 시장에서 농산물 판매 현황이 지역 날씨와 생육 환경 등 농산물 생산과 연관성이 높은 데이터와 어떤 관계가 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 전라남도 농산물의 온라인 판매 현황을 분석하고, 전남 지역 날씨와 생육 환경에 관한 표준화된 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 빅데이터 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역 농업인의 농산물 생산과 유통 의사결정에 시사점을 제공하고 궁극적으로는 생산성과 수익성 향성에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.47-47
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• 2022

최근 물순환 관리를 위하여 물순환 선도도시, 물순환 기본계획 등 물순환 연구가 진행되어지고 있다. 물순환 연구는 수문학적 물순환 개념에서 수량, 수질, 수생태, 농업, 지하수, 불투수 면적 등 수환경의 전반적인 부분에 걸쳐 개념이 확장되어지고 있다. 국내외에서는 이와같은 연구가 진행되어지고 있으며 기후변화에 대응하여 홍수, 가뭄등을 고려한 연구도 진행되어 지고 있다. 물순환의 범위가 넓어짐에 따라 수질, 수량, 수생태 등 수환경을 종합적으로 연계하여 연구할 필요가있다. 따라서 다양한 관점에서의 연구가 필요한 분야이다. 물순환은 기존의 수량적인 부분과 함께 수질, 수생태등 많은 분야 및 방대한 양의 자료가 적용되어 진다. 이는 빅데이터의 적용이 필수적이라고 할 수 있으며 통합물관리를 위한 빅데이터의 구축이 필수적이라고 판단된다. 빅데이터의 구축을 통해서 현재 수환경에 활용되어 지고 있는 평가지표를 수집하고 활용성을 분석하고자 한다. 지표 및 산정자료의 수집을 통해 통합물관리 빅데이터를 구축하고 선정된 지표를 적용하여 각 유역의 특성을 파악하고 문제점을 도출할 수 있는 통합물관리 지표의 적용성을 판단하고자한다. 기존에 활용되는 지수들은 각각의 분야만 산정이 가능하며 이를 통합적으로 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 통합물관리에서의 빅데이터의 적용성을 판단하고 선정된 통합관리지표가 유역의 물관리 상태를 판단하고 분석이 가능한 물환경 평가지표를 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.127-127
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• 2019

농어촌 공사 주관 3,000여개가 넘는 농업 저수지가 있지만, 대부분의 저수지 공급량은 수문관리원에 의해 관행적 방법에 의해 관리되고 있다. 수문상황은 악화되고, 농업용수의 관개목적 외에 다목적용수로 고려됨에 따라 효율적인 농업용수의 사용은 필수적이게 되었다. 효율적인 농업용수 관리를 위해서는 정량적 자료가 필수적이나 현재로서는 관행적 방법으로 관리가 되기에 공급량 자료를 갖고 있는 저수지는 극히 드문 실정이다. 따라서 일반적으로 농업용수의 공급량은 필요수량에 근거하여 추정하는 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 추정된 공급량과 실제 공급량에서는 많은 차이가 있어 농업용수의 정략적인 관리에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 데이터에 기반하여 관행을 반영한 공급량을 추정하고자 하였다. 농업용수 공급량은 물수지식에 기반한 순별 강수량-공급량 회귀식을 구축하여 추정하였다. 선형계수를 도입하여 유입량을 불확실성을 고려하였으며, 가뭄년도의 평년관행과는 다른 가뭄년도의 물공급 관행을 반영할 수 있도록 평년 공급량에 공급량 보정계수를 적용하는 방법을 제시하였다. 모형의 검증을 위해 충청남도 홍성군에 위치한 대사, 공리 저수지와 경기도 안성시에 위치한 만수 저수지를 선정하였으며, 대사, 공리저수지의 인근 기상청인 서산과 만수저수지의 인근 기상청인 이천 기상청에서 기상관측 자료를 수집하였다. 과거 15년간(2002년~2016년)의 관측저수율과 공급량모의를 활용한 모의 저수율 추적을 통해 비교해보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.39-39
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• 2017

본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.40 no.3
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• pp.219-230
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• 2021

BACKGROUND: Biochar is a solid material converted from agricultural biomass such as crop residues and pruning branch through pyrolysis under limited oxygen supply. Biochar consists of non-degradable carbon (C) double bonds and aromatic ring that are not readily broken down by microbial degradation in the soils. Due to the recalcitrancy of C in biochar, biochar application to the soils is of help in enhancing soil carbon sequestration in arable lands that might be a strategy of agricultural sector to mitigate climate change. METHODS AND RESULTS: Data were collected from studies on the effect of biochar application on soil C content conducted in East Asian countries including China, Japan and Korea under different experimental conditions (incubation, column, pot, and field). The magnitude of soil C storage was positively correlated (p < 0.001) with biochar application rate under field conditions, reflecting accumulation of recalcitrant black C in the biochar. However, The changes in soil C contents per C input from biochar (% per t/ha) were 6.80 in field condition, and 12.58 in laboratory condition. The magnitude of increment of soil C was lower in field than in laboratory conditions due to potential loss of C through weathering of biochar under field conditions. Biochar production condition also affected soil C increment; more C increment was found with biochar produced at a high temperature (over 450℃). CONCLUSION: This review suggests that biochar application is a potential measures of C sequestration in agricultural soils. However, as the increment of soil C biochar was affected by biochar types, further studies are necessary to find better biochar types for enhanced soil C storage.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.31 no.5
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• pp.491-499
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• 2015

In developed countries such as USA and Europe, agricultural monitoring system is developed and utilized in various fields in order to predict crop yield, observe weather conditions and anomaly, categorize crop fields, and calculate areas for each crop. These system is Web Map Service(WMS) which utilizes open source and commercial softwares, and various information collected from remote sensing data are provided. This study will utilize tools such as GeoServer, ArcGIS Server, which are widely used to monitor agricultural production, to publish Map Server and Web Application Server. This enables performance test study for future agricultural production monitoring system by making use of response time and data transfer test. When tested in identical condition GeoServer showed a better result in response time and data transfer for performance test.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.5
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• pp.47-53
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• 2023

With the advent of the 4th Industrial Revolution, diverse and a large amount of data has been accumulated now. The agricultural community has also collected environmental data that affects the growth of crops in smart farms or open fields with sensors. Environmental data has different features depending on where and when they are measured. Studies have been conducted using collected agricultural data to predict growth and yield with statistics and artificial intelligence. The results of these studies vary greatly depending on the data on which they are based. So, studies to enhance data quality have also been continuously conducted for performance improvement. A lot of data is required for high performance, but if there are outlier or missing values in the data, it can greatly affect the results even if the amount is sufficient. So, adjustment of outlier and missing values is essential in the data preprocessing. Therefore, this paper integrates data collected from actual farms and proposes a adjustment system for outlier and missing values based on it.