• 한국산림과학회지
• /
• 제103권2호
• /
• pp.307-312
• /
• 2014

최근 멧돼지의 개체수 및 농작물 피해 증가로 인하여 사회적 문제를 야기 시키고 있다. 국내 멧돼지에 대한 연구는 미미하여 향후 효과적인 멧돼지 관리를 위해서는 종에 대한 생태적 연구가 필요하다. 본 연구는 2012년 5월부터 12월까지 경남 거창군 일대에서 유해야생동물 포획을 통해 수집된 멧돼지 위 내용물(n=79) 분석을 통하여 식이습성 구명 및 선호 농작물을 파학하기 위해 수행되었다. 연구 결과 멧돼지는 주로 식물성 먹이를 섭식하며, 계절별로 유의한 차이를 나타냈다. 식물성 먹이는 잎-줄기가 83.5%로 가장 높은 출현율 보였으며, 농작물을 포함한 식물성 먹이는 건중량의 93.5%을 차지하였다. 무척추동물의 발견 빈도는 높았으나 빠르게 소화되는 특성으로 인하여 건중량은 낮게 나타났다. 식이농작물로는 밤, 벼, 사과 등이 선호하는 농작물로 나타났다. 수확기 농작물은 멧돼지가 야생 먹이보다 선호하여 의도적으로 섭식하는 것으로 판단된다. 지렁이는 총 수집된 위에서 50%의 출현율을 보였으며, 섭식 마릿수는 여름에 가장 높고, 겨울에 낮은 것으로 나타났다. 멧돼지는 전형적인 잡식성의 성향을 보이며, 시기에 따라 섭식하는 식이물이 다른 것으로 나타났다. 향후 멧돼지에 의한 농작물 피해를 줄이기 위해서는 밤나무림에 인접한 논과 사과 과수원의 우선적인 피해방지가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.31-35
• /
• 2007

농작물 안전생산 및 대기환경 개선을 위한 기초 자료로 활용하기 위하여 유해가스에 의한 농작물 피해원인을 구명하였다. 작물 피해현지에서 유해가스에 의한 피해증상을 조사하였으며, 작물체중 유해성분 함량을 분석하였다. 또한, 2004년 경북지역 농공단지에서 발생한 작물피해 사례에 대한 피해원인 구명을 위하여 조사지역의 피해발생 당시 기상자료 및 오염원에서의 배출가스 농도를 적용한 오염물질 확산을 제시하였다. 주요 작물의 암모니아가스 피해증상은 잎 끝으로부터 백색으로 고사하며, 저농도의 경우에는 적갈색 반점이 나타나는 특징을 보였고 화훼류의 경우에는 꽃보다 잎의 피해가 심하게 나타났다. 불소가스 피해증상은 잎의 선단이나 가장자리 부분에 나타나는 특성이 있다. 또한, 유해가스로 인한 작물피해 현지 사례에서 피해 지역의 아황산가스 등농도(等濃度) 분포를 조사한 결과, 조사지역은 발생원으로부터 발생된 아황산가스 영향을 받고 있으며, 특히 계절별로는 기상요인에 따른 여름철의 피해가 우려되었다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
• /
• 제17권6호
• /
• pp.45-56
• /
• 2003

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국대기환경학회 1989년도 제9회 대기보전학술연구발표회 요지집
• /
• pp.1-1
• /
• 1989

• 석유와에너지
• /
• 6호통권4호
• /
• pp.34-35
• /
• 1981

세계적으로 이상기후가 자주 일어나서 가뭄이나 폭우가 농작물에 큰 피해를 주고 있다 과연 이상기후를 인류의 지혜로 다스릴 수 있을까?

• 과학과기술
• /
• 제27권8호통권303호
• /
• pp.16-18
• /
• 1994

• 정보처리학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.33-41
• /
• 2019

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.457-460
• /
• 2023

본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.255-260
• /
• 2003

최근 기후변동의 폭이 커지고 잦은 이상기상으로 기상재해가 빈발하여 농업생산에 큰 영향을 주고, 때로는 농업의 생산기반 자체를 파괴하는 경우가 있으므로 이에 대한 농업분야의 대책이 시급한 상황이다. 시ㆍ군 별로 분석된 기상재해의 유형과 출현빈도를 참고하여 국가차원의 장기적 방재체제를 구축하는 일이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 지난 97년 간 우리나라에 영향을 주었던 기상재해의 유형과 이들의 발생현황을 살펴보고 최근 10년 동안(1991-2000년)농작물에 피해를 준 기상재해의 유형별 발생 횟수를 시 군별로 정리ㆍ분석하여 안정된 농업생산을 위한 기초자료로 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 지난 97년 간(1904∼2000년) 우리나라에 발생한 기상재해의 현황을 연대별로 살펴보면, 1940년대 이전에는 기상재해유형별 발생수가 극히 적게 조사된 반면에, 1940년대 이후에는 상대적으로 많아 연간 평균 19회 발생한 것으로 조사되었다. 2. 계절별 기상재해 발생수는 8월에 가장 많았고 다음은 7월이었으며, 10월에 가장 적었다. 그리고, 기상 재해가 많이 발생한 지역은 강원도와 전라남도로 각각 751회, 703회 발생하였으며, 가장 적게 발생한 지역은 제주도로 총 459회 발생하였다. 3. 최근 10년(1991-2000년)간 농작물에 피해를 준 기상재해유형을 살펴보면, 폭풍우에 의한 농작물 피해가 가장 많이 발생하였는데, 지난 10년 간 총 52회였으며, 다음으로 태풍이 18회, 강풍과 우박은 각각 11회, 대설은 9회 발생한 것으로 조사되었다. 4. 최근 10년 간 농작물에 피해를 준 기상재해는 주요 농작물의 재배기간인 6-9월 사이에 집중적으로 발생하였는데, 전체 기상재해 발생의 약 78%에 해당하였고, 시ㆍ군별로 살펴보면 김해지역이 32회로 가장 많이 발생하였으며, 다음으로 밀양과 나주지역이 29회, 김제지역이 28회 등으로 많은 발생빈도를 보였다.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 1993

대기오염물질이 식물에 미치는 영향에 대한 기록은 1920년대부터 나타난다. 1924년 대기오염물질의 피해로 영국 런던의 Kew식물원 일부를 Kent지방으로 이동하였거나 1925년 Canada의 한 제련소에서 배출된 유독오염물질이 미국에까지 영향을 미쳐 수목, 농작물에 피해를 주어 국제적인 문제가 된 사실 등은 수목에 대한 대기오염물질의 피해 심각성을 보여 주는 사례이다(임경빈 등, 1979a, 1979b). 우리나라에서는 1930년이후 흥남질소비료공장에서 배출된 매연물질이 주위 30리까지의 경작지에 피해를 끼쳤다는 사실이 최초로 기록되어 있다.(김태욱, 1976).