• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.6
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• pp.719-729
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• 2017

Recently, the field of agriculture has been gaining a new leap with the integration of ICT technology in agriculture. In particular, smart farms, which incorporate the Internet of Things (IoT) technology in agriculture, are in the spotlight. Smart farm technology collects and analyzes information such as temperature and humidity of the environment where crops are cultivated in real time using sensors to automatically control the devices necessary for harvesting crops in the control device, Environment. Although smart farm technology is paying attention as if it can solve everything, most of the research focuses only on increasing crop yields. This paper focuses on the development of a system architecture that can harvest high quality crops at the optimum stage rather than increase crop yields. In this paper, we have developed an architecture using apple trees as a sample and used the color information and weight information to predict the harvest time of apple trees. The simple board that collects color information and weight information and transmits it to the server side uses Arduino and adopts model-driven development (MDD) as development methodology. We have developed an architecture to provide services to PC users in the form of Web and to provide Smart Phone users with services in the form of hybrid apps. We also developed an architecture that uses beacon technology to provide orchestration information to users in real time.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.415-427
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• 2009

Diffusion of information technology such as internet has brought a great influence on modern society and industrial development. Currently wide-spread RFID/USN technology has become a central momentum of this rapid changes for the establishment of ubiquitous society in the future. Historically agricultural products has drawn research interest due to its importance of human life. A standard monitoring system throughout of life cycle of the agricultural products should be developed and careful monitoring process should be introduced. In this paper, by way of case study, current lifetime tracing systems are evaluated and critical drawbacks and issues are also developed. In addition, some implications and guidelines to improve the tracing performance of the products are also suggested.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.11 no.2
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• pp.5-11
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• 2010

Abandoned mines release acid mine drainage and cause the contamination of soil and crops around the mine area. The objective of current study is to evaluate effect of mine on the soil and crop contamination. Soils, water, and crops were collected and analyzed, and the heavy metal data were classified into types of the soil, types of crops, and distance from the minehead. Surface soils of the mine area were highly contaminated with heavy metals, especially with zinc and lead. Tailings and cultivated paddy soils were also highly contaminated. Heavy metal concentrations upon distance from minehead decrease steadily as the distance from the minehead increase. The correlation between heavy metals was extracted from soils and the content in the rice samples showed a positive relation for arsenic and cadmium but not a meaningful relation for other metals.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.457-460
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• 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.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.61-67
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• 2024

In order to monitor the growth environment of new varieties of crops, it is necessary to build the agricultural production infrastructure and strengthen the agricultural resource management system using popular smart sensor tag technology. In addition, the infrastructure for improving high-quality new varieties of crops using IoT technology and the monitoring system must be strengthened. In other words, widespread smart sensor (RFID UHF Sensor Tag) technology for environmental monitoring required for improving new crop varieties is desperately needed in the smart farm environment. Therefore, in this paper, we implemented an integrated sensor that can implement smart tag functions based on heterogeneous integrated sensors. In addition, we developed a technology that can manage crops in real time through the implemented smart integrated tag and smartphone linkage. For this purpose, an integrated antenna capable of RFID and Bluetooth communication was constructed. In addition, a communication method that allows information to be collected directly from the smartphone through the Bluetooth function was used.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.117-120
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• 2009

본 연구는 디자인패턴 설계유형에 따라 Mobile 장치를 이용하여 현장의 농작물 중 벼의 생육 정보 및 생산 정보와 GPS를 이용하여 농작물의 위치정보를 서버에 있는 DB에 사용자의 권한별로 삽입/삭제/수정/검색을 할 수 있고, GIS를 이용하여 사용자의 위치 및 벼의 위치 정보를 수치지도 상에 보여 주는 시스템을 구축한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.234-237
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• 2007

이 연구에서는 C 밴드와 L 밴드 다편광 NASA JPL AirSAR 자료를 농작물 구분에 사용함에 있어서 자료 융합의 효과를 살펴보고자 하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란특성과 관련된 특징들을 입력으로 support vector machines을 개별 파장대 편광 SAR 자료의 분류에 이용하였으며 C 밴드와 L 밴드 자료의 사후확률을 ${\tau}$모델을 이용하여 융합하였다. 적용 결과 L 밴드 자료가 C 밴드 자료에 비해 농작물 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었지만，자료 융합을 통해 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 제시된 방법론은 앞으로 이용이 가능할 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS 자료에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.217-218
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• 2015

With the development of sensor technology and agricultural modernization, sensor application in facility agriculture is more and more widely. Wireless sensor network (WSN) will have to change the whole system of agricultural production, it has a huge role. This paper is based on the Arduino to design a system combining the temperature and humidity sensors with LCD, which to achieve monitoring growing environmental of crops.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1264-1271
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• 2006

최근 RFID/USN (Radio Frequency IDentity/Ubiquitous Sensor Network) 시장의 급격한 성장으로 비즈니스 영역에서 물류/유통 뿐만 아니라 국방, 창고 및 공정관리 등 영역을 지속적으로 확장하고 있다. 본 연구는 RFID를 이용한 농작물 개체관리와 USN을 이용한 농작물 생장환경 관리를 구현하고 두 시스템을 통합하는 비즈니스 모델(한국형 u-Farm 모델)을 제시하였다. 이를 통하여 소비자에게는 농작물 이력데이터를 제공하여 상품에 대한 신뢰성을 확보할 수 있고, 생산자는 생장환경정보를 주기적으로 획득하여 최적의 생산조건을 구현하는 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.475-478
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• 2006

부산 일부지역 토양의 중금속 오염과 농작물로의 전이에 의한 중금속 오염을 측정하고자 산분해에 의한 함량분석을 실험하였다. 대상지역 토양의 pH는 $5.62{\sim}6.71$의 범위였으며, 평균 중금속 함량은 $0.05{\sim}19.39ppm$의 범위에서 Mn(13.82ppm)>Zn(8.33ppm)>Pb(2.89ppm)>Cu(0.99ppm)>Cd (0.07ppm)의 분포로 나타났고, 조사대상 중금속의 토양중의 함량은 모두 Clarke수보다 작은 값으로 측정되어 오염도가 낮은 상태였다. 농작물에는 Cd(0.04ppm)$Pb\;6.6%{\sim}Zn\;87.6%$의 범위였다.