• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.18 no.4
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• pp.253-263
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• 2016

Chrysanthemum production would benefit from crop growth simulations, which would support decision-making in crop management. Chrysanthemum is a typical short day plant of which floral initiation and development is sensitive to photoperiod. We developed a model to predict phenological development and leaf appearance of chrysanthemum (cv. Baekseon) using daylength (including civil twilight period), air temperature, and management options like light interruption and ethylene treatment as predictor variables. Chrysanthemum development stage (DVS) was divided into juvenile (DVS=1.0), juvenile to budding (DVS=1.33), and budding to flowering (DVS=2.0) phases for which different strategies and variables were used to predict the development toward the end of each phenophase. The juvenile phase was assumed to be completed at a certain leaf number which was estimated as 15.5 and increased by ethylene application to the mother plant before cutting and the transplanted plant after cutting. After juvenile phase, development rate (DVR) before budding and flowering were calculated from temperature and day length response functions, and budding and flowering were completed when the integrated DVR reached 1.33 and 2.0, respectively. In addition the model assumed that leaf appearance terminates just before budding. This model predicted budding date, flowering date, and leaf appearance with acceptable accuracy and precision not only for the calibration data set but also for the validation data set which are independent of the calibration data set.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.121-121
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• 2017

오늘날 시장에 유통되는 버섯은 대부분 환경이 조절되는 시설 내부에서 재배된다. 버섯은 다른 식물과 달리 버섯의 종류, 품종 등에 따라 요구되는 환경이 매우 다르다. 특히 대부분의 버섯은 버섯이 생육되는 공간의 온도, 수분, 이산화탄소, 조도 등의 관리가 필수적이다. 버섯의 단위면적당 생산량을 극대화하기 위해서는 이들 버섯이 필요로 하는 환경을 버섯의 생육특성에 따라 적합하게 유지해 주어야만 한다. 현재 대부분의 버섯재배사에는 이들 환경을 컨트롤하는 장치가 설치되어 있고, 이들 시스템의 환경 설정은 농업인이 현장에서 버섯의 상태를 확인 한 후 그때그때 경험에 의해 채득한 정보를 기반으로 환경설정을 하고 있는 실정이다. 이렇다 보니 버섯을 재배하는 기간에는 농업인이 재배사 내부의 환경을 관리하기 위해서 항상 버섯재배사에 머물러야 하고, 재배사의 환경관리 때문에 원거리 또는 장기 출타가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기존에 사람이 버섯재배 현장에서 컨트롤하던 환경관리를 원격에서 컴퓨터 또는 모바일로 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에서 모니터링 및 제어하는 환경은 온도, 습도, 이산화탄소, 배기팬 및 입기팬의 가동 등 버섯재배 환경관리에 필요한 모든 요소를 모니터링 및 관리할 수 있도록 하였다. 이들 관리 요소는 인터넷이 연결된 컴퓨터에 접속하여 버섯재배사의 환경을 실시간으로 모니터링 하고 필요에 따라 제어를 할 수 있도록 하였다. 또한 컴퓨터에서 볼 수 있는 환경을 스마트폰을 통해서도 볼 수 있고 또한 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 버섯배지를 입상 한 후부터 수확시기까지의 관리 환경을 데이터베이스로 만들어 농민이 버섯배지를 입상하고 데이터베이스와 연동한 제어가 되도록 설정하면 버섯재배사 내부의 환경은 데이터베이스의 정보를 읽어 들여 버섯의 생육단계에 따라 자동으로 내부환경이 제어되도록 하였다. 또한 농업인이 원격에서 버섯재배사 내부 버섯의 생육상황을 모니터링 할 수 있도록 재배사 상부에 CCD 카메라를 달아 실시간으로 버섯의 생육상활을 모니터링 할 수 있도록 구성하였다. 이와 같은 시스템을 사용하면 버섯재배 경험이 없는 농업인도 경험자와 같은 재배관리가 가능하고 원격에서 재배사 내부환경을 모니터링하고 제어 할 수 있기 때문에 농업인이 재배사에 매여 있지않아도 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.200-200
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• 2020

본 연구에서는 SWAT 모형과 APEX-Paddy 모형의 연계 모델링을 통한 대표 BMP(Best management practice) 적용, 정식시기 및 벼 생육기간을 고려한 시나리오 적용을 통해 농업용수의 관리 및 수질환경 개선 등에 활용할 수 있는 저영향 영농활동을 분석하고자 하였다. 만경강 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하고 유역 내에 위치한 논 시험포장을 대상으로 강우-유출 및 비점오염원 모니터링 자료를 활용하여 APEX-Paddy 모형을 구축하였다. SWAT 모형과 APEX 모형을 연계하여 유역의 수문, 수질에 대한 정밀한 모델링을 수행하였으며, 이는 저영향 영농활동을 분석하기 위한 필드단위의 정확한 결과를 유역차원에 반영하기 위함이다. 특히, 본 연구에 사용된 APEX-Paddy 모형은 농촌진흥청과 Texas A&M의 공동연구를 통해 개발된 새로운 모형으로서 한국의 논 영농활동 및 담수환경을 반영하여 논에서의 유출 및 비점오염원을 모의할 수 있다. 연계 모형의 적합성 평가를 위해 R² (Determine of Coefficient), RMSE (Root mean square error), NSE (Nash-sutcliffe efficiency)를 사용하였다. 적합성 평가 지표를 분석한 결과, 유출량은 R² 평균 0.91, RMSE 평균 2.87 mm/day, NSE 평균 0.78로 나타났다. T-N 부하량은 R² 평균 0.74, RMSE 평균 59.3 kg/ha/day, NSE 평균 0.50으로 나타났다. 저영향 영농활동 관리방안을 위한 시나리오로 1) 논의 물꼬높이(BMP) 관리 적용, 2) 벼 생육기간 조절을 고려하여 기온변화에 따른 정식시기, 벼 생육기간 등을 조정하여 적용하였다. 기후변화 시나리오는 10개 GCM 모델의 RCP 8.5 시나리오를 통해 분석하였으며, 유역차원의 미래 영향을 분석한 결과, 물꼬관리 BMP에 따라 담수심이 증가되며, 관개량이 감소하고 유출량 10.7%, T-N 11.2% 저감되는 것을 나타냈으며, 벼 생육기간 조절은 BMP보다 상대적으로 효과가 높진 않았지만, 유출량 1.4%, T-N 3.1%의 저감효과를 나타냈다. 따라서 두 가지의 저영향 영농활동 관리방안은 미래기간의 기후변화에 대응하여 농업용수 및 물관리에 도움이 될 것으로 사료된다. 하지만 본 연구결과는 모델링 결과에 의존한 것이며, 추후 지속적인 연구와 보완이 필요하다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.46 no.5
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• pp.82-92
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• 2018

The purpose of this study is to develop a model for the density management of planting sites and an additional model for new planting sites. In the Dongtan New Town of Hwaseong, there are buffer green spaces, with widths between 8m and 15m, between roads and apartment complexes. A total 38 survey plots were set to examine the planting patterns and the density of landscape trees. The Crown Overlapping Index (COI) was developed to assess the level of overcrowding as far as tree growth and development effectively. Pinus strobus recorded the most serious level of overcrowding growth and development. Its average density and average COI were very high at $0.3trees/m^2$ and 35.6%, respectively. There were many areas in which its COI was above 45%. The criteria for density management were set by standardizing the COI into three levels, which were above 45% (Type A), 30~45% (Type B), and under 30% (Type C). A model was proposed to manage poorly growing trees and to develop a model to select and manage trees of similar specification based on the planting patterns. The trees of density management areas were reviewed in terms of tree types and the ease of transplanting to establish an application system for the management plans according to the possibility of transplanting, thinning, and pruning. In new buffer green spaces, the planting density of Pinus strobus was lowered to $0.20{\sim}0.25trees/m^2$, with that of shrubs being reduced to $1.5{\sim}2.0trees/m^2$, leading to a planting design model to cover the lower parts in at least 30~40%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.205-208
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• 2023

양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.127-142
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• 2023

The management of size and weight, which are the growth information of aquaculture fish in fish-farms, is the most basic goal. In this study, the epoch is defined in fish-farms from the time of stocking or dividing to the time of shipment, and the growth data for a total of three epoch is analyzed from a time series perspective. Growth information such as the size and weight of aquaculture fish that occur over time in fish-farms is compared and analyzed with water quality environmental information and feeding information, and a model is presented using the analysis results. In this study, linear, exponential, and logarithmic regression models are presented using the Box-Jenkins method for size and weight by epoch using data obtained in the field.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-513
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• 2022

국가물관리기본법에 의거하여 통합물관리 정책에 부합하는 농어촌용수 계획 및 관리 요구에 따른 유역 및 용수구역 단위의 물관리 필요하며, 국가수자원계획의 물수급 정책 수립시 농업용수의 공급, 이용 및 관리 특성 고려되어야 한다. 현재 농업용수는 개수로 방식 용수공급체계 및 수문 직접조작에 의한 용수배분체계로 공급량 대비 사용량(벼의 생육에 사용된 수량)의 비율이 48%에 불과하고, 농경지 상류와 하류의 공급량 차이가 크게 발생하며, 경지면적 감소가 공급 필요량 감소로 연결되지 않는다. 현재 국가유역수자원모델 (K-WEAP, K-MODSIM)은 모델이 가진 분석 능력의 한계로 인하여 농업용수 물수급 해석에 왜곡이 발생하기 때문에, 농업용수 특성이 반영된 농업용수 수요·공급 표준화 모형이 필요하다. 본 연구에서는 기존 유역물수지모델 현황 및 농업용수 적용의 한계점을 파악하고, 농업용수의 공급 및 이용을 고려한 유역 물수지 모형 개발을 목표로 한다. 기존 농업용수 물수지 분석은 순물소모량 개념 적용에 따른 회귀수량 획일화와 이에 따른 공급량 왜곡, 유역내 복잡하고 다양한 농업용수 공급체계를 하나의 가상저수지로 단순화 함으로서 유역내 들녘별 농업용수 과부족 분석 불가능, 하천과 저수지 공급 우선순위 현장과 불일치, 노후된 기초자료 등의 한계가 존재하며, 이를 위한 개선방안을 도출하고자 한다. 또한, 농업용수 회귀수량의 경우 실측기반의 회귀수량 산정 방법을 제시하고자 하며, 단일 수원공 및 복합 수원공의농업용수 물수지 분석 방법을 개발하고자 한다. 본 연구의 목적은 농업용수 물수급 특성이 국가수자원계획에 반영할 수 있도록 기본 수자원모델(K-MODSIM)과 연계가능한 농업용수 표준 모형개발로써, 향후 국가수자원계획(국가물관리기본계획, 전국하천유역수자원관리계획, 농어촌용수이용 합리화계획 등) 수립에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.9
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• pp.339-345
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• 2017

Recently, agriculture and the environment has changed dramatically due to global warming and abnormal weather. In particular, it is necessary to develop new agricultural techniques according to transforming the growing environment of agricultural crops. Therefore, "Smart Farm" building technology for controlling agricultural environment and improving efficiency for ICT technology development has recently been introduced. However, in reality, systematic and objective evaluation items are absent at various levels and management levels that affect the management environment of the smart farm. In this research, it derived the importance index among the factors associated with Smart Farm technology by AHP method. As a result, in order to evaluate comprehensive operation and management of the smart farm, the two evaluation fields(sensor device and control/information management system) were selected as the top evaluation items. These results mean that system that can detect the growth environment information of agricultural crops and control the growing environment is more important than anything, when smart farm is applied. It is judged that the results of this research can be used as basic data for making evaluation indicators associated with the introduction of smart palm technology in the future.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.563-566
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• 2017

In order to prevent livestock diseases and produce the high quality livestock products in the livestock industry, it is necessary to manage the conditions of the livestock farms in the optimal condition. Therefore, these days the research on livestock growth models that analyze the factors of the air environment, the breeding environment, and the numerical rules of livestock in vivo is being carried out to improve and manage the environment in which livestock are kept. However, conventional models of growth are not sufficient to support the decision-making to control complex environment in pen by analyzing and interpreting air environment and breeding environment in a complex way. In this paper, we propose a method to control the complex environment in pen by using artificial neural network model based on biological information, air environment, breeding environment and production information.