• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.40-40
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• 2017

본 연구는 빛의 파장대가 넓어 보다 다양한 접근과 검출이 가능한 초분광 카메라 (VNIR spectral camera PS, SPECIN Filand)를 이용하여 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 영상을 취득한 후 배추 캐노피의 전 파장 (400~1000nm)으로 생육 추정모델을 개발하기 위해 수행하였다. 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 초분광 카메라로 영상을 취득한 후 취득된 영상 ($348{\times}1040$)을 ENVI (ver. 5.2, Exelis Visual Information Solutions, USA) 프로그램을 이용하여 식생지수 NDVI로 작물과 배경을 구분하였다. 배추 캐노피 영역에 전 파장을 산출한 후 반사판 영역의 전 파장을 이용하여 광 보정된 반사율을 산출하였다. 통계 프로그램인 R Project (ver.3.3.3, Development Core Team, Vienna, Austria)를 이용하여 배추의 반사율과 계측한 생육 정보를 PLSR (Partial least squares regression) 분석하여 정확도($R^2$) 및 정밀도 (RMSE [g,cm,count], RE [%])로 나타내었고 그 모델은 full-cross validation (FV) 하여 타당성을 검증하였다. 정식시기가 다른 배추의 모든 생육단계의 생육정보를 이용하여 PLSR (Partial least squares regression) 결과 엽장을 추정한 모델의 $R^2$는 84% 이상의 정확도와 RMSE 3.2cm 이하의 좋은 정밀도를 보였다. 엽폭을 추정한 모델의 $R^2$는 73% 이상의 정확도와 RMSE 3.5cm 이하의 정밀도를 보였고 엽수를 추정한 모델의 $R^2$는 93% 이상의 정확도와 RMSE 6.3Count 이하의 정밀도로 보여 캐노피의 전 파장을 이용해 생육을 추정하는 것이 가능하다고 판단되었으며 이 모델들의 타당성 검증에서도 좋은 정확도와 정밀도를 보였다. 그러나 배추의 중요한 생육인자 중 생체중을 추정한 모델의 $R^2$는 89% 이상으로 정확도가 높았으나 RMSE 571.1g 이하로 낮은 정밀도를 보여 생체중을 정확히 추정하기 어려웠다. 따라서 다른 통계분석방법으로 전 파장과 생육정보를 분석하거나 특정 밴드를 선택하여 산출한 식생지수를 이용한 추정 모델의 개발을 통하여 오차를 개선할 필요가 있다고 사료된다. 추후 반복 실험하여 분석한 추정 모델과 비교 분석하여 다양한 환경 및 생물 조건에 범용성을 가진 모델을 개발할 필요가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.53-62
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• 2022

산업화 이후 가속화된 지구 온난화 현상으로 인해 기존환경 변화 및 이상기후 발생 빈도가 증가하고 있다. 농업은 기후변화에 매우 민감한 분야의 산업으로 지구 온난화는 작물의 생산량을 감소시키고 재배 지역이 변하는 등의 문제를 발생시킨다. 또한, 환경 변화는 작물의 생육 시기를 불규칙하게 만들어 숙련된 농사꾼들도 작물의 생육단계를 쉽게 추정할 수 없도록 만들어 여러 문제를 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 작물의 생육단계를 추정하기 위한 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 ResNet의 Pooling Layer를 수정한 모델로 ResNet, DenseNet 모델의 생육단계 추정보다 높은 성능 결과를 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권2호
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• pp.132-139
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• 2018

작물의 생산량은 광합성과 밀접한 관계가 있으며, 광합성 속도는 다양한 환경 요인에 의해 변화한다. 광합성 속도는 작물의 생육 상태나 생육 속도를 판단하는 지표로 사용되며, 작물 재배 시설을 구축하는 데 고려해야 하는 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 광도, $CO_2$ 농도 및 생육 단계에 의해 변화하는 로메인 상추의 군락 광합성 속도 모델을 개발하는 것이다. 군락 광합성 속도는 정식 후 5, 10, 15, 20 일차에서 5단계의 $CO_2$ 농도($600-2,200{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$)와 5단계의 광조건($60-340{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)이 처리된 3개의 밀폐 아크릴 챔버($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$) 내에서 측정하였다. 먼저 세 가지 환경 요인을 사용하는 식들을 곱하여 만든 단순곱 모델을 구성하였다. 이와 동시에 생육 시기에 따라 변화하는 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스, 호흡에 의한 이산화탄소 발생 속도를 포함하는 수정 직각쌍곡선 모델을 구성하여 단순곱 모델과 비교하였다. 검증 결과, 단순곱 모델의 $R^2$는 0.923이었으며, 수정 직각쌍곡선 모델의 $R^2$는 0.941을 나타내었다. 따라서 수정 직각쌍곡선 모델이 광도, $CO_2$ 농도, 생육 단계의 3 변수에 따른 군락 광합성 속도를 표현하는 데 더욱 적합한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 개발된 군락 광합성 모델은 식물공장에서 상추 재배를 위해 생육 단계별로 설정해야 할 최적의 광도와 $CO_2$ 농도를 결정하는 데 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.24-24
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• 2023

현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.

• KSBB Journal
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• 제7권4호
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• pp.265-270
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• 1992

자연계에 널리 존재하는 저렴한 기질들은 대부분 여러 종류의 탄소원들을 함유한다. 이러한 혼합기질을 이용하는 효율적인 발효공정을 개발하기 위해서는 이들 기질들이 서로 어떻게 이용되는가를 알아야 하며, 사용되는 미생물의 생육과 생성물 생산을 잘 표현할 수 있는 동력학적 모델이 필요하다. P. stipitis에 의해 혼합기질에서 에탄오릉ㄹ 생산할 때 glucose는 xylose와 cellobiose 이용에 대해 ca-tabilite repression을 일으켰으며, 초기 glucose농도가 높을수록 xylose이용에서 균체의 생육속도는 감소하였으며 xylose이용시간도 길어졌다. 또한 glucose/xylose발효시 xylose이용에서 감소된 생육속도는 glucose가 xylose이용에 permenant repression을 야기시킨다는 것을 알 수 있었다. Cyclic AMP가 중개하는 catabolite repression mechanism에 기초하여 혼합기질에서 생육하는 P. stipitis의 생육모델을 발전시켰다 이 보텔식들을 이용하여 컴퓨터 simulation한 결과는 혼합기질로부터 P. stipitis에 의한 생육 및 에탄올 생성 실험결과와 비교적 잘 일치하였다.

• 한국농공학회지
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• 제59권2호
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• pp.28-37
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• 2017

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.282-290
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• 2013

대기와 지표면을 구성하고 있는 토양 및 식생은 생물리학적/생지화학적인 과정을 통해 서로 상호작용을 한다. 이러한 과정을 모의하기 위해 지표모델과 작물 생육모델이 사용되고 있다. 지표모델인 Noah MP 모델과 작물생육모델인 CERES-Rice 모델을 비교하기 위해 해남 플럭스 관측소 인근 지역에서 작물의 생육과 증발산량을 모의하였다. 플럭스 관측자료가 수집된 2003년부터 2012년까지 해남 플럭스 관측소의 주요 식생인 벼를 대상으로 생육과 증발산량을 모의되었다. Noah MP 모델은 단순한 식생 모의 과정으로 인해 개화기를 전후로 하는 벼의 LAI 변화양상을 정확하게 반영하지 못하였다. 벼의 생체중 예측에 있어서도 실제 관측될 수 있는 생체중보다 대략 10분의 1 수준에 해당하는 생체중이 모의되었다. 증발산량 모의의 경우에도, CERES-Rice 모델의 모의값보다 약 21%에 해당하는 증발산량을 모의하였다. 반면, CERES-Rice 모델의 경우 LAI의 변화와 생체중 모의 값은 실제의 벼 생육 양상과 유사할 것으로 추정되었다. 또한, 증발산량의 경우에도 해남 플럭스 관측소에서 측정된 값과 비교하였을 때 Noah-MP모델의 모의값이 CERES-Rice 모델의 모의값에 비해 RMSE 값이 1.8배 높았다. Noah MP 모델이 보이는 높은 오차값들은 Noah MP모델이 논의 지표상태를 적절히 반영하지 못하였기 때문으로 사료되었고, 특히 과소추정된 생체중을 보정하여 증발산량을 예측할 경우 오차를 30%까지 줄일 수 있을 것으로 보인다. 따라서, Noah MP 모델에 논에서의 지표 특성을 반영할 수 있다면 보다 정확한 물질순환과 에너지 교환을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.253-263
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• 2016

단일식물인 국화의 생육은 온도, 일장, 일사량 등 기상 환경과 재배관리 조건에 영향을 받는다. 기상환경과 재배관리를 고려한 국화의 생육예측모델은 국화 재배 시 의사결정을 위한 도구로 이용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 국화 생육모델 구축을 위한 기초 작업으로 온도와 일장뿐만 아니라 에세폰 처리, 야간 전조처리리 등 재배관리 정보를 입력변수로 하여 국화 품종 백선의 출엽과 식물계절을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 국화의 생육시기를 유약기(Juvenile phase), 유약기 이후 발뢰기까지 기간, 발뢰기부터 개화기까지의 기간의 기간으로 구분하여 계산을 하도록 구성하였다. 유약기는 출엽속도의 온도 반응 곡선과 유약기의 종료를 결정하는 기준 엽수를 이용하여 추정하도록 구성 하였다. 한편 모주와 이식 후 식물체에 대한 에세폰 처리가 유약기 종료시점의 엽수를 증가시키는 것으로 가정하여 모델에 반영하였다. 유약기 이후에는 온도와 일장에 관한 함수를 이용하여 발육속도를 계산하여 발뢰기와 개화기를 예측하도록 하였는데 야간전조 처리는 임계일장 이상의 장일로 가정하여 모델에 반영하였다. 그리고 최종 엽수는 잎의 출엽이 발뢰 직전까지 진행되는 것으로 가정하여 예측하였다. 위와 같이 구성된 모델의 계수는 온도반응 실험과 정식시기 실험 등을 이용하여 추정하였고 프로그램 언어인 Java를 이용하여 구현하였다. 모델의 계수 추정에 이용한 자료(calibration 자료)뿐만 아니라 이와는 별개의 자료(validation 자료) 모두에 대하여 모델이 비교적 정확하게 발뢰기와 개화기를 예측할 뿐만 calibration에 비하여 validation의 정확도가 떨어지지 않았다. 한편 생육시기에 따른 출엽수와 최종엽수를 모델이 비교적 정확하게 예측하였으나 생육시기에 따라 다소 과소 또는 과대 예측을 하여는 경향을 보여, 온도 이외의 요인을 반영할 수 있는 실험을 통해 개선할 필요가 있는 것으로 판단되었다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1998년도 춘계 학술대회지
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• pp.101-102
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• 1998

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.15-23
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• 2020

기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.