• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.130-137
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• 2023

최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2019

건물, 차량, 사회인프라시설과 달리 농작물이란 물리적인 시설이 아닌 농업경제 활동의 결과물로서 최종적으로 판매를 통해 수익을 창출하는 행위에서 재난으로 인하여 지장을 받게 되는 경제적 피해가 고려되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 홍수로 인한 농작물 피해를 "생산비 매몰비용"과 "순수익 손해"를 농작물 피해추정의 척도로 하였다. 생산비 매몰비용이란 경작시작부터 피해발생까지 투입된 생산비의 회수불가에 따른 피해이며, 순수익 손해란 피해발생에 따른 기대 순수익 하락에 따른 피해를 의미한다. 다양한 작물 가운데 10종의 대표작물을 선택하고, 각 작물의 표준생산비와 표준순수익을 농업생산 및 수익과 관련한 통계자료로부터 결정하였다. 이로부터 생육경과율과 홍수 발생시기(6~9월)를 고려하여 월별 투입생산비 및 기대순수익을 결정하였다. 대상지역 내 재난에 노출된 작물정보를 정의하는 농작물 인벤토리는 농림축산식품부에서 제작된 스마트 팜 맵(농경지 전자지도)을 활용하였고, 다양한 작물이 혼재된 밭의 경우 농업면적조사 결과를 토대로 결정한 밭작물 재배현황비를 고려하였다. 홍수에 따른 취약성을 설명하는 농작물 손상함수는 영향인자는 침수심, 침수기간이며, 이를 기준으로 한 손상함수는 농림부의 농업재해피해조사요령과 일본 치수경제조사메뉴얼을 참고하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 농작물 피해 추정 방법은 기존 방법인 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)과 비교할 때 대표작물의 현실화, 국내 실정을 고려한 손상함수, 그리고 면적 기반의 원단위를 사용함으로써 실무적으로 명확하고 실용적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.583-589
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• 2020

최근 다양한 센서 및 정보통신 기술(ICT: Information & Communications Technology)을 융합·활용한 스마트 팜을 위한 UAS (Unmanned Aerial System)의 활용성이 기대되고 있다. 특히, 다양한 지수를 통한 실외 작물 모니터링 방안으로 효용성이 입증되며 여러 분야에서 연구되고 있다. 본 연구는 벼를 대상으로 자연재해 작물 피해를 분석하고 피해량을 계측하는 것이다. 이를 위해, BG-NIR (Blue Green_near Infrared red) 및 RGB 센서를 통해 데이터를 획득하고 영상해석 및 NDWI (Normalized Difference Water Index) 지수를 활용하여 장마에 의한 작물 피해를 검토한다. 또한, 영상해석 기반 포인트 클라우드 데이터를 생성, 인스펙션 맵을 통해 태풍 전·후 데이터를 비교하여 피해량을 계측한다. 연구결과, NDWI 지수 분석을 통해 벼의 생장 및 장마 피해를 검토하였고, 인스펙션 맵 분석으로 태풍에 의한 피해 면적을 계측하였다.