• 산업과 과학
• /
• 제2권3호
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

최근 방사능 노출에 대한 염려에 대한 이슈가 높아지고 있다. 토양, 물, 공기, 작물등에 영향을 주며 장기적으로 환경오염 및 식량오염이 발생하며 나아가 사회적인 혼란 및 경제적 타격을 초래할 것으로 여겨진다. 방사능 노출로 질병을 일으키기도 하지만, 질병진단을 위한 방법으로, X선촬영, CT, PET-CT등 핵의학 검사를 실시하고, 암치료 목적으로 방사선 동위원소에 노출시키기도 한다. 후쿠시마 방사능 폐기물 방류소식으로 물, 특히 식수에 포함되는 방사선에 대한 헝가리의 사례 연구 및 남극 대륙의 Larsemann Hills 지역 검사에서 세계 보건 기구에서 권장하는 음용수의 규정된 방사능 한계 내에 있었다. DNA손상, 세포 및 장기손상, 암에 관련된 내용을 중심으로 방사선 보호제를 살펴보고, 또한 복구물질중 ACE억제제, 항산화제, 천연물질등에 관하여 여러 문헌을 조사하였다. 일상에서 방사능에 노출되지만 안전할 수 있는 이유는 아마도 방사선보호물질, 방사능 피폭에 대한 복구 물질이 있을 것으로 여겨, 가능한 물질들을 찾아보고자 한다.

• 한국미생물·생명공학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.63-69
• /
• 2006

핀란드의 Lappeenranta 지역에 위치하는 Saimaa 호수가의 토양시료로부터 분리된 Bacillus sp. KMU-1011를 이용하여 많은 작물에 잿빛 곰팡이병을 유발하는 Botrytis cinerea KACC 40573에 대한 항진균 활성을 위한 배양조건을 조사하였다. 항진균 물질의 생산을 위한 기본배지로 nutrient broth를 사용하였으며 탄소원으로 1.0% glucose와 질소원으로 1.0% polypeptone를 첨가하였을 때 가장 높은 항진균 활성을 나타내었다. 배양조건으로는 $24^{\circ}C$, 180 rpm, 48시간 배양하였을 때 가장 높은 항진균 활성을 나타내었다. Ammonium sulfate를 $30{\sim}60%$ 첨가하여 항진균 물질을 회수하였을 때 가장 양호한 항진균 활성을 나타내었으며, chloroform을 이용하여 배양액 중에 존재하는 항진균 물질을 회수하여 다양한 작물병원성 곰팡이에 대한 spectrum을 조사한 결과, 잿빛곰팡이병, 고추 탄저병, 참외 탄저병, 수박등의 박과작물의 덩굴마름병, 토마토 시들음병, 글라디올러스 마른썩음병, 토마토 질병, 수박 덩굴쪼김병. 수박 질병, 사과나무 역병, 벼 잎집무늬마름병, 참외 줄기썩음병, 그리고 고추 균핵병에 대하여 양호한 항진균 활성을 나타내는 것으로 조사되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.672-680
• /
• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.521-530
• /
• 2018

본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1250-1257
• /
• 2020

The early detection of diseases is important in agriculture because diseases are major threats of reducing crop yield for farmers. The shape and color of plant leaf are changed differently according to the disease. So we can detect and estimate the disease by inspecting the visual feature in leaf. This study presents a vision-based leaf classification method for detecting the diseases of tomato crop. ResNet-50 model was used to extract the visual feature in leaf and classify the disease of tomato crop, since the model showed the higher accuracy than the other ResNet models with different depths. We propose a new ensemble approach using several DCNN classifiers that have the same structure but have been trained at different ranges in the DCNN layers. Experimental result achieved accuracy of 97.19% for PlantVillage dataset. It validates that the proposed method effectively classify the disease of tomato crop.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
• /
• 대한지역사회영양학회 2003년도 춘계학술대회 및 비만ㆍ다이어트 박람회
• /
• pp.149-149
• /
• 2003

토마토는 가지과에 속하는 일년생 작물로써 주로 온대지방에서 재배되며 세계각국에서 해마다 생산량이 증가하고 있고 우리나라에서도 기후풍토가 적합하여 전국적으로 재배되고 있다. 토마토는 특히 vitamin A와 ascorbic acid 가 풍부한 과일로 최근에는 각종 암, 비만, 심장질환 및 만성퇴행성 질환에 미치는 효과 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 우리나라의 모든 연령층에 걸쳐 칼슘 섭취 상태가 양호하지 못한 편으로 2001년도 국민영양조사(보건복지부 2002)에 의하면 우리나라 국민의 하루 평균 칼슘 섭취량이 권장량의 71.0%로 나타났다. (중략)

• 건강과 자연농업
• /
• 237호
• /
• pp.1-12
• /
• 2007

3만2천여 회우동지들의 염원이던 '유기농회관' 준공후 입주준비완료/과대포장된 장밋빛 F T A의 허구성/<암을 이기는 음식>(2) 녹황색 채소/미국, 유기농식품시장 매년 두자릿수 성장/애완동물 사료도 유기농 바람, 리콜 이후 크게 늘어/"친환경유기농업 육성정책"의 성공조건/도시 어린이들에게 친환경농업교육 실시/사과 겹무늬썩음병의 발병생태/미생물을 이용한 질병의 방제/작물건전생육에 토양개량이 무엇보다 중요/염류장해 뿌리혹선충 극복/농업선진화운동본부, 친환경농산물 유통개혁세미나/벼 멀칭재배의 이론과 기술/미국에서도,친환경 웰빙쌀이 '바람몰이'/친환경농업 연수교육/우리의 산야초-범부채/탄질률과 영양주기 이론의 이해/유기질비료의 이해

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.417-419
• /
• 2022

농축업에 ICT 기술을 접목한 스마트 팜은 생육환경을 자동으로 조절하여 노동력 등을 줄이고도 생산성과 품질을 향상시키는 것이 큰 장점이다. 하지만, 수익으로 이어지는 출하량과 품질 유지를 위해서 병충해에 주의를 기울여야 함은 여전하다. 따라서 토마토 잎 병충해 발생 시, 적절한 대응을 통해 더 큰 피해를 막을 수 있으므로, 초기 증상을 포착하는 기법을 개발한다. 오픈 데이터 셋인 Ai hub 의 시설작물 질병 데이터셋과 추가로 확보한 샘플을 포함해 2 개의 충해, 4 개의 병해에 1,231 장으로 데이터셋을 직접 구성해서 학습했다. 객체 탐지와 세그먼테이션이 동시에 가능하며 작은 병변도 잘 탐지하는 모델을 사용해서 총 6 가지 병충해에 대한 뚜렷한 증상 탐지를 보여주었다.

• 한국작물학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.30-39
• /
• 1989

옥수수 흑조위축병 발생이 심함 남부지방에서 호밀 - 옥수수 작부체계와 옥수수 - 귀리 혹은 옥수수 - 유채 작부체계의 사료생산성을 비교하기 위하여 1986-1987년에 시험을 하였다. 호밀(팔당호밀)은 1986년 가을에 파종하여 1987년 4월 5일부터 5월 10일까지 5일간격으로 8회 수확하엿고, 옥수수(수원 19호, 진주옥)는 4월 5일부터 10일 간격으로 5회 파종하여 황연기에 수확하였으며, 귀리(메귀리)와 유채(Velox)는 9월 4일부터 7일간격으로 4회 파종하고 11월 10일부터 12월 10일까지 10일 간격으로 4회 수확하여 파종기와 수확기별로 담근먹이와 청예수량, 및 사료가치을 분석하여 옥수수를 중심으로 한 작부체계 사료생산성을 비교하였다. 1. 호밀은 수확기가 늦을수록 초장, 건물수량, 건물비율, 조섬유, 가소화 건물수량은 증가하였으나 조단백질, 조지방, 건물소화률은 감소하였고, 가용성 무질소물은 수확기간에 차이가 없었다. 2. 옥수수는 파종기가 늦을수록 흑조위축병 이병률이 높았고 담근먹이의 수량은 감소하였다. 품종간에는 어느 파종기에서나 진주옥이 수원 19보다 흑조위축병 이병률은 낮고 수량은 높았다. 3. 귀리와 유채는 파종기가 늦을수록 수량이 감소하였다. 9월 4일과 11일 파종의 11월 10일 수확에서는 귀리가 유채보다 수량이 낮았으나 수확기가 늦을수록 차이가 적어져 12월 10일에는 차이가 없었다. 그러나, 9월 18일과 25일 파종에서는 어느 수확기에서나 귀리가 유채보다 수량이 낮다. 4. 사료의 생산성과 사료가치를 고려하면 호밀 - 옥수수 작부체계는 4월 20일경에 호밀을 수확하고, 4월에 가능한 한 빨리 파종하여 8월 중순에 수확하고 곧 귀리나 유채를 파종하여야 하며 수량성은 호밀 - 옥수수 작부체계와 비슷하였다.>30cm의 재식밀도하에서 유효경 비율이 90% 이상되었다.^{\circ}C$처리기간중에는 근의 부위에 관계없이 Rf치가 낮은 쪽에서는 증가하였으나 높은 쪽에서는 상대적으로 감소하였다. 4. 이상의 결과를 종합하여 보면 인삼근에 있어서 신아의 휴면타파 및 맹아는 ABA와는 별로 관계가 없고 온도숙건에 지배되어 나타나는 GA의 생합성 능력과 그 생합성에 의한 활성증가와 밀접한 관계가 있는 것으로 추정된다.는 0.2045, 0.1208, 0.2248로 추정되었다. 산란율과 난중과의 관계는 0.6233, -0.2259, 0.2973, 500일영 체중과는 0.2417, 0.0774, - 0.4787로 추정되었다. 산란지수와 난중과의 관계는 0.6171, -0.2706, 0.4579, 500일영 체중과의 관계 0.3082, -0.0792, -0.3368로 추정하였다. 난중과 500일영 체중과의 관계는 0.2742, 0.2205, 0.1354로 추정되었다.)에서 47.4％의 가장 높은 검색률을 나타내었고 다음 성계(150일영이상)에서 35.3％ 및 유추(30 일영미만)에서 17.3％의 순이었다. 이중 세균성 및 기생충성 질병은 육성계에서의 검색률이 가장 높았으나, 바이러스성 질병은 육성계 및 성계에서 거의 같은 비율로 높았으며 곰팡이성 질병은 유추에서 가장 높은 검색률을 나타내었다.17) 사료비절감은 생산비의 60∼70％를 차지하고 있으므로 공동구인 자가배합을 하여 자기실정에 맞는 경영체질로 운영하고 있었다. (18) 인건비가 생산비의 15∼20％의 비율이며 또한 사람 구득난이라 가족노동을 최대한 활용, 관리를 하고 있으며 생력화를 위해 기계화, 자동화되어 가고 있었다. 애정과 정성심있는 관리로 닭을 스트레스를 주지 않게 하기 위해 가족관이, 기계자동화가