• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.435-448
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• 2012

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.247-252
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• 2018

환경의 문제는 전세계적으로 인류가 꼭 해결해야 할 문제로 급박하게 다가오고 있다. 특히 우리나라는 중국과의 지정학적인 위치로 인한 대기, 해양 오염의 직접적인 피해를 입고 있으며, 국내적으로도 공기, 물, 토양, 기상 등으로 인한 수많은 오염 가능성에 노출되어 있다. 이런 상황 속에서 국가 환경관련 관리 도메인/서비스(시스템) 간 연계성 단절로 인해 환경오염이나 재해 발생시 신속한 원인 규명 및 상황 대처 능력이 취약하고, 중복 투자 발생 등의 과제를 안고 있다. 스마트 환경재해 관리를 위한 서비스 플랫폼 개발은 국가 차원의 스마트 환경재해 관리 및 환경관련 계측 및 자동측정 데이터의 국가적인 표준 프로토콜 정의를 통하여 융복합적인 스마트 환경관리를 통해 환경재해를 조기에 감지하고, 신종 복합 환경재해를 예측할 수 있는 방안이 될 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제34권5호
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• pp.382-389
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• 2009

An in-situ probe-based spectrophotometer has been developed. This system used two spectrometers to measure soil reflectance spectra from 450 nm to 2200 nm. It collects soil electrical conductivity (EC) and insertion force measurements in addition to the optical data. Six fields in Kansas were mapped with the VIS-NIR (visible-near infrared) probe module and sampled for calibration and validation. Results showed that VIS-NIR correlated well with carbon in all six fields, with RPD (the ratio of standard deviation to root mean square error of prediction) of 1.8 or better, RMSE of 0.14 to 0.22%, and $R^2$ of 0.69 to 0.89. From the investigation of carbon variability within the soil profile and by tillage practice, the 0-5 cm depth in a no-till field contained significantly higher levels of carbon than any other locations. Using the selected calibration model with the soil NIR probe data, a soil profile map of estimated carbon was produced, and it was found that estimated carbon values are highly correlated to the lab values. The array of sensors (VIS-NIR, electrical conductivity, insertion force) used in the probe allowed estimating bulk density, and three of the six fields were satisfactory. The VIS-NIR probe also showed the obtained spectra data were well correlated with nitrogen for all fields with RPD scores of 1.84 or better and coefficient of determination ($R^2$) of 0.7 or higher.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.993-1001
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• 2017

가뭄은 전 지구차원의 다방면에 걸쳐 피해를 주는 자연 재해이다. 21세기 들어 최근까지 다양한 위성관측 기기를 활용하여 다양한 가뭄의 유형을 모니터링 할 수 있게 되었는데, SMAP위성의 토양수분, GRACE 위성의 생태계 물 저장량, Terra & Aqua의 생태계 생산량과 증발산량 그리고 위성 강우 관측 등이 그 예이다. 이들 위성 자료의 분석을 통해 지역적 수자원 현황 및 가뭄과 이로 인한 (수)생태계 영향, 농업 등의 산업, 그리고 인간사회의 영향을 시공간적으로 파악할 수 있다. 가시광선부터 마이크로파까지 채널 (밴드)마다 관측할 수 있는 기상 및 환경 변수가 다르기 때문에 다양한 센서로부터 획득할 수 있는 원격탐사자료는 한반도 전역을 대상으로 가뭄에 대한 수자원 변화와 연관된 피해를 시공간적으로 파악하는 데에 상호 보완적이며 효과적인 수단이다. 따라서 이러한 위성자료들을 통해 국가 재난 대응 차원의 활용방안을 제안하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권3호
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• pp.259-266
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• 2002

It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권4호
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• pp.260-268
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• 2008

Optical diffuse reflectance sensing has potential for rapid and reliable on-site estimation of soil properties. For good results, proper calibration to measured soil properties is required. One issue is whether it is necessary to develop calibrations using samples from the specific area or areas (e.g., field, soil series) in which the sensor will be applied, or whether a general "factory" calibration is sufficient. A further question is if specific calibration is required, how many sample points are needed. In this study, these issues were addressed using data from 42 paddy fields representing 14 distinct soil series accounting for 74% of the total Korean paddy field area. Partial least squares (PLS) regression was used to develop calibrations between soil properties and reflectance spectra. Model evaluation was based on coefficient of determination ($R^2$) root mean square error of prediction (RMSEP), and RPD, the ratio of standard deviation to RMSEP. When sample data from a soil series were included in the calibration stage (full information calibration), RPD values of prediction models were increased by 0.03 to 3.32, compared with results from calibration models not including data from the test soil series (calibration without site-specific information). Higher $R^2$ values were also obtained in most cases. Including some samples from the test soil series (hybrid calibration) generally increased RPD rapidly up to a certain number of sample points. A large portion of the potential improvement could be obtained by adding about 8 to 22 points, depending on the soil properties to be estimated, where the numbers were 10 to 18 for pH, 18-22 for EC, and 8 to 22 for total C. These results provide guidance on sampling and calibration requirements for NIR soil property estimation.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.149-158
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• 2017

빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1-8
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• 2020

본 논문에서는 일반적인 식물이 영향을 받는 요소(온도, 습도, 토양습도)들의 기준을 이용해 전문적인 지식 없이 실내에서 식물을 쉽게 키울 수 있는 스마트 온실 시스템을 제안하고 모바일 어플리케이션을 통해 실시간으로 온실 상태를 확인하고 장치를 원격으로 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 라즈베리파이와 아두이노를 기반, 센서를 통해 온실 상태를 실시간으로 측정하고, 자동으로 장치를 제어하는 시스템이다. 일정 기간 온실에 식물을 길러 실험한 결과, 각 식물에 적합한 환경을 유지하는지를 확인하였다. 따라서 본 논문의 스마트 온실 시스템은 식물의 재배 효율과 사용자의 편의성을 향상시키고 초보자들의 식물에 대한 접근성도 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권5호
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• pp.89-99
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• 2019

In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).

• 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.