• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.235-242
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• 2020

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하고 다가오는 인공지능 시대를 대비하기 위하여, 필요한 양질의 데이터를 수집하고 분석해서 활용할 수 있는 체계와 시스템 구축이 필요하다. 이를 위해 농업인이나 농정담당자 등 다양한 이해 관계자들이 느끼는 문제점이나 이슈들을 조사·분석하여, 공동 활용을 위한 빅데이터 플랫폼 확충, 지속 가능한 빅데이터 거버넌스 구축 그리고 수요자 기반의 빅데이터 활용 기반 활성화 등 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하기 위해서 반드시 선결되어야 할 빅데이터 활성화를 위한 전략적 방안들을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.50-53
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• 2016

Image processing techniques play an increasingly important role in many aspects of our daily life. For example, it has been shown to improve agricultural productivity in a number of ways such as plant pest detecting or fruit grading. However, massive quantities of images generated in real-time through multi-devices such as remote sensors during monitoring plant growth lead to the challenges of big data. Meanwhile, most current image processing systems are designed for small-scale and local computation, and they do not scale well to handle big data problems with their large requirements for computational resources and storage. In this paper, we have proposed an IPABigData (Image Processing Algorithm BigData) platform which provides algorithms to support large-scale image processing in agriculture based on Hadoop framework. Hadoop provides a parallel computation model MapReduce and Hadoop distributed file system (HDFS) module. It can also handle parallel pipelines, which are frequently used in image processing. In our experiment, we show that our platform outperforms traditional system in a scenario of image segmentation.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.157-175
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• 2022

디지털 경제로의 전환을 위해 사회 전 분야에 걸쳐 패러다임의 대전환이 이루어지고 있다. 현재 시점에서 농업도 4차산업혁명의 핵심자원인 빅데이터를 활용하여 혁신 성장을 이루고자 글로벌 농산업계는 다양한 움직임이 일어나고 있다. 국내도 정부 차원으로 빅데이터 활용 촉진을 위해 다양한 시도를 시행하고 있으나, 빅데이터 활용 핵심 주체인 농산업계의 움직임은 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 빅데이터 활용 시 얻을 수 있는 경제적 혜택과 실용적 혜택을 조절변수로 하여 통합기술수용이론에 근거한 성과기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건과 혁신성향이 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 수집한 설문지 333부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건 및 혁신성향은 빅데이터 수용 의도에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 성과기대가 수용 의도에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 수용 의도에 사회적 영향이 가장 크게 영향을 미치고 혁신성향이 가장 작게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력 기대와 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과, 사회적 영향과 수용 의도 간의 실용적 혜택의 조절 효과, 촉진조건과 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과는 유의한 것으로 나타났다. 반면에 경제적 혜택과 실용적 혜택은 성과기대와 혁신성향이 수용 의도에 미치는 영향력의 크기를 조절하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 기업의 빅데이터 활용 촉진을 위해 정부는 기업 맞춤형 정책 수립을 준비할 필요가 있다. 맞춤형 지원을 통해 기업 구성원들이 빅데이터 활용에 대한 올바른 이해와 공감대를 형성해야 유의미한 성과를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 둘째, 농업 데이터 특화된 플랫폼 구축, 표준화 방식 기반으로 데이터 연계, 데이터 접근에 대한 단일화 창구 지원을 마련해야 한다. 이러한 플랫폼 구축은 기업 간 주체적인 협력 관계를 형성하여 산업을 고도화시킬 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 과제를 제시하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1593-1601
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• 2017

빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가 소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록 하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.193-198
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• 2021

최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.249-267
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• 2021

디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.65-72
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• 2023

스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.53-58
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• 2024

4차 산업혁명의 핵심 기술인 IoT, Big-data, AI, Cloud 기술들이 최근 다양한 분야에서 신성장 동력의 핵심 기반 기술로 활용되고 있다. 이에 농업 분야에도 예외 없이 이러한 핵심 기술들이 적용되어 시공간의 제약 없이 원격 및 생산의 자동화를 통해 농업 분야의 문제점인 노동력 부족 현상 해결, 생산비 절감, 환경 부담 절감 등에 기여하고 있다. 그러나 이러한 핵심 기술을 활용함에 따라 농업 분야에도 보안 사고 사례가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 팜을 기초, 중간, 고도의 3단계로 구분하여 단계별 특성, 보안 위협 및 대응 방안을 제시하고자 한다. 특히 클라우드 플랫폼하에서 컨테이너 기반 다양한 서비스 및 연구가 증대됨에 따라 이에 대한 보안 위협을 중심으로 대응 방안을 제시하고자 한다.