• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국양봉학회지
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• 제33권4호
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• pp.261-268
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• 2018

Queen honey bees (Apis cerana) can be reared artificially on demand by the use of grafting technique. The technique consists of grafting young worker larvae into queen cell cups and raising in a queenless strong colony. As the age of grafted larvae for queen rearing exhibited several aspects related to quality and reproductive potential of queen, this study were conducted to investigate the influence of age of grafted larva on morphological characteristics and lifespan of queen, and the growth of colony she headed. Our results demonstrated that queens reared from young worker larvae (i.e., less than 1-day old larvae) were significantly larger in size (i.e., body weight and thorax width) than that of queens reared from 2-day old worker larvae. Moreover, queens reared from younger worker larvae initiated egg-laying earlier, stored more spermatozoa in spermatheca and had a longer lifespan compared to queens raised from older worker larvae. We also found a significant positive effect of queen grafting age on the production of worker and drone brood, adult worker population in colonies headed by queens reared from younger larvae. These findings suggested that rearing queens from brood grafted at the earliest possible age could increase the reproductive potential of queen as well as fitness of colony she head.

• 한국양봉학회지
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• 제33권4호
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• pp.251-260
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• 2018

Instrumental insemination of honey bee is an attractive alternative to natural mating in breeding program as it allows mating crosses between desirable queen and specific drone. However, nursery condition that the queen is kept before and after insemination is major factor affected to the performance of instrumentally inseminated queen. In this study, we evaluated the influences of three different nursery-conditions of push-in cages, mini nuclei and normal colonies on number of spermatozoa stored in the spermatheca, body weight, onset of ovipositon and performance of instrumentally inseminated Apis cerana queen. Our results demonstrated that instrumentally inseminated queens kept in mini nuclei and in normal hives showed no significant difference in queen's weight (159.8 and 166.2mg, respectively), number of spermatozoa in spermatheca ($2.02{\times}10^6$ and $2.76{\times}10^6$, respectively), proportion of queen supersedure (33.3 and 66.7% queen survival at 11 months after oviposition, respectively) and brood production, compared to naturally mated queens. In contrast, instrumentally inseminated queens kept in push-in cages showed significant difference of those above data in comparison to queens mated naturally. Our results suggested that instrumentally inseminated queens could be kept in mini nuclei containing about 1.000 attendant bees to have desirable performance of queen whereas the push-in method should be practiced for the purpose of using queen in the length of time less than 7 months.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.541-548
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• 2021

최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.61-70
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• 2020

4차 산업혁명과 함께 새롭게 등장한 무인항공기는 국내는 물론 전 세계의 이목을 끌면서 그 활용과 시장의 규모는 점점 확대되어 가고 있는 현실에 있다. 최초 군사용으로 그 활용의 소극적인 면을 보였지만 현재는 운송, 조사, 감시, 농업 등에 활용되고 있어 원래의 목적인 군사 분야의 활용은 비교적 소극적인 것으로 평가된다. 미국, 유럽 등 전통적인 기술 강국과 더불어 중국이 상업용 무인항공기 시장의 선두주자로 부상하고 있으며, 관련 분야 세계 7위의 기술력을 갖춘 우리나라 또한 무인항공기와 관련한 각종 기술개발 정책의 추진과 제도개선을 위한 노력을 하고 있다. 군사용 드론은 미래전의 양상에 따라 네트워크 중심전 및 효과중심작전 등의 이론에 기반을 둔 무인체계라는 전쟁수단을 이용하여 전쟁수단의 혁명적 전환이 이루어질 것이다. 드론을 포함한 기동장비는 지형과 기상이라는 환경요소와 해당 분야 기술 발전 및 관심에 따라 많은 영향을 받는다. 이제 드론의 활용은 많은 분야에서 활발하게 이루어지고 있으며 특히 군사분야에서는 발전된 드론의 활용이 새로운 국방 환경조성과 전쟁의 새로운 패러다임을 제공할 것으로 예상된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.51-63
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• 2022

Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.135-143
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• 2021

항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-99
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• 2020

흐르는 물을 저장하여 공업, 농업, 상수도, 수력발전 등의 다양한 이용과 관광자원으로도 활용할 수 있는 저수지는 중요한 사회기반시설중의 하나이다. 그러므로 저수지의 유지관리는 행정 및 기술적 방안들을 동원하여 관리주체별로 정기적으로 수행되며, 저수지의 유지관리를 위해서는 저수지 하상 파악이 우선적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 비교적 신뢰가 높은 Echo sounder를 이용한 방류전의 저수지 수심 측량과 방류후의 저수지 지형 측량을 UAV에 의하여 실시하였다. 그리고 수심 측량 자료를 Inverse Distance Weighting 보간, Kriging 보간, Minimum curvature 보간, Radial basis function 보간 등의 공간 보간별로 저수지의 내용적을 산출하여 UAV에 의한 방류 후 내용적 및 단면적을 비교 분석함으로 다음과 같은 결과를 알 수 있었다. 첫째, UAV에 의한 지형 자료와 Echo sounder에 의한 수심 자료를 공간 보간 기법별 적용 결과 Kriging 보간이 약 97%의 저수지 내용적 정확도를 확인 할 수 있었다. 둘째, 저수지 하상의 형상 비교를 위하여 검토 단면 설정 후 지형 선형과 보간별 선형의 상이 면적차를 비교한 결과 Kriging 보간이 최소 단면적 차이를 보임으로 지형 선형과의 가장 유사 형상임을 알 수 있었다. 따라서 Echo sounder에 의해 취득된 수심 자료로 저수지 하상의 최적 모델링 구축시 저수지의 효율적 유지관리에 기초적 자료 제공이 가능하리라 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2023

본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.