International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.155-164
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2023
Machine learning with its high precision algorithms, Precision agriculture (PA) is a new emerging concept nowadays. Many researchers have worked on the quality and quantity of PA by using sensors, networking, machine learning (ML) techniques, and big data. However, there has been no attempt to work on trends of artificial intelligence (AI) techniques, dataset and crop type on precision agriculture using internet of things (IoT). This research aims to systematically analyze the domains of AI techniques and datasets that have been used in IoT based prediction in the area of PA. A systematic literature review is performed on AI based techniques and datasets for crop management, weather, irrigation, plant, soil and pest prediction. We took the papers on precision agriculture published in the last six years (2013-2019). We considered 42 primary studies related to the research objectives. After critical analysis of the studies, we found that crop management; soil and temperature areas of PA have been commonly used with the help of IoT devices and AI techniques. Moreover, different artificial intelligence techniques like ANN, CNN, SVM, Decision Tree, RF, etc. have been utilized in different fields of Precision agriculture. Image processing with supervised and unsupervised learning practice for prediction and monitoring the PA are also used. In addition, most of the studies are forfaiting sensory dataset to measure different properties of soil, weather, irrigation and crop. To this end, at the end, we provide future directions for researchers and guidelines for practitioners based on the findings of this review.
Ozone ($O_3$) is a main component of photochemical oxidants and a phytotoxic air pollutant. Although the current levels of tropospheric $O_3$ in East Asia could adversely affect productivity of forest tree species, risk assessments of $O_3$ impact were limited. In this paper, we summarize the methodology of risk assessment of $O_3$ on forest tree species based on our two previous studies, risk assessments of $O_3$ impact on the growth of Fagus crenata by Watanabe et al. (2012) and on the annual carbon absorption of three representative conifers, Cryptomeria japonica, Pinus densiflora and Larix kaempferi by Watanabe et al. (2010). $O_3$ sensitivity of each tree species obtained from an experimental study, $O_3$ exposure and atmospheric N deposition based on field monitoring and vegetation survey were integrated by geographic information system method. Based on the results, we conclude that the area with high risk of $O_3$ impact does not necessarily correspond to the area with high $O_3$ exposure. The varieties of tree habitat, tree sensitivity to $O_3$ and annual carbon absorption among the tree species, and N deposition-induced change in the $O_3$ sensitivity of F. crenata are raised as the factors of discordance between areas with high risk and those with high $O_3$ exposure. In the last part of this paper, we discuss the present uncertainty and perspectives of risk assessment for the future studies on the impact of $O_3$ on forest tree species in East Asia.
노동 집약적인 농업의 생산성을 높일 수 있는 방법은 IT 기술을 접목시키는 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 기술은 교통, 자동차, 건설, 군방, 헬스, 농업, 의료 서비스 등 사회 전 분야에 적용되고 있다. 이러한 IT 기술은 전통산업 간의 융합기술 개발이 새로운 화두로 부상하고 있다. 유비쿼터스 농업 환경을 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드 H/W, 센서노드 미들웨이 플랫폼, 라우팅 프로토콜, 농업환경 응용 서비스 등 농업에 최적화된 핵심기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 정밀한 식물 생장환경관리를 위해서 재배온실에 환경요인 모니터링 센서 및 생체 정보 센서들을 이용하여 그린 생장환경 관리 시스템을 제안했다. 제안한 시스템을 이용하면 사용자는 저비용으로 특화된 융복합 농업을 실현할 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose: The smartphone is actively being used in many research fields, primarily in medical and diagnostic applications. However, there are cases in which smartphone-based systems have been developed for agriculture, environment, and food applications. The purpose of this review is to summarize the research cases using smartphone cameras in agriculture, environment, and food. Methods: This review introduces seventeen research cases which used smartphone cameras in agriculture, food, water, and soil applications. These were classified as systems involving "smartphone-camera-alone" and "smartphone camera with optical accessories". Results: Detecting food-borne pathogens, analyzing the quality of foods, monitoring water quality and safety, gathering information regarding plant growth or damage, identifying weeds, and measuring soil loss after rain were presented for the smartphone-camera-alone system. Measuring food and water quality and safety, phenotyping seeds, and soil classifications were presented for the smartphone camera with optical accessories. Conclusions: Smartphone cameras were applied in various areas for several purposes. The use of smartphone cameras has advantages regarding high-resolution imaging, manual or auto exposure and focus control, ease of use, portability, image storage, and most importantly, programmability. The studies discussed were achieved by sensitivity improvements of CCDs (charge-coupled devices) and CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) on smartphone cameras and improved computing power of the smartphone, respectively. A smartphone camera-based system can be used with ease, low cost, in near-real-time, and on-site. This review article presents the applications and potential of the smartphone and the smartphone camera used for various purposes in agriculture, environment, and food.
Sakthivel V;Prakash Periyaswamy;Jae-Woo Lee;Prabu P
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1968-1985
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2024
At present, the world is witnessing a rapid change in all the fields of human civilization business interests and goals of all the sectors are changing very fast. Global changes are taking place quickly in all fields - manufacturing, service, agriculture, and external sectors. There are plenty of hurdles in the emerging technologies in agriculture in the modern days. While adopting such technologies as transparency and trust issues among stakeholders, there arises a pressurized necessity on food suppliers because it has to create sustainable systems not only addressing demand-supply disparities but also ensuring food authenticity. Recent studies have attempted to explore the potential of technologies like blockchain and practices for smart and sustainable agriculture. Besides, this well-researched work investigates how a scientific cum technological blockchain architecture addresses supply chain challenges in Precision Agriculture to take up challenges related to transparency traceability, and security. A robust registration phase, efficient authentication mechanisms, and optimized data management strategies are the key components of the proposed architecture. Through secured key exchange mechanisms and encryption techniques, client's identities are verified with inevitable complexity. The confluence of IoT and blockchain technologies that set up modern farms amplify control within supply chain networks. The practical manifestation of the researchers' novel blockchain architecture that has been executed on the Hyperledger network, exposes a clear validation using corroboration of concept. Through exhaustive experimental analyses that encompass, transaction confirmation time and scalability metrics, the proposed architecture not only demonstrates efficiency but also underscores its usability to meet the demands of contemporary Precision Agriculture systems. However, the scholarly paper based upon a comprehensive overview resolves a solution as a fruitful and impactful contribution to blockchain applications in agriculture supply chains.
Rural groundwater monitoring network has been managed by Korea Rural Community Corporation (KRC) since 1998. The network consists of two kinds of subnetworks; rural groundwater management network (RGMN) and seawater intrusion monitoring network (SIMN). RGMN has been operated to promote a sound and sustainable development of rural groundwater within the concerned area for groundwater quality and quantity. SIMN has been operated to protect the crops against hazards by the saline water in coastal areas in which the shortage of irrigation water become a main problem for agriculture. Currently, a total of 283 monitoring wells has been installed; 147 wells in 79 municipalities for RGMN and 136 wells in 52 ones for SIMN, respectively. Two subnetworks commonly monitor three hydrophysical properties (groundwater level, temperature, and electric conductivity) every hour. Monitored data are automatically transferred to the management center located in KRC. Data are opened to the public throughout website named to be the Rural Groundwater Net (www.groundwater.or.kr). Annual reports involving well logging and hydrochemical data of RGMN and SIMN have been published and distributed to the rural water management office of each municipalities. In addition, anyone who concerns about RGMN an SIMN can freely download these reports throughout the Rural Groundwater Net as well.
The yield is basic and necessary information in precision agriculture that reduces input resources and enhances productivity. Yield information is important because it can be used to set up farming plans and evaluate farming results. Yield monitoring systems are commercialized in the United States and Japan but not in Korea. Therefore, such a system must be developed. This study was conducted to develop a yield monitoring system that improved performance by correcting a previously developed flow sensor using a grain tank-weighing system. An impact-plated type flow sensor was installed in a grain tank where grains are placed, and grain tank-weighing sensors were installed under the grain tank to estimate the weight of the grain inside the tank. The grain flow rate and grain weight prediction models showed high correlations, with coefficient of determinations (R2) of 0.9979 and 0.9991, respectively. A main controller of the yield monitoring system that calculated the real-time yield using a sensor output value was also developed and installed in a combine harvester. Field tests of the combine harvester yield monitoring system were conducted in a rice paddy field. The developed yield monitoring system showed high accuracy with an error of 0.13%. Therefore, the newly developed yield monitoring system can be used to predict grain weight with high accuracy.
국내 유통 친환경인증 엽채류와 엽경채류 중 잔류농약 실태를 파악하기 위해 서울 등 전국 9개 지역의 대형마트와 친환경인증 농산물 판매소에서 상추 등 21종의 친환경인증 엽채류 및 엽경채류를 2010년 7월과 8월 2회 채취 하였으며, 총 시료수는 637(유기농산물 395, 무농약농산물 242)점이었다. 수집된 시료는 GC-ECD/NPD, HPLC-DAD/FLD를 이용한 다성분 동시분석법으로 잔류농약을 분석하였다. 분석 결과 양배추 등 8점의 시료에서 alachlor를 포함한 6종의 농약이 검출되어 1.3%의 검출율을 보였으며, 검출농약의 잔류량은 alachlor 0.043, chlorfenapyr 0.022-0.324, diazinon 0.024, dicofol 0.05-0.138, dithiopyr 0.008, metolachlor 0.025 mg/kg이었다. 시료에서 검출된 농약의 잔류량은 모두 잔류허용기준을 초과하지 않았고 일일섭취추정량 대비 일일섭취허용량은 25% 미만으로 안전한 것으로 판단되었으나 농약이 검출된 시료 중 5점은 친환경농산물 인증기준을 초과하여 부적합 농산물로 분류되었다.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
제주도는 현무암과 조면암으로부터 기원한 투수성 높은 토양으로 인하여 지표수 유입에 따른 상시하천 발달이 어려워, 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 이에 따른 무분별한 지하수 개발은 지하수위 강하로 이어져, 제주도내 많은 지역에서 지하수 오염과 해수침투 현상이 나타나고 있다. 제주특별자치도는 제주도의 항구적인 지하수자원 보전을 위하여 1994년 이래 일부 지역을 지하수 보전구역으로 지정하였으며, 이 지역내의 모든 지하수 개발은 허가를 받도록 지정한 바 있다. 또한 지하수 수문과 관련된 수리지질 정보 획득을 위하여, 2001년 이래로 제주도 내 해안지역 및 저지대 전체를 대상으로 지하수 관측망을 설치 운영 중이다. 본 연구에서 이러한 지하수 관측망으로부터 얻어진 지하수위, 수온, 전기전도도 등 장기 관측자료를 분석한 결과, 북부 해안지역의 경우 지하수위가 지속적으로 하강하는 것으로 나타났다. 또한 동부 해안지역의 경우는 최근 취수량의 급격한 증가에 따른 해수침투의 영향으로, 대부분의 관측정에서 전기전도도가 높게 나타나며 지속적으로 증가하고 있는 추세로 분석되었다. 이러한 문제점들은 지하수 개발과 관련하여 제주특별자치도의 강력한 통제로 인하여 최근들어 감소하는 추세이지만, 본 연구 결과에 의하면 해안지역의 경우에는 지하수위 하강 및 전기전도도 상승 현상이 지속될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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