• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.567-575
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• 2018

토지이용별로 토양 물리성 변화를 평가하기 위하여 2009년부터 2017년까지 전국의 밭, 과수원, 논을 대상으로 토양물리성 특성을 4년 주기로 분석하였다. 밭은 작토심, 심토 유기물 함량, 심토 산중식 경도가 증가하고 심토 용적밀도가 감소하며, 개량기준 초과비율도 지속적으로 감소하였다. 과수원은 경운심이 증가하였으나 심토 유기물 함량이 감소하고 적정기준을 초과하는 비율은 4년 전보다 증가하였다. 논은 작토심, 심토 유기물 함량이 감소하고 심토 용적밀도가 증가하며 개량기준 초과비율이 증가하는 등 물리성 불량이 심화되었다. 최근 10년간 밭, 과수원에 비해 논의 물리성이 악화되는 것을 확인할 수 있었으며, 공통적으로 심토 유기물 함량이 감소하고 심토 용적밀도가 증가하는 주요한 요인은 토양유기물로 평가되었다. 따라서 토양물리성 질 관리에 유기물은 중요한 요소이었으며, 특히 논에서 지속적인 유기물 관리와 경운방법 개선 등이 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.

• 환경영향평가
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• 제30권5호
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• pp.297-304
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• 2021

우리나라의 환경영향평가 사업은 환경보전법(1997) 도입 후 약 30년간 다양한 평가항목의 변경과 수정이 있었으나 현행 환경영향평가법상 토지환경의 토지이용 평가항목은 그 중요성에도 불구하고 고찰 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 환경영향평가 지침을 바탕으로 토지이용 평가항목에 초점을 맞추어 도시개발사업을 대상으로 평가서 및 협의서 90건을 검토하고 국내 환경영향평가 토지이용 평가항목의 시사점과 보완점에 대해 제언하고자 하였다. 연구 결과, 과거 개발 중심에서의 토지 효율성에서 자연환경 및 자원보전 중심의 토지 효율성으로 패러다임이 바뀌고 있었다. 그러나, 패러다임 변화에 맞는 평가서 작성 매뉴얼에도 불구하고 협의서에서는 자연환경 보전 요구에 대한 의견이 여전히 도출되고 있어 평가도구로서의 개선이 필요하다. 본 연구에서 제언하는 영향평가 과정에서의 두 가지 개선점은 정형화된 공간데이터 구축과 이를 기반으로 한 정량적 영향 및 저감방안 평가도구이다. 특히, 협의 의견에서 높은 빈도로 언급되는 자연환경 훼손의 최소화, 녹지공간 및 녹지 네트워크 확보 등의 요구를 해소할 수 있는 토지이용의 배치 및 배분에 대한 계획의 평가도구가 필요하다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.71-78
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• 2021

각기 다른 화합물들을 성유인제로 이용하는 3종 과수해충인 복숭아순나방(Grapholita molesta), 복숭아심식나방(Carposina sasakii), 복숭아명나방(Conogethes punctiferalis)을 대상으로 단일 성페로몬 미끼 방출제에 2종 혹은 3종의 성페로몬 미끼를 섞어 복숭아원과 사과원에서 유인력을 검정하였다. 복숭아원에서 실시된 복숭아순나방 유인에서 복숭아심식나방이 섞인 혼합미끼 트랩에서 유인력이 감소하였으나, 혼합미끼를 이용한 복숭아원에서의 성충밀도 변이는 단일미끼 트랩과 높은 상관성 보였다. 사과원에서는 복숭아순나방에 대한 혼합미끼의 유인력 감소는 관찰되지 않았다. 복숭아심식나방 유인은 복숭아원과 사과원 모두에서 혼합미끼의 유인력은 단독미끼의 유인력과 유의한 차이가 없었고, 복숭아원에서 단독미끼와 혼합미끼 사이의 성충 밀도 변이 양상도 상관성이 높았다. 복숭아명나방 유인에서는 포획수가 너무 적어 평가가 불가능하였다. 이상의 결과에서 복숭아순나방과 복숭아심식나방 혼합미끼는 예찰에 이용할 수 있을 것으로 추정되었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제59권4호
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• pp.333-339
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• 2020

페로몬에 기반한 해충방제 기술은 페로몬이 동정되는 곤충의 수가 지수적으로 증가함에 따라 더욱 성공가능성이 높은 전략이 되고 있다. 이 연구는 애기유리나방, [Synanthedon tenuis (Butler) (Lepidoptera: Sesiidae)]의 성페로몬((Z, Z)-3, 13-octadecadien-1-ol.)에 의한 화학통신교란(pheromone-mediated chemical communication disruption, PCD)의 효과에 대한 것이다. 본 PCD법은 우리나라 전남 순천과 경남 진주의 2곳의 단감 과수원에서 2016년과 2017년에 총 4회 수행되었으며, PCD의 효과는 성페로몬 처리구와 무처리구에서의 평가용 트랩 포획수로 나타내었다. 성페로몬 처리구의 평가용 트랩에 유인된 수컷 성충수는 무처리구에 유인된 수보다 유의하게 적었으며, 유인수 감소효과는 95.2~100% (평균 98.8±1.2%)이었다. 이러한 결과로 볼 때 성페로몬에 기반한 애기유리나방의 방제가 가능할 것으로 판단된다

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.241-262
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• 2021

본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.

• 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.

• Animal Bioscience
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• 제35권2호
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• pp.184-195
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• 2022

Objective: In this study we aimed to evaluate the effect of dietary live yeast supplementation on ruminal pH pattern, fermentation characteristics and associated bacteria in beef cattle. Methods: This work comprised of in vitro and in vivo experiments. In vitro fermentation was conducted by incubating 0%, 0.05%, 0.075%, 0.1%, 0.125%, and 0.15% active dried yeast (Saccharomyces cerevisiae, ADY) with total mixed ration substrate to determine its dose effect. According to in vitro results, 0.1% ADY inclusion level was assigned in in vivo study for continuously monitoring ruminal fermentation characteristics and microbes. Six ruminally cannulated steers were randomly assigned to 2 treatments (Control and ADY supplementation) as two-period crossover design (30-day). Blood samples were harvested before-feeding and rumen fluid was sampled at 0, 3, 6, 9, and 12 h post-feeding on 30 d. Results: After 24 h in vitro fermentation, pH and gas production were increased at 0.1% ADY where ammonia nitrogen and microbial crude protein also displayed lowest and peak values, respectively. Acetate, butyrate and total volatile fatty acids concentrations heightened with increasing ADY doses and plateaued at high levels, while acetate to propionate ratio was decreased accordingly. In in vivo study, ruminal pH was increased with ADY supplementation that also elevated acetate and propionate. Conversely, ADY reduced lactate level by dampening Streptococcus bovis and inducing greater Selenomonas ruminantium and Megasphaera elsdenii populations involved in lactate utilization. The serum urea nitrogen decreased, whereas glucose, albumin and total protein concentrations were increased with ADY supplementation. Conclusion: The results demonstrated dietary ADY improved ruminal fermentation dose-dependently. The ruminal lactate reduction through modification of lactate metabolic bacteria could be an important reason for rumen pH stabilization induced by ADY. ADY supplementation offered a complementary probiotics strategy in improving gluconeogenesis and nitrogen metabolism of beef cattle, potentially resulted from optimized rumen pH and fermentation.

• 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.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.