To trace the flood inundation area around rural small stream, RADARSAT image was applied because it has the ability of acquiring data during storm period irrespective of rain and cloud. For the storm of 9 August, 1998 in Anseong-cheon watershed, three temporal RADARSAT images before, just after and after the storm were used. After ortho-rectification using 5 m DEM, two methods of RGB composition and ratio were tried and found the inundated area in the tributary stream, Seonghwan-cheon and Hakseong-cheon. The inundated area had occurred at the joint area of two streams, thus the floodwater overflowed bounding discharge capacity of the stream. The progression of damage areas were stopped by the local road and farm road along the paddy.
본 연구에서는 한농대에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 대학생활 선호도 및 졸업 후 영농의지를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석에는 구조화되지 않은 데이터의 분석 기법으로 오피니언 마이닝과 텍스트 마이닝 기법을 이용하였으며, 텍스트 마이닝의 결과는 워드 클라우드로 시각화하여 정보를 추출하였다. 또한 감성분석 결과를 이용하여 졸업 후 농사일을 하려는 학생들의 영농의지에 대한 통계적 분석을 하였다. 대학생활 호감도 조사는 대학 이미지, 자기 역량, 기숙사, 교육시스템, 미래 비전 등 5개 분야에 전체 10개 항목에 대하여 이루어졌다. 감성 분석을 위한 긍·부정 사전은 수집된 응답지에서 긍정과 부정의 감정을 분류하여 긍정어 사전과 부정어 사전을 각각 만들어 분석에 이용하였다. 분석 결과 10개 평가항목 가운데 대학 지원 당시의 '대학 이미지', 10년 후의 '자기 모습' 항목은 70% 이상, '자기 역량'과 '현재의 한농대' 항목은 60% 이상의 긍정적 감정을 나타냈다. 반면 '대학 기숙사' '교육과정' '장기현장실습' '한국 농업의 미래' 항목에 대해서는 긍정적 감성보다 부정적 감성이 높게 나타났다. 성별, 영농기반, 입학 동기에 따른 영농의지 차이의 교차 분석에서는 성별, 입학 동기에 따른 영농의지는 통계적으로 유의미한 결과가 나타났으나, 영농기반에서는 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 또한 영농의지에 대한 이항 로지스틱 회귀분석에서는 통계적으로 유의미한 변수는 '입학 동기'로 파악되었으며, 본인의 의지로 입학한 학생일수록 영농의지가 형성될 확률이 높게 나타났다.
최근 다양한 센서 및 정보통신 기술(ICT: Information & Communications Technology)을 융합·활용한 스마트 팜을 위한 UAS (Unmanned Aerial System)의 활용성이 기대되고 있다. 특히, 다양한 지수를 통한 실외 작물 모니터링 방안으로 효용성이 입증되며 여러 분야에서 연구되고 있다. 본 연구는 벼를 대상으로 자연재해 작물 피해를 분석하고 피해량을 계측하는 것이다. 이를 위해, BG-NIR (Blue Green_near Infrared red) 및 RGB 센서를 통해 데이터를 획득하고 영상해석 및 NDWI (Normalized Difference Water Index) 지수를 활용하여 장마에 의한 작물 피해를 검토한다. 또한, 영상해석 기반 포인트 클라우드 데이터를 생성, 인스펙션 맵을 통해 태풍 전·후 데이터를 비교하여 피해량을 계측한다. 연구결과, NDWI 지수 분석을 통해 벼의 생장 및 장마 피해를 검토하였고, 인스펙션 맵 분석으로 태풍에 의한 피해 면적을 계측하였다.
본 논문은 기계학습 기반의 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘을 이용해 바다 양식장의 해수 상태 변화를 예측하는 연구 결과를 보여주고 있다. 바다 양식장의 해수 상태 정보를 수집하기 위해 용존산소량, 염도, 질소이온 농도 및 수온 측정 센서들을 사용해 하드웨어를 구현했으며, LoRa 통신을 이용해 클라우드 기반의 Firebase 데이터베이스로 전달해 저장하도록 구현하였다. 개발한 하드웨어를 이용해 통영과 거제 지역 양식장들 주변 해수 상태 정보들을 수집하였으며, 이들 실제 데이터셋을 사용한 학습 결과에다 LSTM 알고리즘을 적용하여 87%의 정확도를 보여주는 예측 결과를 얻어낼 수 있었다. 용존산소량을 비롯한 4가지 파라미터별 예측 결과를 사용자에게 제공하기 위해 Flask와 REST API를 사용했으며, 이러한 예측 결과는 어민들에게 바다 양식장의 해수 상태 변화를 미리 제공할 수 있어 어류 집단 폐사로 인한 큰 피해를 줄이는 데 도움이 될 것이라 기대한다.
신재생에너지 발전, 스마트팜 통합관제 등 현장데이터의 모니터링 시스템은 PC, 서버 기반에서 모바일 퍼스트 중심으로 발전하고 있으며, IoT 기술의 발전으로 다양한 무선통신 및 응용 서비스들이 출현하였다. 저전력 광역통신망은 저전력, 저용량, 저속 데이터 전송에 최적화된 서비스로 현장에서 수집된 데이터는 지정 저장 서버나 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로 전송되며, 이를 통해 데이터 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 단일 디바이스로 현장 데이터를 수집하고 저전력 광역통신망을 이용하여 무선통신 사업자 클라우드 데이터 플랫폼으로 전송하는 IoT 중계기와 이를 활용한 현장 모니터링 앱을 설계 및 구현하였다. 이를 활용하면 보다 모니터링 시스템 구성이 간단하고, 구축 및 운영 비용이 저렴하며 효과적인 데이터 축적이 가능하다.
본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인 Ratio 방법을 적용하여 보다 정확한 침수영역을 추출할 수 있었다. 침수지역은 성환천과 학정천의 합류지점 부근의 농경지로 추정할 수 있었으며, 침수영역은 하천으로부터 도로 및 농로의 경계까지 진행되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 농촌지역의 소규모로 산재하여 발생한 침수지역의 자료를 작성하고, 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
QuikSCAT 위성의 관측자료를 이용하여 2000년 1월로부터 2008년 12월에 걸쳐 한반도 근해의 풍력자원을 평가 하였다. QuikSCAT 위성은 초단파 scatterometer를 이용하여 해수면 가까이의 풍향과 풍속을 전천후 상태에서 측정한다. 해면으로부터 10 m 높이에서 측정된 풍속을 power law모델을 이용하여 허브 높이에 맞게 외삽 보정하였다. 계산 결과 한반도의 남해와 동해에서 풍력에너지가 상대적으로 우세하다는 것을 알 수 있었다. 풍력 터빈 타워의 설치를 위해 깊은 수심을 피하고 대규모 풍력단지 조성을 위해 남해의 다도해 지역을 피한다면 한반도 서쪽 또는 남서쪽 연안이 대규모 풍력단지 조성에 유리하나 상대적으로 낮은 풍속을 고려한 블레이드 개발을 요한다. 바람 지도를 작성하였으며, 특정 지점에 대한 월별 풍속 변화를 파악하였다. 그리고 풍력에너지 밀도를 이용한 바람장미를 파악하였다.
최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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