• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1997년도 추계 학술대회지
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• pp.110-111
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• 1997

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.617-620
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• 2017

농작물 작황 추정은 생산량 예측을 통한 수급 조절, 가격 예측, 농가 소득 보전을 위한 정책 수립 등에 중요한 판단자료로 활용된다. 급변하는 국내외 여건에서 작물의 안정생산과 식량안보, 생태계 지속성 평가를 위해 원격탐사 등 국가차원의 미래기술 개발 노력이 요구되고 있다. 농촌진흥청은 2010년부터 국내외 주요 곡물생산지대 작황 평가를 위한 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야 원천기술 개발을 위해 노력해왔다. 본 특별호는 농촌진흥청에서 지난 8년간 국내외 작황 평가를 위해 수행해 온 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야의 연구개발 성과 및 연계된 이들 분야 간 융복합 연구 수행 현황을 정리하고 향후 연구 방향을 제시하고자 발간하게 되었다.

• 한국약용작물학회지
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• 제21권4호
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• pp.268-275
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• 2013

This text was analyzed and investigated the distribution of medicinal plants in Cheongoksan Bonghwagun Korea, in order to search the medicinal resources that are used in modern medicine. Medicinal plants of the Korean Pharmacopoeia (10th edition) distributed in Cheongoksan Bonghwagun were consisted of 93 taxa ; 82 species, 10 varieties, 1 forma of 79 genus, 50 families. In medicinal plants of the Korean Pharmacopoeia, rate of native species and exotic species was 89.2% (83 taxa) and 10.8% (10 taxa) respectively. Family classification was the most of compositae of 8 taxa, and life form classification was most of herb of hemicryptophyte species. The classification by using parts were 34 taxa of root use and the classification of efficacy utilization was 24 taxa of Cheongyeolyak (heat-clearing drug) use.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Crop Science and Biotechnology
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• 제10권1호
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• pp.3-7
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• 2007

Classification of blast resistance type of 129 Korean rice cultivars was carried out based on reaction pattern to 10 Japanese blast pathogen isolates(Pyricularia oryzae). The cultivars were divided into 11 groups based on the presumed resistance genes as follows; Pia type(19 cultivars), Pita-2 type(4), Pik type(3), Pib type(5), Piz type(11), Pik-s type(8), Pik and Pii type(4), Pia and Pita type(8), Pia and Pik type(6), Pita, Pik and Pii type(4) and no-grouping type(57). These results would provide important information to rice breeding for durable and broad resistance to rice blast.

• 한국작물학회지
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• 제53권3호
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• pp.314-319
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• 2008

Near infrared (NIR) spectroscopy was used to classify normal and artificially aged nonviable corn (Zea mays L., cv. 'Suwon19') seeds. The spectra at 1100-2500nm were scanned with normal and artificially aged single seeds and analyzed by principle component analysis (PCA). To discriminate normal seeds from artificially aged seeds, a calibration modeling set was developed with a discriminant partial least square 2 (PLS 2) method. The calibration model derived from PLS 2 resulted in 100% classification accuracy of normal and artificially aged (aged) seeds from the raw, the 1st and 2nd derivative spectra. The prediction accuracy of the unknown normal seeds was 88, 100 and 97% from the raw, the $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivative spectra, and that of the unknown aged seeds was 100% from all the raw, the $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivative spectra, respectively. The results showed a possibility to separate corn seeds into viable and non-viable using NIR spectroscopy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.665-673
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• 2010

The role of remote sensing in phenological studies is increasingly regarded as a key in understanding large area seasonal phenomena. This paper describes the application of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series data for vegetation classification using seasonal variation patterns. The vegetation seasonal variation phase of Seoul and provinces in Korea was inferred using 8 day composite MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dataset of 2006. The seasonal vegetation classification approach is performed with reclassification of 4 categories as urban, crop land, broad-leaf and needle-leaf forest area. The BISE (Best Index Slope Extraction) filtering algorithm was applied for a smoothing processing of MODIS NDVI time series data and fuzzy classification method was used for vegetation classification. The overall accuracy of classification was 77.5% and the kappa coefficient was 0.61%, thus suggesting overall high classification accuracy.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2000년도 춘계 학술대회지
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• pp.100-101
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• 2000

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1997년도 춘계 학술대회지
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• pp.22-23
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• 1997