• 식품보건융합연구
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• 제4권3호
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• pp.6-11
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• 2018

In the Republic of Belarus as well as in the world acute problem of protecting forests from diseases and pests. The damage caused by root rot is essential, therefore, the problem of forest protection is an urgent task. The biologics has the greatest prospects in according with traditional methods of struggle. Deep method of cultivation of a mushroom Phlebiopsis gigantea with use of nutrient mediums on the basis of ethanol stillage and its components (fugat) is researched. Feasibility of use stillage as raw materials in production of a biological product for the wood protection against root decay is shown. The effect of different additives (sawdust, fodder yeast) on the accumulation of reactive biological product - oidy has been studed It was determined that the deep cultivation using sawdust of the highest accumulation oidy (1.5 $10^6units/ml$). It was also found that the stillage is the best breeding ground for fungus biomass accumulation (7.9 9.8 g / l) versus fugat (6.0 6.6 g / l). On the basis of research work the technological scheme for production of a biological product were developed. Based on the conducted studies, a technological scheme was proposed for obtaining a biological preparation by deep cultivation of the fungus Phlebiopsis gigantea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1007-1014
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• 2022

차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.823-833
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• 2020

안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.293-299
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• 2018

기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.

• ALGAE
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• 제18권2호
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• pp.129-134
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• 2003

In order to examine the effects of deep seawater (mesopelagic water in the broad sense) on the growth of macroalgae, the growth and nutrient uptake (nitrate and phosphate) of Ulva sp. (Ulvophyceae, Chlorophyta) were investigated by cultivation in deep seawater (taken from 687 m depth at Yaizu, central Japan, in August 2001), surface seawater (taken from 24 m depth), and a combination of the two. Culture experiments were carried out in a continuous water supply system and an intermittent water supply system, in which aerated 500-mL flasks with 4 discs of Ulva sp. (cut sections of ca. 2 $cm_2$) were cultured at 20$^{\circ}C$ water temperature, 100 $\mu$mol photons $m^{-2}{\cdot}s^{-1}$ light intensity, and a 14:10 light:dark cycle. Nutrient uptake by Ulva sp. was high in all seawater media in both culture systems. The frond area, dry weight, chlorophyll a content, dry weight per unit area, and chlorophyll a content per unit area of Ulva sp. at the end of the experimental period were the highest in deep seawater and the lowest in surface seawater in both culture systems. These values, except for dry weight per unit area and chlorophyll a content per unit area, for each seawater media in the intermittent water supply system were higher than those in the continuous water supply system. We conclude that not only deep seawater as the culture medium but also the seawater supply system is important for effective cultivation of macroalgae.

• 한국식품조리과학회지
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• 제17권5호
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• pp.510-516
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• 2001

Hydroponic cultivation is a technology of raising crops without use of soil. Generally farmers use the method of DFT(deep flow technology)to grow leafy or fruity vegetables; however, systematic and scientific researches are insufficient on this matter. This study investigated the possibility of cultivating Chinese cabbage steadily year long by using the method of DFT. Chinese cabbage was cultivated hydroponically with and without Ge addition, used to prepare kimchi, and the chemical and microbiological characteristics of kimchi were compared. The basic hydroponic cultivation condition was as follows: 30 days after seeding, the raised seeds were moved to a hydroponic bed and given underground water for 3 days so the roots grow normally Standard nutrient solution was provided and the early electric conductivity concentration was maintained between 1.5∼2.5 thickness. The temperature of the solution was maintained between 10 ∼25$^{\circ}C$ to allow the growth of Chinese cabbage. When soil-cultivated, organically cultivated and hydroponically cultivated Chinese cabbages were compared, hydroponically cultivated cabbages were smaller in size and showed less ability to build up and fold leaves into a head, but showed better quality than organically cultivated cabbages. The contents of protein and fat showed no significant differences. The contents of water. Ca, P, Fe, Vitamin A and Niacin were higher in control and Ge-added cabbages compared with soil-grown cabbage. There was no difference between soil-cultivated Chinese cabbage kimchi and hydroponically cultivated Chinese cabbage kimchi.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.253-265
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• 2021

본 연구에서는 위성영상 촬영 한계를 극복하고 재배 필지 현황 파악 기술 발전에 기여하고자 무인기 영상 및 딥러닝 모형을 이용하여 옥수수 재배 필지 추출 방법을 제안하였다. 연구대상지역은 충북 괴산군 감물면 이담리 일대로 설정하고, 무인기 촬영을 통해 해당지역의 정사영상을 취득하였다. 모형에 필요한 학습자료는 현장조사 자료와 팜맵을 이용하여 구축하였다. 본 연구에 적용한 딥러닝 모형은 의미론적 분할 모형인 Attention U-Net을 이용하였다. 모형의 성능 평가는 학습과정을 거친 후 비학습 자료를 이용하여 옥수수 재배 필지 추출에 대해서 실시 하였다. 모형 성능평가 결과 정밀도는 0.94, 재현율은 0.96 및 F1-Score는 0.92로 나타났다. 본 연구에 적용한 Attention U-Net방법은 옥수수 재배 필지를 효과적으로 추출할 수 있는 방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구 방법은 옥수수는 물론 다른 작물에 대한 재배 필지 구분에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.243-250
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• 2020

농작물 재배에 있어 가장 큰 위험 요소는 날씨이므로 재배지의 장기 농업 기상정보를 얻을 수 있다면 정식과 수확 시기 등을 예측할 수 있다. 따라서 체계적인 농작업을 기획하여 관리할 수 있으며 이는 농가의 안정적인 수확으로 이어질 것으로 기대한다. 본 연구는 GloSea5와 기계학습을 이용하여 효과적인 고랭지배추의 재배를 위한 장기 농업기상정보 예측 방법을 제시하였다. GloSea5는 계절예측시스템으로 최대 240일까지의 기상을 예측한다. 심층신경망과 공간랜덤포레스트를 이용하여 장기 일 평균기온을 예측한 결과 심층신경망이 공간랜덤포레스트에 비해 장기예측성능이 우수하였다. 하지만 공간랜덤포레스트는 강원도 전역의 기온을 짧은 시간에 예측하는 장점이 있다. 공간랜덤포레스트로 분석한 결과 여름철과 해발고도가 낮은 지역의 장기 일 평균기온이 잘 예측되었다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.329-332
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• 2003

Aquaculture have been important role to supply food resources for mankind. However, competitive power of domestic mariculture industry was declined due to increase of labor and feed expenditures, and quantity import of low-priced livefishes from the developing underdeveloped nations in North and South East Asia. Mass production and quality enhancement can be pointed out to overcome such an industrial environment in this decade. To meet these requirement, movable mariculture base remodeling feasible vessel of chemical tanker or crude oil carrier has been proposed for more advanced mariculture management system by using deep seawater from about 200m which is sustainablely clean, nutrient-rich and cold seawater. Deep seawater can be applied for control of seawater temperature for mariculture base and cultivation phytoplankton and seaweed as feed. Besides mariculture, strategic marketing can be implemented by raw water and ice of deep seawater. Feasibility of applying deep seawater was considered after evaluating general movable mariculture base and management system.

• 한국환경농학회지
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• 제42권1호
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• pp.28-34
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• 2023

Nitrogen fertilizers applied to agricultural lands for crop cultivation can be volatilized as ammonia. The released ammonia can catalyze the formation of ultrafine dust (particulate matter, PM2.5), classified as a short-lived climate change pollutant, in the atmosphere. Currently, one of the prominent methods for fertilizer application in agricultural lands is soil surface application, which comprises spraying the fertilizers onto the soil surface, followed by mixing the fertilizers with the soil. Owing to the low nitrogen absorption rate of crops, when nitrogen fertilizers are applied in this manner, they can be lost from land surfaces through volatilization. Therefore, investigating a new fertilization method to reduce ammonia emissions and increase the fertilizer utilization efficiency of crops is necessary. In this study, to develop a method for reducing ammonia emissions from nitrogen fertilizers applied to soil surfaces, deep fertilization was conducted using a newly developed deep fertilization device, and ammonia emissions from barley, garlic, and onion fields were examined. Conventional fertilization (surface application) and deep fertilization (soil depth of 25 cm) were conducted for analysis. The fertilization rate was 100% of the standard fertilization rate used for barley, and deep fertilization of N, P, and K fertilizers was implemented. Ammonia emissions were collected using a wind tunnel chamber, and quantified subsequently susing the indole-phenol blue method. Ammonia emissions released from the basal fertilizer application persisted for approximately 58 d, beginning from approximately 3 d after fertilization in conventional treatments; however, ammonia was not released from deep fertilization. Moreover, barley, garlic, and onion yields were higher in the deep fertilization treatment than in the conventional fertilization treatment. In conclusion, a new fertilization method was identified as an alternative to the current approach of spraying fertilizers on the soil surface. This new method, which involves injecting nitrogen fertilizers at a soil depth of 25 cm, has the potential to reduce ammonia emissions and increase the yields of barley, garlic, and onion.