• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.306-315
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• 2021

본 연구는 유리온실 내에서 초분광 영상을 취득하였을 때 차광 커튼과 할로겐이 DN value스펙트럼에 미치는 영향에 관한 것이다. 국립식량과학원 남부작물부 유리온실에 설치된 자동영상취득시스템을 이용하였으며 30° 기울어진 보정용 Tarp (1.4×1.4 m, 12%)를 설치한 후 하우징과 거리별(0.7~2.1 m) 영상데이터를 4가지 조건으로 3반복 취득했다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용하지 않고 영상을 취득하였을 경우, 직달광부분과 그림자부분은 550 nm를 기준으로 스펙트럼의 변동성이 커졌다. 직달광부분과 그림자부분의 평균 변동계수(Coefficient of variation, CV)값은 각각 1.8%, 4.2%이며 그림자 유무에 관계없이 CV값을 계산 할 경우 12.5%로 증가되었다. 차광 커튼을 사용하지 않고 할로겐만을 이용한 경우 직달광부분과 그림자 부분의 CV 값은 2.6%, 10.6%이고 그림자 유무에 관계없이 CV 값을 계산할 경우 11.2%로 나타났으며 하우징과 거리에 따른 할로겐 보광량 차이로 인해 스펙트럼 변화폭이 증가되었다. 차광커튼만을 사용한 경우 CV 값은 1.6%이며 직달광과 그림자부분의 구분이 사라졌다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용한 경우 하우징과 거리에 따른 할로겐의 보광량 차이로 CV 값은 10.2%로 증가했다. 할로겐과 차광 커튼을 모두 사용한 영상의 높이 범위 별 CV 값을 계산하였을 때 0.1 m 범위는 1.4%, 0.2 m범위는 1.9%, 0.3 m 범위는 2.6%, 0.4 m 범위는 3.3%로 나타났다. 따라서 온실에서 표준화된 영상데이터를 취득하기 위해서는 차광 커튼을 이용해 광을 균일하게 해야하고 할로겐램프를 이용해 보광 할 경우 대상의 수직 높이가 0.2 m 미만이며 대상과 하우징의 거리가 일정하게 유지 되었을 때 유효하다고 판단된다.

• 한국약용작물학회지
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• 제16권5호
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• pp.320-325
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• 2008

치콘 및 엽채류의 저장기간 연장을 위해 천연보존제 및 천연항균제 선정을 위한 항균실험을 실시하고 후박 추출물이 미생물 최소 저해 농도 및 집락 형성 저해능이 높음을 확인하였다. 이를 엽채류에 도포함으로써 이들의 저장기간을 연장시키고자 수용성 추출물의 활용성을 극대화 할 수 있는 식용 나노입자를 제조하고 전자현미경 관찰 및 image anlyzer 측정을 통해 후박 추출물 나노입자의 80% 이상이 300nm 이하 크기로 형성되었음을 확인하였다. 투과전자현미경을 이용한 관찰을 통해서도 수십 nm $\sim$ 약 500nm 범위의 유사 구형 나노입자임을 확인하였으며, 엽채류 저장기간 연장 효과를 알아보고자 이 나노입자를 치콘 표면에 분무 도포하였다. 전자현미경을 통한 치콘 표면 촬영으로 도포된 후박 추출물 나노입자가 표면에 잔류하고 있음을 확인하였으며, HPLC 분석을 통해 후박 추출물을 서서히 방출하고 있음을 확인하였다. 나노입자를 도포한 치콘과 무처리 대조군의 저장기간에 따른 에틸렌 발생량을 GC로 측정한 결과, 입자를 도포한 치콘에서 초기 에틸렌 발생량이 높으나 저장기간에 따른 에틸렌 생성량의 증가를 억제해 7일 이후에는 발생량 자체도 적어졌음을 확인할 수 있었다. 이는 후박 추출물의 나노입자가 치콘의 세포호흡을 효과적으로 억제하는 것을 확인한 것으로 나노입자의 처리를 통해 저장기간의 연장효과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권3호
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• pp.51-61
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• 2020

Drought events are not clear when those start and end compared with other natural disasters. Because drought events have different timing and severity of damage depending on the region, various studies are being conducted using satellite images to identify regional drought occurrence differences. In this study, we investigated the applicability of drought assessment using the Evaporative Stress Index (ESI) based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images. The ESI is an indicator of agricultural drought that describes anomalies in actual and reference evapotranspiration (ET) ratios that are retrieved using remotely sensed inputs of Land Surface Temperature (LST) and Leaf Area Index (LAI). However, these approaches have a limited spatial resolution when mapping detailed vegetation stress caused by drought, and drought hazard in the actual crop cultivation areas due to the small crop cultivation in South Korea. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed higher resolution ESI, a 500 m resolution image is essential to improve the country's drought monitoring capabilities. The newly calculated ESI was verified through the existing 5 km resolution ESI and historical records for drought impacts. This study evaluates the performance of the recently developed 500 m resolution ESI for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2009, 2014, and 2017. As a result, the two ES Is showed high correlation and tendency using Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. In addition, it will provide the necessary information on the spatial resolution to evaluate regional drought hazard assessment and and the small-scale cultivation area across South Korea.

• 한국작물학회지
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• 제49권1호
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• pp.36-40
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• 2004

To observe and analysis ultra-microscopically barley aleurone cell surface, atomic force microscope (AFM) was used. Seed coat of early maturing germplasm, eam9, was dehulled and scanned by non-contact mode. We have obtained the high resolution topographic 3-dimensional image of barley aleurone layer with high resolution. These images showed the membrane proteins in barley aleurone cell. One channel protein and numerous peripheral or integral proteins were detected in a area of 100 $\mu\textrm{m}^2$. Furthermore, we found that their widths were ranged from 50 to 750nm and lengths from 0 to 66 $\mu\textrm{m}$. The thickness of aleurone layer was measured by scanning electron microscope. The thickness at early developmental stage was about 16 and then the aleurone cell enlarged upto 57 $\mu\textrm{m}$${\mu}{\textrm}{m}$ at least until 42 days after anthesis. In this study, we firstly reported on the ultrastructural AFM analysis of living aleurone cell as a biological specimen. It was clearly suggested that AFM will become an powerful tool for probing both the structural properties of biological samples.

• 한국작물학회지
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• 제47권3호
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• pp.161-166
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• 2002

인삼 뿌리에 발생하는 적변현상을 구명하기 위하여 적변삼표피의 형태적 특성, 세균의 밀도 및 무기물 함량의 변화를 조사한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 적변삼의 표피는 건전삼에 비하여 두꺼웠으며, 세포벽이 분해되어 심하게 파괴되어 있었다. 그러나 건전삼의 경우에는 세포가 장방형의 일정한 형태를 유지하고 조직의 파괴도 전혀 발생하지 않았다. 2. 파괴된 적변삼의 표피조직에는 막대모양의 세균이 다수 존재하였으며, 세균밀도는 2.9$\times$$10^{6}$-3.5$\times$$10^{7}$ CFU/g(fresh weight)으로 많은 세균이 분리되었다. 건전삼표피조직에서는 세균이 거의 관찰되지 않았으나, 세균밀도는 4.7$\times$$10^2$-1.2$\times$$10^3$ CFU/g(fresh weight)으로 적변삼에 비하여 매우 낮게 나타났다. 3. 인공적으로 분리세균을 접종하여 적변을 유발시킨 표피조직에서도 자연발생 적변삼에서와 동일한 표피조직의 파괴양상을 보였으며, 다수의 세균이 관찰되었다. 4. 적변삼의 표피조직에서는 Al, Si 및 Fe의 함량이 높았으나, 건전삼에서는 K의 함량이 높게 나타나 적변현상의 발생은 표피조직에서 무기물 함량의 변화를 유발하였다

• 한국농공학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.55-65
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• 2014

Radar remote sensing is appropriate for rice monitoring because the areas where this crop is cultivated are often cloudy and rainy. Especially, Synthetic Aperture Radar (SAR) can acquire remote sensing information with a high temporal resolution in tropical and subtropical regions due to its all-weather capability. This paper analyzes the relationships between backscattering coefficients of rice measured by RADARSAT-2 SAR and growth parameters during a rice growth period. And we applied the relationships to crop monitoring of paddy rice in North Korea. As a result, plant height and Leaf Area Index (LAI) increased until Day Of Year (DOY) 234 and then decreased, while fresh weight and dry weight increased until DOY 253. Correlation coefficients revealed that Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH)-polarization backscattering coefficients were correlated highly with plant height (r=0.95), fresh weight (r=0.92), vegetation water content (r=0.91), LAI (r=0.90), and dry weight (r=0.89). Based on the observed relationships between backscattering coefficients and variables of cultivation, prediction equations were developed using the HH-polarization backscattering coefficients. Concerning the evaluation for the applicability of the LAI distribution from RADARSAT-2, the LAI statistic was evaluated in comparison with LAI distribution from RapidEye image. And LAI distributions in Pyongyang were presented to show spatial variability for unaccessible areas.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1397-1399
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• 2003

When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.180-186
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• 2022

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.89-89
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• 2022

Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.