• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.133-143
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• 2023

In this study, we propose a big data set of strawberry pests collected directly for diagnosis model learning and an automatic pest diagnosis model architecture based on deep learning. First, a big data set related to strawberry pests, which did not exist anywhere before, was directly collected from the web. A total of more than 12,000 image data was directly collected and classified, and this data was used to train a deep learning model. Second, the deep-learning-based automatic pest diagnosis module is a module that classifies what kind of pest or disease corresponds to when a user inputs a desired picture. In particular, we propose a model architecture that can optimally classify pests based on a convolutional neural network among deep learning models. Through this, farmers can easily identify diseases and pests without professional knowledge, and can respond quickly accordingly.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.87-97
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• 2021

한국농수산대학 재학생 및 졸업생 151명을 대상으로 병해충 관리 현황을 조사하기 위해 설문조사를 수행하였다. 설문 내용은 기본문항과 병해충 관리 문항으로 구성되어 있다. 기본문항에는 응답자의 연령, 학적상태, 재배작물, 재배면적등을 포함하고 있으며, 병해충 관리 문항에는 병해충 방제 방법, 농약 선택 근거, 병해충 예찰 방법 등을 포함하고 있다. 기본문항의 응답을 요약하면 전체 응답자 중에서 20대 응답자가 91.2%로 가장 높았고, 응답자의 재배 면적은 3헥터 이상이 34.5%로 가장 높은 비중을 차지하고 있었다. 병해충 관리 문항의 응답을 요약하면 병해충 관리 방식에서는 화학적 방제법이 66%로 가장 높은 비중을 차지하였다. 농약 선택 근거에서는 본인 스스로 기존의 방제 기술을 토대로 결정(30%)하거나 농약 판매상(29%)의 결정을 따랐다. 병해충 예찰 방법은 농촌진흥청 소속기관(29%)과 국가농작물병해충관리시스템(27%)을 활용하는 것으로 나타났다. 농약 판매상의 병해충 진단과 농약 처방에 대한 질문에 응답자의 97%가 보통 이상의 신뢰도를 보였으나 강한 신뢰도를 선택한 경우는 전혀 없었다. 병해충 진단 및 농약 처방을 위한 전문인력 양성 필요성에 대해서는 응답자의 79%가 높은 필요성이 있는 것으로 응답하였는데, 특히, 응답자의 47%는 매우 강한 필요성이 있다고 응답하였다. 이러한 결과는, 병해충 진단과 농약 처방을 위한 정교한 기술을 지닌 병해충 관리를 위한 전문인력이 농업 현장에 필요함을 의미한다. 농민의 시각에서 조사한 설문 결과는 병해충 관리 현황을 이해하고 향후 발전 방향을 제시하는 데 중요한 정보를 제공해 줄 것이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권3호
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• pp.161-164
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• 2018

한국산 수염잎벌아과의 미기록종인 살구나무테두리잎벌(신칭)을 확인하고 처음으로 보고한다. 본 종은 2016년 처음 국내에서 발견되어 살구나무를 가해하는 해충으로 보고되었고, 본 연구를 통해 최초로 종을 규명하고자 한다. 살구나무테두리잎벌의 생활사 및 생태사진과 기재 및 주요 형질 사진을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.27-35
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• 2007

온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대대수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 생산량과 품질에 직결되는 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 토양 및 환경 센서를 이용하여 무선 센서 네트워크를 구성하고 이를 토대로 온실 내의 작물의 병해충에 대한 조기 예측 및 관리를 가능하게 하는 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 기존 고가의 PLC 장비에 비해 온실 내에 무선 센서 네트워크를 형성하여 효율적으로 병해충정보를 데이터베이스화하고 토양 및 온도, 습도, 조도와 같은 다양한 환경 정보를 수집할 수 있다. 아울러 시스템의 수행성을 검증하기 위해 가상 온실 모형을 제작한 후, 모형에 토양 및 환경 센서의 시스템 구성요소를 구성하여 각 플랫폼(Desktop, Web, PDA)별 GUI를 구현하여 온실상태에 따라 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다. 마지막으로 제안한 시스템을 이용하여 온실 작물의 병해충 예측 관리가 다양한 플랫폼에서 잘 동작함을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2000년도 추계 학술대회지
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• pp.128-129
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• 2000

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-22
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• 2016

최근 IT 기술을 활용하여 농작물의 병충해 조기 진단에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 카메라 센서를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 조기에 감지할 수 있는 이미지 프로세싱 기법에 대해 논한다. 본 논문은 개선된 K 평균 클러스터링 방법을 활용하여 잎사귀 질병 감염 여부를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 잎사귀 감염 분류 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 정성적인 평가에서 더 좋은 성능을 나타낸 것으로 분석되었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제20권1호
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• pp.193-201
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• 2010

A specific and rapid real-time PCR assay for detecting Ralstonia solanacearum in horticultural soil and plant tissues was developed in this study. The specific primers RSF/RSR were designed based on the upstream region of the UDP-3-O-acyl-GlcNAc deacetylase gene from R. solanacearum, and a PCR product of 159 bp was amplified specifically from 28 strains of R. solanacearum, which represent all genetically diverse AluI types and all 6 biovars, but not from any other nontarget species. The detection limit of $10^2\;CFU/g$ tomato stem and horticultural soil was achieved in this real-time PCR assay. The high sensitivity and specificity observed with field samples as well as with artificially infected samples suggested that this method might be a useful tool for detection and quantification of R. solanacearum in precise forecast and diagnosis.

• 식물병연구
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• 제30권1호
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• pp.99-102
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• 2024

Integrated pest management is essential for controlling plant diseases that reduce crop yields. Rapid diagnosis is crucial for effective management in the event of an outbreak to identify the cause and minimize damage. Diagnosis methods range from indirect visual observation, which can be subjective and inaccurate, to machine learning and deep learning predictions that may suffer from biased data. Direct molecular-based methods, while accurate, are complex and time-consuming. However, the development of large multimodal models, like GPT-4, combines image recognition with natural language processing for more accurate diagnostic information. This study introduces GPT-4-based system for diagnosing plant diseases utilizing a detailed knowledge base with 1,420 host plants, 2,462 pathogens, and 37,467 pesticide instances from the official plant disease and pesticide registries of Korea. The AI plant doctor offers interactive advice on diagnosis, control methods, and pesticide use for diseases in Korea and is accessible at https://pdoc.scnu.ac.kr/.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.185-192
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• 2020

The number of dementia patients in Korea is expected to increase to 3.30 million in 2050, and the cost of dementia management will increase sharply to KRW 106.5 trillion of GDP. In August 2017, the Moon Jae-in government announced the 'Dementia National Responsibility System' through a five-year plan for government operation and expanded the Dementia Peace Center nationwide. However, for this, strategic dementia-related technology development strategies should be established and given the role of government and the role of the private sector. Therefore, in order to derive the corresponding strategy, this study developed the government's 'dementia' response technology development strategy through the situation analysis from the political, economic, social, and technological perspective and the environmental (PEST) analysis of the strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT). As a result, the direction of technology development in the dementia-related medical device market is expected to become a trend of developing dementia self-measurement by developing low-cost and high-efficiency diagnostic technology products. It has been shown that the development of various products for consumers should begin. As a result, the dementia market approach strategy should be premised, the related technical support and legal restrictions should be minimized, and the education of related experts should be strengthened to solve the government's development of dementia technology and the social problems of dementia. In addition, by developing joint projects with major companies around the world and actively participating in the technology platform, it is important to naturally build up skills accumulation for the development of dementia technology and competence skills of dementia technology experts in the long term.