• 한국응용곤충학회지
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• 제62권4호
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• pp.345-346
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• 2023

스마트팜형 시설 딸기에 예찰 없이 작물 정식 초기에 천적을 먼저 적용하는 생태공학적 Natural Enemy in First (NEF) 기법이 총채벌레류와 진딧물류의 밀도에 미치는 영향을 확인하였다. 대조구는 약제를 처리하여 비교하였다. NEF 처리구에서 총채벌레류와 진딧물류의 천적과 서식처로 참멋애꽃노린재와 Portulaca sp.를 적용하여 작기 종료시점까지 해충의 밀도를 대조구와 유사하게 효과적으로 관리할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.17-26
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• 2024

This study aimed to design and build a web-based decision support system for wheat cultivation management. The system is designed to collect and measure the weather environment at the growth stage on a daily basis and predict the soil moisture content. Based on this, APSIM, one of the process-based crop models, was used to predict the potential yield of wheat cultivation in real time by making decisions at each stage. The decision-making system for wheat crop management was designed to provide information through a web-based dashboard in consideration of user convenience and to comprehensively evaluate wheat yield potential according to past, present, and future weather conditions. Based on the APSIM model, the system estimates the current yield using past and present weather data and predicts future weather using the past 40 years of weather data to estimate the potential yield at harvest. This system is expected to be developed into a decision support system for farmers to prescribe irrigation and fertilizer in order to increase domestic wheat production and quality by enhancing the yield estimation model by adding influence factors that can contribute to improving wheat yield.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.889-894
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• 2017

본 논문은 방목형 축산관리의 효율성을 극대화하기 위해 무인비행체 기반의 자동항법과 근거리무선통신망 기술, 자동이착륙 시스템을 및 개체관리 운영 앱을 통하여 스마트팜 구현에 목적이 있다. 산지생태축산 활성화를 위하여 축산 ICT 융합 기술을 접목한 방목 목장 관리 시스템은 방목 가축의 생산성 향상과 우수품질을 생산하는 인프라 조성과 FTA에 대응하는 축산 경쟁력 확보에 기여할 것으로 예상된다. 축산업에 종사하는 부족한 인력을 대체하는 기술로 농가에 보급을 통해 경쟁력 향상에 기여할 것이다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.543-545
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• 2019

Recently, the demand for smart farms is increasing due to the increase in the cultivation area such as horticulture, fruit trees and special crops. However, due to the irregular weather changes and the cultivation method of the crops due to the different cultivation environment, there are frequent occurrence of diseases and insect pests and infectious diseases due to system error or carelessness, and the cycle is also very short. In addition, the Smart Farm business has been built by combining various sensors (temperature, humidity, CO2, illumination) and LED lighting, but it is costly in terms of frequent errors, lack of power supply, And thus the management can not be efficiently managed. Therefore, this paper combines real time sensing technology based on IoT Platform and high performance control technology to control pests and equipment errors and monitor the growth status of crops in real time based on big data analysis and Artificial Intelligence System.

• 농촌지도와개발
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• 제29권4호
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• pp.251-264
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• 2022

This study aimed to identify the factors that influence young entrepreneurs' desire to start a smart farm business. Young entrepreneurs' entrepreneurial self-efficacy, entrepreneurial intention, entrepreneurship, and Entrepreneurial opportunity recognition were modeled structurally, and the mediating effect of entrepreneurship and entrepreneurial opportunity recognition was investigated. Data were conducted from 159 usable questionnaires. The following are the findings of this study. Entrepreneurial self-efficacy did not have a significant effect on entrepreneurial intention, but entrepreneurship and entrepreneurial opportunity recognition were found to have a mediating effect on entrepreneurial intention. Therefore, the preparation of training programs to encourage entrepreneurship or the dissemination of pertinent information to identify opportunities should take precedence over immediate startup.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.428-430
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• 2021

기상이변으로 인해 농업은 많은 피해를 입고 있다. 이에 대응하여 베란다형 스마트팜을 설계하고 직접 농작물을 재배함으로써 이 결과물이 현대사회에 가져올 수 있는 영향

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.665-667
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• 2018

농업은 인류 발전의 기반을 세운 최초의 산업기술이며, 생존에 있어서 필수적인 요소이다. 다양한 산업이 등장하면서 농업은 비교적 소외받는 산업이 되었다. 그러나 최근 IT기술의 발달에 따라 농업 기술은 무한한 발전 가능성을 발견했고, 미래에도 없어지지 않을 촉망받는 산업으로 선정되었다. 스마트 팜(Smart Farm)은 기존 농업인들의 열악한 업무환경을 개선하여 삶의 질을 향상 시켰다. 또한, 신체적으로 불리한 인원도 산업에 참여할 수 있게 되고, 우수한 인재 유입을 도모하여 인적자원 증대 및 수준향상을 기대할 수 있다. 현재까지 스마트 팜은 상용화 초기 단계에 있어 더욱 다양한 기술개발이 필요하다. 이 프로젝트에서 스마트 팜의 대중화를 목표로 하고, 센서를 통해 농작물 생장 환경 정보를 수집 및 데이터베이스화를 진행하려고 한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.60-71
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• 2019

스마트팜이나 스마트시티와 같은 IoT 시스템이 보편화되면, 많은 센서 노드들로부터 수집된 대량의 데이터가 인터넷 내 서버로 전송되기 때문에 네트워크 트래픽 폭증, 전달 지연, 서버 부하증가 문제가 발생한다. 이러한 문제를 완화하기 위해 IoT 시스템과 서버와 사이에 데이터를 저장하는 포그 컴퓨팅 개념이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 포그 노드의 소프트웨어 플랫폼을 구현하여 스마트팜(smart farm) 시험 구현물에 적용해 봄으로써, 포그 노드를 사용하는 경우 위에서 나열된 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 포그 노드 플랫폼을 이용했을 때 IoT 장치를 제어하는데 걸리는 시간이 기존 IoT-서버 방식보다 더 낮아지는 것을 확인하였으며, 인터넷 내부 트래픽 폭증, 부하 증가 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한 포그 노드의 기본 기능인 IoT 데이터 저장뿐만 아니라, 실시간 원격제어, 긴급 알림, 데이터 시각화의 기능을 본 논문의 포그 노드에 구현해 봄으로써 보다 지능적인 IoT 제어가 가능함을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2022

서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.