• 식물병연구
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• 제8권2호
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• pp.84-91
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• 2002

우리 나라 식물병 예찰사업은 1947년 수원의 중앙농업기술원 기초연구과에서 수도 도열병균과 깨씨무늬병균의 분생포자 비산상황을 조사함으로써 비롯되었다. 국내 식물병 발생예찰은 국가에서 운용하는 200개 기본예찰포(벼 150, 원예작물 50)와 1,403개의 관찰포(벼 1,050, 원예작물 353)에서 얻어진 정보를 중심으로 운용되고 있다. 기본예찰포 및 관찰포에서의 식물병 발생예찰 대상작물 및 병해수는 30작물 104 병해에 이른다. 기본예찰소 및 관찰포의 병해 발생상황 조사는 시·군 농업기술센터 소속의 2명의 예찰전담지도사에 의하여 수행되고 있으며 조사된 자료는 인터넷을 통하여 즉시 농촌진홍청으로 전송되어 분석되며, 12명으로 구성된 예찰회의에 회부된다. 예찰회의는 농림부, 농촌진흥청, 관련시험연구기관, 농협, 유관대학, 기상청, 방송보도 기관 관계자들이 참여하며, 예찰회의 결과 병해의 발생정도에 따라 3가지의 예찰정보를 격주로 발표하는데, 이 정보는 언론보도기관 등 총245개 기관에 통보되어 농업기술센터를 비롯한 지역행정기관, 농협, 농업인들이 방제에 임하고 있다. 향후 식물병 예찰의 성공여부는 우수한 예찰 전문요원의 확보, 지속적인 교육을 통한 예찰능력의 향상, 우수한 예찰기기 확보 및 활용 등이 전제되어야 할 것으로 생각된다. 우리 나라 식물병 발생예찰은 벼 도열병을 중심으로 발전해 왔다고 해도 과언이 아닐 정도로 많은 연구가 이루어져 상당한 예찰정보가 누적되어 있으나, 다른 병해에 대한 예찰연구는 초보적인 수준에 머물고 있다. 또한 대부분의 연구가 단편적인 연구에 치중되어 지속적인 연구가 이루워지지 못하고 있다. 식물병의 예찰이 실용성이 없이는 그 가치를 상실함이 자명하므로 앞으로는 지속적인 연구를 통하여 시간적, 공간적 측면에서 예찰의 실용성을 높이는데 많은 노력을 기울여야 한다. 또한 예찰의 의의가 경제적인 이득에 직결되므로, 향후 예찰연구는 예찰정보를 기반으로 한, 방제의사 결정이나 합리적인 살균제 살포계획과 연계되어 추진되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1263-1270
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• 2012

가축 질병은 축산농가에 생산성 및 소득 감소로 인한 경제적 손실을 가져올 뿐만 아니라 전염병 확산으로 인한 국가적 손실로 이어진다. 본 논문에서는 가축의 활동량 정보 및 체온 정보를 기반으로 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 가속도센서 및 열화상 카메라 장비로부터 수집된 데이터와 가축의 질병별 활동량 및 체온 정보 데이터를 비교함으로써 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템이다. 본 시스템을 통해 가축 질병을 미연에 정확히 판단하고 질병으로 인한 피해를 최소화함으로써 축산농가의 생산성 향상 및 수익률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제25권2호
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• pp.163-169
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• 2012

A decrease in pass ratio of Korean exporting pears causes several negative effects including an increase in pesticide dependency. In this study, we attempted to establish the pest forecasting management system, composed of weekly field forecasting by pear farmers, meteorological data obtained by automatic weather station (AWS), newly designed internet web page ($\underline{http://pearpest.jnu.ac.kr/}$) as information collecting and providing ground, and information providing service. The weekly field forecasting information on major pear diseases and pests was collected from the forecasting team composed of five team leaders from each pear exporting complex. Further, an abridged weather information for the prediction of an infestation of major disease (pear scab) and pest (pear psylla and scale species) was obtained from an AWS installed at Bonghwang in Naju City. Such information was then promptly uploaded on the web page and also publicized to the pear famers specializing in export. We hope this pest forecasting management system increases the pass ratio of Korean exporting pears throughout establishment of famer-oriented forecasting, inspiring famers' effort for the prevention and forecasting of diseases and pests occurring at pear orchards.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.88-94
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• 2019

가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.

• 한국유기농업학회지
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• 제19권spc호
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• pp.123-126
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• 2011

To investigate the forecasting of plant disease and insect for an agricultural complex and farm in environment-friendly cultivation of Rice, environment-friendly agricultural five complexs and five farms were selected in Youngam and Naju area, Jonnam, Korea. Preventation objects of plant disease and insect were leaf blast, neck blast, sheath blight, bacterial leaf blight, and hopper. Factors of sheath blight occurrence in environment-friendly agricultural complex were a fast transplanting time and a narrow planting density. Bacterial leaf blight in rice occurred severely in the area under water. Rice growth in environment-friendly agricultural complex was decreased heavy drying by hopper appearance.

• International Journal of Contents
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• 제17권3호
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• pp.1-14
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• 2021

Since the outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, a lot of efforts have been made in the field of data science to help combat against this disease. Among them, forecasting the number of cases of infection is a crucial problem to predict the development of the pandemic. Many deep learning-based models can be applied to solve this type of time series problem. In this research, we would like to take a step forward to incorporate spatial data (geography) with time series data to forecast the cases of region-level infection simultaneously. Specifically, we model a single spatio-temporal graph, in which nodes represent the geographic regions, spatial edges represent the distance between each pair of regions, and temporal edges indicate the node features through time. We evaluate this approach in COVID-19 in a Korean dataset, and we show a decrease of approximately 10% in both RMSE and MAE, and a significant boost to the training speed compared to the baseline models. Moreover, the training efficiency allows this approach to be extended for a large-scale spatio-temporal dataset.

• The Plant Pathology Journal
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• 제26권1호
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• pp.37-48
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• 2010

This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.

• 한국간호교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.251-259
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• 2009

Purpose: Climate change affects human health and calls for a health forecasting service. The purpose of this study was to explore the students' actual use and their satisfaction with meteorological information and the demands on health forecasting at a university in South Kyungsang Province. Method: This study used a descriptive design through structured self-report questionnaires including frequency, contents, purpose, perception, satisfaction of meterological information and need and demand of health forecasting. Data were collected from June 1 to 5, 2009 and analyzed using the SPSS 17.0 program. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, $\chi^2$ test and Person's correlation coefficient were used to analyze the data. Result: The majority of the students watched the daily weather information to decide about daily work, outdoor activity or habitually. The mean score of need for health forecasting was $3.44{\pm}.81$, and the demand for health forecasting was $2.93{\pm}1.05$. Significant differences were found in the need for health forecasting according to sex, major, and environmental disease. In addition, the higher the satisfaction of health forecasting, the higher the demand for it. Conclusion: I suggest improving the meteorological information system technically and developing a health forecasting service resulting in a healthier and more comfortable life.

• 한국식물병리학회지
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• 제3권4호
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• pp.304-312
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• 1987

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2010

소나무재선충병 피해의 공간적 분포 특성은 고사목 단목 중심의 점상 발생을 보이기 때문에 신속한 피해지 파악과 정확한 확산예측에 어려움이 있다. 따라서 피해발생 조기예찰 및 분석, 감시 감독이 매우 중요하다. 그러나 기존의 예찰방법인 도로나 민가 주변 중심의 지상 육안예찰은 누락된 지역이 많고 고산지역, 급경사, 절벽등의 위험지역 예찰이 불가능하기 때문에 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하기 위하여 체계적이고 과학적인 GIS, GPS와 헬기를 이용한 항공정밀예찰 기법을 개발하였으며, 2005년 전국 32개 시 군(약 $28,810km^2$) 피해지역의 349지점 972본의 고사목 위치좌표를 취득하여 소나무재선충병 방제에 활용하였다. 따라서 항공정밀예찰기법 개발은 소나무재선충병 발생 우려지역에 대한 고사목 색출 및 고사원인 규명, 매개충 산란처 제거 등의 효과를 얻을 수 있을 것이다.