• 한국응용곤충학회지
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• 제61권2호
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• pp.319-330
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• 2022

전국 최대 규모의 고추(Capsicum annuum L.) 재배지는 안동이다. 이 지역을 중심으로 본 연구는 시설재배지 고추를 가해하는 총채벌레의 연중(2021년 3월 31일~10월25일) 발생을 보고한다. 황색트랩을 이용하여 포획한 총채벌레를 유관으로 동정한 결과 꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)와 대만총채벌레(F. intonsa)가 우점종으로 나타났다. 전체 포획충은 107,873마리였으며 이 가운데 꽃노랑총채벌레가 약 82%, 대만총채벌레가 약 17% 그리고 기타 총채벌레가 약 0.3%를 차지하였다. 연중 전체적으로 2회 총채벌레 발생 피크를 보였다. 첫 번째 발생피크는 5-6월에 나타났고, 두 번째 발생 피크는 9월 이후에 일어났다. 발생규모는 첫번째보다는 두 번째 발생 피크에서 높았으며 대부분은 꽃노랑총채벌레가 차지하였다. 흥미롭게 7-8월에 이들 총채벌레의 발생이 매우 낮았는데 이들 주요 총채벌레가 고온에 대한 높은 감수성으로 기인되었다. 실내 고온 노출실험은 총채벌레들이 35℃ 이상에서 고온 감수성을 보여 45℃에서는 1시간 노출을 견디지 못하였다. 실제로 안동지역 7-8월 시설재배지는 최고온도가 45℃ 이상을 기록하였다. 이 가운데 꽃노랑총채벌레가 대만총채벌레에 비해 낮은 고온 감수성을 보였다. 반면에 안동에 비해 기온이 낮은 강원지역의 시설 고추 재배지에서는 7-8월에 오히려 최대 총채벌레 발생피크를 나타냈으며, 이 시기 최고온도는 45℃ 이하를 기록하였다. 조사한 안동지역 고추에서는 TSWV (tomato spotted wilt virus)에 의해 발병되는 바이러스병이 발생하였다. 다중 PCR 검정법으로 이 바이러스 보독 유무 및 대상 총채벌레를 동시에 분석하였다. 이 결과 바이러스 보독충 비율은 최대 30%를 기록하며 연중 지속적으로 검출되었는데 이들 모두는 대만총채벌레로 판명되었다. 이상의 결과는 시설 고추재배지에서 꽃노랑총채벌레는 고추 수확기에 최성기를 이루며 고추에 직접피해를 줄 가능성이 높으며, 대만총채벌레는 높은 바이러스 보독율로 고추의 간접피해를 유발할 위험성이 있다는 것을 각각 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.