• 한국IT서비스학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.123-134
• /
• 2012

Recently, The Bali Road Map was approved, as it demands that developing countries should also have the responsibility of greenhouse gas reduction from 2013. This suggests that the greenhouse gas and environment should be controlled across industry sectors. Accordingly, this study was conducted to identify the application and effects of the IT convergence technology to the smart farm and realize the low-carbon green industry in Korea. The smart farm technologies within and outside of Korea were comparatively analyzed for the low-carbon green industry policy. The study subjects were determined to propose the necessity of the study efficiently. First, the studies on the smart farm for low-carbon green industry policy were examined. Second, the suitable IT technology for the smart farm as well as the effect and the improvement plan of the IT technology-based smart farm system were examined. This study now aims to promote the low-carbon green industry policy and IT convergence technology and job creation. These will be achieved by providing the plan for linking the system simulator organization with the low-carbon green industry policy.

• 미래기술융합논문지
• /
• 1권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2022

2015년부터 정부에서는 한국형 스마트팜 보급에 노력하고 있다. 그러나, 기술 및 현행 재배 연구 데이터의 한계로 인해 대규모 시설 채소 농가에만 보급이 국한되고 있는 실정이다. 또한, 작물 생육 및 재배 환경을 고려하지 않은 IT 기술의 단순 적용으로 도입 비용 대비 효율성과 신뢰성이 낮은 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 공공 및 외부 데이터를 기반으로 데이터 분석 서비스를 수행하고 이를 시설 재배 농가의 실정에 맞는 데이터 기반의 타깃형 스마트팜 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 농장 위험 정보 알림 서비스를 개발하고, 적정 비료 시비를 위한 광환경지도를 제공하며, 시설 농장의 온습도 정보를 활용한 재배 작기별 병해 예측 모델을 설계하였다. 이를 통해, 기존의 스마트팜 센서 데이터와의 연계, 활용으로 스마트팜 데이터 서비스 구현이 가능하며, 데이터 활용에 경제적 효율성 및 데이터 신뢰성을 확보할 수 있다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.583-589
• /
• 2020

최근 다양한 센서 및 정보통신 기술(ICT: Information & Communications Technology)을 융합·활용한 스마트 팜을 위한 UAS (Unmanned Aerial System)의 활용성이 기대되고 있다. 특히, 다양한 지수를 통한 실외 작물 모니터링 방안으로 효용성이 입증되며 여러 분야에서 연구되고 있다. 본 연구는 벼를 대상으로 자연재해 작물 피해를 분석하고 피해량을 계측하는 것이다. 이를 위해, BG-NIR (Blue Green_near Infrared red) 및 RGB 센서를 통해 데이터를 획득하고 영상해석 및 NDWI (Normalized Difference Water Index) 지수를 활용하여 장마에 의한 작물 피해를 검토한다. 또한, 영상해석 기반 포인트 클라우드 데이터를 생성, 인스펙션 맵을 통해 태풍 전·후 데이터를 비교하여 피해량을 계측한다. 연구결과, NDWI 지수 분석을 통해 벼의 생장 및 장마 피해를 검토하였고, 인스펙션 맵 분석으로 태풍에 의한 피해 면적을 계측하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권3호
• /
• pp.88-94
• /
• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.201-210
• /
• 2019

본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.389-396
• /
• 2020

본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
• /
• pp.74-85
• /
• 2014

This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.47-63
• /
• 2023

Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R² =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제59권3호
• /
• pp.21-28
• /
• 2017

The main goal of this paper is to assess application of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and GIS based images in detection and measuring of rice field drought area in South Korea. Drought is recurring feature of the climatic events, which often hit South Korea, bringing significant water shortages, local economic losses and adverse social consequences. This paper describes the assesment of the near-realtime drought damage monitoring and reporting system for the agricultural drought region. The system is being developed using drought-related vegetation characteristics, which are derived from UAV remote sensing data. The study area is $3.07km^2$ of Wonbuk-myeon, Taean-gun, Chungnam in South Korea. UAV images were acquired three times from July 4 to October 29, 2015. Three images of the same test site have been analysed by object-based image classification technique. Drought damaged paddy rices reached $754,362m^2$, which is 47.1 %. The NongHyeop Agricultural Damage Insurance accepted agricultural land of 4.6 % ($34,932m^2$). For paddy rices by UAV investigation, the drought monitoring and crop productivity was effective in improving drought assessment method.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제63권4호
• /
• pp.23-32
• /
• 2021

For agricultural water management, it is essential to establish the digital infrastructure data such as agricultural watershed, irrigated area and canal network in rural areas. Approximately 70,000 irrigation facilities in agricultural watershed, including reservoirs, pumping and draining stations, weirs, and tube wells have been installed in South Korea to enable the efficient management of agricultural water. The total length of irrigation and drainage canal network, important components of agricultural water supply, is 184,000 km. Major problem faced by irrigation facilities management is that these facilities are spread over an irrigated area at a low density and are difficult to access. In addition, the management of irrigation facilities suffers from missing or errors of spatial information and acquisition of limited range of data through direct survey. Therefore, it is necessary to establish and redefine accurate identification of irrigated areas and canal network using up-to-date high resolution images. In this study, previous existing data such as RIMS (Rural Infrastructure Management System), smart farm map, and land cover map were used to redefine irrigated area and canal network based on appropriate image data using satellite imagery, aerial imagery, and drone imagery. The results of the building the digital infrastructure in rural areas are expected to be utilized for efficient water allocation and planning, such as identifying areas of water shortage and monitoring spatiotemporal distribution of water supply by irrigated areas and irrigation canal network.