• ALGAE
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• 제24권2호
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• pp.111-120
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• 2009

Choosing an appropriate sample unit is a fundamental decision in the design of ecological studies. While numer-ous methods have been developed to estimate organism abundance, they differ in cost, accuracy and precision.Using both field data and computer simulation modeling, we evaluated the costs and benefits associated with twomethods commonly used to sample benthic organisms in temperatc kelp forests. One of these methods, theTargeted Sampling method, relies on different sample units, each "targeted" for a specific species or group ofspecies while the other method relies on coefficients that represent ranges of bottom cover obtained from visual esti-mates within standardized sample units. Both the field data and the computer simulations suggest that both meth-ods yield remarkably similar estimates of organisnm abundance and among-site variability, although the Coefficientmethod slightly underestimates variability armong sample units when abundances are low. In contrast, the twomethods differ considerably in the effort needed to sample these communities; the Targeted Sampling requiresmore time and twice the persormel to complete. We conclude that the Coeffident Sampling metliod may be bettcrfor environmental monitoring programs where changes in mean abundance are of central conccm and resources arelimiting, but that the Targeted sampling methods may be better for ecological studies where quantitative reIation-ships among species and small-scale variability in abundance are of central concern.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-32
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• 2022

IR-UWB radar has been regarded as the most promising technology for non-contact respiration and heartbeat monitoring because of its ability of detecting slight motion even in submillimeter range. Measuring heart rate is most challenging since the chest movement by heartbeat is quite subtle and easily interfered with by a random body motion or background noise. Additionally, periodic sampling can be limited by the performance of computer that handles the radar signals. In this paper, we deploy Lomb-Scargle periodogram method that estimates heart rate even with irregularly sampled data and uneven signal amplitude. Lomb-Scargle periodogram is known as a method for finding periodicity in irregularly-sampled and noisy data set. We also implement a motion detection scheme in order to make the heart rate estimation pause when a random motion is detected. Our scheme is implemented using Novelda's X4M03 radar development kit and its corresponding drivers and Python packages. Experimental results show that the estimation with Lomb-Scargle periodogram yield more accurate heart rate than the method of measuring peak-to-peak distance.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.883-902
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• 2023

Water is critical to the health and productivity of fruit trees. Efficient monitoring of water stress is essential for optimizing irrigation practices and ensuring sustainable fruit production. Short-range sensing can be reliable, rapid, inexpensive, and used for applications based on well-developed and validated algorithms. This paper reviews the recent advancement in fruit tree water stress detection via short-range sensing, which can be used for irrigation scheduling in orchards. Thermal imagery, near-infrared, and shortwave infrared methods are widely used for crop water stress detection. This review also presents research demonstrating the efficacy of short-range sensing in detecting water stress indicators in different fruit tree species. These indicators include changes in leaf temperature, stomatal conductance, chlorophyll content, and canopy reflectance. Short-range sensing enables precision irrigation strategies by utilizing real-time data to customize water applications for individual fruit trees or specific orchard areas. This approach leads to benefits, such as water conservation, optimized resource utilization, and improved fruit quality and yield. Short-range sensing shows great promise for potentially changing water stress monitoring in fruit trees. It could become a useful tool for effective fruit tree water stress management through continued research and development.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2002년도 생물공학의 동향 (X)
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• pp.228-231
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• 2002

Itaconic acid has been produced during the cutivation of Aspergillus terreus DSMZ 5770 by using several starchs as carbon sources. The starchs were pretreated by partial hydrolysis with some acids at various pH conditions. The highest yield for the production of itaconic acid has been found when rice starch was pretreated by sulfonic acid at pH 2.5 and utilized for the cultivation. Using the results from shaker fermentation A. terreus has been cultivated in 2.5 L bioreactor for the production of itaconic acid and its on-line monitoring.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.122-122
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• 2017

Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.641-650
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• 2014

최근 기후변화로 인하여 농작물 생산에 영향을 주는 기온, 강수량 등 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있다. 이에 따른 농작물에 대한 생산량 예측은 전세계적인 식량 안보 문제의 해결, 국가차원의 농작물 수급정책 결정, 농가단위의 농가 소득 보전 등 지속가능한 농업경제 발전을 위한 중요한 요소가 되고 있다. 미국, 유럽, 중국, 캐나다, FAO, USDA, NASA 등 여러 국가들 및 기관들은 협력체계를 구축하여 넓게는 전세계 단위에서 국가단위까지 작물 모니터링 시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 다양한 스케일로 운영되고 있는 국외 작황모니터링 시스템의 전반적인 현황을 파악하고 제공되고 있는 정보의 수준, 활용되고 있는 위성영상, 기후, 토양 습도 등 다양한 생물리변수의 활용 여부를 판단하여 향후 위성영상을 활용한 작황모니터링 시스템의 발전방향을 제시하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권3호
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• pp.267-274
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• 2004

논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.182-196
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• 2023

작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제19권12호
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• pp.1742-1748
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• 2006

The experiment was conducted on 264 crossbred Karan-Fries (Holstein Friesian${\times}$Tharparkar) cows, over one year to explore the possibility of using milk urea (MU) concentration and milk protein content to monitor feeding adequacy under farm condition and to investigate the effects of different animal factors and season on MU concentration. Individual noon (1200 to 1300 h) milk samples were collected once in every month and analysed for urea and protein contents. Representative feed samples were also collected on the same day of milk collection and were analysed for CP content. A significant positive association (p<0.01) between MU concentration and milk yield was observed. MU concentrations (mg/dl) were found to be significantly (p<0.01) higher and lower in first lactation (44.8${\pm}$0.7) and in early lactation stage (40.7${\pm}$0.5), respectively. Average MU values were found to be significantly (p<0.01) higher in winter (50.7${\pm}$0.3) and lower in summer (32.9${\pm}$0.6). During the investigation, of the total MU observations, 50.3% were within the range of 30 to 50 mg/dl, 21.4% were <30 mg/dl and only 7.5% were >60 mg/dl. MU concentration was found to be associated significantly (p<0.05) with CP content of forages rather than concentrate. A close positive association (p<0.01) between MU level and daily milk protein (DMP) yield was observed during the investigation. The regression equation, DMP yield (g) = -24.6+33.5 daily milk yield (kg) +0.9 MU (mg/dl) was developed to establish the reference level of DMP yield. The result indicates that the effect of parity and stage of lactation may be ignored while interpreting MU values. However, reference MU values may be standardised separately for high milk yielders as level of milk yield contributes significantly to the variation of MU. The study revealed that the MU values together with DMP yield and milk protein content could be used as a potential non-invasive pointer to monitor feeding adequacy in dairy cows under farm conditions.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.45-52
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• 2020

본 논문에서는 농작물 수확량에 영향을 미치는 다양한 농업 매개 변수를 측정하고, 환경 정보를 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 국제 기구의 분석에 따르면 전 세계 인구의 60%가 농업으로 생활을 유지하고 있다. 또한, 전 세계토양의 11%가 작물 재배에 이용되고 있다. 이런 이유로 농업은 국가 발전에 중요한 역할을 담당하고 있다. 날씨 또는 환경 문제 등으로 인해 농업에 문제가 발생하면 국가 발전에 문제가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 IoT 기술을 활용하여 농업의 현대화를 하는 것이 중요하다. 농업에서 IoT 기술을 적용하여 스마트 환경을 구축하여 농업환경을 개선할 수 있다. 논문에서 제안하는 시스템을 검증하기 위해서 콩 재배농장에서 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 시스템을 이용하여 콩 재배 토양의 수분을 자동으로 40%로 유지할 수 있음을 보였다.