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신평,상완규,김준환,이윤호,백재경,권동원,조정일,서명철,Shin, Pyeong,Sang, Wan-Gyu,Kim, Jun-Hwan,Lee, Yun-ho,Baek, Jae-Kyeong,Kwon, Dong-Won,Cho, Jung-Il,Seo, Myung-Chul 한국작물학회 2020 한국작물학회지 Vol.65 No.4
본 연구는 2017년과 2018년의 기상을 가지고 연도별에 따른 대원, 대풍2호, 풍산나물콩의 생육 및 수량구성요소와 종자 크기, 지방, 단백질 함량을 분석하였다. 두 연도별 생육 시기를 보면 대원과 대풍2호에서 2018년이 2017년보다 생육 시기가 빠른 경향을 보였으나 풍산나물콩은 큰 차이가 없었다. 생육 기간 중 R1~R5에서 평균기온은 모든 품종에서 2018년이 2017년보다 높은 반면에 강수량은 풍산나물콩을 제외한 모든 품종에서 2018년이 2017년보다 적었다. 수분모형으로 각 연도의 일별 토양수분함량을 예측한 결과 2018년이 2017년보다 한발 기간이 길었고 개화시부터 종실비대기 이전까지 한발이 지속된 것으로 예측되었다. 종실 수량과 백립중은 2017년이 2018년보다 더 컸으며, 종실 크기는 2017년의 종실이 2018년보다 큰 경향을 나타내었다. 지방 함량은 모든 품종에서 2017년의 지방함량이 2018년보다 많았고 대풍2호, 대원이 연도별 기상에 따른 큰 차이를 보였다. 반면 단백질 함량은 2018년이 2017년보다 높은 경향을 보였지만 품종별 차이를 나타내었다. 결과적으로 2018년의 개화시부터 종실비대시 이전 기간이 2017년보다 평균기온이 높고 강수량이 적은 기상으로 인하여 콩의 수량, 지방 및 단백질 함량에 영향을 주었다. 이번 연구를 통하여 고온과 한발에 내성이 있음과 동시에 품질 감소가 저하되는 콩 품종 개발 및 재배 연구가 활발하게 이루어질 것이라 생각된다.
지상 고정형 작물 원격탐사 센서 자료와 표준 생육정보를 융합한 작물 모니터링 기법
김현기 ( Hyunki Kim ),문현동 ( Hyun-dong Moon ),류재현 ( Jae-hyun Ryu ),권동원 ( Dong-won Kwon ),백재경 ( Jae-kyeong Baek ),서명철 ( Myung-chul Seo ),조재일 ( Jaeil Cho ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
원격탐사 기술을 이용하면 작물의 생육·생리 상태를 비파괴적이고 연속적으로 탐지할 수 있어 그 농업적 활용 가치가 크다. 원격탐사 기반 센서를 농장에 설치하여 스마트팜 시스템에 활용하면, 작물의 이상 여부를 실시간으로 연속해서 감시하여 농업정보(Agro-information)를 생산할 수 있다. 하지만, 작물은 동적으로 변하는 생물이므로, 관측 물리량이 작물의 이상 상태를 나타내는 것인지 생육단계에 따른 생육 변화를 나타내는 것인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서, 작물의 표준 생육정보(Standard growth information) 와 비교한 상대적인 생육을 파악해야 한다. 이상적인 재배관리에서 획득한 작물 생육관련 누적기온인 GDD (Growing Degree Days)와 식생지수의 관계를 표준 생육정보로 두고, 표준 재배관리 시행 논과 무비료처리한 논 각각에서 분광반사측정 센서로 관측된 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index; CCI, Chlorophyll/Carotenoid Index)와 비교해 작물 상태를 파악했다. 영양생장기 동안에는 생육 정도에 따라 NDVI의 차이가 나타났으며, 식물 스트레스에 따라 CCI가 반응했다. 벼가 익는 동안은 NDVI와 CCI 모두 감소하지만, 표준 생육에서 노화에 따른 그 감소 폭이 더 컸다. 향후 공학적 관측 기법과 농학적 해석 방법을 융합하여 유용한 농업정보를 생산하기 위해 다양한 기후조건과 품종을 대상으로 표준 생육정보 데이터베이스 구축이 필요하겠다. Accordingly, attention is also being paid to the agricultural use of remote sensing technique that non-destructively and continuously detects the growth and physiological status of crops. However, when remote sensing techniques are used for crop monitoring, it is possible to continuously monitor the abnormality of crops in real time. For this, standard growth information of crops is required and relative growth considering the cultivation environment must be identified. With the relationship between GDD (Growing Degree Days), which is the cumulative temperature related to crop growth obtained from ideal cultivation management, and the vegetation index as standard growth information, compared with the vegetation index observed with the spectral reflectance sensor (SRSNDVI& SRSPRI) in each rice paddy treated with standard cultivation management and non-fertilized, it was quantitatively identified as a time series. In the future, it is necessary to accumulate a database targeting various climatic conditions and varieties in the standard cultivation management area to establish a more reliable standard growth information.
박창영(Chang-Yeong Park),임병찬(Byeong-Chan Lim),권동원(Dong-Won Kwon),황종환(Hwang Jong Hwan),이부형(Boo-Hyung Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
해가 증가할수록 유해 동물로 인해 농작물 피해가 증가하고 있다. 이를 예방하기 위해 본 논문에서는 AI를 활용한 농작물 피해 완화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 AI, 특히 객체 인식 기술(YOLO)을 활용하여 동물, 새, 사람으로 구분하고 동물 또는 새가 농경지 인근 혹은 내로 침입했을 경우 퇴치 과정을 진행 한다. 학습한 사람, 동물, 새중 동물과 새는 퇴출대상으로 분류되며, 효율적인 탐지를 위해 기존배경과 현재 입력 형상의 차영상을 이용하며 차이 발생 시 YOLO를 실행한다. 퇴치 단계는 1단계 조명 출력, 2단계 퇴치 신호 출력, 3단계 고주파수 출력, 4단계 조명 및 고주파수 출력으로 구분된다. 또한 퇴치 대상 식별 및 퇴치 단계, 퇴치 여부를 실시간으로 어플리케이션을 통해 주인에게 알리는 편의성을 제공한다