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- 저자 : 김성민 ( Dae Cheol Kim ) (검색결과 10 건)
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이봉기 ( Bongki Lee ),주현식 ( Hyun Sik Joo ),김성민 ( Seong Min Kim ),김대철 ( Dae-cheol Kim ),이동훈 ( Dong-hoon Lee ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
축적된 경험과 감각으로 농사를 짓는 대부분인 고령 농업종사자는 지속되는 기후변화 및 신종병해충 피해에 따른 농업환경 변화에 적응하지 못해 품질 및 생산성 저하로 이어지는 가능성이 매우 높다. 따라서 환경변화에 따른 농업생산 시스템의 변화 및 작물의 피해에 대응하기 위해 농업 표준 데이터 축적 및 지능형 데이터 처리 기반의 스마트 농업이 필요하다. 드론을 이용한 영상정보취득은 높은 공간해상도와 인공위성 대비 높은 경제성과 손쉬운 운용이 가능하여 적시성을 요구하는 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 국지적 상시모니터링이 가능하다. 이러한 드론을 이용하여 농업 표준 데이터 축적 및 지능형 데이터 처리 기반의 스마트 농업 기술 확보를 위해 드론영상 및 AI기반으로부터 확보한 농업 공간정보 구축하에 벼 농작물 생육/작황상태를 모니터링 정보를 가시화 기능 개발이 필요하다. 벼 작물의 생육 특성을 분석하기 위하여 드론을 통해 획득한 분광영상 및 RGB 색상 영상을 이용하였다. 분광영상 분석을 통한 벼 작물생육에 따른 분광반사 특성 분석하고 벼 작물 생육 정보 분석을 위해 유용한 분광대역을 선정하기 위하여 벼 작황에 따른 분광영상 및 RGB 색상 영상의 차이를 확인하였다. 벼 작황에 대한 영상 정보를 분석하기 위해서 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 각 필지별 작황 차이를 분석하였다. SR의 경우 NIR 영상과 Red 파장대 영상의 변환을 통해 얻은 영상에서 벼가 생육 중인 필지가 아닌 하천 영역이 영상 내 유의미한 차이를 나타내고 있어 벼 생육 정보 확인에는 적합하지 않으며, GNDVI는 벼가 생육 중인 필지와 필지 이외의 영역에 대하여 차이를 확인할 수 없었다. NDVI의 경우 벼가 생육 중인 필지와 필지 이외의 영역에 대하여 육안으로도 확인할 수 있는 차이를 보여, 실제 생육 정보와의 상관관계를 분석하여 유용한 분광대역을 선정이 가능할 것으로 보인다.
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신주원 ( Joo Won Shin ),주현식 ( Hyun Sik Joo ),김현진 ( Hyun Jin Kim ),이형수 ( Hyung Soo Lee ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),김성민 ( Seong Min Kim ),이동훈 ( Dong-hoon Lee ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
무인기 혹은 드론을 이용한 영상정보취득은 높은 공간해상도와 인공위성 대비 높은 경제성과 손쉬운 운용이 가능하여 적시성을 요하는 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 드론영상을 활용하여 농업 공간을 구축하고 벼생육 및 작황정보를 분석할 수 있는 기술개발을 목표로 한다. AI학습용 예측모델 개발용 데이터는 정확한 생육조사와 수확량 조사를 위하여 해남군 농업기술센터의 계약 재배중인 벼 농가(해남군 56필지, 201,347㎡)를 대상지로 선정하였다. 무인드론 영상취득 작업공정은 비행계획 수립, 보정판 설치, 드론비행, 영상 확인 및 현장검수 순으로 진행하였다. RGB센서(20MP)기준 공간해상도 3cm 비행고도 130m와 동일한 비행고도에서 촬영하였으며, Calibration Target 드론을 활용하여 촬영 전ㆍ후 광량에 따른 영상 값 보정을 실시하였다. 취득한 영상은 영상정합 소프트웨어를 활용하여 RGB, 다중분광, 열화상 촬영사진을 정합 처리한 후 인공지능 학습 파일로 적용하였다. 촬영 대상 지역 필지 단위 경계를 작성한 후 영상 이미지를 배경으로 필지 형태에 적용하였으며, shp 맵파일과 영상처리가 완료된 정사 영상 데이터를 GIS프로그램을 활용하여 중첩하였다. 영상 취득 시기에 벼 재배농가 생육데이터와 수확량 정보를 조사하였으며, AI예측모델 개발을 위한 토양 품질 조사를 하였다. 토양 품질조사 결과는 shp 맵에 중첩하여 필지별 속성 정보를 입력하였다. AI 예측모델 개발을 위해 더 많은 학습용 데이터를 취득하여 성능을 개선시킬 예정이다.
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한준영 ( June Young Han ),신주원 ( Ju Won Shin ),김성민 ( Seung Min Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),조용진 ( Yong Jin Cho ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
작물의 안정적인 생산과 지속 가능한 농업을 위해서는 효과적인 토양 관리가 필수이며, 이를 위해서는 정확한 토양 성분을 파악하는 것이 중요하다. 기존의 토양 성분 분석 방법은 현장에서 토양 시료를 채취한 후 실험실에서 분석하는 절차를 거쳐야 했으며, 이로 인해 시간과 비용이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 토양 성분을 측정할 수 있는 센서를 활용한 토양 분석 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 측정한 토양 분석 데이터를 활용하여 농지 내 토양 성분의 변이를 측정하고, 측정된 토양의 변이를 실시간으로 모니터링 하기 위한 논 토양 성분지도를 작성하였다. 경기도 화성시에 위치한 4곳의 논 필지에서 토양 성분을 측정하였으며, 측정한 토양 성분 데이터는 지구통계학 함수 베리오그램을 활용하여 일정 거리에 따른 토양 성분 간의 공간적 상관관계를 분석하였다. 분석한 데이터를 기반으로 토양 성분 분포 특성을 파악하고 토양 성분 지도를 작성하였다. 본 연구 결과를 통해 향후 농지 내 토양을 관리하는 데 유용한 정보를 제공함으로써 효율적이고 지속 가능한 농업 관리 기술을 개발하는데 기여할 것으로 사료된다.
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주현식 ( Hyun Sik Joo ),신주원 ( Joo Won Shin ),김동은 ( Dong Eum Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),김성민 ( Seong Min Kim ),이동훈 ( Dong Hun Lee ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1
정밀한 농작물 생육상태 진단 및 수확량 예측 분석 모델을 개발을 위해서는 최적화된 분석 모델개발이 필요하다. 확보한 드론 영상으로 농업 공간정보 구축하고 벼 농작물 생육/작황 상태 모니터링 정보를 가시화 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학습용 데이터 기반하에 AI 플랫폼 구축하는데 있다. AI 학습 데이터 구축을 위해 영상전처리 후의 필지단위 타일링 가공 데이터에 작황정보 현장조사 라벨링 데이터를 업로드하였으며 작물 필지와 그 외 지역 구분을 위한 필지 외곽선 추출작업 진행하였다. 테이블 구성 및 이미지 마스킹에 대한 메타정보를 입력하였다. 작물 및 재배면적 판독을 위한 학습 데이터 구축을 위해 각 재배/수확필지를 구분하여 태깅하였다. 인공지능 데이터 구축에서는 75 : 25 로 비율의 Train set으로 진행하였다. 드론 영상은 일정 크기인 512 x 512픽셀로 그리드 분할하고, 태깅된 데이터는 마스킹 이미지로 변환하여 그리드 분할하였다. 그리드 분할된 이미지와 마스킹 이미지는 학습과 테스트를 위한 데이터로 75 :25 의 비율로 분리하였다. AI 알고리즘을 활용한 농작물 생육상태 진단 및 품질, 수확량 예측 분석 모델 선정하였으며, 최적 분석모델 개발을 위한 Classification & Segmentation + Regression Analysis 모델을 적용하였다. 알고리즘을 바탕으로 선정된 벼 농작물 판독 및 인식 모델인 U-Net 모델 개발을 완료하였다. 딥러닝 기술 기반의 이미지 분할기술 중 Semantic Segmentation 기술을 활용하여 이미지 분할 방법 적용하여 농작물(벼)판독 및 재배면적 산출하였다. 선정된 작물의 품질 및 수확량 예측을 위한 추론 모델인 RESNET 모델을 개발할 예정에 있다.
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한준영 ( June Young Han ),주현식 ( Hyun Sik Joo ),신주원 ( Ju Won Shin ),김성민 ( Seung Min Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),이봉기 ( Bong Ki Lee ),감동환 ( Dong Hwan Kam ),상완규 ( Wan Kyu Sang ),조용진 ( Yong Jin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
토양의 물리적, 화학적 특성은 작물의 생장뿐만 아니라 수확량에도 영향을 미치는 중요한 요소이다. 토양 경도가 높은 토양의 경우 작물 뿌리의 침투를 방해하며, 낮은 토양은 작물을 지탱할 수 있는 지지력이 낮아지므로 작물의 생장, 수확량 및 품질에 영향을 미친다. 토양 수분함량은 작물 성장에 가장 효과적인 요소로 작물 뿌리의 영양분 흡수를 책임지는 역할을 하여 경작의 시작부터 수확에 이르기까지 농업에 있어서 기초가 된다. 토양 전기전도도(Electric Conductivity, EC)는 질소 사용의 효율성 및 토양 환경에 미치는 영향을 모니터링하는 데 중요하다고 알려져 있다. 이런 다양한 토양의 물리적 특성들을 측정할 수 있는 많은 방법이 있지만, 현장에서 실시간 측정이 가능한 센서의 활용은 시간적, 경제적 손실을 줄이며 손쉽게 토양의 물리적 특성을 파악할 수 있다. 센서를 활용한 토양 특성의 연구는 현재까지도 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 실시간 측정 토양 센서들을 이용하여 논 토양에서 토양 경도, 토양 EC, 수분을 측정하고 논의 토양 특성 지도를 작성하는 데 있다. 측정 대상은 국내 대규모 논 단지인 경기도 화성시의 필지를 선정하였으며, 필지 내 20여 개 이상의 구역별로 나눠서 구역별로 토양 시료 조사와 토양 경도, EC, 수분을 측정하였다. 이를 바탕으로 공간통계학 기법을 적용한 토양 지도를 작성하였다. 이는 향후 비료 살포 및 농약 처방 등 다양한 농작업 시 토양 성분 기반하여 적합한 처방 농업의 실현을 기대할 수 있다.
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신주원 ( Ju Won Shin ),한준영 ( June Young Han ),김성민 ( Seung Min Kim ),김대철 ( Dae Cheol Kim ),조용진 ( Yongjin Cho ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
토양은 농업에 있어 중요한 요소 중 하나로 작물 성장에 필요한 영양소 및 수분을 제공하고 뿌리 생육환경에 안정적인 기반을 제공한다. 토양 비료는 크게 질소, 인, 칼륨 등으로 구성되며, 작물 생장에 직접적으로 관여하는 중요한 요소 중 하나이다. 기존의 관행농법은 토양의 관리가 미비하여 양분 결핍 및 질산염 등 작물의 생장에 치명적인 문제들을 유발하므로, 작물의 생산성 및 품질 향상을 위해 지속적인 토양 관리가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 변량시비기술이 대두되고 있으나, 변량시비 전 토양의 정보를 확인할 수 있는 토양지도 작성이 필수적이다. 따라서 본 연구의 목적은 변량시비를 수행하기 전 토양의 정보를 확인할 수 있는 토양지도를 작성하는 것이다. 대한민국 논 필지에서 토양시료를 채취 및 분석을 수행하였고, 분석된 토양 성분을 기반으로 공간통계학 기법인 Variogram 및 Kriging을 적용하여 총 질소 및 유효인산 함유량 지도와 예상 질소 및 인산 시비량 지도를 작성하였다. 본 연구를 통해 작성된 토양지도는 토양 관리에 효과적일 것으로 판단되며, 추후 변량시비 장치에 적용하여 비료 투입의 최소화를 통한 작물 생산의 안정성이 높아질 것으로 판단된다.
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DRS를 이용한 논 토양 특성 예측 모델 개발에 관한 연구
주현식 ( Hyun-sik Joo ),신주원 ( Ju-won Shin ),한준영 ( June-young Han ),김용현 ( Yong-hyun Kim ),김성민 ( Seung-min Kim ),김대철 ( Dae-cheol Kim ),송민희 ( Min-hee Song ),상완규 ( Wan-kyu Sang ),조용진 ( Yong-jin Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
토양은 작물 생장에 있어 가장 큰 영향을 끼치므로 건강한 작물을 생산하기 위해서는 토양에 대한 성분을 파악하고 관리하는 것이 중요하다. 기존 관행 농법으로 인하여 토양에 대한 황폐화가 지속되면 농작물 생장에 직접적으로 영향을 끼치므로 지속 가능한 농업을 실현하기 위해서는 토양에 대한 정확한 성분 파악이 필요하다. 토양 성분분석 방법은 토양 시료를 채취하여 실험실 내에서 화학적 분석을 통하여 측정할 수 있지만 이것은 시간, 노동력 등 많은 비용으로 인하여 비실용적이다. 이를 보안하기 위해서 DRS (Diffuse Reflectance Spectroscopy)을 활용한 토양 성분 예측 모델 개발이 이루어지고 있다. DRS는 기존의 실험실 내 화학적 분석 방법과는 다르게 많은 시간과 노동력을 절감할 수 있으며 화학물질을 사용하지 않으므로 친환경적이다. 많은 연구자들은 DRS을 활용한 토양의 물리적 및 화학적 특성 예측 모델을 개발하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구의 목적은 국내 논 토양의 시료를 채취 후 각 시료에 대한 다양한 토양 성분 특성을 측정하고 DRS를 활용하여 토양 성분 예측 모델을 개발하고자 한다. 국내에서 대규모로 논 재배가 이루어지고 있는 경기도 화성시 장안면 수촌리의 4개의 필지를 선정하고 토양 시료를 채취하였다. 현장에서 수거한 토양 시료는 한국농업기술진흥원의 토양검증센터에 의뢰하여 다양한 토양 성분 특성을 측정하였다. 측정된 토양 성분 분석 결과들과 DRS를 활용하여 토양 성분 예측 모델을 개발하였다. 예측 모델은 부분 최소 제곱 회귀 (Partial Least Squares Regression, PLSR) 방법을 이용하여 개발하였으며, 국내 논 토양의 토양 특성을 DRS로 예측할 수 있었다.
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한준영 ( June Young Han ),신주원 ( Ju Won Shin ),원진호 ( Hyun Sik Joo ),양명균 ( Jin Ho Won ),김대철 ( Seung Min Kim ),김성민 ( Dae Cheol Kim ),주현식 ( Myoung Kyun Yang ),상완규 ( Wan Kyu Sang ),양창주 ( Chang Ju Yang ),조용진 ( 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
토양오염에 대한 관심이 높아짐에 따라 농업 분야에서는 친환경 정밀농업 기술의 필요성이 높아지고 있다. 작물의 생산성을 높이기 위한 관행적인 방법으로 복합비료를 사용하고 있지만, 복합비료의 과다 사용은 토양 오염을 일으킬 수 있다. 특히, 질소, 인, 칼륨 등의 성분들의 과다한 사용은 지하수와 표토의 오염을 일으켜 연작장해 및 토양 염류화를 야기한다. 농가에서는 복합비료 시비를 토양 속성에 관계없이 동일 양을 투입하고 있다. 이러한 농작물의 생산성을 유지하면서 환경적 문제를 개선하기 위해서는 토양 성분에 따라 적절한 시비가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 논 토양성분을 분석하여 토양 성분 지도를 작성에 목적을 두고 있다. 경기도 화성시에 위치한 논 필지에서 GPS 위치정보에 따라 토양시료들을 채취 후 한국농업기술진흥원의 토양검증센터에 의뢰하여 토양 성분을 분석하였다. 수집한 토양 성분은 자기상관성을 모델링 하여 공간 예측을 수행하는 Variogram을 활용하여 토양 성분 간의 공간적 상관관계를 분석하였으며, 이를 바탕으로 토양 성분 지도를 작성하였다. 이는 위치별 토양 성분 변이에 따라 비료 투입량을 변량적으로 제어하는 기술에 활용하여 적절한 비료 관리가 가능하다.
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