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강찬호,오동훈,박춘봉,김종엽,임주락,김대향,최영근 한국농업정보과학회 2001 농업정보과학 Vol.3 No.1
약초 유전자원의 다양한 정보를 통합적이고 효율적으로 관리하기 위하여 "약초 유전자원 종합관리 데이터베이스 프로그램"을 개발하였다. 프로그램은 관리자 전용 부분을 별도 관리할 수 있는 사용자 확인 보조프로그램과 기초/육종/생리/환경/이용·가공특성/병해충/저장/재배정보등 독립 입·출력 체계가 설정되어 있는 특성평가자료 관리프로그램과 화상정보자료로 구성되어 약초자원의 효율적인 종합관리체계가 가능하며 특성평가자료 관리프로그램의 부분적 독자운영이 가능하여 관심분야에 대한 집중관리도 가능하도록 하였다. The importance of genetic resources management is accentuated gradually. Through much period, many institute try to collect various genetic resources inside and outside of the country but they neglect making efficient preservation and management system. So systematically controling genetic resources is not defined well. To settle such problem, we develope the data management program for medicinal herbs genetic resources. This program consists of 8 sub evaluation program and contains 85 pieces of information for breeding, physiology, processing, environment, cultivation and so forth, and also can incorporate 10 picture images at least.
무인기로 취득한 RGB 영상으로 수수 Panicle 탐지
박민준 ( Min-jun Park ),유찬석 ( Chan-seok Ryu ),강예성 ( Ye-seong Kang ),송혜영 ( Hye-young Song ),백현찬 ( Hyeon-chan Baek ),박기수 ( Ki-su Park ),김은리 ( Eun-lee Kim ),박진기 ( Jin-ki Park ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
수수는 국내에서 생산 및 소비량이 적고 수급 안정성이 낮아 해마다 가격 변동이 심하기 때문에 정확한 재배면적과 수확량을 예측할 필요가 있다. 최근 고해상도 영상장치 및 인공지능 기술의 발달로 다량의 비정형 데이터를 이용하여 작물 분류 및 타겟 검출이 가능하게 되었다. 따라서 본 연구는 무인기로 취득한 RGB 영상과 딥러닝을 이용하여 수수의 수확량을 예측하기 위해 Panicle 개수를 추정하였다. 실험지역은 경상북도 안동시 남후면 고상리에 위치한 수수 재배지(36°30'20.3N 128°36'27.6E)를 대상으로 수행하였다. 회전익 무인기(Matrice 300 RTK, DJI Technology Inc, China)에 RGB 카메라(Zenmuse P1, DJI Technology Inc, China)를 탑재하여 2022년 9월 2일 고도 25m GSD 0.31cm/pixel로 RGB 영상을 취득하였다. 취득한 다수의 고해상도 8192×5460 이미지를 512×512로 자른 뒤 Label-studio를 이용하여 수수 Panicle 부분을 Bounding Box로 라벨링 후 YOLOv5s를 사용해 학습을 진행하였다. 라벨링 작업이 진행된 1200장의 이미지를 6:2:2(Train : Validation : Test) 비율로 나눈 뒤 훈련 횟수는 1000 Epoch로 설정하였으나 Early Stopping 기능으로 127 Epoch 훈련되었다. 모델은 27 Epoch에서 box_loss=0.053, obj_loss=0.172, mAP_0.5=0.789의 높은 성능을 나타내었다. Test 데이터를 이용하여 mAP_50=0.804의 수수 Panicle 탐지 가능성을 볼 수 있었으며 추후 수집해놓은 데이터와 시계열 영상 데이터의 활용으로 수수 Panicle 탐지 모델의 성능을 향상시킬 계획이다.
농업정보기술을 위한 ILP 프로세서에서 정·동적 분류를 이용한 결과 값 예측기
고광현,조영일 한국농업정보과학회 2003 농업정보과학 Vol.4 No.1
Recent works have addressed that the limit imposed by data dependencies could be overcome to some extent by the data value prediction. A hybrid value predictor could obtain high prediction accuracy using advantages of various predictors, however it had a defect that identical instructions had overlapping entries in all predictors. In this paper, we proposed a new hybrid value predictor which achieved high performance by using information of static and dynamic classification. The proposed predictor could enhance prediction accuracy and efficiently decreased prediction table size of the predictor, because it allocated each instruction into single best-suited predictor during a fetch stage by using information of static classification. Simulation results based on the SimpleScalar/PISA tool set and the SPECint95 benchmarks showed the average correct prediction rate of 86.3% by using the static classification mechanism. Also, we achieve the average correction prediction rate of 87.9% by using static and dynamic classification mechanism.
신재훈,이계엽,이정택 한국농업정보과학회 2000 농업정보과학 Vol.2 No.1
This paper introduces the Agrometeorological Network and Information System. Twenty-one Automatic Weather Station (AWS) installed in Regional Agriculture Technology Center (ATC) were integrated into a network system based on the Internet. Also, this system was connected to the Korea Meteorological Administration (KMA) with high speed network for acquisition of data from national weather observation offices. In addition, daily agricultural climate data which had been compiled in 92 ATCs in the past 30 years were computerized into an integrated climate database. Bnsed on this database system, three main information services were developed. These are: a) real-time weather information including current agricultural weather condition at ATC and KHTA office by geographic maps as well as table format, b) climate database with search-ing and comparative analysis menus, and c) climate analysis infermation for farmers, such as greenhouse heat-ing requirement calculator, soil water content calculator, and growing degree days calculator.
도창희 한국농업정보과학회 2000 농업정보과학 Vol.2 No.1
This paper sketches the strategies and systems for the knowledge-based information system of swine breeding that includes: the general strategies fer the implementation of the information system, the details of developed software for swine farms, the function and structure of the organizations in the system, and the future works for the information system for swine breeding. The software developed for the management of swine breeding farms is ready to seue as useful tool in the swine industry. The program is also an essential part of the information system, which provides the basic reports on the production of the farms and the func-tions for data transfer between the farms and the swine improvement organization. This research unines several aspects of the projects and future works. The final destiny of the systems in the research is the total solution service for swine breeders.