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본 연구는 4차 산업혁명 시대의 농업 분야 발전에 따른 스마트팜의 환경 조절 어려움과 농민 교육의 필요성을 인식하고, 가상현실 기술을 활용한 농업 교육 방안을 제시합니다. 특히, 가상현실 기술을 통해 농민들이 스마트팜 내부의 공기역학적 환경 분포를 효과적으로 이해하고, 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구축의 중요성을 강조합니다.
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
스마트 농·축산업 정책기술 동향과 미래 유망식품산업 R&D 실태분석
(첨단 기술의 융합) 스마트 농업혁명
Advances in agricultural machinery and technologies
Proceedings XXV CIGR V Congress : farm planning, labour and labour conditions, computers in agricultural management
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
ICTIoTAI 기술을 활용한 스마트팜 = 스마트팜 도입에 필요한 ICTIoTAI 개념 및 활용방법
Systems approaches for agricultural development
Sensing, data managing, and control technologies for agricultural systems
재배학개론 =
국내외 ICT기반 스마트농업관련 주요기술동향분석 및 시장전망과 기업종합분석
Soil and Crop Sensing for Precision Crop Production
무인헬리콥터 영농공학
Remote sensing of vegetation : principles, techniques, and applications
Agricultural chemicals and the environment : issues and potential solutions
Computer vision and machine learning in agriculture
(한 권으로 끝내는) 스마트팜 만들기 : IoT를 활용한 스마트팜 DIY
Deep learning for sustainable agriculture
생물환경조절학회지
윤승리, 김동필, 황인하, 김진현, 신민주, 방지웅, 정호정시설원예‧식물공장
노재승; 김유용; 유영지; 권진경; 이인복; 김락우; 김준규TQM Journal
Kumari S.,Raghuram P.,Venkatesh V.G.,Shi Y.한국지능시스템학회 논문지
배대일, 전왕수, 김종완, 김기준, 김유정, 박주영, 이상용教育教学论坛 / jiaoyu jiaoxue luntan
刘涛; LIU Tao大学教育 / University Education
侯文峰; 高强; 李翠兰; 王寅; 冯国忠Smart Agricultural Technology
Arantza Bereciartua-Pérez; Laura Gómez; Artzai Picón; Ramón Navarra-Mestre; Christian Klukas; Till EggersNongye Jixie Xuebao/Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
Chen X.,Chen Z.,Ma L.,Li X.Computers and Electronics in Agriculture
Slob N.,Hurst W.,van de Zedde R.,Tekinerdogan B.现代职业教育 / Modern Vocational Education
吴吟SMART AGRICULTURAL TECHNOLOGY
Mylonas, Nikos; Malounas, Ioannis; Mouseti, Sofia; Vali, Eleanna; Espejo-Garcia, Borja; Fountas, SpyrosHeliyon
Rathor AS; Choudhury S; Sharma A; Nautiyal P; Shah GResearch in Science and Technological Education
de la Puente, M.; Torres, O.J.M.; Guzmán Murillo, H.J.; Marquez Carrascal, J.X.; Rico, H.Biosystems Engineering
Kim, Rack-woo; Kim, Jun-gyu; Lee, In-bok; Yeo, Uk-hyeon; Lee, Sang-yeon; Decano-Valentin, CristinaIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
You LvMobile Networks and Applications: The Journal of SPECIAL ISSUES on Mobility of Systems, Users, Data and Computing
Yang, Jun; Liu, Mengchen; Lu, Jiayi; Miao, Yiming; Hossain, M. Anwar; Alhamid, Mohammed F.Mobile Information Systems
Yuying WangProcedia Environmental Sciences
Kahlen, Katrin; Zinkernagel, Jana; Chen, Tsu-Wei한국통신학회논문지
이세연; 양현정; 김민영; 김준경; 손아영; 홍성훈2023 IEEE CONFERENCE ON VIRTUAL REALITY AND 3D USER INTERFACES ABSTRACTS AND WORKSHOPS, VRW
Anh Nguyen; Windfeld, Emma; Francis, Michael; Lhermie, Guillaume; Kim, Kangsoo전선 / 대학원
본 교과목은 스마트농업을 구현함에 있어서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 무선통신, 3차원프린팅, 영상처리기술 분야의 원리와 이론을 소개하고 농업분야에서 연구현황과 문제점을 소개한다. 이 과목의 목표는 바이오시스템공학 각 분야에서 정보통신기술을 비롯한 4차산업혁명 관련 첨단기술의 융합을 촉진하기 위한 것이다.전선 / 학사
농업생태계 연구에 활용되어 온 원격탐사의 최신 기술을 이해하고 활용하는 것은 작물 육종 및 표현형 정량화를 효과적으로 지원하고, 스마트 농업, 디지털 농업 등 미래의 농업을 지원하기 위해 필수적임. 과목 전반에 걸쳐 가시광선부터 극초단파에 이르기까지 다양한 파장대별 원격탐사 기술을 소개하고, 실제 작물 표현형 정량화, 육종 지원, 디지털 농업 등 농업 지원과 농업 연구에서의 활용을 논의함. 학생들은 원격탐사의 활용을 이해하고 관련 기술에 대한 지식을 쌓을 수 있음.전선 / 대학원
기상은 자연환경 중 가장 기본적인 요소이며, 동시에 끊임없이 변화하며 예측이 불가능하다. 이러한 자연환경을 극복하고 안정된 주년 고품질 농산물을 생산하기 위하여 공기, 물, 토양환경관리가 요구되고 또한 이들은 농촌에 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 인위적인 다양한 시설들의 설계 및 관리를 위하여 기상환경을 시설목적 및 설계와 연계하여 정확하게 이해할 수 있어야 하며, 이러한 지식을 토대로 농업시설설계가 이루어져야 한다. 본 강좌에서는 대기환경에 대한 물리적 특성들을 이해하고 이 지식을 다양한 농업시설 설계에 공학적으로 적용할 수 있는 기술 및 이론을 공부하며, 강의와 실습을 병행하여 이해도를 높인다.전선 / 대학원
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 대학원
본 강의에서는 정밀농림을 위해 필요한 GPS, 인공지능, 로봇, 드론(UAV), 센서, 무선통신과 같은 첨단 ICT 기술에 관한 전문지식을 학습하고, 국내외 농림위성을 포함하여 농업 및 임업 분야의 관련 시스템의 연구개발 사례분석을 통하여 향후 발전방향에 대해 논의한다. 수강생들은 팀별로 ICT 기술을 적용한 농림분야의 적용 사례와 연구 결과를 분석하고 이를 기반으로 전공 영역별 연구과제 제안서 발표를 수행하여, ICT 기술의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
원격탐사는 오랜 시간에 걸쳐 농업생태계 연구에 활용되어 온 도구 중 하나로서, 최근 시공간적 해상도와 분광능에 있어서 큰 발전을 이뤄왔으며, 이러한 최신 기술을 잘 이해하고 활용하는 것은 작물 육종 및 표현형 정량화를 효과적으로 지원하고, 스마트 농업, 디지털 농업 등 미래의 농업을 지원하기 위해 필수적이다. 과목 전반에 걸쳐 가시광선부터 극초단파에 이르기까지 다양한 파장대별 원격탐사 기술을 소개하고, 위성 원격탐사로부터의 핵심 변수 추정 및 검증을 함께 논의하고 더 나아가 원격탐사 기술이 실제 작물 표현형 정량화, 육종 지원, 디지털 농업 등 농업 지원과 농업 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 농산물의 수확 후 품질관리 고도화를 위해 유통 단계 중 적용될 수 있는 첨단기술 (블럭체인, 클라우드, 디지털 트랜스포메이션 등)의 적용기술을 포함하고 있으며 수송 및 유통 중인 농산물의 품질특성을 측정, 분석할 수 있는 실시간/원격 비파괴 평가기술들에 대한 내용을 포함한다. 구체적으로, 다양한 센싱정보 (영상 등)를 실시간 무선통신방식으로 수집하여 클라우드 기반의 빅데이터를 구축하고 이러한 정보를 분석할 수 있는 딥러닝 기반의 첨단기술들에 대한 구체적 방안에 대해 논의하며 프로젝트를 통해 관련기술들을 구현하도록 한다.전선 / 대학원
스마트팜이란 정보통신기술을 적용하여 작물이나 가축의 생육 환경을 최적으로 제어·관리하는 농업 방식이다. 본 교과목에서는 스마트팜에서 재배하는 작물에 관련된 기초 지식과 실용화에 대한 내용을 강의한다. 구체적으로 스마트팜에서 발생하는 환경스트레스와 병해충의 예측 방법, 조기 진단 및 방제 기술을 소개한다. 예를 들어 병해충 발생 및 양분, 광, 수분 등의 재배 조건 변화를 감지할 수 있는 라만 분광법 및 휘발성 2차 대사물질을 감지할 수 있는 zNose 등을 이용하여 환경스트레스와 병해충을 관리하는 기술을 다룬다. 궁극적으로 스마트팜에서 재배되는 작물의 생장 및 생리적 특성에 대한 이해를 높이고 스마트팜에 적합한 작물 개발의 이론적 기초를 제공한다.전선 / 대학원
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 학사
생물과 그를 둘러싼 환경간의 관계와 이를 생물생산에 응용하는 방법론을 다루며, 이에 기초하여 시설농업, 시설축산, 실험동식물의 관리와 같은 분야의 환경관리용 기계와 시설의 설계원리를 교육한다. 열과 온도, 광도와 광질, 습도, 악취, 소음, 재배/사양자동화 등 이상적인 생물생산/사육환경의 주요 이슈와 이를 관리하는 구체적인 방법이 소개된다. 열, 열전달, 물리학, 생물학에 대한 이해가 요구된다.전선 / 학사
스마트농업 정보시스템은 현대 농업에서 정보통신기술(ICT)을 활용하여 농업 생산성을 향상시키고 효율적인 경영을 실현하는 통합 시스템이다. 이 과목에서는 농식품 산업에서 활용되는 디지털 정보시스템의 기본 이론부터 시작하여 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등 최신 기술을 농업 현장에 적용하는 방법을 학습한다. 학생들은 파이썬 프로그래밍을 기초로 데이터 분석 역량을 키우고, 텍스트 분석, 토픽 모델링, 군집 분석 같은 빅데이터 분석 기법을 익히게 된다. 특히 스마트팜 환경에서 수집되는 데이터를 실제로 다루면서 환경 최적화와 데이터 기반 의사결정 능력을 배양한다. 또한 머신러닝과 딥러닝 기술을 농업에 접목하는 방법을 배우며, 농식품 기술 전략, 특허와 지식재산권, 가치사슬 관리 등 경영학적 관점도 함께 습득한다. 프로젝트 기반 수업과 조별 과제를 통해 이론과 실무를 연결하며, 농식품 산업의 디지털 전환 시대에 필요한 종합적인 기술경영 역량을 키울 수 있는 과목이다. 농업의 미래를 이끌어갈 스마트농업 전문가로 성장하기 위한 실용적이고 체계적인 교육 과정을 제공한다.전선 / 대학원
4차 산업혁명은 이전의 산업혁명과는 비교되지 않을 정도로 획기적이고 파괴적인 기술발달에 의해 다양한 산업이 융합 및 개편되면서 우리 삶에 큰 변화를 일으켜 왔다. 이는 농식품 분야도 예외는 아니다. 농업 선진국은 4차 산업혁명의 기회를 농업 재도약의 디딤돌로 활용하기 위해 치열하게 경쟁 중이다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터를 기반으로 한 로봇, 스마트팜, 드론, 디지털 유통⋅물류 시스템 등 스마트농업 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이 강의를 통해 기술을 접목한 농식품 기술 기업의 경쟁우위 확보 및 부의 창출을 이해하고 이를 분석하는 방법에 대하여 배우고자 한다. 이 강의는 농식품 기술경영에 관련한 개념 및 이론, 분석방법을 포함한다. 강의 주제로는 농식품 기술과 기술혁신, 혁신 프로세스, 연구개발관리, 기술 사업화, 혁신생태계, 기술지식 보호와 지적재산권 등이 포함된다. 구체적으로 농식품 기업 경쟁력 원천의 변화, 기술개발 패러다임, 기술전략 프레임워크에 대하여 최근 논문의 흐름을 살펴보고, 기존 기술경영 이론인 무어의 법칙 및 S커브 이론, 기술수용주기 이론, 하이프 사이클 이론 등을 농식품 분야에 접목하는 방법을 배우게 된다. 농식품 디지털 유통⋅물류 기업 분석에 있어서는 플랫폼 경제의 양면시장 시장구조를 수학적으로 이해하고 플랫폼 성장 및 선순환 구조 전략에 대하여 이해하게 된다. 또한, 농식품 기술 환경 분석, 기술조망, 기술예측, 기술수명주기분석 방법 등을 기술경영 패널데이터를 활용하여 소프트웨어 패키지 R 또는 STATA를 이용하는 방법을 배우게 된다. 더 나아가, 게임이론 및 위험관리 등의 기존 경제학 이론과 최근 트렌드인 행동 기업 경영학 방법을 배워 기업의 다양한 전략 수립 및 분석방안에 대하여 강의한다. 마지막으로 농식품 혁신 생태계 기술인 푸드테크, 애그테크, 리테일 테크 등의 비즈니스 모델 및 린 캔버스 모델을 기반으로 농식품 스타트업에 대한 기업 경영 전략을 분석한다.전선 / 대학원
본 교과목은 재배, 유통, 운송, 무역 등 다양한 스마트농업 분야에 활용 가능한 AI모델을 개발할 수 있는 내용을 효과적으로 익힐 수 있도록 구성된다. 스마트팜의 재배를 위한 시스템 관리와 최적 재배환경 조성을 위한 AI모델 뿐만 아니라 농산물의 유통과 글로벌 무역에 이르는 전체 농업 벨류체인에 AI모델을 활용할 수 있도록 부문별 사례를 통해 수업을 진행한다. 교과내용은 빅데이터의 이해와 함께 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 모델을 만들 수 있는 실무적인 경험을 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 스마트팜 시설 재배 시 주로 문제가 되는 작물병에 대한 기본 지식을 제공하고, 스마트팜 환경에서의 작물병의 발병 및 확산 기작에 대한 고찰을 통해 작물병 진단 기술의 자동화 및 효과적인 방제 대책 수립을 위한 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 최신 스마트팜 시설의 환경 제어 및 작물 재배 시스템을 소개하고, 다양한 작물병의 진단 원리를 바탕으로 스마트팜에 적용 가능한 병 진단 기술 개발에 대해 토론하며, 관련분야의 최신 연구 동향 및 전망을 소개한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 4차 산업혁명과 기후 위기가 농산업에 미치는 영향을 이해하고 애그테크(agtech)를 이용한 새로운 산업적 기회를 탐색하는 것을 목표로 한다. 4차 산업혁명과 관련된 애그테크와 사업모델을 이해하기 위해 농산업분야에서 필요한 마케팅 기초를 학습하고 조별활동을 통해 국내외 주요 농산업 스타트업 회사의 사례를 분석하여 체계화할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 농림기상 분야에 적용될 수 있는 빅데이터 분석과 관련한 최근 연구 동향이 다루어진다. 학생들은 농림생태계에서 생산된 빅데이터를 다루기 위한 다양한 종류의 기계학습 및 고성능 컴퓨팅에 대해 학계와 산업계 전문가의 특강을 통해 학습한다. 또한, 이 교과목을 통해 농림기상 분야 빅데이터 분석과 관련한 연구 주제에 대한 발표와 토론을 통해 학생들의 발표 및 소통능력을 함양한다.전선 / 대학원
일반적으로 공기유동을 분석하는 대표적인 방법으로는 실험적, 이론적, 그리고 수치적인 방법으로 알려져 왔다. 환기 등 농업관련 공기유동분석을 위한 현장실험은 매우 많은 어려움이 따르게 되는데, 이를 보완하고 정확한 유동장 데이터를 확보하기 위하여 여러 간접적 방법들이 개발되고 있고 또한 현장에서 적용되고 있다. 이러한 대표적인 공기유동분석 기술로는 풍동, 입자추적을 통한 유동장 측정기술 (PIV), 그리고 전산유체역학 (CFD) 등이 있다. 본 강좌에서는 이들을 농업적 연구, 특히 대기환경, 시설환기 및 냉난방시스템 설계 등의 연구에 적용할 수 있는 기술 및 관련 이론들을 가르치고자 한다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 스마트팜 산업현장에서 해결해야할 다양한 문제들을 확인하고, 학생 개개개인의 전공을 활용하여 문제해결을 위한 아이디어 도출 및 실현을 하는 기회를 갖는다. 모든 프로젝트는 다양한 학문 분야의 학생들이 한 팀으로 융합되어 아이디어를 도출하고, 각자의 전공지식을 활용하여 문제를 해결해보도록 한다. 이 과정에서 실제 스마트팜 산업현장의 기업들과 밀접한 협력을 수행하여 현장성을 높이도록 한다.