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본 연구는 농가의 스마트팜 도입 의도에 영향을 미치는 요인을 농가 유형별로 분석하였다. 연구 결과, 농사일 가족 비중이 높거나 학습 성과가 높은 농가에서 스마트팜 도입 의도가 높게 나타났으며, 특히 시설 농가의 경우 연령이 높아질수록 스마트팜 도입 의도가 감소하는 경향이 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 스마트팜 지원 정책의 다각화 및 농업인 교육의 질적 관리가 필요함을 제언한다.
스마트 팜 실태 및 성공요인 분석
스마트팜 경영전략 =
(한 권으로 끝내는) 스마트팜 만들기 : IoT를 활용한 스마트팜 DIY
즐거운 농업의 시작, 스마트팜 이야기 : 스마트팜으로 새오룬 농촌문화 정착의 혁신 길라잡이
스마트 농·축산업 정책기술 동향과 미래 유망식품산업 R&D 실태분석
(현장에서 전하는)유형별 스마트 팜 선도사례
ICTIoTAI 기술을 활용한 스마트팜 = 스마트팜 도입에 필요한 ICTIoTAI 개념 및 활용방법
(첨단 기술의 융합) 스마트 농업혁명
그린바이오 5대 유망산업 전망과 스마트팜농기계 기술동향 분석
국내외 스마트농업 산업동향보고서
先進農業技術革新
2020 ICT 융합 기술로 구현하는 스마트팜, 식물공장 시장 실태와 전망 : 기술, 시장, 정책 동향 및 주요 사례와 기업 전략 분석
유비쿼터스 스마트 농수산업
IoT 기반 스마트농업·스마트팜 국내외 시장전망과 핵심기술 개발동향
2022 국내외 스마트팜 기술개발 동향과 시장전망
미래 신성장 산업 스마트농업스마트팜 핵심 분야별 세부시장의 기술개발 동향과 적용사례
스마트팜 신모델 기술 동향과 탄소중립 식량안보 대응 전략
(한국형 스마트팜! 세계로! 미래로!)품목별 스마트팜 기술 소개집 : 시설원예, 축산, 노지작물
(HMI를 활용한) 스마트팜, 스마트 팩토리 DIY : ICT 입문자들을 위한 노코딩 스마트팜 학습서
혁신기업연구
박명은한국통신학회논문지
조윤희; 이강오; 송경환인문사회 21
장경수, 김승규경영컨설팅연구
도정록; 김진형; 장익훈; 최영찬경영컨설팅연구
도정록; 김진형; 장익훈; 최영찬실과교육연구
이종범; 민지식한국SCM학회지
구자헌; 한현수벤처창업연구
박성근, 허철무농업경영.정책연구
조윤희; 송경환한국유기농업학회지
이춘수; 조윤희; 송경환소비문화연구
박명은; 김민지; 유소이농업교육과 인적자원개발
나승일; 마상진; 최수정; 김영흥; 고귀영; 박용진; 이동주한국유기농업학회지
강덕봉; 장광진; 이양규; 정민욱농업교육과 인적자원개발
마상진지역발전연구
노희선, 이윤숙지역발전연구
김동표; 최지연; 최성용Heliyon
Musafiri C.M.,Kiboi M.,Macharia J.,Ng'etich O.K.,Kosgei D.K.,Mulianga B.,Okoti M.,Ngetich F.K.지역사회연구
임병옥; 황성일; 엄지범Environment, Development and Sustainability: A Multidisciplinary Approach to the Theory and Practice of Sustainable Development
Li, Weiqin; Qiao, Dan; Hao, Qinchuan; Ji, Yifan; Chen, Donghui; Xu, Tao농업경영.정책연구
조재성; 손미연; 박지연전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 기계학습 기술과 지식을 제공하는 것이다. 다양한 전공자가 쉽게 접근할 수 있도록 기계학습 방법론뿐 아니라 컴퓨터 언어, 확률 및 통계 등 기계학습 이해를 위한 기초적인 내용들을 포함한다. 수강자는 본 과목의 이수를 통해 기계학습의 전반적인 이해와 함께, 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터에 대한 기초적인 분석 및 응용에 활용할 수 있으며 추후 심화과정을 위한 기초 지식으로 활용할 수 있다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 기계학습 기술과 지식을 제공하는 것이다. 다양한 전공자가 쉽게 접근할 수 있도록 기계학습 방법론뿐 아니라 컴퓨터 언어, 확률 및 통계 등 기계학습 이해를 위한 기초적인 내용들을 포함한다. 수강자는 본 과목의 이수를 통해 기계학습의 전반적인 이해와 함께, 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터에 대한 기초적인 분석 및 응용에 활용할 수 있으며 추후 심화과정을 위한 기초 지식으로 활용할 수 있다.전선 / 대학원
농식품산업 분야에서 핵심 기술로 부상하는 스마트팜과 관련된 경제 이슈를 다룬다. 스마트팜과 관련된 농식품 생산, 유통, 소비에 대해 학습한다. 이와 연계된 IT, BT 등 전·후방산업 비즈니스 현황을 파악하고 신부가가치를 창출하는 시야를 확보하게 한다. 나아가 환경, 생태 등 지속가능 개발을 위한 스마트팜의 공익적 기능에 대한 가능성도 함께 학습한다. .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 / 학사
농식품 산업에서는 영세 농가부터 식품 가공업체, 도매 및 소매업체, 물류 업체, 정부 등 다양한 의사결정 주체들이 밀접하게 상호작용을 하고 있다. 본 과목에서는 게임이론의 주요 이론을 습득하고 이것이 농식품 산업에서의 의사결정 및 상호작용을 이해하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다. 구체적으로 학생들은 농식품 산업에서의 스마트팜 및 블록체인 기술 도입, 콜드체인 전략, 협동조합 형성, 계약 농업, 농식품 산업의 정보 공유 등의 다양한 주제에 대해 게임이론적 접근방법을 이해하게 된다. 그리고 학생들이 실제 농식품 산업에서 관심 있는 이슈나 사례를 선정하여 게임이론 방법론을 적용해보는 기회를 가지게 된다.전선 / 대학원
본 교과목은 노지에서 농축산물의 효율적 생산에 필요한 농작업 자동화 기술을 다루는 교과목으로 세부적으로는 농작업 기계의 기초 원리와 노지 자동화 기술 내용을 소개하여 스마트팜 융합전공 학생들에게 농작업 기계와 자동화 기술에 대한 이해를 높이는데 목적을 두고 있다. 농작업 원리 기초 파트에서는 농기계와 토양, 작물 등의 물리적 상호작용을 수학적으로 모델링하는 방법을 배우며 노지 자동화 기술에서는 농용로봇의 종류 및 작동원리, 자율주행 농기계 시스템의 구성요소, 자동관개기술, 기상정보 모니터링 및 농장관리 소프트웨어 기술 등 스마트농업 구현에 필요한 농업생산 및 관리를 위한 자동화 기술을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 공학적 지식에 기반한 스마트팜의 환경 조절에 대한 학습이 목적이다. 환경조절을 위한 센싱, 센싱된 환경 데이터의 처리 및 이용, 자동 제어 등과 관련된 이론 및 실습을 진행한다. 빅데이터 기반 자료 분석, 환경 조절 시뮬레이션, 에너지 설계 등에 관련된 실습도 진행한다. 기초 이론과 실습을 통해 스마트팜의 발전과 미래를 위해 앞으로 해결해야 할 과제 및 발전 방향을 모색한다. 다양한 해결 및 발전 과제 중 환경공학 설계와 관련된 구제척인 목표를 선정하여 조별 프로젝트 과제도 수행한다. 프로젝트 수행 시 실습을 통해 습득한 빅데이터, 인공지능, 데이터마이닝, 수치해석, 에너지설계 등의 기법을 활용하도록 한다. 본 수업을 통해 기초 이론을 습득할 뿐만 아니라, 현재의 문제점 및 발전 방향을 탐색할 수 있는 능력도 배양한다. 나아가 조별 프로젝트를 통해 구체적 목표를 달성하기 위한 공학적, 정량적 분석을 수행한다.전선 / 학사
작물 재배는 토양, 기후, 수분, 영양, 유전자, 경작 방식 등 다요소 간 상호작용의 결과이며, 시스템 과학은 이러한 요소 간 동적 관계, 피드백 루프, 비선형성을 분석하는 데 매우 중요함. 스마트 농업, 지속가능한 농업을 추구하기 위해 작물 생육에 관련된 생리학적 기작들에 대한 이해와 더불어 토양, 수분, 온도, 대기, 광 등 여러 환경 영향을 강의함. 또한 작물의 유전성과 재배관리에 관한 개론을 포함하여 작물재배에 대한 시스템 과학의 기초를 제공함.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
본 과목의 목적은 학생들이 스마트팜과 관련된 연구소 및 사업체에 대해 인턴십 프로그램 참여를 하여 현장에서 겪고 있는 문제점이나 기술 발전을 위해 수행할 수 있는 연구 내용을 발굴하고, 수업에서 습득한 지식과 참여 기관으로부터 인턴십 과정에서 받은 교육 내용을 기반으로 문제 해결을 위한 접근을 수행하여 향후 글로벌 스마트팜 분야 인재에 요구되는 실무 능력 함양을 목표로 한다.전선 / 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
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
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
이 교과목은 스마트팜 창업에 관한 기본적인 개념과 이론을 습득하고, 기업가 정신을 함양하여, 실제 창업에 필요한 실무 지식을 갖추는데 있다. 특히, 수강생들은 잠재적인 기업가로서 기업의 본질인 이윤창출과 사회적 책임의 수행을 위해 스마트팜을 통해서 기업가가 마땅히 갖추어야 할 자세나 정신을 학습한다. 이에 스마트팜 산업 기업가정신에 대한 이론을 학습하고 실무를 탐색하여 기업가 정신의 개념을 설명할 수 있도록 한다. 또한 스마트팜 산업 관련 창업 이론과 기법을 습득하고, 실제 사업모델과 사업계획서 작성을 실습해보도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 농촌개발의 이론, 정책, 조직 등을 이해하고, 한국의 농촌개발 경험과 국제사회에서 추진되고 있는 농촌개발사업 사례를 통해 농업과 농촌의 지속가능한 발전 전략을 모색하는 것을 목표로 한다. 특히, 국제개발협력(ODA)의 일환으로 추진되고 있는 농촌종합개발사업과 MVP(Millennium Village Project)사업 등의 사례를 통해 그 효과와 문제점을 살펴보고, 그 개선방안을 모색한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 학사
한국 농식품산업이 직면하고 있는 과제와 그 대응 정책을 이해하고, 농식품정책 분석방법론을 탐구한다. 이를 위해 먼저 국민경제의 성장에 따른 농식품 정책의 변천과정과 시장실패를 보완하는 효율지향적 정책을 학습하고, 국내외적으로 많이 사용되고 있는 농식품 분야의 가격지지정책, 소득정책, 무역정책, R&D정책, 식생활소비정책 등을 학습한다.전필 / 학사
본 교과목은 1학년을 대상으로 스마트시스템과학의 전공 개요, 세부 연구영역, 교과과정, 진로 탐색 등을 다루는 입문 과목이다. 다양한 교수진의 팀티칭을 통해 스마트 농식품산업의 발전과 미래 진로 탐색에 필요한 역량을 함양하며, 대학원 진학을 위한 기초 탐색 능력을 기른다. 스마트팜, 스마트축산, 노지스마트팜, 생태계와 같은 다양한 시스템을 중심으로 인공지능, 빅데이터, ICT 등 첨단 스마트 기술을 소개하며, 농식품산업의 가치사슬과 친환경 탄소중립 기술에 대한 이해를 높인다. 융복합적 문제 해결 능력을 배양하고, 스마트 농식품산업과 미래 진로에 기여할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
농업교육학의 역사적 발달 과정, 연구 영역, 최근의 동향, 문제점, 장래전망 등 농업교육학 전반에 걸쳐 연구하고 이해함으로서 농업교육학자로서의 교육관을 확립 할 수 있도록 한다.전필 / 학사
본 강의는 스마트 농업(Smart Agriculture) 전문가로서의 역량을 강화하기 위해, 농업 현장에서 생성되는 센서 데이터, 원격탐사 자료, 작물생육 모니터링 정보 등을 통계적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 통계의 기본개념과 확률이론을 바탕으로 추정과 가설검정, F-분포와 분산분석, 처리 간 차이 비교방법, 회귀와 상관, 빈도분석 등을 다루며, 실험설계의 기본원리와 방법을 학습하여 통계분석 결과를 정확히 이해하고 응용할 수 있는 실무 역량을 기른다. 이러한 과정을 통해 학생들은 데이터 기반의 문제 해결 능력과 분석적 사고를 바탕으로 스마트 농업 분야에서 전문성을 발휘할 수 있는 기반을 마련한다.