최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
김지형, 고재윤, 유은이
2016 / Culinary Science & Hospitality Research
Karimzadeh Z; Fallah AA; Habibian Dehkordi S; Shafiei S; Ghasemi M
2024 / International journal of biological macromolecules
Akmatov M.K.,Ermakova T.,Holstiege J.,Steffen A.,von Stillfried D.,Bätzing J.
2020 / Scientific Reports
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 농업 인프라 및 재해 정보를 제공하기 위한 안드로이드 기반 모바일 애플리케이션 개발을 목표로 한다. 데이터베이스 구축 및 관리 시스템, 서버 관리 시스템, 모바일 애플리케이션 개발을 통해 애플리케이션을 설계하였다. 개발된 애플리케이션은 농업 정보 접근성을 향상시키고 재해 피해를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.
지질자원 앱 인벤터 =
모바일(CDMA망)을 이용한 농.축산물 시설관리 시스템 개발 =
Geostatistical applications for precision agriculture
앱 인벤터 2 : 구글과 MIT 앱 인벤터 개발팀이 안내하는 안드로이드 프로그래밍
농업정보 응용기반 구축에 관한 연구 =
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
LBS 기반 모바일 현장 점검 서비스 및 재난재해 관리 시스템 구축에 관한 연구 =
Remote sensing of global croplands for food security
Making the link: agricultural research and technology transfer in developing countries
Application of remote sensing and GIS in natural resources and built infrastructure management
농업기반시설물 피해유형별 응급대책공법 및 보수보강공법 선정기술 개발
(프로그래머를 위한) 안드로이드 : 안드로이드 앱 중심 접근법
안드로이드 app개발 : hybrid application을 이용하여
Sensing, data managing, and control technologies for agricultural systems
GIS applications in agriculture
GIS applications in agriculture.
농업환경자원 관리 정보체계 구축 기초연구
농촌계획
김상민; 장민원농촌계획
은상규, 김태곤, 이지민, 서교, 장민원농촌계획
은상규; 김태곤; 이지민; 서교; 장민원消费导刊 / Consume Guide
薛爱芳한국자연보호학회지
박종선, 김용성, 남수환, 허경인, 시홍, 장수왕, 김상태Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Barkunan S.R.,Bhanumathi V.,Balakrishnan V.Journal of Korean Society of Rural Planning
Sang-Min Kim; Min-Won JangJournal of Control Science and Engineering
Ling MaJournal of Vegetation Science
Tichý L.,Chytrý M.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Rosa Delima; C Antonius Rachmat; Argo Wibowo软件导刊 / Software Guide
田美霞IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Hu, Y.; Sun, L.; Liu, X.; Ping, Y.; Wang, M.Journal of Physics: Conference Series
Jie Wang; Lei YuanScience
Caroline AshIOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Athirah, R.N.; Norasma, C.Y.N.; Ismail, M.R.한국지리정보학회지
문영채, 이홍로Information Development
Mapiye O.,Makombe G.,Molotsi A.,Dzama K.,Mapiye C.软件导刊 / Software Guide
黄超琼; 王天宝; 陈超; 张利IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Muslim Salam; W. O. D. Alzarliani; Wardana; Muhammad Arsyad; Suriadi; Dwia Aries Tina Pulubuhu; Andi Alimuddin UndeIEEE Software, Software, IEEE, IEEE Softw.
Braun, Susanne; Carbon, Ralf; Naab, Matthias전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.전필 / 학사
이 교과목은 지능 시스템의 핵심 개념과 이를 구현하기 위한 알고리즘 및 자료구조를 학습하는 기초 과목이다. 학습 기반 인공지능 이전 단계에서 사용되는 탐색, 추론, 지식 표현 등 전통적인 인공지능 기법의 원리를 이해하고, 이를 구현하는 데 필요한 스택, 큐, 트리, 그래프 등의 자료구조와 관련 알고리즘을 함께 학습한다. 특히 상태 공간 기반 문제 해결, 휴리스틱 탐색, 규칙 기반 추론, 의미망 및 온톨로지와 같은 지식 표현 방식에 대해 실습을 통해 다루며, 실세계 문제를 해결할 수 있는 기반을 마련한다. 본 과목은 이후 기계학습 및 심층학습 과목으로의 진입을 위한 이론적·실용적 토대를 제공한다.전필 / 학사
컴퓨터 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어의 전반적인 개념 및 컴퓨터의 개념적 구성, 자료의 표현, 프로그램과 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 자료처리, 수치해석, 자료구조, 알고리즘, 인터넷 등의 기본 개념과 그 응용에 대한 학습으로 프로그래밍 언어를 이용한 프로그램의 기초적인 작성 능력을 배양하는데 그 목적이 있다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.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 / 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 / 학사
최근 컴퓨팅 기술과 무선통신의 발전에 힘입어 “언제, 어디서”든 멀티미디어정보를 처리할 수 있게 되었다. 이러한 모바일 컴퓨팅 시스템은 단말기(스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 등), 유무선 네트워크, 운영체제/미들웨어 등으로 구성되어 있으며, 이들 모두의 통합에 의하여 응용 서비스를 효과적으로 제공할 수 있다. 모바일 컴퓨팅은 요소기술로서 분산 컴퓨팅 및 임베디드 시스템 기술에 기초하고 있으며 유비쿼터스 시스템, 이동 상거래, 휴대전화 등에 응용된다. 따라서 이 과목의 목적은 모바일 컴퓨팅 구성기술을 이해하고, 단말기 등을 위한 응용 소프트웨어 개발에 대하여 학습하는데 있다.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
다양한 농림기상 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 배울 수 있는 과목이다. 기존의 대용량 데이터와 빅데이터는 무엇이 다른 것인가? 단순한 통계분석과 빅데이터 분석의 차이는 무엇일까? 과연 데이터만 많이 있다면 답을 구할 수 있는가? 이러한 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 과목으로 실제 빅데이터 분석 기법을 익힐 수 있도록 교과내용을 구성하였다.전선 / 대학원
광범위한 산림자원과 경관의 관리를 위해서 공간정보를 이용할 수 있다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 산림경관의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 산림 분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 산림 분야 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전필 / 학사
농촌에 존재하는 수많은 구조물은 부정정 구조물이다. 본 강좌는 농촌에 존재하는 부정정 구조물의 분석과 설계능력을 배양한 후 실습을 통하여 실제 구조물의 설계를 목적으로 한다. 부정정 구조물을 해석하기 위하여 강의에서는 Matrix Analysis 방법을 기반으로 처짐각법, 강성도법, 구조동역학, 간단한 유한요소법을 강의한다. 또한 Matrix Analys방법을 기반으로 프로그램을 작성하여 보다 복잡한 구조물의 해석을 시도한다. 본 과목을 이수하기 위해서는 물리, 공업수학, 정역학과 재료역학을 미리 공부하여야 한다.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 과목은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 데이터 사이언스를 활용하여 지역산업의 구조와 특성을 체계적으로 분석하고 이해하는 것을 목표로 한다. 학생들은 산업집적, 산업입지, 지역경제 등 지역산업을 구성하는 다양한 요소들을 데이터 기반으로 접근하는 방법을 학습하게 된다. 수업에서는 공간 데이터 분석 기법을 활용하여 산업단지의 입지 특성과 경제성을 평가하고, 지역별 산업 생태계의 현황을 정량적으로 분석하는 실무 역량을 배양한다. 특히 통계 자료와 공간정보를 결합한 분석을 통해 지역산업의 경쟁력과 발전 가능성을 진단하고, 이를 바탕으로 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 능력을 기른다. 학생들은 실제 지역산업 데이터를 직접 수집하고 가공하여 분석하는 프로젝트를 수행하며, 산업단지 개발의 경제성 평가, 산업입지 최적화 분석, 지역 산업 클러스터 전략 수립 등 실무에 바로 적용 가능한 분석 기법을 습득하게 된다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정 능력과 지역산업에 대한 통합적 이해를 갖춘 전문가로 성장할 수 있는 토대를 마련한다.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
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.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.전선 / 대학원
바이오시스템의 연구에 필요한 정밀농업과 ICT 정보공학의 기술과 적용사례를 다룬다. 이를 위해 정밀농업의 기반 기술인 지구측위시스템, 원격탐사, 변량살포 기술, 포장정보 검출 및 변이분석 등을 공부하고 ICT 정보처리를 위한 USN, 유무선 통신 및 ISOBUS 데이터 표준화 기술에 대한 이론적 고찰과 적용 사례를 다룬다.전선 / 대학원
조사료는 반추가축의 먹이로 이용되는 식물체의 가식성 부분이다. 조사료의 기능은 반추가축에 영양소를 공급, 반추위의 발달, 대사성 장애 방지 그리고 침 분비를 촉진한다. 매년 약 560만톤의 조사료가 가축의 먹이로 이용이 되고 있는 실정이나 조사료 생산 기반이 취약하여 매년 면적이 줄어들고 있는 실정이다. 본 강의는 조사료의 다양한 종류와 특성에 대하여 살펴보고 조사료 생산, 가공 및 이용 기술을 다룸으로써 조사료에 대한 이해를 높이고 앞으로 조사료를 공부하는 학생에게 조사료에 대한 이해와 전망을 제시한다.