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이경도, 박찬원, 소규호, 김기덕, 나상일
2017 / 한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
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본 연구는 고원 배추 재배 지역에서 무인 항공기(UAV)를 활용하여 작물 생육 상태를 모니터링하는 것이 가능한지 평가했습니다. UAV 항공 영상 기반의 정규화 식생 지수(NDVI)는 배추 생육 모니터링에 적합하며, 식물 높이 및 잎 폭과 높은 상관관계를 보였습니다. 2년 연속 동일 지역에서 관찰된 NDVI 변화 추세는 UAV 영상이 배추 생육 단계 및 재배 상황 추정에 활용될 수 있음을 시사합니다.
Unmanned aerial vehicle systems in crop production : a compendium
Use of the normalized difference vegetation index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales : current status, future trends, and practical considerations
드론 영상 기반 농경지 공간 정보를 활용한 생육 관리맵 생성 및 정밀농업 시스템 개발 보고서
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
UAV 및 다중분광 영상을 이용한 소나무재선충병 예찰기법 및 인공지능 자동화분석기법 개발 최종보고서(안)
The normalized difference vegetation index
Push button agriculture : robotics, drones, satellite-guided soil and crop management
Fundamentals, Sensor Systems, Spectral Libraries, and Data Mining for Vegetation
드론 영상과 공간정보를 이용한 농작물 빅데이터 지식 플랫폼 연구 최종보고서
Remote sensing for natural resource management and environmental monitoring
Scale in remote sensing and GIS
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Introduction to remote sensing
장기 곡물생산 전망을 위한 계절예측 정보 활용 시스템 구축
Use of satellite and in-situ data to improve sustainability
Introduction to remote sensing
Digital twin technology
Land resources monitoring, modeling, and mapping with remote sensing
The use of aerial photographe in studies of marsh vegetation
한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
나상일; 홍석영; 박찬원; 김기덕; 이경도한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
나상일, 홍석영, 박찬원, 김기덕, 이경도한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
나상일, 박찬원, 이경도한국농공학회논문집
이경도, 박찬원, 소규호, 김기덕, 나상일Agronomy
Lee D.H.,Shin H.S.,Park J.H.Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
KyungDo Lee; Chan-Won Park; Kyu-Ho So; Dong-Hwan Seo; Ki-Deog Kim; SangIl Na한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
나상일; 박찬원; 이경도Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
Ye-Eun Lee; Suk-Young Hong; KyungDo Lee; SangIl Na; Chan-Won Park한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도; 이예은; 박찬원; 홍석영; 나상일한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도, 박찬원, 소규호, 나상일한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도; 나상일; 백신철; 박기도; 최종서; 김석진; 김학진; 윤희섭; 홍석영한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도; 나상일; 백신철; 박기도; 최종서; 김석진; 김학진; 윤희섭; 홍석영Engineering in Agriculture, Environment and Food
Du, Mengmeng; Noguchi, Noboru; Ito, Atsushi; Shibuya, Yukinori한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도, 박찬원, 소규호, 안호용, 나상일Korean Journal of Remote Sensing
Lee, K.-D.; Na, S.-I.; Park, C.-W.; Hong, S.-Y.; So, K.-H.; Ahn, H.-Y.Journal of Applied Remote Sensing
Seungtaek Jeong; Jonghan Ko; Mijeong Kim; Jongkwon KimJournal of Applied Remote Sensing
Mijeong Kim; Jongkwon Kim; Seungtaek Jeong; Jonghan KoKorean Journal of Soil Science and Fertilizer
Ye-Eun Lee; Chan-Won Park; Sang-Il Na; Kyung-Do Lee한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
이경도; 이예은; 박찬원; 나상일IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Rowena Mat Halip; Nik Norasma Che’Ya; Rhushalshafira Rosle; Mohd Razi Ismail; Zulkarami Berahim; Mohamad Husni Omar전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
위성관측의 발달은 기상학과 기후학 분야에서 괄목할 만한 활용의 증대를 가져왔다. 위성자료는 자료동화를 통해 수치예보의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소로 대두되었다. 또한 장기간 위성관측 자료는 대기물리과정, 기후/환경변화 감시, 기후모델의 검증과 이해 등 기후변화연구에서 필요불가결한 부분이 되고 있다. 이 강의에서는 인공위성 관측이 어떻게 이루어지며, 기상/기후분야에서 어떠한 활용이 이루어지고 있는지에 초점을 맞추어 진행한다.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 / 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
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
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
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
본 교과목은 다양한 농산업 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 학습하는 것을 목적으로 한다. 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
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
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
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 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
생물기상학 및 미기상학 분야와 관련된 기상/기후학적, 생태수문학적, 생지화학적 관측과 실험설계, 관측 장비의 원리 및 보정/운용, 관측 자료의 처리와 품질관리에 관해 이론 고찰과 실내 및 농림생태계 현장 실습을 통해 배운다.전선 / 학사
작물 재배를 위한 환경은 작물의 생체 정보를 기반으로 조절된다. 작물의 생장 특성을 이해하고 환경 또는 생육 단계 변화에 따른 표현형 정보를 올바르게 계측하는 것은 작물 생산의 생력화, 자동화 및 최적화를 실현하기 위한 기초 작업이다. 본 교과목에서는 생장 지수, 기체 교환, 엽록소 형광 등의 식물 생장 지표를 소개하고, 사례연구를 통해 응용 방안에 대하여 논의함으로써 정밀농업 분야를 전공하고자 하는 학생들에게 기초 지식과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
본 교과목은 학생들이 기후 변화에 대응하기 위한 스마트농업에 적합한 작물 개발에 필요한 정밀육종 기술의 원리를 이해하고, 실습을 통해 필요기술을 습득하는 것을 목적으로 한다. 유전자교정에 필요한 유전자 형질 선정, 유전자교정을 위한 벡터 개발, 형질전환, 염기서열 분석을 통한 유전자교정 식물체 선발 등 정밀육종에 필요한 전반적인 기술을 배운다. 이 교과목은 학생들에게 정밀육종 기술에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 스마트농업에 적합한 작물을 개발하는 데 필요한 필수 기술을 갖추도록 한다. 본 실습 과정을 통해 수강생은 정밀육종 기술의 기본 원리를 탐구하고 작물 개발에 필요한 주요 방법론에 대한 숙련도를 높일 수 있다. 본 실습 교과목에서 다루는 주제에는 정밀육종의 원리, 벡터 개발, 형질전환기술, 유전자 편집 식물 선발법 등이 포함된다.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 / 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.전필 / 학사
자생 양치식물과 현화식물에 대한 동정과 분류를 기본 목표로 한다. 식물의 동정 및 분류에 사용되는 형질, 식물 식별 능력 및 분류 방법, 식물의 계통 진화적인 관계 등을 다루게 된다. 계통진화적인 관계를 다룸으로써 진화의 방향과 기본적인 원리를 파악할 수 있는 식물 분류학의 기본을 배운다. 또한 식물분류학을 중고등하교 학생에게 어떻게 가르칠 것인가를 개발하는 계기를 제공할 것이며, 분류 단원의 교재 개발을 다루게 된다. 실험 시간에는 주변의 식물을 주 대상으로 하며, 희귀종 및 지역적으로 분포하는 식물의 경우 사진을 통해 대상을 확대하게 된다. 본 강의를 수강한 학생은 주변의 생물에 대한 인식을 달리하게 되고, 생물교사로서 주변을 대상으로 학생들을 지도하여 보다 흥미로운 수업을 할 수 있게 될 것이며, 학문적으로도 식물 분류의 최신 동향 및 연구 방법을 습득할 수 있는 기회를 제공하게 된다.