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본 연구는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습하고, 이를 통해 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분 단계를 지도 학습으로 분석하고, 측정된 수분 단계를 기반으로 수분 공급 규칙을 찾아 예측 정확도를 높인다. 여름과 겨울 실험 결과, 제안된 시스템의 예측 정확도가 높음을 확인했다.
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
Agricultural Internet of Things and decision support for precision smart farming
Soil water and agronomic productivity
Soil and Crop Sensing for Precision Crop Production
Decision support systems in potato production: bringing models to practice
Remote sensing of global croplands for food security
Intelligent data mining and fusion systems in agriculture
Drought-resistant soils : Optimization of soil moisture for sustainable plant production
IoT and AI in Agriculture : Self- sufficiency in Food Production to Achieve Society 5.0 and SDG's Globally
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
IoT IoE로 주목받는 농수축산 시장의 실태와 사업전략
Agricultural systems management : optimizing efficiency and performance
Use of satellite and in-situ data to improve sustainability
Plants and microclimate : a quantitative approach to environmental plant physiology
Modelling and parameterization of the soil-plant-atmosphere system : a comparison of potato growth models
Nitrogen turnover in the soil-crop system : modelling of biological transformations,transport of nitrogen and nitrogen use efficiency
Hydroclimate: the influence of water movement on freshwater ecology
AI와 스마트팜
Journal of Discrete Mathematical Sciences and Cryptography
Saini S.S.,Soni D.,Malhi S.S.,Tiwari V.,Goyal A.Wireless Personal Communications: An International Journal
Manikandan, R.; Ranganathan, G.; Bindhu, V.International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems
Math R.K.M.,Dharwadkar N.V.Mobile Networks and Applications
Wu H.T.한국인터넷방송통신학회 논문지
박현숙; 박천관; 홍유식Results in Engineering
Inayatul Inayah; Beny Agustirandi; Maman Budiman; Mitra Djamal; Ahmad FaizalComputational intelligence and neuroscience
Zhou H; Liu J; Huang FAgricultural Water Management
Flores Cayuela C.M.,González Perea R.,Camacho Poyato E.,Montesinos P.SN Applied Sciences
Kollu P.K.,Bangare M.L.,Hari Prasad P.V.,Bangare P.M.,Rane K.P.,Arias-Gonzáles J.L.,Lalar S.,Shabaz M.Remote Sensing in Earth Systems Sciences
Jyoti A. Dhanke; Diksha Srivastava; D. Menaga; Roop Raj; Kambala Vijaya Kumar; Pradeep Jangir; P. ManiSmart Agricultural Technology
Custódio, Gilliard; Prati, Ronaldo CristianoSensors
Masood F.,Khan W.U.,Jan S.U.,Ahmad J.Expert Systems with Applications
Togneri R.,Felipe dos Santos D.,Camponogara G.,Nagano H.,Custódio G.,Prati R.,Fernandes S.,Kamienski C.Frontiers in Plant Science
Singh D.,Biswal A.K.,Samanta D.,Singh V.,Kadry S.,Khan A.,Nam Y.Computers and Electrical Engineering
Veerachamy R.,Ramar R.,Balaji S.,Sharmila L.SN Computer Science
El Mezouari, Asmae; El Fazziki, Abdelaziz; Sadgal, MohammedInternational Journal of Agricultural and Biological Engineering
Chen C.,Liu X.,Liu C.,Pan Q.Internet of Things (Netherlands)
Chandrappa V.Y.,Ray B.,Ashwatha N.,Shrestha P.International Journal of System Assurance Engineering and Management
C. S. Anagha; Pranav M. Pawar; P. S. TamizharasanMATERIALS TODAY-PROCEEDINGS
Das Menon, Kishan H.; Mishra, Dipali; Deepa, D.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 / 학사
본 과목에서는 식물을 탐구하는 데 있어 모델링과 시뮬레이션의 역할에 대한 포괄적인 이해를 제공한다. 이를 통해 학생들이 효과적으로 식물 생산 시스템을 분석하고 최적화할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 또한 농업 생산 시스템의 모델링 과정에 대한 통찰을 얻고, 이러한 시스템을 효과적으로 표현하는 방법을 배운다.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
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
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.전필 / 학사
지역기후시스템공학은 지역의 기후·기상 환경과 농업생산 사이의 상호작용을 이해하고, 이를 토대로 농업시스템의 생산성과 안정성을 높일 수 있는 공학적 해법을 모색하는 교과목이다. 구체적으로 복사, 온도, 강수, 바람 등 기후·기상 요인이 작물의 광합성, 호흡, 증산, 생장, 발육에 미치는 영향을 학습하고, 이를 기반으로 다양한 환경 조건에서의 작물 생육을 모의하는 기법을 습득한다. 나아가 습득한 지식과 기법을 생물환경조절공학 및 관개배수공학 등의 분야에 응용하는 방법을 배움으로써 기후위기에 효과적으로 대응할 수 있는 농업시스템을 설계하는 역량을 기른다.전선 / 대학원
본 교과목은 식물병의 생태학적 특성에 대한 이해를 기반으로 생태모델링 원리를 도출하고 다양한 식물병관리분야에 활용하는 능력을 기르는데 포커스를 맞춘다. 특히 식물병에 대한 기후변화 영향 및 취약성 평가 실습을 통해 생태모델링에 필수적인 다양한 데이터와 소프트웨어의 활용 역량을 강화하고 농업기후 빅데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하고 해석할 수 있는 데이터분석 능력을 배양한다.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
본 교과목은 스마트농업으로 얻은 수확물의 질적 평가를 위해서 필요한 유효성분 분석 기술을 습득하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 고성능액체크로마토그래피 및 기체크로마토그래피와 다양한 분석기를 결합하여 농산물의 유효성분을 분리하고 정성 및 정량하는데 필요한 이론 및 방법론적 지식을 강의한다.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 농림기상학 이론을 실제 현장에 적용하는 방법을 사례 연구와 문헌 조사를 통해 심층적으로 다룹니다. 학생들은 기후 데이터, 도구, 모델을 활용한 농업 분야의 실질적인 응용 사례, 특히 작물 생산, 병해충 관리, 수자원 관리 등에 대해 학습합니다. 또한, 기후 서비스가 농업 의사결정에 어떻게 기여할 수 있는지에 대해 구체적인 사례를 통해 이해를 돕습니다. 본 강의는 기후변화와 변동성에 대응하는 농업기후서비스의 역할을 중심으로, 이론과 실무를 연결하는 통합적인 접근법을 제공합니다.전선 / 대학원
작물의 생장과 발육에 있어 세포, 개체 및 군락 수준에서 수분의 역할에 관한 생물리학적 설명을 하고, 토양 및 수생환경에서의 식물영양분의 화학적 변화와 물리적 이동, 수분부족 stress, 과습 및 침수와 산소부족 stress에 대한 작물의 생리적 변화, 내건성 및 내습성 품종육성에 관해 강론한다. 또한 작물과 토양의 수분관련 연구기기 및 연구방법을 설명하고 벼, 논잡초 및 수생식물의 특수환경 및 환경 적응성에 관해 검토한다.전선 / 대학원
이 수업은 기후변화에 따른 식물의 생장과 발달의 변화 양상을 학습하고 식물의 생리 조절에 필수적인 광신호전달 과정을 설명함. 특히 광 및 광주기 인식, 생체시계 조절과 분자메모리 형성 과정을 분자생물학적인 측면에서 살펴보고 외부 환경변화에 따라 신호전달 과정이 어떻게 변화하는지를 이해함을 목표로 함. 이를 위해 최신 유전학 및 분자생물학적 기술의 원리와 함께 식물 세포 단위에서의 단백질-단백질 네트워킹 및 유전자 발현 조절 메커니즘, 세포-세포 및 조직-조직 사이의 신호전달 과정에 대해 자세히 설명할 것임.전선 / 대학원
초지는 인간이 소비하는 작물을 직접 생산하지 못하는 지역에서 식량을 공급함으로써 농업발전에 큰 역할을 해오고 있다. 이런 초지는 가축에 급여할 수 있는 모든 식물체의 집단을 나타내는 말로 매년 재배되는, 가축의 조사료로 이용되는 작물과는 구분되는 개념이다. 성공적인 초지농업은 건강한 토양-식물-가축 관계를 유지하는데 달려있다. 따라서 초지를 활용한 친환경 축산을 영위하기 위해서는 초지내부 식생의 생태에 대한 이해가 있어야 한다. 본 강의는 기후대별 초지 생태에 대한 강의를 하고 생산성과 영속성을 높일 수 있는 초지 관리 기술을 소개한다.전선 / 대학원
본 교과목은 농촌의 미래 환경 예측을 위해 요구되는 데이터 분석 방법 및 알고리즘을 이해하고 Python 프로그램을 통해 예측 방법론을 구현하고 적용하는 것을 목적으로 한다. 본 교과목을 통해 최근 농촌환경예측 방법론의 적용사례를 살펴보고 토론하며 실습하게 함으로써 그린에코공학에서 농촌환경예측 기술의 활용 능력을 습득하게 하고자 한다.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
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
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 / 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 / 대학원
이 강의는 다양하게 주어진 목표물의 설계 및 제작 실습을 사물인터넷(IoT)을 응용하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 사물인터넷 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷을 위한 응용 개발, 시스템 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습한다. 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습한다. 설계된 임베디드 시스템의 동작을 검증하고, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과보고서 작성 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.