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This study examines the possibility of utilizing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in crop monitoring, demonstrating their effectiveness in quickly acquiring high-resolution images to estimate cultivated area, growth parameters, and yield. It addresses the time and labor constraints of traditional field monitoring methods and confirms the ability to collect high-quality images even in cloudy weather due to the lower flight altitude compared to satellites.
Unmanned aerial vehicle systems in crop production : a compendium
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
UAVs and urban spatial analysis : an introduction
사물인터넷이 바꾸는 세상
Fundamentals, Sensor Systems, Spectral Libraries, and Data Mining for Vegetation
Use of satellite and in-situ data to improve sustainability
Land use planning and remote sensing
Remote sensing for monitoring the changing environment of Europe : proceedings of the 12th EARSel Symposium Eger, Hungary, 8-11 september 1992
스마트시대 농업경영학 =
Push button agriculture : robotics, drones, satellite-guided soil and crop management
Sense and avoid in UAS : research and applications
Intelligent data mining and fusion systems in agriculture
Unmanned rotorcraft systems
확대되는 무인항공기(드론) 기술·시장 전망과 최근 개발동향
드론 영상 기반 농경지 공간 정보를 활용한 생육 관리맵 생성 및 정밀농업 시스템 개발 보고서
Synthetic impulse and aperture radar (SIAR) : a novel multi-frequency MIMO radar
Unmanned aircraft systems : UAVs design, development and deployment
Delavarpour, Nadia; Koparan, Cengiz; Nowatzki, John; Bajwa, Sreekala; Sun, Xin · 2021
REMOTE SENSING
나상일, 박찬원, 소규호, 안호용, 이경도 · 2018
대한원격탐사학회지
Jeya Kumaran, V.; Che'Ya, N.N.; Fazlil Ilahi, W.F.; Arif Shah, J.; Mohidem, N.A.; Sahwee, Z.; Yusof, N.; Omar, M.H. · 2024
Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science
Ballesteros, R.; Ortega, J. F.; Hernández, D.; Moreno, M. A. · 2014
Precision Agriculture: An International Journal on Advances in Precision Agriculture
D. Belton; P. Helmholz; J. Long; A. Zerihun · 2019
PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science
Wei L.,Yang H.,Niu Y.,Zhang Y.,Xu L.,Chai X. · 2023
Biosystems Engineering
Marija Popović; Teresa Vidal-Calleja; Gregory Hitz; Jen Jen Chung; Inkyu Sa; Roland Siegwart; Juan Nieto · 2020
Autonomous Robots
Teshome F.T.,Bayabil H.K.,Hoogenboom G.,Schaffer B.,Singh A.,Ampatzidis Y. · 2023
Computers and Electronics in Agriculture
이경도, 박찬원, 소규호, 김기덕, 나상일 · 2017
한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
Ribeiro J.B.,da Silva R.R.,Dias J.D.,Escarpinati M.C.,Backes A.R. · 2023
Information Processing in Agriculture
Fathipoor, H.; Arefi, H.; Shah-Hosseini, R.; Moghadam, H. · 2019
Journal of Applied Remote Sensing
정우철, 김성보 · 2020
융합정보논문지
Vijayalakshmi K.,Al-Otaibi S.,Arya L.,Almaiah M.A.,Anithaashri T.P.,Karthik S.S.,Shishakly R. · 2023
Sustainability (Switzerland)
Aeberli, Aaron; Phinn, Stuart; Johansen, Kasper; Robson, Andrew; Lamb, David W. · 2023
REMOTE SENSING
Silva, Renato Rodrigues da; Escarpinati, Mauricio Cunha; Backes, André Ricardo · 2021
Signal, Image and Video Processing
Li M.,Shamshiri R.R.,Weltzien C.,Schirrmann M. · 2022
Remote Sensing
Lu N.,Wu Y.,Zheng H.,Yao X.,Zhu Y.,Cao W.,Cheng T. · 2022
Precision Agriculture
Cheng, Zhikai; Gu, Xiaobo; Du, Yadan; Wei, Chunyu; Xu, Yang; Zhou, Zhihui; Li, Wenlong; Cai, Wenjing · 2024
Precision Agriculture: An International Journal on Advances in Precision Agriculture
Zhang, Zhengxin; Zhu, Lixue · 2023
DRONES
강병준; 조현찬 · 2016
한국산학기술학회논문지
전선 / 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
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 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
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
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
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
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
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 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
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
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
본 교과목은 국제농업분야에서 관측과 실험에 의해 얻어진 결과와 자료를 분석하고 시각화하기 위한 기본적인 컴퓨터프로그래밍 방법(R 또는 Python) 및 적용사례를 강의하는 것을 목적으로 한다. 본 과목에서는 프로그래밍 기초, 변수와 자료형, 함수, 제어문, 자료 분석을 위한 패키지, 분석결과 시각화 방법에 대하여 강의할 것이다. 학생들은 국제농업 연구에 필요한 자료수집 및 분석, 자료의 시각화 등을 위한 기본적인 프로그래밍의 기법에 대해 학습한다.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.전선 / 대학원
인공위성의 발달과 더불어 대기 및 지상의 기상 및 기후요소의 관측은 일기예보와 기후분석에서 없어서는 안될 중요한 대기과학의 한 분야로 간주되고 있다. 이 과목에서는 대기복사 이론이 대기원격탐사에 어떻게 적용되어 일기 및 기후자료를 얻을 수 있는지에 대해 강의하며, 얻어진 자료가 물 및 에너지 수지, 대기물리과정의 이해, 자료동화, 기후분석 등에 어떻게 활용되는지 강의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 실습을 통해 실험 포장 및 온실에서 직접 작물을 재배하고 농업 현장 답사를 통해, 다양한 환경 조건이 작물 생장에 미치는 영향을 이해하고, 시기별 발생하는 병해충을 조사하여 작물과 이를 둘러싼 주변 생태간의 상호작용을 탐구한다. 작물 생산성을 높이기 위해서는 작물의 유전적 특성에 기반하여 빛, 온도, 토양, 수분 등 비생물적 환경요인과 더불어 병, 해충 등 생물적 환경요인과의 상호작용을 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 교과과정을 통해 작물의 생육 후기 및 수확기에 중요한 경농적 수단을 실습을 통해 익히고, 이 시기에 작물 생산성에 영향을 미치는 생물적 비생물적 환경요인을 파악한다.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
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 농촌환경정보분석에 필요한 원격탐사기법과 지리정보시스템(GIS) 활용기술을 습득하고 실습하는 것을 목적으로 한다. 위성영상분석 및 지리정보시스템 적용을 위해 필요한 이론적 및 방법론적 지식을 강의하고 ArcGIS 프로그램, 영상촬영 및 분석프로그램의 실습을 통해 농촌환경 정보분석 및 지속적인 관리방안을 찾기 위해 필요한 농촌환경정보분석 기술의 활용 능력을 높이도록 한다.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
펌프와 팬과 같은 유체기계 시스템의 농업기계나 시설농업에 적용, 유체기계의 성능측정, 유공압시스템의 해석방법과 시뮬레이션 기법 등을 다룬다.