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본 연구는 스마트 온실의 수경 재배 및 식물 성장을 위한 효율적인 배양액 관리를 위해 클라우드 기반 데이터 분석 시스템을 개발했습니다. 무기 및 유기 배양액의 성분 변화를 모니터링하고, 식물 성장 데이터와 양분 흡수 패턴 간의 관계를 분석하여 웹 기반으로 시각화했습니다. 개발된 시스템은 다양한 재배 환경 변화에 관계없이 데이터 시각화를 통한 농업 관리 및 식물 성장을 지원할 수 있습니다.
Advances in horticultural soilless culture
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
Advances in citrus nutrition
Plant nutrition of greenhouse crops
Trends and Advances in Information Systems and Technologies : Volume 3
Molecular markers in plants
Crop systems dynamics : an ecophysiological simulation model for genotype-by-environment interactions
Photosynthesis and production in a changing environment : a field and laboratory manual
Smart plant factory : the next generation indoor vertical farms
식품·외식산업과 ICT기술의 융복합체인,푸드테크 사업화 동향과 기술개발 전략
Green house technology for controlled environment
Hydroponics : a practical guide for the soilless grower
Plant production in closed ecosystems : the International Symposium on Plant Production in Closed Ecosystems, held in Narita, Japan, August 26-29, 1996
Advanced agricultural instrumentation: design and use
Hobby hydroponics
한국산업융합학회논문집
김원경; 조병효; 홍영기; 최원식; 김경철Biosystems Engineering
Chang C.L.,Chung S.C.,Fu W.L.,Huang C.C.Engineering in Agriculture, Environment and Food
Alipio, Melchizedek I.; Dela Cruz, Allen Earl M.; Doria, Jess David A.; Fruto, Rowena Maria S.Korean Journal of Environmental Agriculture
Jeong-Wook Heo; Seung-Gil Hong; Gong-In Lee; Jae-Su Lee; Jeong-Hyun Baek; Kyeong-Hun Park생물환경조절학회지
한민희; 김진현; 방지웅; 이재한; 정현우SENSORS
Dutta, Monica; Gupta, Deepali; Sahu, Sangeeta; Limkar, Suresh; Singh, Pawan; Mishra, Ashutosh; Kumar, Manoj; Mutlu, RahimSENSORS
Cafuta, Davor; Dodig, Ivica; Cesar, Ivan; Kramberger, TinAGRIENGINEERING
Hati, Anirban Jyoti; Singh, Rajiv Ranjan한국정보전자통신기술학회 논문지
이기영, 정진형, 김수환, 임창목, 이상식스마트미디어저널
홍영신; 이재수; 이현병; 이정호; 최인찬; 백정현IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
P I Kalandarov; D A AbdullaevaUrban Forestry and Urban Greening
dos Santos, M.J.P.L.Journal of Sensors
Imran Ali Lakhiar; Gao Jianmin; Tabinda Naz Syed; Farman Ali Chandio; Noman Ali Buttar; Waqar Ahmed QureshiInternational Journal of Vegetable Science
Singh, Y.N.; Bhople, B.S.; Jayanthi, J.; Arun Kumar, K.Sensors
Wan S.,Zhao K.,Lu Z.,Li J.,Lu T.,Wang H.Biosensors
Chong J.L.,Chew K.W.,Peter A.P.,Ting H.Y.,Show P.L.Information Processing in Agriculture
Zhang S.,Guo Y.,Li S.,Ke Z.,Zhao H.,Yang J.,Wang Y.,Li D.,Wang L.,Yang W.,Zhang Z.Cluster Computing
Kwon, S.-Y.; Lim, J.-H.; Ryu, S.-H.Wireless Personal Communications: An International Journal
Manikandan, R.; Ranganathan, G.; Bindhu, V.Computers and Electrical Engineering
Veerachamy R.,Ramar R.,Balaji S.,Sharmila L.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
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 / 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
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
ICT, 빅데이터 등 디지털 혁신 기술의 도입은 농식품산업의 디지털 전환(digital transformation)을 가속화하고 있다. 스마트팜, 푸드테크, 그린바이오 등 농식품산업 관련 신흥기술 이슈를 분석하기 위해서는 기존 정태 및 동태분석법을 넘어 정형 및 비정형 대용량 데이터 분석에 적합한 새로운 방법론을 학습할 필요가 있다. 이에 본 과목은 데이터마이닝, 기계학습, 프로세스 알고리즘 등을 포함한 최신 데이터사이언스 기법을 학습한다. 강의는 다음과 같이 구성된다. 첫째, 디지털 농식품산업의 동태적 변화를 실증적으로 파악하기 위해 선형 및 비선형 시계열 모형을 학습한다. 둘째, 베이지언(Bayesian) 통계에 기반한 칼만 필터링(Kalman filterting) 및 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 최신 예측 방법론을 학습한다. 셋째, 빅데이터 마이닝, 머신러닝(machine learning), 인공신경망(artificial neural network) 관련 기초 이론을 학습하고 디지털 농식품산업 분야 경제 이슈에 적용한다.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
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 / 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
식품산업과 농업 등에서 상용화되었거나 연구되고 있는 다양한 나노, 마이크로, 매크로 인캡슐레이션 기술의 원리와 응용범위를 실례를 들어 소개하고, 인캡슐레이션 기술을 이용한 식품 기능성 소재의 안정화 및 고부가화를 통하여 새로운 형태의 건강 지향적, 소비자 맞춤형 식품을 디자인하고 즐길 수 있는 식문화를 이루어가는 전략에 대하여 토의한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 식물공장에 관한 제반 이론과 실제 적용 기술 등을 다룬다. 구체적으로는 식물공장의 종류, 식물공장내의 환경요인과 작물생육과의 관계, 식물공장 시스템 설계, 무토양재배 기술, 환경제어 기술, 다양한 현태별 생산 및 작업자동화 기술, 식물에 적합한 광원 분석 및 조명방법 등에 대하여 연구한다. 또한 조직배양시스템, 육묘생산시스템, 도시농업, 밀폐생태계 식물생산시스템 등에 대해서 연구한다.전선 / 학사
신선농산물은 재배 후 수확되어 목적에 따라 저장 및 유통 후 소비자에게 전달이 된다. 최근 정보통신 기술, 생명공학 기술, 디지털 기술의 발달로 농산물의 수확 후 저장, 유통, 수출에 첨단 기술이 도입이 되고 있으며 이를 스마트 저장유통 기술이라고 부른다. 국내외 산지유통센터 중심으로 신선농산물 저장유통 기술의 개발과 실제 시장에서 사용하는 기술을 배우고 더 나아가 온라인 신선농산물 유통 및 마케팅 기술에 대하여 배운다. 식물 생리학, 수확물 생리학, 인공지능 등을 접목한 강의가 이루어진다.전선 / 대학원
본 과목에서는 식물의 개화과정과 이에 관여하는 제반 요인, 즉 광, 온도, 양분, 수분, 유약성, 호르몬 등이 어떻게 영향을 주는 가에 관하여 기본 이론을 습득시키고, 실제의 여러가지 국내외의 연구사례들을 살펴보게 함으로써 개화생리를 보다 구체적으로 이해시키도록 한다. 또한 나아가 수강생이 전공으로 하는 작물에 있어서의 개화생리 및 실제 이용방안에 대하여 알아보도록 한다.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 / 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 / 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
발아, 생장과 발육, 개화와 수량 형성 등 원예작물의 발달 과정을 이해한다. 식물이 태양 에너지를 탄소동화작용으로 고정하고 저장 양분을 여러 물질 대사에 이용하는 원리를 이해한다. 유전자 발현 조절에 영향을 끼치는 내적 및 환경 요인들을 구체적으로 파악한다. 수분 및 영양 생리, 휴면 생리, 호르몬 및 개화 생리 등을 이해한다. 문헌 탐색과 논문 발표를 통하여 자발적 학습을 강화한다.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.전선 / 대학원
정원은 단순히 식물의 아름다움을 즐기거나 가벼운 휴식만을 위한 곳은 아니다. 정원은 신념과 이상, 나눔과 보살핌, 치유와 회복, 예술적 체험과 교류 등 다양한 가치가 담겨 있는 복합적인 효용의 장이다. 현대 사회에서 정원은 도시 열섬 완화, 대기질 개선, 도시 미기후 조절, 생물 다양성 증진 등에 긍정적으로 기여하면서 자연에 대한 가치와 감수성을 기르는 환경교육 및 실천의 장이기도 하다. 또 정원은 가족이나 이웃이 만나 교류하고 소통하면서 공동체적 정체성과 연대감을 형성하면서 환경 회복과 지속가능한 삶을 구현하는 데에도 중요한 역할을 한다. 그 외에도 정원은 노인이나 아이, 장애인 등 사회적 약자에게 치유와 건강 회복, 정서적 안정과 사회성 발달 등에 중요하게 작용한다. 본 과목은 정원이 지닌 다양하면서도 복합적인 가치와 효용을 살피고, 그 구체적인 면모를 앞서 살았던 동서양의 위인들이 정원을 통해 그들의 삶을 어떻게 펼쳐나갔는지를 살펴봄으로써 동시대 정원이 주는 실질적인 의미를 고찰해 보고자 한다. 아울러 한국사회에 급속히 퍼지고 있는 정원문화 현상을구체적인 실천 사례와 함께 살핌으로써 동시대 정원문화에 대한 비판적 읽기도 시도해 보고자 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 식물건강 관련 분야의 최신 기술, 연구 결과, 정책 및 실무 경험 등을 종합하여 첨단 융합적인 관점에서 식물건강에 대한 종합적인 이해를 제공한다. 주요 내용으로는 분자육종, 나노 첨단 센서 기술, 식물 및 병해충 생리·분자유전학, 빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 환경 모니터링 및 제어 시스템 등 4차산업혁명 관련 첨단기술들을 활용한 식물건강 증진을 포함한다. 또한, 다양한 산학연 전문가들을 초청하여 최신 연구 및 산업동향, 실무 경험을 공유하며 학생들과의 심화 토론을 통해 식물건강 관련 과학기술·산업·사회 문제에 대한 창의적이고 융복합적인 해결책을 모색하고자 한다.