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조완현, 김상균, 나명환, 김덕현
2020 / Journal of The Korean Data Analysis Society
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본 연구는 통계 회귀 모델과 이미지 처리 기술을 활용하여 딸기 과실의 생육 상태를 정기적으로 검사하고 수확량을 극대화하는 생육 관리 시스템 개발을 목표로 합니다. 이미지 분할 및 픽셀 수 계산을 통해 딸기의 높이와 너비를 측정하고, 이를 기반으로 무게를 예측하는 회귀 모델을 구축하여 실제 무게와 비교 검증한 결과, 결정 계수가 0.98771로 매우 높은 예측 정확도를 확인했습니다.
Strawberries
Functional-structural plant modelling in crop production
Forest growth and yield modeling
Physiological plant ecology I : responses to the physical environment
Physiological plant ecology
Trends and Advances in Information Systems and Technologies : Volume 3
The genomes of rosaceous berries and their wild relatives
Decision support systems in potato production: bringing models to practice
Agricultural systems management : optimizing efficiency and performance
Working with dynamic crop models : evaluating, analyzing, parameterizing, and Application
Plant growth modeling for resource management
Selecting models from data : artificial intelligence and statistics IV
Food process modelling
Food research and data analysis
Strawberry : growth, development and diseases
Geostatistical applications for precision agriculture
Data and models in action : methodological issues in production ecology
FRONTIERS IN PLANT SCIENCE
Ndikumana, Jean Nepo; Lee, Unseok; Yoo, Ji Hye; Yeboah, Samuel; Park, Soo Hyun; Lee, Taek Sung; Yeoung, Young Rog; Kim, Hyoung SeokAgronomy
Basak J.K.,Paudel B.,Kim N.E.,Deb N.C.,Kaushalya Madhavi B.G.,Kim H.T.Korean Journal of Agricultural Science
유현채; 임종국; 김기영; 김문성; 강정숙; 서영욱; 이아영; 조병관; 홍순중; 모창연Agronomy
Oliveira L.S.d.,Castoldi R.,Martins G.D.,Medeiros M.H.스마트미디어저널
오한별, 신창선, 임종현, 양승원, 조용윤Horticultural Science and Technology
Su Ran Ahn; Sung Kyeom Kim; Ha Seon Sim; Dong Sub Kim; Min Gyu AhnISPRS International Journal of Geo-Information
Abd-Elrahman A.,Wu F.,Agehara S.,Britt K.원예과학기술지
심하선, 김동섭, 안민규, 안수란, 김성겸SENSORS
Elashmawy, Rania; Uysal, IsmailKorean Journal of Agricultural Science
양미혜, 남원호, 김태곤, 이관호, 김영화Journal of Food Process Engineering
Birania S.,Attkan A.K.,Kumar S.,Kumar N.,Singh V.K.한국산학기술학회논문지
최우주; 권경도; 김경철; 김국환; 양창주; 이기범; 홍영기Information Processing in Agriculture
Yue X.Q.,Shang Z.Y.,Yang J.Y.,Huang L.,Wang Y.Q.Journal of Food Engineering
Huang Z.,Omwange K.A.,Saito Y.,Kuramoto M.,Kondo N.Scientia Horticulturae
Wise K.,Wedding T.,Selby-Pham J.Horticulture Environment and Biotechnology
Basak, J.K.; Paudel, B.; Kang, M.Y.; Karki, S.; Tamrakar, N.; Kim, H.T.; Sarkar, T.K.; Moon, B.E.Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
Lee SD; Gil CS; Lee JH; Jeong HB; Kim JH; Jang YA; Kim DY; Lee WM; Moon JHKorean Journal of Horticultural Science and Technology
Lee, D.H.; Cho, Y.; Choi, J.M.Frontiers in Plant Science
Zhou C.,Hu J.,Xu Z.,Yue J.,Ye H.,Yang G.Computers and Electronics in Agriculture
Gutiérrez S.,Wendel A.,Underwood J.전선 / 대학원
식품영양분야에서 실험 및 관찰 연구에서 수집된 자료를 분석하기 위해 필요한 통계학적 원리를 소개하고, 실제 자료 분석에 적용하는 방법들을 다룬다. 특히 통계 소프트웨어를 이용한 자료 분석 실습을 통해 식품영양학 연구의 통계적 문제를 이해하고 해결하는 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
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
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
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 / 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 과목에서는 원예 작물생산에 관련된 생육 모델링 및 시뮬레이션에 관한 내용을 다룬다. 구체적으로는 다양한 모델링 및 시뮬레이션 기법, 조직배양시스템으로부터 밀폐생태계 식물생산시스템에 있어서의 환경요인과 식물생육과의 관계 정량화, 원예작물의 생육 및 양분 모델링, 데이터 분석기법, 유용한 소프트웨어 운용방법, 다양한 지식공학적 수법의 이용방법에 관하여 연구한다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전필 / 학사
이 과목은 식품공학을 비롯한 과학 분야에 적용 가능한 확률 이론 및 통계학의 기본 개념을 다룬다. 이는 기술통계 및 추론통계를 포함하며 일변량분석, 다변량분석, 상관분석, 회귀분석 등의 기본적 원리를 이해하고, 실습시간을 통해 엑셀, SPSS, R, Python 등의 프로그램을 통한 활용 능력 강화를 목표로 함.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 시스템생물학 교과목으로 (1) 시스템 선정 및 교란, (2) 오믹스 데이터 생산, (3) 주요 분자 선별, (4) 네트워크 모델링 및 분석, (5) 주요 조절 메커니즘 가설 수립, (6) 실험적 검증에 해당하는 시스템생물학의 기본 방법론을 수업한다. 또한 방법론 이해를 위해 필요한 오믹스 기술, 기본/심화 통계, 데이터 통합, 네트워크 분석법, 시스템 디자인/오퍼레이션 원리 등을 함께 강의함. 마지막으로 학습한 방법론의 실제 문제에 대한 간접적 경험을 습득을 위해 실제 생물학적 문제에 적용한 사례를 강의함.전선 / 대학원
식물세포를 이용한 산업 및 농업적 부가가치가 높은 식물의 조직배양 및 2차 대사산물의 대량생산을 위한 기초적 방법 및 기술에 고려할 여러 요인들에 대해 고찰한다. 현재까지 여러 기술을 통하여 얻어진 성공적인 세포공학기술을 중점으로 다룬다.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.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 학사
본 과목은 농식품 분야를 위한 정보 경영을 어떻게 할 것인가에 대한 이론에 대한 학습과 실무적 관점을 학습을 진행한다. 농식품 분야에서 자료의 수집과 저장 및 출력 이를 위한 데이터베이스를 어떻게 설계하고 관리할 것인가에 대한 체계적인 방법을 배운다. 다양한 사례 연구를 통하여 실무적인 지식과 경험을 쌓는다. 본 교과목을 통하여 농식품 분야 경영자들이 합리적 의사결정을 하도록 할 수 있는 지원 시스템을 설계할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
국제농업개발에 있어 개발의 효과성을 어떻게 측정할 것인지, 농업부문의 개발에 있어 이를 경제학적으로 어떻게 구조화하고 실증분석을 할 것인지는 대단히 어렵지만 필요한 문제이다. 본 과목은 실험 자료나 설문 조사 등 1차 자료를 어떻게 확보하는지, 또한 확보한 자료를 경제적으로 어떻게 분석할 것인지를 학습하는 과목이다. 특히 국제농업 개발 협력을 추진하면서 국내 또는 개도국에서 확보하게 되는 다양한 1차 자료를 어떻게 분석할 것인지에 대한 기본적인 Tool을 이해하고 이를 적용하고자 한다.