최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Che Anis Jauharah Che Mohd Zin, Wan Mohd Izani Wan Mohamed, Nurzalina Abdul Karim Khan, Wan Rosli Wan Ishak
2022 / Preventive Nutrition and Food Science
지원재, 임주현, 박다연, 김무찬, 김창준, 장용근, 홍순광
2013 / 한국미생물·생명공학회지
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 이질 공공빅데이터를 활용하여 농장별 병해충 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 기상, 토양, 농경지 등 약 370만 건의 빅데이터를 수집 및 정제하고, 상관관계 분석을 통해 병해충 예측에 효과적인 요인을 선별하여 예측 정확도를 높였다. 제안된 모델은 종합병해충관리(IPM) 기반의 상생형 병해충 예측 및 방제 시스템 구축을 위한 기초 연구로 활용될 것이다.
General Concepts in Integrated Pest and Disease Management
Beneficial insects
Integrated pest management : concepts, tactics, strategies and case studies
Pests of the garden and small farm : a grower's guide to using less pesticide
Integrated pest management
Integrated management of diseases caused by fungi, phytoplasma and bacteria
Ecological methods in forest pest management
Sampling and monitoring in crop protection : the theoretical basis for developing practical decision guides
Handbook of integrated pest management for turfgrass and ornamentals
Microbial mediation of plant-herbivore interactions
Integrated pest management systems and cotton production
Collection of entomological baseline data for tsetse area-wide integrated pest management programmes
Integrated pest management : strategies and policies for effective implementation
Integrated pest management : current concepts and ecological perspective
Decision tools for pest management
Biorational tree-fruit pest management
한국정보기술학회논문지
최기쁨, 유신성, 유남희, 오효정IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Dong Y.,Xu F.,Liu L.,Du X.,Ren B.,Guo A.,Geng Y.,Ruan C.,Ye H.,Huang W.,Zhu Y.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Yingying Dong; Fang Xu; Linyi Liu; Xiaoping Du; Binyuan Ren; Anting Guo; Yun Geng; Chao Ruan; Huichun Ye; Wenjing Huang; Yining ZhuRoyal Society Open Science
Kishi S.,Sun J.,Kawaguchi A.,Ochi S.,Yoshida M.,Yamanaka T.PeerJ
Ikeda K.,Osawa T.International Journal of Electrical Engineering & Education
Hoo-Young Lee; Dong-Hyun Kim; Koo-Rack ParkJournal of Pest Science
Cohen A.L.,Illan J.G.,Pfeiffer V.W.,Wohleb C.H.,Crowder D.W.Crop Protection
Felici F.,Gurevitz J.M.,Mortarini M.,Morales J.M.INSECTS
Skendzic, Sandra; Zovko, Monika; Zivkovic, Ivana Pajac; Lesic, Vinko; Lemic, DarijaJournal of Applied Ecology
Redhead J.W.,Oliver T.H.,Woodcock B.A.,Pywell R.F.Journal of Plant Diseases and Protection
Beyer M.,Marozsak B.,Dam D.,Parisot O.,Pallez-Barthel M.,Hoffmann L.Environmental Data Science
Ilias Tsoumas; Vasileios Sitokonstantinou; Georgios Giannarakis; Evagelia Lampiri; Christos Athanassiou; Gustau Camps-Valls; Charalampos Kontoes; Ioannis N. AthanasiadisEngineering Applications of Artificial Intelligence
Prasath B.,Akila M.Advances in Difference Equations
Huang L.,Chen X.,Tan X.,Chen X.,Liu X.European Journal of Agronomy
Stetkiewicz S.,Burnett F.J.,Ennos R.A.,Topp C.F.E.2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTICS AND AUTOMATIC CONTROL, IRAC
Yao, Heyang; Shu, Lei; Zhang, Yunfan; Wu, Hao; Wang, Suhua환경생물
모형호; 강주완; 조기종; 배연재; 이미경; 박정준Mehran University Research Journal of Engineering and Technology
Ayesha Rafique; Madiha Abbasi; Noreen Akram; QuratulainEcological Informatics
Bono Rosselló N.,Rossini L.,Speranza S.,Garone E.Insects
Nansen C.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.전선 / 대학원
감염병의 유행 양상은 개체 간 상호작용으로 인하여 일반적인 통계모형으로 기술하기 어려워 수학적 모형이나 행위자기반 모형 등의 대안이 활용된다. 나아가, 복잡계 특성을 이해하기 위하여 네트워크 모형 등 새로운 방법들도 적용되고 있다. 비전염성 유행병에도 여러 가지 모형들이 적용될 수 있다. 이 과목은 다음과 같은 주제의 학습으로 역학연구 역량을 기르고자 한다: 1)수학적 모형, 2)행위자기반 모형, 3)복잡계 모형, 4)질병예방관리 적용전선 / 대학원
식물병역학(Plant Disease Epidemiology)의 기본 개념을 이해하고, 기주식물-기생체-환경의 생태학적 상호작용을 중심으로 식물병이 발생하는 역학과 다양한 활용 사례 등을 이해한다. 식물병의 역학적 원리에 대한 이해를 바탕으로 식물병의 시공간적 진전(progress)과 결과(result)를 시뮬레이션하고 예측할 수 있으며, 이러한 지식을 바탕으로 식물병을 효과적이고 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법론을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 식물병생태모델링에 대한 충분한 이해를 바탕으로 식물병생태학과 응용 연구에 대한 심화 내용을 학습한다. 특히 생태모델링에 필수적인 데이터 분석 및 활용, 환경/기주/병원균의 시공간적 상호작용에 대한 논리적 단순화, 주요 메커니즘에 대한 이론적 해석, 시뮬레이션을 통한 모델링 구현에 대한 체계적인 학습과 그룹 토의를 통해 기존의 역학이론의 한계와 해결책을 함께 고찰하고자 한다. 공통된 연구주제를 대상으로 다양한 도구와 프로그램을 활용해 최종 연구결과를 도출하고 분석하는 방식으로 식물병생태학 원리로부터 의미있는 응용 사례를 도출하고자 한다. 원활한 강의를 위해 식물병리학에 대한 기본 지식을 가지고, 식물병역학과 식물병생태모델링을 수강한 학생들을 대상으로 한다.전선 / 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
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
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
식물은 진균, 세균, 바이러스, 선충 등 다양한 미생물과의 상호작용을 통해 진화해 왔다. 본 교과목에서는 식물-미생물간 분자생물학적 상호작용의 관점에서 미생물의 침입・증식 기작 및 이를 억제하기 위한 식물의 방어기작을 이해하고자 한다. 이를 위해 모델 시스템을 바탕으로 미생물의 분자생물학적 병리학적 특성 및 식물의 병 저항성 발현 기작에 대한 기초 지식을 소개하고, 관련 분야의 최신 연구 동향 및 전망을 제시한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 식물 병원성 미생물 특성에 대한 이해를 바탕으로 식물병 발생을 모니터링하고 진단하는 데 필요한 최신 연구기술들에 대해 학습하는 것을 목표로 한다. 데이터 기반의 식물병 관리와 연계할 수 있는 분자생물학 기법과 분광, 환경 센서 등의 기본 원리를 익히고, 최근의 응용사례들에 대해 파악한다. 또한 자신이 연구하고 있는 식물병 시료를 대상으로 이들 진단기술의 활용 및 자료 분석 방법론을 습득한다. 학생들은 학기 말에 새롭게 고안한 진단기술에 대한 실험결과 발표 및 보고서 제출이 요구되며, 원활한 강의 진행을 위해 식물미생물학전공 현미경 연구기술 관련 교과목을 선 이수한 대학원생들을 대상으로 한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 해충관리에 필요한 이론 및 실용적 방법론을 배운다. 예를 들어, 종합적 해충관리의 개념, 해충관리의 생태학적 이론, 해충방제 의사결정에 중요한 곤충표본조사방법, 축차표본조사법, 이항표본조사법, 생물적 방제, 미생물적 방제, 저항성 작물 이용, 살충제 이용 및 저항성 관리, 해충개체군동태모형, semiochemical 이용법 및 농업 및 산림해충관리의 실제 등을 다룬다.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 / 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
본 교과목은 식물병해충 검역 및 방제와 관련된 식물방역 관련 법령, 정책 수립, 그리고 현장 방제 전략 수립 등의 필요성 및 중요성에 대한 전체적인 이해도를 높이는데 목적을 둔다. 특히, 신규 고위험 병해충 발생 시 국가 차원의 대응체계 및 현장 방제 전략과 관련해서 국내외의 역사적인 실제 예들을 통해 전반적인 과정을 토론 중심으로 강의한다.전필 / 대학원
본 과목에서는 생물정보학Ⅰ, Ⅱ에서 생물정보학에 대한 전반적인 이해를 한 학생을 대상으로 하며 생물학적 데이터베이스, 컴퓨터 기법과 알고리즘에 대한 이해에 기반한 대량 서열 분석, 방대한 데이터로부터의 데이터 마이닝 등 생물정보학적 기법에 대해 심도있게 다루어 응용분석과 프로그램 설계 기술을 습득하도록 한다. 또한 DNA microarray등의 생물정보학의 각종 현안 과제를 고급 통계학적 관점이나 모델링 분석법등을 적용하여 심도있게 고찰한다.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
기후변화, 대기오염, 녹지 등의 자연환경이 질병과 건강에 미치는 영향을 환경-보건의료 융합 빅데이터를 활용하여 분석해 보고 그 과정에서 다양한 연구방법론을 익힌다.전선 / 대학원
작물디지털육종학에 대한 연구 동향을 숙지하기 위하여 세계적인 학술지에 발표된 관련 전문학술논문을 소개하고 이에 대한 심층적 토의를 한다. 작물디지털육종학의 세계적인 발전 주제를 정밀 분석하고 이들 발전의 뒷받침이 되는 학술적 및 기술적 진보를 추적한다. 주요 강의 내용은 유전자의 구조, 발현 및 조절에 대한 최신 이론 ; 혁신적인 유전적 변이의 창성 방법; 식물과 병원성 미생물간의 상호작용; 및 생명공학적 기법의 육종적 활용 등을 강의한다. 추가로 표현형 정보, 환경 정보 등 다양한 바이오 데이터를 활용하는 머신러닝과 AI 등 디지털 기술을 통해 작물의 형질 발현을 예측하는 기술을 다룬다.전선 / 대학원
바이러스병은 작물의 생산성을 심각하게 저해하나 현재까지도 개발된 치료약제가 없어 신속한 진단을 바탕으로 한 확산방지가 방제의 최선책이다. 최근 기후변화, 국제교역 증가, 신규 작물도입 등으로 인해 새로운 바이러스병이 돌발적으로 발생하여 피해가 커지고 있다. 본 교과목에서는 작물 바이러스병의 종류별 특성을 이해하고 다양한 기주식물에서의 병 발생, 병징, 방제에 관한 이해를 도모한다. 농업 포장에서 이병시료를 채집하여 원인 바이러스를 분리・동정하고 병리학적, 분자유전학적 특성을 분석하는 실험도 구성되어 있다.전선 / 대학원
본 교과목은 기후 변화에 따라 새롭게 문제가 되고 있는 작물 병에 대한 기본 지식을 제공하고, 각 작물 병의 유입, 발병 및 확산 기작에 대한 고찰을 통해 효과적인 병 방제 대책 수립을 위한 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 전세계적으로 과거 문제가 되었던 작물 병의 발생, 확산, 방제법, 방제효과, 검역 등에 대해 소개하고, 최근 새롭게 문제가 되고 있는 작물 병의 특성을 바탕으로 효과적인 방제를 위한 조치 방안에 대해 토론하며, 관련분야의 최신 연구 동향 및 전망을 소개한다.