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본 연구는 국내 농업인 대상 농업 정보화 교육 현황을 분석하고 향후 연구 방향성을 제시하는 것을 목표로 한다. 2000년부터 2020년까지의 연구 동향 분석 결과, 농업인의 정보 격차 해소를 위한 교육 및 ICT 리터러시 관련 연구가 주를 이루었으며, 실제 교육 프로그램 개발 연구는 미흡한 것으로 나타났다. 전국 169개소 농업 기술 센터 등에서 300건의 교육 프로그램이 운영되었으며, SNS, 온라인 판매, 빅데이터 등 다양한 유형으로 분류되었다.
농업기술경영정보 DB보급을 위한 낙후농촌지역 정보화 연구 : 낙후농촌지역 정보격차 실태조사와 정보화 방안 =
(2017년) 농업법인 정보화수준 및 활용도 조사 : 농업법인 보고서
농업·농촌 정책 고도화를 위한 정보지원체계 구축 방안 (310차년도) : 지자체의 농업정보지원시스템 활용 실태와 정비 방안
Farmer education and farm efficiency
Computers in agriculture,1994: proceedings of the 5th international conference,6-9 February 1994,Orlando,Florida
농촌지역의 정보화 실태와 발전방향 : 농촌지역의 정보시스템 구축을 위한 기반연구 = direction & strategies for the developmetnt of rural information
우리나라 농업의 정보화와 자동화 과제
Computer and computing technologies in agriculture XI : 11th IFIP WG 5.14 International Conference, CCTA 2017, Jilin, China, August 12-15, 2017, Proceedings. Part I
21세기 한국 농업정보화의 과제와 전략 : 농업과학심포지움
(첨단 기술의 융합) 스마트 농업혁명
(2009) 농어민 정보격차 실태조사
디지털 시대 지식농업의 발전방향 =
21C 신지식농업인화 방안 및 교육. 훈련 연구
정보격차를 넘어 평등사회로 : 농촌과 도시 간 정보격차, 어떻게 해소할 것인가?
정보화 사회의 초·중·고등학생들을 위한 교양농업교육의 내용에 관한 연구 =
농업 · 농촌정보화 심포지움
창조농업 실현을 위한 ICT 기술융합의 전략과 과제 =
농업, 농촌 정보화계획 수립을 위한 연구 보고서
농업교육과 인적자원개발
김진모; 김진군; 마상진; 전영욱; 이진화; 주현미농업교육과 인적자원개발
유병민, 김수욱, 박성열, 박혜진, 이은진商业经济 / Business Economy
郭书君; 王酉兰; 茹笑怡; 武彦文; 李范英농업교육과 인적자원개발
윤준상, 김정태경영과 정보연구
유지혜; 문정훈; 이철; 이종태경영과 정보연구
You, Jihey; Moon, Jung Hoon; Ehee, Cheul; Lee, Jontae농업교육과 인적자원개발
강경종河南广播电视大学学报 / Journal of Henan Radio & TV University
张立春; 金亚飞中国市场 / China Market Marketing
武峰; 张学勇南北桥 / South North Bridge
胡春英科技管理研究 / Science and Technology Management Research
熊春林; 李卉; 尹慧慧; Xiong Chunlin; Li Hui; Yin Huihui농업교육과 인적자원개발
정진철SUSTAINABILITY
Gumbi, Nametshego; Gumbi, Lucas; Twinomurinzi, Hossana농업교육과 인적자원개발
김대희, 신윤호现代经济信息 / Modern Economic Information
于婧对外经贸 / Heilongjiang Foreign Economic Relations & Trade
金俊岚; 熊伟; Jin Junlan; Xiong Wei한국국제농업개발학회지
오태석, 정남수, 김창호学周刊 / Learning week
杨立红Information Technology for Development
Mulungu, K.; Kassie, M.; Tschopp, M.정보화정책
김승환; 성욱준전선 / 대학원
농업교육학의 역사적 발달 과정, 연구 영역, 최근의 동향, 문제점, 장래전망 등 농업교육학 전반에 걸쳐 연구하고 이해함으로서 농업교육학자로서의 교육관을 확립 할 수 있도록 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 강의에서는 정밀농림을 위해 필요한 GPS, 인공지능, 로봇, 드론(UAV), 센서, 무선통신과 같은 첨단 ICT 기술에 관한 전문지식을 학습하고, 국내외 농림위성을 포함하여 농업 및 임업 분야의 관련 시스템의 연구개발 사례분석을 통하여 향후 발전방향에 대해 논의한다. 수강생들은 팀별로 ICT 기술을 적용한 농림분야의 적용 사례와 연구 결과를 분석하고 이를 기반으로 전공 영역별 연구과제 제안서 발표를 수행하여, ICT 기술의 활용능력을 배양한다.전필 / 학사
농식품정보체계의 입문강의로서 농식품정보시스템의 기본개념과 필요성, 유형 및 과제 등을 파악하고 농식품 조직 측면에서의 농식품정보시스템에 대한 이해, 농식품정보시스템의 발달과정과 현황, 농식품정보시스템의 기술적 접근으로 H/W, S/W, N/W적인 측면, 농식품정보시스템과 의사결정지원, 농촌지리정보시스템, 농식품의 e-Business, 농식품정보시스템의 개발 절차 및 평가, 농식품정보화 정책 및 법규 등 농식품정보체계에 대해 전반적인 이해를 구축하기 위한 강의내용으로 구성된다.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
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.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
이 교과목은 산업인력개발 관련 현장 및 연구에서 관련 자료들을 통계적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이 강의에서는 자료의 요약, 기술 방법, 두 가지 이상의 변수들 간 관계, 통계적 추론과 가설 검증, 상관분석, 회귀분석, 분산분석 등의 방법을 다룬다. 또한 이러한 분석을 위한 통계분석 패키지를 실제로 활용하는 능력을 기르도록 한다.전선 / 대학원
우리 나라 농업 기계화의 발전과정, 기계화 현황, 관련 법규, 농기산업의 규모, 유통 조직, 사후봉사 조직, 기계화의 전망 등을 다룬다. 또한, 기계화 계획을 수립하고 시행하는 데 필요한 선형 계획법, 기계화의 방법, 농업기계의 경영과 관리 등을 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
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
본 수업은 대학원생을 위해 농식품정보시스템연구와 관련한 논문의 이해에 필요한 연구방법론의 학습을 목표로 한다. 주로 다루게 되는 방법론은 계량분석 기법으로, 기술통계, 확률분포(이산, 연속), 표본분포, 추정 및 검정, 분산분포, 단순회귀분석, 중회귀분석, 범주형자료분석, 비모수적추론, 표본조사, 시계열분석 등의 이론강의와 STATA, SAS를 이용한 실습으로 구성된다.전필 / 학사
본 교과목에서는 3, 4학년 학생들이 지역정보 분야의 연구를 수행할 있는 역량을 키우기 위한 이론, 방법, 그리고 최신 주제를 학습토록 한다. 학생들은 적절한 연구를 수행할 수 있도록 교수진의 지도를 받으며, 자신만의 주제를 선정하거나, 이에 준하는 인턴쉽을 통한 사례 연구를 수행할 수 있도록 한다. 본 교과목을 성공적으로 이수함으로써 학생들은 지역정보 분야의 졸업 논문을 쓸 수 있는 역량을 가진다.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
지역 산업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 기술경영 이론과 데이터 기반 전략 수립 방법론을 함께 학습하는 것을 목적으로 한다. 특히 지역 농식품 중소기업이 직면한 디지털 전환, 기술혁신 역량의 제약, 기술 인력 부족 등의 현실적인 문제를 진단하고, 이를 해결하기 위한 전략적 사고와 실행 역량을 기른다. 수업은 기술경영의 핵심 개념(기술 수명주기, 기술 포트폴리오, 기술로드맵 등)과 함께, 실제 산업 데이터를 수집·분석·시각화하고 이를 토대로 R&D 전략, 기술사업화 전략, 기술협력 네트워크 분석 등을 수행하는 프로젝트 기반 학습으로 구성된다. 또한 공공정책과 연계한 기술지원 시스템, 지역혁신기관, 스마트특구 등의 사례를 통해 정책과 실무의 연계성을 고찰한다. 학생들은 본 과목을 통해 지역 산업의 기술혁신 생태계를 이해하고, 데이터 기반의 문제 해결 능력을 갖춘 기술경영 전문가로 성장할 수 있는 기반을 마련하게 된다. 수업은 이론, 사례분석, 실습, 현장 연계 프로젝트를 병행하여 실질적인 정책 제언 및 전략 수립까지 확장되는 통합형 역량 배양을 지향한다.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.전선 / 학사
농식품산업의 자료를 축적하고 정보를 분석하는 빅데이터분석의 기초적인 이론과 방법에 대한 학습기회를 제공한다. 정보시스템을 위한 통계의 기초와 원리 이해, 기초 수리통계, 통계적 방법의 연구 실험응용, 통계용 스프트웨어 사용능력 배양, 기초적인 데이터마이닝기법, 계량분석, 의사결정기법 등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 개인이나 집단의 식행동 변화를 통한 영양상태 개선, 건강 증진에 목표를 두고 있다. 구체적으로 식행동을 이해하는데 필요한 행동설명이론을 익히고 영양교육과 상담에 필수적인 의사소통, 상담기법, 행동수정 방법, 교육방법에 대해 학습한다. 그리고 영양교육과 상담에 활용되는 도구와 매체에 대해 학습한다. 이외에 병원 등 현장에서 수행되는 영양교육과 상담의 실제를 살펴보고, 영양상담과 교육 프로그램 계획, 효과적인 교육과 상담을 수행하는 능력을 배양하고자 한다.전선 / 학사
본 교과목은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고 이를 농업에 활용하는 방법에 대하여 배우는 것을 학습 목표로 한다. 인공지능 기술 분야인 전문가시스템, 퍼지이론, 유전 알고리즘, 인공신경망 및 딥러닝에 대해서 학습한다. 학습한 개념들의 농업 적용과 활용 사례들에 대하여 살펴보고 이를 실제 농업 현장에 응용하는 능력을 습득하도록 한다.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.