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이현승, 김현수
2021 / 자폐성장애연구
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본 연구는 라즈베리파이와 CNN 기법을 활용하여 농작물 해충 이미지를 분석하고 해충의 개수를 파악하는 시스템을 제안합니다. 국가기관 및 농가에서 수집한 해충 이미지를 기반으로 CNN 모델을 학습시키고, 라즈베리파이에서 1차 특징 추출 후 클라우드 서버에서 정밀 분석을 수행합니다. 이 시스템은 농민의 해충 관리 생산성을 높이고 전문 인력의 노동력을 절감할 것으로 기대됩니다.
Computer vision and machine learning in agriculture
GIS applications in agriculture.
Crop protection strategies for subsistence farmers
Artificial intelligence for biology and agriculture
Integrated pest management : current concepts and ecological perspective
Yellow biotechnology II : insect biotechnology in plant protection and industry
雜草防除學原論
(최신) 잡초방제학원론
Beneficial insects
RNAi for plant improvement and protection
Sampling and monitoring in crop protection : the theoretical basis for developing practical decision guides
Compendium of rose diseases and pests
Pests of the garden and small farm : a grower's guide to using less pesticide
농업 ICT융합 선진사례 모음
Microbial mediation of plant-herbivore interactions
Insect habitats : characteristics, diversity, and management
Cell biology of plant nematode parasitism
Integrated pest management systems and cotton production
FRONTIERS IN PLANT SCIENCE
Shoaib, Muhammad; Sadeghi-Niaraki, Abolghasem; Ali, Farman; Hussain, Irfan; Khalid, ShahMACHINES
Schrader, Mark Jacob; Smytheman, Peter; Beers, Elizabeth H.; Khot, Lav R.SN Applied Sciences
Parsons, L.; Ross, R.; Robert, K.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
Butera L.,Ferrante A.,Jermini M.,Prevostini M.,Alippi C.COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
Amrani, Abderraouf; Diepeveen, Dean; Murray, David; Jones, Michael G. K.; Sohel, FerdousMathematics and Computers in Simulation
Rodríguez L.A.R.,Castañeda-Miranda C.L.,Lució M.M.,Solís-Sánchez L.O.,Castañeda-Miranda R.Sensors (Switzerland)
Xing S.,Lee M.,Lee K.K.Agronomy
Faria P.,Nogueira T.,Ferreira A.,Carlos C.,Rosado L.Mathematical Problems in Engineering
Liu D.,Yang H.,Gong Y.,Chen Q.Sensors
Aladhadh S.,Habib S.,Islam M.,Aloraini M.,Aladhadh M.,Al-Rawashdeh H.S.Ecological Informatics
Nanni L.,Manfè A.,Maguolo G.,Lumini A.,Brahnam S.Frontiers in Plant Science
Liu C.,Zhai Z.,Zhang R.,Bai J.,Zhang M.Multimedia Tools and Applications
Chithambarathanu M.,Jeyakumar M.K.Computational intelligence and neuroscience
Liu Y; Zhang X; Gao Y; Qu T; Shi YComputers and Electronics in Agriculture
Setiawan A.,Yudistira N.,Wihandika R.C.Computers and Electronics in Agriculture
Li Y.,Yang J.Internet of Things (Netherlands)
Zhu D.J.,Xie L.Z.,Chen B.X.,Tan J.B.,Deng R.F.,Zheng Y.,Hu Q.,Mustafa R.,Chen W.,Yi S.,Yung K.L.,W.H.IP A.Biosystems Engineering
Rustia D.J.A.,Lu C.Y.,Chao J.J.,Wu Y.F.,Chung J.Y.,Hsu J.C.,Lin T.T.ALEXANDRIA ENGINEERING JOURNAL
Karar, Mohamed Esmail; Alsunaydi, Fahad; Albusaymi, Sultan; Alotaibi, SultanSensors (Switzerland)
Ramalingam B.,Mohan R.E.,Pookkuttath S.,Gómez B.F.,Sairam Borusu C.S.C.,Teng T.W.,Tamilselvam Y.K.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
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
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
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 / 대학원
4차 산업혁명의 핵심 기술인 빅데이터, 사물인터넷 등과 함께 정보통신 기술을 활용해 저장하고 처리해야 하는 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 고전적 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 폰 노이만 병목현상, 낮은 에너지 효율 등의 문제를 해결할 수 있는 Processing-in-memory, Neuromorphic Computing 등의 새로운 기술의 개발 필요성이 높아지고 있다. 본 강의에서는 이와 같은 새로운 컴퓨팅 기술을 이해하고 해당 기술에 활용되기 위한 재료가 갖추어야 할 물성 및 실제 연구되고 있는 여러 재료에 대해서 배운다.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.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
해충 및 익충에 대한 이해 및 연구의 시작은 그들의 정확한 진단에서부터 시작된다. 본 과정에서는 지구상에 존재하는 곤충의 다양성을 이해하고, 이들 곤충이 우리주변의 환경, 특히 농업, 임업, 저장물 등 인간과의 이해관계와 관련되어 어떤 종류들이 있고 이들의 기능 및 피해양상 등에 대해 알아본다. 본 과정을 통해 학생들은 각 분야에서 접하게 되는 각종 곤충들의 정확한 종명을 진단할 수 있는 능력을 이론과 실습을 통해 습득한다.전선 / 대학원
곤충 생명산업의 첨단기술을 이해하기 위한 과목이다. 따라서 본 교과목은 insect--bioinformatics, RNAi technology, 곤충 형질전환 기술, 곤충의 생체공장화, 곤충 미생물을 이용한 생물농약 개발 등의 관련된 최신정보와 전문가를 초빙하여 최근의 곤충 생명산업의 연구동향과 전망에 대해서 토론 한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.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 스마트팜 시설 재배 시 주로 문제가 되는 작물병에 대한 기본 지식을 제공하고, 스마트팜 환경에서의 작물병의 발병 및 확산 기작에 대한 고찰을 통해 작물병 진단 기술의 자동화 및 효과적인 방제 대책 수립을 위한 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 최신 스마트팜 시설의 환경 제어 및 작물 재배 시스템을 소개하고, 다양한 작물병의 진단 원리를 바탕으로 스마트팜에 적용 가능한 병 진단 기술 개발에 대해 토론하며, 관련분야의 최신 연구 동향 및 전망을 소개한다.전선 / 대학원
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전필 / 학사
곤충은 식량 생산 및 인간의 보건에 직접, 간접적으로 영향을 미치고 있으며 한편으로는 미래의 식량자원 및 기능성 신소재로서 중요하다. 본 과목에서는 농림해충 및 위생해충의 종류 및 그 중요성을 습득케 하여 합리적인 해충관리를 설계할 수 있도록 한다. 또한 생명공학적 및 약리학적 측면에서 곤충을 응용하여 새로운 기능성 신소재의 개발에 기여하게 한다.전선 / 학사
해충방제를 위해 사용되는 기본 원리를 물리적, 화학적 및 생물학적 측면에서 살펴본다. 또한 해충의 친환경적 관리를 위해 해충발생 예측 및 효율적 관리프로그램 개발에 관한 기초 이론을 습득한다. 살충제의 역사 및 개발/사용 현황을 파악하고, 환경친화적 방제를 위한 생물학적 방제법에 관한 이론 및 실용성을 검토한다.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 / 학사
본 교과목은 실험 데이터를 모아 놓은 데이터베이스 및 데이터의 해독에 필요한 프로그램에 대한 수요에서 비롯된 것으로 인간 및 동물의 게놈염기배열 정보를 바탕으로 생명현상을 이해하는 학문이다. 따라서 본 교과목에서는 유전적 표지인자를 이용 한 동물분자육종, 사람의 유전정보를 바탕으로 동물의 종간 비교지도작성, 단일 염기다형(SNP)의 해독기술, 특정 염색체영역에 있는 유전자 및 질병의 검색 및 Lab informatics 등에 대하여 강의한다.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 / 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.전선 / 대학원
식생활 유형의 변화, 스트레스 증가 및 환경오염 등으로 인하여 성인병의 확산은 인류 보건에 커다란 위협이 되고 있으며 이들 질병에 대한 예방제 또는 치료제에 대한 수요는 날로 증가하고 있다. 또한 생활수중의 향상과 더불어 건강에 관한 관심의 고조 등으로 식품의 영양소 섭취 기능보다는 고도 기술을 이용한 식품의 생체조절 및 방어 기능에 관심이 고조되어 새로운 기술을 이용한 기능성 식품 개발을 통하여 의약과 식품의 중간형태로써 소비될 수 있는 새로운 식품 또는 주식보조용 식품분야의 창출이 시급한 실정이다. 본 과목은 곤충 및 곤충부산물의 생리활성을 검토하여 이들이 가지고 있는 새로운 생리기능을 밝혀 이를 대량 생산함으로써 부작용이 적으면서도 효능이 우수한 장내정화제, 항암제 등의 약품 및 식품개발의 원료뿐 아니라 생물농약개발로서의 활용에 기여할 것이다.