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국내외 스마트농업 산업동향보고서
스마트팜 농업혁명
어그테크(Agtech) : 일본 스마트농업, 식물공장 개발전략과 시장전망(2020)
농·축산업농기계 최신 기술동향과 고부가 식품산업 R&D전략 실태분석
Smart plant factory : the next generation indoor vertical farms
Smart livestock nutrition
스마트시대 농업경영학
스마트팜 정밀농업 기술분석과 푸드테크 에그테크 산업 전망
4차산업혁명에 대응한 스마트농업 발전방안 =
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
(사람중심의 4차 산업혁명을 선도하는) 스마트 팩토리 운영전략과 이해
스마트팜, 식물공장 도시농업 실태와 전망
2022 국내외 스마트팜 기술개발 동향과 시장전망
Smart Innovation in Agriculture
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
스마트 팜 실태 및 성공요인 분석
스텔라는 어떻게 농장을 구했을까
우수 여왕벌 양성 및 관리 기술:
Journal of Apiculture
최홍민, 김세건, 김효영, 우순옥, 김선미, 문효정, 한상미축산시설환경학회지
김병현, 권경석, 장동화, 판반뎃, 김종복Entomological News
Fei Zhang; Lin-Bin Zhou; Wei-Yu Yan; Xiao-Bo Wu; Cui Guan; Zhi-Jiang Zeng; Pan QizhongJournal of Apiculture
김동원, 최용수, 강은진, 박희근, 박보선, 올가프런제, 박승환, 이만영정밀농업과학기술지
Sung Wook Lee, Md Nasim Reza, SunJournal of Apicultural Research
Gunes H.,Gungormus A.Journal of Apiculture
Dongwon Kim; Hee-geun Park; Seung Hwan Park; Olga Frunze; Eun-Jin Kang; Man-Young Lee; Bo-Sun Park; Yongsoo ChoiJournal of Chromatography A
Virgiliou C.,Kanelis D.,Pina A.,Gika H.,Tananaki C.,Zotou A.,Theodoridis G.COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
Hadjur, Hugo; Ammar, Doreid; Lefevre, Laurent한국산학기술학회논문지
차지은, 이혜림, 이재수Journal of Apiculture
이만영, 김혜경, 이명렬, 최용수, 한상미, 김동원, 강은진, 변규호International Journal of Agriculture Innovations and Research
Jang, Ikhoon; Choe, Young Chan한국통신학회논문지
황성일, 주종문, 주성웅Journal of Apiculture
Olga Frunze, Peter Njukang Akongte, Dongwon Kim, Eun축산기술과산업
서성원창조와 혁신
Kim Young, Cho DongsungJournal of Apicultural Research
Andyshe R.,Nazemi-Rafie J.,Maleki M.,Fatehi F.World's Poultry Science Journal
M. Saeed; S.A. Kalhoro; M. Naveed; F.U. Hassan; M. Umar; M. Rashid; S.A. Memon; F. Soomro; M.A. Arain; S. ChaoECOMAT
Park, Jungjoon; Guan, Weixin; Yu, GuihuaJournal of Apiculture
김혜경, 이명렬, 이만영, 최용수, 한상미, 강아랑, 이경용전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 기계학습 기술과 지식을 제공하는 것이다. 다양한 전공자가 쉽게 접근할 수 있도록 기계학습 방법론뿐 아니라 컴퓨터 언어, 확률 및 통계 등 기계학습 이해를 위한 기초적인 내용들을 포함한다. 수강자는 본 과목의 이수를 통해 기계학습의 전반적인 이해와 함께, 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터에 대한 기초적인 분석 및 응용에 활용할 수 있으며 추후 심화과정을 위한 기초 지식으로 활용할 수 있다.전선 / 대학원
이 교과목은 스마트팜 창업에 관한 기본적인 개념과 이론을 습득하고, 기업가 정신을 함양하여, 실제 창업에 필요한 실무 지식을 갖추는데 있다. 특히, 수강생들은 잠재적인 기업가로서 기업의 본질인 이윤창출과 사회적 책임의 수행을 위해 스마트팜을 통해서 기업가가 마땅히 갖추어야 할 자세나 정신을 학습한다. 이에 스마트팜 산업 기업가정신에 대한 이론을 학습하고 실무를 탐색하여 기업가 정신의 개념을 설명할 수 있도록 한다. 또한 스마트팜 산업 관련 창업 이론과 기법을 습득하고, 실제 사업모델과 사업계획서 작성을 실습해보도록 한다.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
본 교과목은 노지에서 농축산물의 효율적 생산에 필요한 농작업 자동화 기술을 다루는 교과목으로 세부적으로는 농작업 기계의 기초 원리와 노지 자동화 기술 내용을 소개하여 스마트팜 융합전공 학생들에게 농작업 기계와 자동화 기술에 대한 이해를 높이는데 목적을 두고 있다. 농작업 원리 기초 파트에서는 농기계와 토양, 작물 등의 물리적 상호작용을 수학적으로 모델링하는 방법을 배우며 노지 자동화 기술에서는 농용로봇의 종류 및 작동원리, 자율주행 농기계 시스템의 구성요소, 자동관개기술, 기상정보 모니터링 및 농장관리 소프트웨어 기술 등 스마트농업 구현에 필요한 농업생산 및 관리를 위한 자동화 기술을 학습한다.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 / 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
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 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
농식품산업 분야에서 핵심 기술로 부상하는 스마트팜과 관련된 경제 이슈를 다룬다. 스마트팜과 관련된 농식품 생산, 유통, 소비에 대해 학습한다. 이와 연계된 IT, BT 등 전·후방산업 비즈니스 현황을 파악하고 신부가가치를 창출하는 시야를 확보하게 한다. 나아가 환경, 생태 등 지속가능 개발을 위한 스마트팜의 공익적 기능에 대한 가능성도 함께 학습한다. .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
축산식품 품질의 물리화학적 특성 및 측정 방법의 원리를 품질요소별로 공부하고, 생산자가 의도하거나 소비자들이 원하는 품질의 축산식품을 지속가능하게 생산하는 방법에 대해 문헌 조사와 토론을 통해 공부함으로써 품질을 과학적으로 심도 있게 이해시킨다. 또한, 축산식품 품질의 진화방향, 품질개선이나 품질평가 방법을 위한 최신 기술을 소개한다.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
하이드로젤은 구조 및 물리 특성이 생체의 연조직과 유사하여 생체조직과의 높은 적합성을 나타낸다. 따라서 하이드로젤은 다양한 용도의 생체재료로 활용되기 적합하며 산업적 활용 가치가 매우 큰 소재이다. 본 강의는 하이드로젤 제조를 위한 고분자 가교 형성 기작 및 네트워크 구조의 설계에 대한 기본적 지식을 전달하고 생체재료연구 분야에서의 하이드로젤 최신 연구 동향을 소개한다. 이로써 바이오소재 관련 연구를 수행하는 대학원생들이 연구력 향상에 유용한 배경지식을 갖게 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.전선 / 대학원
이 과목에서는 스마트팜 산업현장에서 해결해야할 다양한 문제들을 확인하고, 학생 개개개인의 전공을 활용하여 문제해결을 위한 아이디어 도출 및 실현을 하는 기회를 갖는다. 모든 프로젝트는 다양한 학문 분야의 학생들이 한 팀으로 융합되어 아이디어를 도출하고, 각자의 전공지식을 활용하여 문제를 해결해보도록 한다. 이 과정에서 실제 스마트팜 산업현장의 기업들과 밀접한 협력을 수행하여 현장성을 높이도록 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 / 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
본 교과목은 푸드테크(FoodTech) 10대 분야의 현장의 산업 전문가 특강을 통하여 최신 산업 동향과 기술 발전을 심도 있게 탐구하고, 이론과 실무를 연결하는 푸드테크산업 현장 경험을 제공한다. 이를 통해 수강생들은 이를 바탕으로 급변하는 글로벌 푸드테크 산업 환경에서 요구되는 전문 지식과 실무적 통찰을 습득하며, 학문적 연구와 산업적 적용 간의 간극을 극복할 수 있는 역량을 함양한다. 더 나아가 혁신적 푸드테크를 산업적·사회적 가치로 전환할 수 있는 비전과 실행 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.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 약용작물 및 기능성 식물에서 유래하는 고부가가치 특수대사물질의 생산을, 스마트 농업 기술과 융합하여 최적화하는 전략을 학습한다. 센서, 빅데이터, 환경 제어 시스템 등 디지털 농업 요소를 활용하여 특수대사물질의 수율과 품질을 향상시키는 최신 사례를 다루며, 그린바이오 산업에서의 응용 가능성과 지속가능한 생산 시스템에 대한 융합적 사고를 기른다.