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본 연구는 농업 공공데이터를 활용하여 영농일지 작성의 어려움을 해결하기 위한 자동 작성 시스템을 제안합니다. 시스템은 작물 및 날짜 정보를 기반으로 서버에 저장된 데이터를 확인하고, 사용자에게 적합한 공공데이터를 찾아 영농일지를 자동으로 채워 편리성을 높입니다. 이는 친환경 인증 및 공익직접지불사업 참여에 불이익을 겪는 농가에게 도움이 될 것으로 기대됩니다.
고개만당에서 하늘을 보다 : 1962년 울주 김홍섭 어르신 농사 일기
누구나 일하고 싶은 농장을 만듭니다 : 장애가 있어도, 나이가 들어도 함께 일할 수 있는 스마트팜 케어팜 이야기
(내 손으로 가꾸는)유기농 텃밭
Geostatistical applications for precision agriculture
드론 스마트 농업 : 4차 산업혁명 핵심기술
국가에서 마을로 : 21세기 대한민국의 커뮤니케이션 구조 변화에 대하여 =
이야기농업
현재를 감각하는 자연 관찰 노트 : 왜 자연 관찰은 삶의 기술이 되는가? : 정해지지 않아서 더 재미있는 지금 이 순간을 감각하는 법
디지털 트렌드 2022
Computers in agriculture,1994: proceedings of the 5th international conference,6-9 February 1994,Orlando,Florida
도시농업 힐링 : 4차 산업혁명 시대
농촌생활서비스 공급을 위한 빅데이터 기반 및 활용체계 개발(I)
Principles of crop production : theory, techniques, and technology
The use of nutrients in crop plants
맨땅에 펀드 : 땅, 농부, 이야기에 투자하는 발칙한 펀드
존디어 : 애그테크 1위 기업
미래 지속가능 사회의 농업과 농정 : 농업의 다원기능과 직접지불
공익기능 향상을 위한 친환경 산지농업 개발 방향
한국인터넷방송통신학회 논문지
김성민; 황만수; 김상근; 김능회Journal of Platform Technology
장성진; 김능회한국농공학회논문집
이용웅, 주종길, 여현, 이종현, 조종식, 신한호, 염창열, 신창선한국국제농업개발학회지
이중복, 윤재상SN Computer Science
Johnny, Swapna; Nirmala, S. JayaInternational Journal on Digital Libraries
Koopman B.,Mourad A.,Li H.,Vegt A.v.d.,Zhuang S.,Gibson S.,Dang Y.,Lawrence D.,Zuccon G.Journal of Agricultural Education and Extension
Namyenya A.,Rwamigisa P.B.,Birner R.멀티미디어학회논문지
고주영, 윤성욱, 김현기비교문화연구
남춘호Sustainability Switzerland
Guo X.,Lv J.,Zhu R.기록학연구
원종훈멀티미디어학회논문지
고주영; 윤성욱; 김현기Agricultural Engineering International: CIGR Journal
Kim, Joon Yong; Lee, Chun Gu; Baek, Seung Hwan; Rhee, Joong-YongThe Journal of Agricultural Education and Extension
Angella Namyenya; Patience B. Rwamigisa; Regina BirnerIEEE Access
Ngo Q.H.,Kechadi T.,Le-Khac N.A.中国集体经济 / China Collective Economy
成华Data in brief
Mack G; Ritzel C; Ammann J; Heitkämper K; Benni NEJournal of Rural Studies
Zhang A.,Heath R.,McRobert K.,Llewellyn R.,Sanderson J.,Wiseman L.,Rainbow R.青春岁月 / BLOOMING SEASON
李金荣华中科技大学学报(社会科学版) / Journal of Huazhong University of Science and Technology (Social Science Edition)
李芬妮; 张俊飚; 何可; LI Fen-ni; ZHANG Jun-biao; HE Ke전선 / 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.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
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
작물생산에 필요한 토양관리, 잡초관리, 경지, 육종, 파종, 윤작, 작물 생산 환경 등에 관한 기초적인 내용을 다룬다. 더불어 종자, 잡초, 작물 동정에 관하여 소개한다.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 / 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 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.전필 / 학사
자신의 삶에서 진로와 직업이 얼마나 중요한지를 이해하고, 자신의 행복한 삶을 위한 올바른 진로계획 수립절차를 파악하고, 이를 기초로 자신의 진로를 설계하고 이를 위한 준비를 할 수 있는 능력을 개발하고자 한다. 특히, 디지털 전환, 글로벌화, 인공지능 시대에 행복한 삶, 직업세계에 대한 이해, 진로와 직업의 개념과 의의를 성찰하고 실천적인 진로 계획 및 준비를 다룬다. 이 수업을 통해서 학생들은 성공적인 취업을 위한 준비를 하는데 도움을 받을 수 있을 것이다.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.전필 / 대학원
본 교과목은 그린에코시스템공학 분야의 최신 이론 및 기술을 소개하고 최신 연구사례 조사, 발표 및 토론을 통해 구체적으로 활용할 수 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 본 수업은 학생들이 직접 본인의 연구 주제에 맞는 최신 연구를 선정하여 분석하고, 분석내용을 논문으로 작성하고 발표를 통한 토론의 시간을 갖는다. 본 세미나 교과목을 통해 학생들은 그린에코시스템공학과 관련된 연구주제들을 바탕으로 자신의 연구에 필요한 최신 이론 및 기술을 활용하여 구체적으로 연구를 수행할 수 있는 기본능력을 갖추게 된다.전필 / 학사
본 강좌에서는 작물생명과학전공자 4학년에게 1년간 학부졸업논문을 위한 주제별 문헌조사 결과 및 논문실험에 대한 연구결과를 발표하는 세미나 과목이다. 본 과목의 수강자는 논문작성방법, 세미나에 대한 발표능력 및 실질적 경험을 쌓게 된다.전필 / 학사
이 교과목은 지능 시스템의 핵심 개념과 이를 구현하기 위한 알고리즘 및 자료구조를 학습하는 기초 과목이다. 학습 기반 인공지능 이전 단계에서 사용되는 탐색, 추론, 지식 표현 등 전통적인 인공지능 기법의 원리를 이해하고, 이를 구현하는 데 필요한 스택, 큐, 트리, 그래프 등의 자료구조와 관련 알고리즘을 함께 학습한다. 특히 상태 공간 기반 문제 해결, 휴리스틱 탐색, 규칙 기반 추론, 의미망 및 온톨로지와 같은 지식 표현 방식에 대해 실습을 통해 다루며, 실세계 문제를 해결할 수 있는 기반을 마련한다. 본 과목은 이후 기계학습 및 심층학습 과목으로의 진입을 위한 이론적·실용적 토대를 제공한다.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 / 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
조사료는 반추가축의 먹이로 이용되는 식물체의 가식성 부분이다. 조사료의 기능은 반추가축에 영양소를 공급, 반추위의 발달, 대사성 장애 방지 그리고 침 분비를 촉진한다. 매년 약 560만톤의 조사료가 가축의 먹이로 이용이 되고 있는 실정이나 조사료 생산 기반이 취약하여 매년 면적이 줄어들고 있는 실정이다. 본 강의는 조사료의 다양한 종류와 특성에 대하여 살펴보고 조사료 생산, 가공 및 이용 기술을 다룸으로써 조사료에 대한 이해를 높이고 앞으로 조사료를 공부하는 학생에게 조사료에 대한 이해와 전망을 제시한다.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.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
그린에코공학 관련 정부 및 민간기관으로부터 필요한 연구자료를 수집하고, 해당 기관에서 국제농업에 관련된 연구 및 사업을 직접 수행할 수 있는 기회를 인턴십을 통하여 제공함으로써 학생들에게 그린에코공학의 실무경험을 습득할 수 있게 한다. 이를 통하여 그린에코공학 분야의 우수 연구인력 양성 및 학생들의 향후 진로결정에 도움을 주고자 한다.전필 / 학사
본 교과목은 1학년을 대상으로 스마트시스템과학의 전공 개요, 세부 연구영역, 교과과정, 진로 탐색 등을 다루는 입문 과목이다. 다양한 교수진의 팀티칭을 통해 스마트 농식품산업의 발전과 미래 진로 탐색에 필요한 역량을 함양하며, 대학원 진학을 위한 기초 탐색 능력을 기른다. 스마트팜, 스마트축산, 노지스마트팜, 생태계와 같은 다양한 시스템을 중심으로 인공지능, 빅데이터, ICT 등 첨단 스마트 기술을 소개하며, 농식품산업의 가치사슬과 친환경 탄소중립 기술에 대한 이해를 높인다. 융복합적 문제 해결 능력을 배양하고, 스마트 농식품산업과 미래 진로에 기여할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
초지는 인간이 소비하는 작물을 직접 생산하지 못하는 지역에서 식량을 공급함으로써 농업발전에 큰 역할을 해오고 있다. 이런 초지는 가축에 급여할 수 있는 모든 식물체의 집단을 나타내는 말로 매년 재배되는, 가축의 조사료로 이용되는 작물과는 구분되는 개념이다. 성공적인 초지농업은 건강한 토양-식물-가축 관계를 유지하는데 달려있다. 따라서 초지를 활용한 친환경 축산을 영위하기 위해서는 초지내부 식생의 생태에 대한 이해가 있어야 한다. 본 강의는 기후대별 초지 생태에 대한 강의를 하고 생산성과 영속성을 높일 수 있는 초지 관리 기술을 소개한다.