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바이오시스템공학과
본 교과목에서는 바이오시스템공학 분야의 데이터 부족 문제를 극복하고 효과적으로 인공지능 모델을 개발하기 위한 방법론들을 소개한다. 바이오시스템공학은 생물, 물리, 화학 및 정보과학이 융합된 응용학문으로, 다양한 도메인과 데이터 유형에 따라 인공지능 모델 훈련을 위한 데이터 수집과 라벨링에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이 과목은 인공지능 응용 연구에서 데이터 부족 문제의 본질을 이해하고 이러한 도전을 극복하기 위한 핵심 인공지능 기술을 다룬다. 더불어, 최신 관련 논문에 대한 비판적 검토와 토론을 통해 학생들에게 실용적이고 심도 있는 학습 경험을 제공하고 지속적인 자기주도학습의 기반을 마련하는 것을 목표로 한다.바이오시스템공학과
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. .
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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. .
농업경제학
4차 산업혁명과 식량산업
스마트제조 : A to Z
Economics and management of the food industry
스마트 팜 실태 및 성공요인 분석
Vegetable crops agricusiness;
(e-비즈니스시대의)SCM과 유통정보화 전략
스마트팜 경영전략 =
Computers in agriculture,1994: proceedings of the 5th international conference,6-9 February 1994,Orlando,Florida
ICTIoTAI 기술을 활용한 스마트팜 = 스마트팜 도입에 필요한 ICTIoTAI 개념 및 활용방법
Food supply chain management : building a sustainable future
Machine learning and artificial intelligence for agricultural economics : prognostic data analytics to serve small scale farmers worldwide
Engineering tolerance in crop plants against abiotic stress
농업정책, 무엇을 알아야 하는가?
陈强强; 杨婕妤; 杨清; CHEN Qiangqiang; YANG Jieyu; YANG Qing · 2021
中国农业教育 / China Agricultural Education
· 2024
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
김민석, 곽혜란, 장유진 · 2019
실과교육연구
陆维研; 覃梦妮; 唐红祥; Lu Weiyan; Qin Mengni; Tang Hongxiang · 2024
对外经贸 / Heilongjiang Foreign Economic Relations & Trade
周自云; 唐燕; 董娟娥; 梁宗锁; ZHOU Zi-yun; TANG Yan; DONG Juan-e; LIANG Zong-suo · 2022
高校生物学教学研究(电子版) / Biology Teaching in University
于晶; 包雨卓; 彭瞰看; 张达; 徐庆华; 苍晶; YU Jing; BAO Yu-zhuo; PENG Kan-kan; ZHANG Da; XU Qing-hua; CANG Jing · 2023
高校生物学教学研究(电子版) / Biology Teaching in University
Santana, Otacilio Antunes; de Sousa, Barbara Alves; do Monte, Sandra Razana Silva; de Freitas Lima, Mayara Lopes; Ferraz e Silva, Caina · 2020
PROCEEDINGS OF THE 2020 IEEE GLOBAL ENGINEERING EDUCATION CONFERENCE (EDUCON 2020)
农成论 · 2023
农经 / Agriculture Economics
최송은, 채정현 · 2014
한국가정과교육학회지
Jeffrey M. Gillespie; Maria Bampasidou · 2018
Journal of Agricultural and Applied Economics
杨银辉; YANG Yin-hui · 2023
江苏商论 / Jiangsu Commercial Forum
李晨悦 · 2021
品牌研究 / Journal of Brand Research
谷莘; Gu Xin · 2018
高等农业教育 / Higher Agricultural Education
· 2023
农经 / Agriculture Economics
Liu Y.,Xu X.,Xu L.,Liu Y.,Liu J.,Hu W.,Yang N.,Jawad S.,Luo Y. · 2025
Applied Energy
王东平; 闫震; 王印华 · 2023
农业工程技术 / Applied Engineering Technology
肖晓; 谢爱军; 龙攀 · 2022
产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
이영은, 유세종, 이정우, 고지원, 김유경 · 2022
한국가정과교육학회지
이승호; 박윤선; 권오상 · 2020
한국데이터정보과학회지
王秋敏; 武彧 · 2021
改革与开放 / Reform & Opening
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 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 / 학사
이 교과목은 딥러닝을 포함한 기계학습의 기본 원리를 체계적으로 이해하고, 이를 스마트팜 분야의 실제 문제 해결에 적용하는 것을 목표로 한다. 학생들은 전통적인 기계학습 방법론부터 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN) 등 기초적인 딥러닝 모델의 원리와 구현 방법을 학습한다. 강의의 핵심은 스마트팜 환경에서 수집된 다양한 데이터를 분석하고, 적절한 모델을 설계·적용하는 실무 능력을 배양하는 데 있다. 이를 위해 실제 사례 기반의 과제 및 학기 프로젝트를 수행하며, 작물 생육 예측, 병해충 판별, 센서 데이터 기반 제어 등과 같은 문제에 직접 접근해본다. 학생들은 이 과정을 통해 기계학습·딥러닝 기술을 스마트 농업 분야에 실용적으로 적용하는 능력을 기르고, 융합적 문제 해결 역량을 강화할 수 있다.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
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 / 학사
ICT를 비롯한 디지털 기술 혁신에 따라 전통적인 농식품산업은 빠르게 디지털화(digitalization)가 진행되고 있다. 스마트팜, 정밀농업, O2O 서비스, 푸드테크 등 디지털 농식품산업 관련 이슈를 이해하기 위해서는 기존의 경제 모형을 확장하여 디지털화에 특화된 경제 이론을 학습할 필요가 있다. 이에 본 과목은 디지털 기술 발달에 따른 비용 감소로 경제 주체의 행위가 어떻게 변화하는지를 다루는 디지털 경제학을 농식품산업 분야에 접목한다. 강의는 다음과 같이 구성된다. 첫째, 디지털 경제학의 기초 이론 및 개념들을 학습한다. 둘째, 디지털 농식품 분야 경제문제를 소개하고 현황을 이해한다. 셋째, 학습된 디지털 경제 이론을 관련 이슈에 적용하여 실증 분석 능력을 배양한다.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 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
농경제 사회학부 1학년생들을 위한 기초필수과목으로 농경제사회학부의 학문분야에 대한 소개 및 분야별 주요이슈에 대한 강의를 통해 전공분야에 대한 올바른 인식 및 기초정보를 제공키 위해 개설된 과목이다. 과목개설의 목적을 보다 효율적으로 달성키 위해 학부내 모든 교수들이 최소한 1회이상 강의를 담당함으로써 각자의 전문분야와 관련하여 보다 구체적인 정보제공 및 학습방향을 지도하게 된다.전선 / 학사
농식품 공급망 관리란 농수산물의 생산부터 식품 가공 및 유통을 거쳐 소비자에게 전달되기까지의 일련의 과정에서 이와 연관된 경제주체들의 의사결정 및 상호작용 등을 계획하고 관리하는 것을 뜻한다. 특히 농식품 산업은 시간에 따른 신선식품의 급격한 선도 저하(perishability), 날씨에 따른 높은 생산 불확실성(uncertainty), 다수의 영세 농가 등 다른 산업과 구별되는 고유의 특징을 가지고 있다. 본 강의에서는 이러한 농식품 산업의 특성을 고려하여 수요예측, 생산 및 재고관리, 조달/구매, 유통/물류, 리스크 관리 등의 주요 개념을 비롯해 콜드체인, 리테일 테크, 블록체인과 같은 관련 주제를 함께 살펴보고자 한다. 이를 통해 학생들이 농식품 공급망의 고유한 특성을 이해하고 효과적인 농식품 공급망 관리방안을 수립할 수 있도록 한다.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 / 학사
학부 과정에서의 농식품 디지털 경영 및 e-비즈니스를 위한 기초적인 이론과 기술에 대한 학습기회를 제공한다. 이로써, 농식품 e-비즈니스와 디지털 경영의 개념과 특성 및 현황에 대하여 강의하고 농식품 e-비즈니스 기술, 디지털 경영 플랫폼, 법과 규제에 대하여 기초적인 이론 및 경영 전략, 그리고 디지털 경영관리 시스템인 SCM(Supply Chain Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management)에 대한 내용을 강의한다. 구체적으로 농식품 디지털 경영 기업에 대한 최근 동향 및 전략, 농식품 B2B, B2C, C2C 디지털 경영 플랫폼 시장의 이해, 농식품 도⋅소매 시장의 디지털화 및 e-비즈니스 전략, 농식품 디지털 경매 유통 방식의 개념 및 전략, 농식품 콜드체인 유통⋅물류 전략, 디지털 결제 시스템 기술, 디지털 개인정보 보호 이슈, 디지털 빅데이터 분석 방법, 농식품 기업의 디지털 트랜스포메이션 전략에 대하여 강의한다. 더 나아가, e-비즈니스의 기술에 대한 역사와 개념, SNS 마케팅, e-비즈니스 사업 기획 및 전략 수립, 블록체인과 메타버스를 활용한 e-비즈니스, 퀵커머스, 유비쿼터스 커머스, O2O 및 O4O 커머스 전략, Web 3.0 개념 및 전망, 농식품 유비쿼터스 커머스 개념 및 전략에 대한 내용을 배우게 된다. 마지막으로 농식품 유통⋅물류 스타트업 성장 과정과 빅데이터 분석을 통한 경영 전략 수립에 대하여 강의한다.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
본 과목의 목적은 학생들이 스마트팜과 관련된 연구소 및 사업체에 대해 인턴십 프로그램 참여를 하여 현장에서 겪고 있는 문제점이나 기술 발전을 위해 수행할 수 있는 연구 내용을 발굴하고, 수업에서 습득한 지식과 참여 기관으로부터 인턴십 과정에서 받은 교육 내용을 기반으로 문제 해결을 위한 접근을 수행하여 향후 글로벌 스마트팜 분야 인재에 요구되는 실무 능력 함양을 목표로 한다.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.전선 / 학사
전선 / 대학원
본 수업에서는 경제개발과 환경퇴화의 관계를 탐구하고 현재까지 제시되어온 지속가능한 개발을 위한 정책들을 검토하고자 한다. 지속가능성 문제의 지역적인 범위는 선진국과 개발도상국을 모두 포함하고 사회적, 경제적, 기술적, 정치적 방면의 지속가능한 경제개발성과에 대하여 모색하도록 한다.전선 / 학사
본 과목은 식물의 생장·발달, 농업기술 및 환경 등 복잡성이 높은 여러 요소들을 시스템적 관점에서 종합적으로 이해하는 것을 목표로 한다. 식물 생장의 생물학적 기작부터 첨단 농업공학 기술, 그리고 이들을 둘러싼 환경적·사회적 요소까지 유기적으로 연결되는 과정을 다룸으로써, 학생들에게 융합적 사고와 시스템적 마인드셋을 함양시킨다. 이 과정을 통해 학생들이 농업 과학과 공학을 융합할 때 발생할 수 있는 지식 격차를 해소하고 미래 농업 혁신에 필요한 통합적 관점을 갖출 수 있도록 준비시킨다.전선 / 학사
한국 농식품산업이 직면하고 있는 과제와 그 대응 정책을 이해하고, 농식품정책 분석방법론을 탐구한다. 이를 위해 먼저 국민경제의 성장에 따른 농식품 정책의 변천과정과 시장실패를 보완하는 효율지향적 정책을 학습하고, 국내외적으로 많이 사용되고 있는 농식품 분야의 가격지지정책, 소득정책, 무역정책, R&D정책, 식생활소비정책 등을 학습한다.이승호; 박윤선; 문홍성; 장재봉; 권오상 · 2022
식품유통연구