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바이오시스템공학과
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.
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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.
즐거운 농업의 시작, 스마트팜 이야기 : 스마트팜으로 새오룬 농촌문화 정착의 혁신 길라잡이
(한국형 스마트팜! 세계로! 미래로!)품목별 스마트팜 기술 소개집 : 시설원예, 축산, 노지작물
(한 권으로 끝내는) 스마트팜 만들기 : IoT를 활용한 스마트팜 DIY
국내외 스마트농업 산업동향보고서
ICTIoTAI 기술을 활용한 스마트팜 = 스마트팜 도입에 필요한 ICTIoTAI 개념 및 활용방법
(현장에서 전하는)유형별 스마트 팜 선도사례
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Computers in agriculture,1994: proceedings of the 5th international conference,6-9 February 1994,Orlando,Florida
농업환경과학 =
4차 산업혁명과 식량산업
스마트팜 경영전략 =
(HMI를 활용한) 스마트팜, 스마트 팩토리 DIY : ICT 입문자들을 위한 노코딩 스마트팜 학습서
Push button agriculture : robotics, drones, satellite-guided soil and crop management
미래 생명산업과 식량
원예공학
이현병; 최인찬; 임동혁; 허정욱; 김태현; 이정민; 이정호; 박성진; 이태석; 백정현 · 2024
한국콘텐츠학회 논문지
윤성욱, 김다현, 안준호 · 2022
전기학회논문지
배희수, 이선혜, 전용희, 조준현, 박영은, 강현중, 이영훈, 상완규, 이지윤, 김정태, 이지은 · 2024
디지털콘텐츠학회논문지
최민석 · 2020
디지털융복합연구
梅捷凯; 陈恩慈; 谢作如 · 2024
中国信息技术教育 / China Information Technology Education
김승재; 여현 · 2022
한국통신학회논문지
정주원, 고경일, 이명훈 · 2025
스마트미디어저널
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
杨锦忠; 高玉香; 杜金哲; 师长海; 张恩盈; Yang Jinzhong; Gao Yuxiang; Du Jinzhe; Shi Changhai; Zhang Enying · 2021
高等农业教育 / Higher Agricultural Education
Intelligence And Neuroscience C · 2023
Computational intelligence and neuroscience
Wiyono, S. · 2020
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
이기만, 박진홍, 이다희, 조성민, 최정환, 김남준, 김민수, 박영민 · 2022
생약학회지
이재경, 설병문 · 2019
벤처창업연구
Attri, Ishana; Awasthi, Lalit Kumar; Sharma, Teek Parval · 2024
Multimedia Tools and Applications: An International Journal
양광호, 이명훈, 여현, 김승재 · 2022
한국통신학회논문지
余燕; 卢杰; 宋贺; 陈翔; 张付贵; 周可金; Yu Yan; Lu Jie; Song He; Chen Xiang; Zhang Fugui; Zhou Kejin · 2022
滁州学院学报 / Journal of Chuzhou University
Nikolić, Nebojša; Cucchiaro, Sara; Straffelini, Eugenio; Tarolli, Paolo; Masin, Roberta · 2025
iScience
고은별; 정일웅; 이철희 · 2023
한국기계가공학회지
· 2024
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Zhengwei Yang; Liping Di · 2015
Journal of Applied Remote Sensing
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 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
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 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
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 / 학사
스마트시스템 생화학은 생물체의 물질조성 및 생물체 내에서의 물질간의 반응 등을 화학적 방법으로 이해하고 이를 바탕으로 하여 생물체의 물질대사 및 이에 따른 에너지 생성, 그리고 광합성 등에 이르기까지 이론적인 부분을 습득하여 식품을 구성하는 생물체의 물질변화 및 에너지 생성, 가공에 관련된 생화학적 반응을 이해하도록 하여 전반적인 식품의 생화학적 현상을 공부하고자 한다.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 / 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
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 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 / 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 / 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.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 교과목은 축산업의 미래 혁신을 주제로 반추동물의 생리적 특성과 AI 기반 스마트팜 기술을 융합하여 지속가능하고 효율적인 축산 관리 방안을 탐구하는 데 목적을 둔다. 반추동물의 생리에 대한 이해, AI 및 데이터 과학 융합 연구 및 저탄소 생산 기술을 다루고자 한다. 본 교과목을 통해 학생들은 반추동물의 영양 및 생산 기술에 대한 이해를 바탕으로, AI와 데이터 과학을 활용한 스마트팜 연구 방법을 익히며, 지속가능한 축산과 환경 부담 저감 기술을 학문적으로 배울 수 있다.전필 / 학사
전선 / 대학원
원격탐사는 오랜 시간에 걸쳐 농업생태계 연구에 활용되어 온 도구 중 하나로서, 최근 시공간적 해상도와 분광능에 있어서 큰 발전을 이뤄왔으며, 이러한 최신 기술을 잘 이해하고 활용하는 것은 작물 육종 및 표현형 정량화를 효과적으로 지원하고, 스마트 농업, 디지털 농업 등 미래의 농업을 지원하기 위해 필수적이다. 과목 전반에 걸쳐 가시광선부터 극초단파에 이르기까지 다양한 파장대별 원격탐사 기술을 소개하고, 위성 원격탐사로부터의 핵심 변수 추정 및 검증을 함께 논의하고 더 나아가 원격탐사 기술이 실제 작물 표현형 정량화, 육종 지원, 디지털 농업 등 농업 지원과 농업 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.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.