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양오석 ( Oh Seok Yang ),이재수 ( Jae Su Lee ),김태현 ( Tae Hyun Kim ),임동혁 ( Dong Hyeok Im ),김현종 ( Hyun Jong Kim ),백정현 ( Jeong Hyun Baek ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
전 세계적으로 인구 증가 및 고령화 추세에 따라 농업생산환경의 변화가 심화되고 있다. 이러한 변화로 인해 농업생산에 투입되는 한정된 자원과 정보통신기술을 융합하여 농업생산 활동에 부족한 자원을 지원해주는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 온실환경에 대한 정보를 실시간으로 시각화하고, 빠른 의사결정을 할 수 있도록 온실환경정보 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 첨단디지털온실에서 수집되는 데이터는 외부기상정보인 온도, 풍향, 풍속, 이슬점, 누적일사량 및 기상청의 동네예보이며, 온실내부에서는 실내온도, 습도, CO2, 전력사용량 및 양액공급량의 센서정보와 천창 및 커튼 등의 개도율을 통한 제어정보를 수집하였다. 모니터링 시스템은 저장, 분석 및 시각화의 3단계로 구성이 되어있다. 데이터의 생산은 농업공학부 첨단 디지털온실에 설치되어 있는 온실환경센서 및 제어기 작동 유무 데이터를 응용프로그램 인터페이스(application program interface)를 통해 농업공학부 클라우드 데이터베이스에 저장을 한다. 저장된 데이터의 온실 내 온습도 데이터 특성값을 활용하여 온실내 환경 적정성 분석을 수행한다. 분석을 통해 도출된 결과를 모니터링 화면에 제시하며, 실시간으로 수집되는 온실 환경 및 제어 데이터는 1분단위로 정규화하여 개도율에 따른 그래프와 LED와 같은 제어기의 온오프 정보를 표출하였다. 구현된 실시간 모니터링 시스템은 데이터 시각화에 중점을 두고 있지만, 추후 온실 내 장치를 웹에서 직접 제어할 수 있도록 구현할 수 있으며, 수집된 데이터를 이용하여 재배 품종, 생육 단계, 내/외부 환경에 따른 온실 내 장치의 제어 상태를 추천할 수 있을 것이다.
최승호(Seung Ho Choi),박건하(Geon Ha Park),양오석(Oh Seok Yang),이창우(Chang Woo Lee),김영욱(Young Uk Kim),이은경(Eun Gyeong Lee),백정호(Jeong Ho Baek),김경환(Kyung Hwan Kim),이홍로(Hong Ro Lee) 한국산업정보학회 2020 한국산업정보학회논문지 Vol.25 No.6
농업에서 가장 기본이 되는 종자는 생산과 효율을 높이는 중요한 요소다. 우수한 유전자를 가진 종자를 통해 농업의 생산성 향상을 기대할 수 있고, 작물의 생존 및 번식을 증진시킬 수 있다. 하지만 현재 우수한 종자의 선별은 대부분이 수작업에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 인력을 요구한다. 제안된 연구에서는 종자의 표현체 특성을 추출하기 위해 컴퓨터 영상처리기술을 이용하여 적은 인력과 비교적 짧은 시간으로 종자의 특징을 추출할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다량의 종자가 포함된 영상으로부터 개별 종자를 검출하고, 검출된 개별 종자마다 대표색상, 면적, 둘레, 진원도 (Roundness)와 같은 다양한 특징을 추출하고 저장한다. 입력 영상의 규칙성 때문에 제안된 시스템의 개별 종자추출의 정확도는 콩 종자의 경우 99.12%, 벼 종자의 경우 99.76%이다. 추출된 데이터는 향후 전문가의 의견을 반영한 각종 데이터 분석을 위한 기초자료로 활용되며 종자별 표현형 특성을 결정하는 기초자료로 사용될 것이다. The seed, the most basic component, is an important factor in increasing production and efficiency in agriculture. Seeds with superior genes can be expected to improve agricultural productivity, crop survival, and reproduction. Currently, however, screening of superior seeds depends mostly on manual work, which requires a lot of time and manpower. In this paper, we propose a system that can extract the characteristics of seed phenotypes by using computer image processing technology, so that even a small number of people and a short period of time are needed to extract the characteristics of seeds. The proposed system detects individual seeds from images containing large quantities of seeds, and extracts and stores various characteristics such as representative colors, area, perimeter and roundness for each individual seed. Due to the regularity of input images, the accuracy of individual seed extraction in the proposed system is 99.12% for soybean seeds and 99.76% for rice seeds. The extracted data will be used as basic data for various data analyses that reflect the opinions of experts in the future, and will be used as basic data to determine the expressive nature of each seed.