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본 연구는 노지 재배 환경에서 발생하는 주요 해충의 포집·인식 데이터를 환경 요인과 연계하여 병해충 발생의 상관 요인을 분석하고, 데이터 기반 예찰 체계를 구축하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 노지 시험포장에 페로몬트랩을 설치하고, 트랩 내 해충 포집 이미지와 환경데이터(온도, 습도, 조도, 풍속 등)를 동기화하여 수집하였다. 수집된 이미지 데이터는 해충 종별·발육단계별로 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, 환경데이터는 표준화된 포맷(JSON/CSV)으로 저장하였다. 해충 인식은 촬영 이미지의 전처리 과정을 거쳐 분류 모델에 적용하였으며, 시점별 환경데이터와의 상관분석을 통해 해충 발생 밀도에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였다. 분석 결과, 포집된 개체 수는 평균 온도와 습도 변화에 민감하게 반응하였으며, 야간 조도 조건 및 풍속이 특정 해충군의 포집 효율에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 노지 환경에서 페로몬트랩 기반 자동 예찰 데이터를 활용하여 병해충 발생과 환경요인 간의 상관성을 규명함으로써, 향후 데이터 기반 방제 의사결정 체계 구축에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
다중모달 기반 생육·환경 데이터 융합을 통한 수직농장 작물 성장 예측 모델 개발 = Development of a crop growth prediction model for vertical farms through multimodal-based fusion of growth and environmental data 김현준, 이명훈 p. 9-18
MQTT 기반 스마트축사 반응형 데이터 수집 시스템 개발 = Development of an MQTT-based responsive data collection system for smart livestock barns 신현태, 이명훈, 여현 p. 19-25
작물의 생리적 반응 피드백을 이용한 감각기반 지능형 수직농장 제어에 대한 연구 = A study on sensory-based intelligent vertical farm control using physiological response feedback from crops 전진효, 김현준, 이명훈 p. 26-31
노지 페로몬트랩 기반 해충 포집·인식 및 환경데이터 연계 요인 분석 = Analysis of correlated factors between pest capture and environmental data using open-field pheromone trap recognition system 정주원, 고경일, 이명훈 p. 32-39
근적외선 스펙트럼의 복합 특징 학습을 위한 1D CNN-BiLSTM 융합 모델 기반 농산물 품질 예측 = Agricultural product quality prediction using a 1D CNN-BiLSTM hybrid model for learning composite features in near-infrared spectra 고경일, 이명훈, 여현 p. 40-46
농업 기상 데이터 상세화를 위한 경량 하이브리드 트랜스포머 기반 일사량 초해상화 모델 = Lightweight hybrid transformer-based super-resolution model for solar irradiance downscaling in agrometeorological data 박영아, 조원지, 박성욱, 김용석, 허지나, 정세훈, 심춘보 p. 47-56
대추방울토마토의 생육·환경 복합변수를 활용한 AI 기반 생산량 예측 연구 = AI-based production prediction study using complex growth and environmental variables of cherry tomatoes 주종길, 이명훈 p. 57-68
상추 재배를 위한 EC·pH 변화율과 환경 변수를 융합한 이상 탐지 모델 연구 = A study on an anomaly detection model that integrates EC·pH change rates and environmental variables for lettuce cultivation 박혜원, 이명훈 p. 69-78
딸기 시비 데이터 기반 생산량 예측 및 생육환경 최적화 연구 = Data-driven modeling of strawberry yield with environmental and fertilization variables 추미희, 신창선 p. 79-88
고온기 스마트온실 조건에서 딸기 조기 화아분화를 유도하기 위한 광주기·온도 제어 기술 = Photo-period and temperature control technique for inducing early flower bud differentiation of strawberry under high-temperature smart greenhouse conditions 홍영신, 권진경, 윤성욱, 백정현 p. 89-98
스마트팜 토마토의 생산량 예측 모델을 위한 최적 환경 변수 선정 연구 = A study on optimal environmental variable selection for tomato yield prediction models in smartfarm 김진만, 홍아름 p. 99-105
신고배 병해충 분류를 위한 공용 및 현장 이미지 데이터셋 기반 분류 성능 비교 연구 = Classification performance of pyrus pyrifolia pest and disease images using public and field datasets 이진, Le Hoang Anh, 이헌주, 조정안, 유광현, 김진영 p. 106-118
AI 기반 농업 데이터 분석 기술을 활용한 생산성 향상 메커니즘 연구 = A study on the productivity enhancement mechanism of AI-based agricultural data analysis technology 최정인 p. 119-128
스마트축사 내 MQTT 데이터 통신 검증 방법에 관한 연구 = A study on verification methods for MQTT data communication in smart barns 김현우, 이명훈, 여현 p. 129-135
수직농장 폐양액 재활용을 위한 EC·pH 자동 보정 알고리즘 설계 및 검증 = Design and experimental verification of an automatic EC–pH compensation algorithm for nutrient solution recycling in vertical farming 정현창, 김현준, 이명훈 p. 136-142
RAMSES-HR5 시뮬레이션 코드 핫스팟 분석 및 성능 최적화 연구 = A study on hotspot analysis and performance optimization of the RAMSES-HR5 simulation code 정현미, 이현조, 정기문, 채철주 p. 143-149
폴더 개폐식 영농형 태양광 발전시스템 연구 = A study on a foldable open-close agrivoltaic system 정헌 p. 150-157
실내 식물 성장을 위한 자동 회전 기반 스마트 화분 연구 = Development of a smart rotating flowerpot for enhancing indoor plant growth 강민수, 최영준, 권순민, 김동준, 송지영 p. 158-165
AI 기반 비정형 물류 팔레타이징 시스템 비교 실증 = Experimental comparison of AI-based palletizing systems for unstructured logistics environments 윤봉식, 백상윤 p. 166-173
AI 기반 ESS 진단 보정 및 복원 실증 연구 = AI-based calibration and restoration study for ESS diagnostics 박주훈, 윤봉식, 이경일 p. 174-181
메타버스 이용자의 농산업 콘텐츠 수용 의도 수준에 따른 집단 특성 분석 = A comparative analysis of metaverse users’ group characteristics by their intention to adopt agricultural content 조윤희, 송경환 p. 182-192

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