표제지
목차
1. 이미지분석 기술을 응용한 작물정밀관리 2
1.1. (프랑스) 영상 처리에 의한 잎 질병 조기탐지 2
1.2. (독일) SmartDDS: 스마트폰을 이용한 식물병탐지 3
1.3. (네덜란드) 온실내 보트리티스별 탐지를 위한 스텍트럼 이미지 분석 시스템 4
2. 시설원예 환경제어 및 관리 5
2.1. (대만) 농업클라우드 기반 온실모니터링시스템 5
2.2. (일본) 센서 네트워크를 이용한 식물공장 일정관리 소프트웨어 6
2.3. (스페인) EFFIDRIP: 과수원예 관개스케줄 및 관제를 위한 툴키트 7
3. 가축사육 및 작물관리 10
3.1. (이탈리아) PigWise 프로젝트: 사물인터넷 기반의 양돈개체 모니터링 10
3.2. (이탈리아) ValorE: 분뇨처리 최적화를 위한 의사결정 지원시스템 11
3.3. (이탈리아) GIS이용 기후변화영향의 지역적 평가 12
3.4. (벨기에) 특정지역 곡물 생산 반응 표면분석: 특이 질소관리 시나리오에서 작물의 ID카드 계산 13
3.5. (덴마크) 전세계 작물질병 데이터 관리 14
4. 로봇기술 응용 및 정밀 농업 15
4.1. (그리스) 웹기반 경영 정보시스템을 통한 농업로봇 15
4.2. (이탈리아) STRATOS: 트랙터 자동주행을 위한 개방형 시스템 17
4.3. 농업용 드론 활용 19
5. 영농의사결정 20
5.1. (일본) 적시 출하를 위한 채소생산예측 애플리케이션 20
5.2. (슬로베이나) 농업 회계과정 자동화 21
5.3. (미국) 모바일․웹을 통한 농림기상 의사결정 시스템 22
5.4. (일본) 지속가능한 농업을 위한 Youth Sensors 24
표 1-1. 국가별 드론 농업 활용 사례 19
그림 1-1. 병징분류 및 인식 정보처리 프로세스(앱 운영모드 흐름도) 4
그림 1-2. 온실모니터링 시스템 흐름도 6
그림 1-3. 실험환경과 센서노드 및 게이트웨이의 실험설계도 6
그림 1-4. 스케쥴링 시스템 화면 7
그림 1-5. EFFIDRIP 시스템의 전체 구성도 8
그림 1-6. 관제관개를 위한 EFFIDRIP의 사용자 인터페이스 9
그림 1-7. EFFIDRIP 시스템의 작동 흐름도 9
그림 1-8. PigWise 아키텍처 11
그림 1-9. DSS-ValorE의 구성 스키마 12
그림 1-10. GIS ClimReg의 구성 흐름도(GIS DB와 연관) 13
그림 1-11. NET기술을 이용한 DB, 모델 및 데이터 및 녹병 툴박스 제어 15
그림 1-12. 웹기반 농업경영정보 시스템 16
그림 1-13. 토양과 지형 데이터의 수집을 위한 통합시스템 구성도 18
그림 1-14. STRATOS의 구조 18
그림 1-15. 시뮬레이터 된 수확일과 관측된 수확일의 비교 21
그림 1-16. 농장 회계처리 프로세스 22