기사원문 “농식품분야의 4차산업혁명은 데이터 적어 상당히 더디지만 맞춤형 생산․소비에 기여할 것” 4차산업혁명은 첨단기술에 기반한 인공지능에 의해 가치창출 극대화되는 것 4차산업혁명으로 단순 사무직․노무직 의사․변호사 등 일자리 잃을 우려 커 4차산업혁명은 데이터 수집․활용으로새로운 농업발전 이끄는 기회 될 것 필요한 데이터 축적하는 일이 우선

Shinydashboard 패키지를 이용해서 만든 프로토타입 App이다. 인터렉티브한 그래프 효과를 위해 Plotly 패키지를 적용하였다. Shiny App은 shinyapp.io 사이트의 클라우드에 호스팅할 수도 있으나 무료 계정을 써본 느낌으로는 속도가 느린 편이다. 아래의 Shiny App은 연구실 서버 PC에 호스팅된 Shiny 서버에서 구동되고 있다.

원산지정보의 강조와 소비자의 자민족중심주의 성향이 국제광고 효과에 미치는 영향 from Sungjay Kim 코멘트 진용’s comment 본 논문은 원산지 정보의 강조와 자민족중심주의가 국제광고에 대한 소비자 반응에 미치는 영향을 원산지 이미지, 제품유형, 제품 관여도의 조절효과를 중심으로 살펴봄으로써 국제광고에서 원산지 효과가 발생하는 구조를 분석하고 있다. 논문을 읽으며 흥미로웠던 점은 세미나에서 기존에 많이 읽었던 논문들과 달리, 기존의 데이터를 이용하지 않고 새로 실험을 설계하여 데이터를 얻었다는 점이다. 그 실험 과정과 그로부터 나온 데이터를 분석하는 과정이 굉장히 체계적이라는 것이 인상깊었다.

DB운영, 웹호스팅, 딥러닝 모델 구동 등의 작업들이 과거에는 별도의 서버 컴퓨터를 운영하거나 딥러닝용 GPU가 달려있는 분석용 PC를 구비해야만 가능했다면 이제는 Cloud 서비스에 일정한 사용료만 지불하면 인터넷에 연결된 1kg도 채 안 되는 노트북에서도 이 모든 것을 운영하고 관리할 수 있게 되었다. 대표적인 Cloud 서비스로 아마존에서 제공하는 AWS(Amazon Web Service)가 있는데 AgData Lab에서는 AWS의 파일저장 서비스인 S3, 관계형 데이터베이스 서비스인 RDS, 딥러닝 모델 훈련을 위한 GPU 기반 가상 컴퓨팅 서비스인 EC2를 사용하고 있다.

농식품 분야 ICT 융합 해외 최신 기술 동향 (2014.5.15) from agdatalab

GLM을 이용한 대학학업성취도 분석 from agdatalab 코멘트 엄진용 : 나불나불

도입 네덜란드 Priva社는 오랜 연구개발로 축적된 기술과 노하우로 유리온실 기술에서 세계적으로 가장 앞서가고 있고 국내에도 선도 농가 중심으로 일부 도입이 되어 활용되고 있다. 그러나 대규모 유리온실 단지를 조성하기 어려운 우리나라의 농업 현실에서는 투자대비 수익성이 높지 않아 유럽형 유리온실의 확산은 원활하지 않다. 최근 농업현장에서 한국형 스마트팜이 확산되면서 ICT 기반의 연동형 비닐온실이 확산되고 있고, 센서 데이터를 이용한 온실환경 자동제어 기술의 중요성이 높아지고 있으나 아직까지는 기술 개발 초기 단계로 상용화 단계까지는 이르지 못하고 있다.

Deep Learning & Convolutional Neural Network from agdatalab

PREV : 스마트팜(ICT 기반 원예온실) 데이터의 이해 (2/3) 스마트팜 데이터 활용 : 환경요인의 적정 범위 관리 앞선 두번째 Post에서 스마트팜 데이터의 요약에 대해서 살펴보았다면 세번째 Post에서는 실제 현장에서 스마트팜을 운영을 할 때는 스마트팜 데이터가 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보자. 아래 그림의 X축은 0 ~ 24시까지를 나타내는 시간축, Y축은 15 ~ 30도 사이의 온실 실내온도 나타내는 도면이다. 반투명 빨간색 띠는 시간대별로 관리되어야 하는 온실 실내온도의 적정 범위를 표현한 것이다.

기사 원문 2018년 4월 12일 규슈대학과 후지쯔(Fujitsu Limited)는 2018 년 4월부터 2년간 인공지능으로 농산물의 안정성과 정교함을 높이기 위해 농업분야 공동연구를 발표했다. 이번 공동 연구에서 후지쯔와 규슈대학은 큐슈대학의 phytometric 기술을 사용하여 측정한 식물의 높이와 잎 표면적을 포함한 식물 성장 상태 데이터와의 시공간 변화 데이터를 통합한 독점적인 식물성장 모델을 취할 예정이다. 식물 이론을 개발하고 후지쯔가 개발한 AI 엔진과 통합하여 성장률 및 수확기간 등의 정보를 실시간으로 예측할 수 있다. 두 기관은 또한 이러한 예측을 토대로 현장에서 식물 성장을 규제함으로써 효율적인 식물 재배를 수요에 맞게 할 수 있는 시스템에 대한 연구 개발을 수행한다.