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저자정보
안문일 (에피넷) 양현지 (에피넷) 박은우 (에피넷) 이용환 (국립농업과학원) 최효원 (농촌진흥청) 윤성철 (선문대학교)
저널정보
한국식물병리학회 Research in Plant Disease(식물병연구) Research in Plant Disease(식물병연구) 제30권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
256 - 267 (12page)

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과수 화상병 꽃감염 방제를 위한 농용 항생제 살포 적기를 알려주고, 병징 출현을 예측해 현장 모니터링 시기 판단을 돕는 K-Maryblyt 예측모델을 정보시스템에서 자동으로 구동하는 FBcastS을 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개발하였다. 4개의 단위 시스템으로 구성된 FBcastS 정보시스템은 기상자료 획득 및 처리, KMaryblyt모델 구동, 웹 정보 서비스 그리고 방제 적기 알림 발송의 기능별로 구성하였다. 기상자료 획득 단위 시스템은 우리나라 1,583지점의 관측기상과 예보기상을 수집할 뿐만 아니라 이들 중 과수원에서 직접 관측한 761지점의 기상자료에 대한 품질관리와 입력 자료변환 등 후처리를 수행한다. 모델 구동 단위 시스템은 K-Maryblyt 예측모델을 구동하고 그 결과를 database에 저장한다. 웹 서비스 단위 시스템은 인터넷 웹 기반으로 기상 모니터링 서비스, 과수 화상병 예측정보 모바일 서비스 그리고 전국 화상병 예측정보 모니터링 서비스를 표출한다. 마지막으로 알림발송 단위 시스템은 농촌진흥청 화상병 예찰 및 방제 지침에 따라 K-Maryblyt 모델의 예측정보와 현장의 상황을 참고해 방제 적기 알림을 재배자들에게 전달한다. FBcastS은 4.25 km 공간간격의 조밀한 우리나라 기상관측망에서 수집한 기상정보를 활용하여 화상병 예찰 정보의 신뢰를 높일 수 있고, 인터넷 웹 기반 서비스를 제공함으로써 정보의 접근성과 활용성이 높은 클라우드 기반 스마트 농업 정보시스템이다.
#Forecast #K-Maryblyt #Smart agriculture

목차

서론
재료 및 방법
결과
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요약
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