$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 오픈 소스 프레임워크와 원격 탐측자료를 이용한 웹 기반 작황 정보 시스템 설계
The Design of Web-based Crop Information System Using Open-Source Framework and Remotely Sensed Data 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.33 no.5 pt.2, 2017년, pp.751 - 762  

우엔 민효 (연세대학교 건설환경공학과) ,  마종원 (연세대학교 건설환경공학과) ,  이경도 (농촌진흥청 국립농업과학원) ,  허준 (연세대학교 건설환경공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

작황 정보 시스템은 작물 분포, 작황 정보 및 생산량에 대한 모니터링, 예측, 추정 또는 분석과 같은 다양한 형태를 통해 정보를 제공하며 본 논문은 한국, 미국 및 중국 데이터를 기반으로 구축한 웹기반 작황 정보 시스템을 제안한다. 온도, 강수량 및 일사량의 기후 데이터는 작물 성장에 미치는 영향을 분석하는데 사용되었으며, NDVI 데이터와 작물구분도 데이터는 각각 작물 모니터링과 작물 분포 관리를 목적으로 사용되었다. 본 시스템은 3가지의 주요 장점을 갖고 있으며 이는 다음과 같다: 1) 높은 시간 해상도의 데이터를 통한 정보 제공, 2) 보유 데이터 분석을 통한 보고서 작성의 자동화, 3) 사용자의 편리성을 위한 기능 제공.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A crop information system can provide information regarding crop distribution, crop growth conditions, crop yield in various forms such as monitoring, forecasting, estimation or analysis. This paper presents the design and construction of a crop information system based on data collected in Korea, U...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • GEOGLAM의 경우 기상 데이터와 NDVI는 주별로 정보를 제공하고 작물구분도는 계절별로 제공하는데 본 시스템에서는 기상 데이터의 경우 일별로 제공하며 NDVI와 작물구분도는 보유 데이터의 한계로 인해 각각 8일, 연도별로 제공하고자 한다. 두 번째 목표로는 사용자가 설정한 파라미터를 기반으로 생성되는 보고서의 작성 과정을 자동화하는 것이다. GEOGLAM과 CropWatch에서는 데이터를 통해 추출되는 수치적 정보와 더불어 농업 분야 전문가들의 분석을 반영하여 보고서로 제공한다.
  • , 1992). 따라서 본 연구에서는 SAD의 구현을 웹 기반 작황 정보 시스템 개발의 첫 단계로 정하였다.
  • 본 연구는 기상, NDIV 및 작물구분도 데이터를 기반으로 확장성을 고려한 작황 정보 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 과거 구축된 작황 정보 시스템의 한계점 및 장점을 고려하여 개선한 시스템으로 높은 시간적 해상 도로 데이터를 갱신하고, 보고서를 자동 생성하며 사용자와의 상호 운용성을 향상시킴과 동시에 편리성을 높이고자 하는 목표를 통해 구축되었다.
  • 목표 정의는 시스템 설계에 있어 반드시 거쳐야만 하는 단계로 타당한 목표 설정을 통해 시간, 비용 및 인력과 같은 현실적 조건을 고려하여 개발을 촉진시킬 수 있다. 본 연구의 주 목표는 농업 발전을 위한 작황 정보 시스템을 개발하는 것이며 기존 시스템의 한계점 및 장점을 바탕으로 3개의 하위 목표들을 설정하였으며 이는 Table 1에 정리하였다.
  • 첫 번째 목표는 시간적으로 더 높은 빈도로 데이터가 갱신되는 시스템을 구축하는 것으로 결정하였다. GEOGLAM의 경우 기상 데이터와 NDVI는 주별로 정보를 제공하고 작물구분도는 계절별로 제공하는데 본 시스템에서는 기상 데이터의 경우 일별로 제공하며 NDVI와 작물구분도는 보유 데이터의 한계로 인해 각각 8일, 연도별로 제공하고자 한다.
  • GEOGLAM과 CropWatch에서는 데이터를 통해 추출되는 수치적 정보와 더불어 농업 분야 전문가들의 분석을 반영하여 보고서로 제공한다. 하지만 이는 주기적으로 제공되는 만큼 반복적인 작업으로 인해 지속적인 인력이 요구되며 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 보고서 작성 과정의 자동화 기능을 구축하였다. 대부분의 작황 정보시스템에서는 사용자가 정하는 시공간적 요인 및 제품 등 일련의 선택 과정에 의해 함수가 실행되고 결과로는 지도와 그래프가 제공된다.
  • 해당 그림을 보면 좌측에는 선택한 지역의 지도와 우측에는 선택한 제품의 기간 별 비교 그래프가 제공되고 이는 10일을 기준으로 현재와 과거 1년, 과거 1년의 평균값을 나타낸다. 해당 시스템에서는 사용자가 고정된 기간에 해당하는 제품에 대한 정보만을 확인할 수 있다는 한계점을 갖고 있으며 이에 대해 본 연구에서는 사용자에게 선택 기회의 폭을 확대시켜 편의성을 높이고자 한다.
  • 본 연구는 기상, NDIV 및 작물구분도 데이터를 기반으로 확장성을 고려한 작황 정보 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 과거 구축된 작황 정보 시스템의 한계점 및 장점을 고려하여 개선한 시스템으로 높은 시간적 해상 도로 데이터를 갱신하고, 보고서를 자동 생성하며 사용자와의 상호 운용성을 향상시킴과 동시에 편리성을 높이고자 하는 목표를 통해 구축되었다. 기술적인 측면에서 본 연구는 40000개를 초과하는 대용량(250GB 이상)의 래스터 데이터를 효율적으로 활용할 수 있으며 데이터 갱신 과정의 자동화 기능을 구축하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
상업용 플랫폼의 장점은? 웹 기반 시스템 구축 과정에서 지도를 표현하는 방법 들은 여러 가지가 존재하는데, 먼저 Esri사의 ArcGIS Server(Esri, 2017)는 상업적 용도의 GIS 애플리케이션을 구축하기 위한 플랫폼을 제공하고, GeoServer(GeoServer, 2017) 또는 MapServer(MapServer, 2017)는 비상업용 오픈 소스 플랫폼으로 웹 기반 지도 애플리케이션을 제공한다. 상업용 플랫폼의 경우 시스템 구축에 드는 시간을 절약하거나 보안성이 좋고 지속적인 수리를 받을 수 있다는 장점을 가지고 있지만 반면 사용자는 경제적 비용을 지불하고 서비스 제공자의 라이센스를 준수해야 한다는 부담감을 갖는다. 반면 비상업용 플랫폼의 경우 저비용, 라이센스의 유연성, 공급업체에 대한 종속 탈피 및 협업 강화 측면에서 여러 강점을 가지고 점차 우위를 점하고 있다(Morgan and Finnegan, 2007).
웹 기반 지도 시스템의 기본 아키텍처의 3가지 층은 어떻게 구성되는가? , 2002). 사용자 인터페이스 층(클라이언트)은 스마트폰의 브라우저나 애플리케이션을 이용하여 응용 프로그램에 연결할 수 있다. 응용 프로그램 층은 웹 서버와 맵 서버의 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있는데 웹 서버는 Hypertext Transfer Protocol(HTTP)를 통해 요청을 처리하여 클라이언트에 웹 페이지를 전달하고 맵 서버는 지도를 생성하여 웹 서버를 통해 클라이언트에게 전송하는 역할을 한다(Pascual et al., 2012). 데이터베이스 층은 이러한 과정에서 전달되는 데이터를 저장하고 요청된 함수를 처리하는 관리 시스템 역할을 한다.
상업용 플랫폼의 단점은? 웹 기반 시스템 구축 과정에서 지도를 표현하는 방법 들은 여러 가지가 존재하는데, 먼저 Esri사의 ArcGIS Server(Esri, 2017)는 상업적 용도의 GIS 애플리케이션을 구축하기 위한 플랫폼을 제공하고, GeoServer(GeoServer, 2017) 또는 MapServer(MapServer, 2017)는 비상업용 오픈 소스 플랫폼으로 웹 기반 지도 애플리케이션을 제공한다. 상업용 플랫폼의 경우 시스템 구축에 드는 시간을 절약하거나 보안성이 좋고 지속적인 수리를 받을 수 있다는 장점을 가지고 있지만 반면 사용자는 경제적 비용을 지불하고 서비스 제공자의 라이센스를 준수해야 한다는 부담감을 갖는다. 반면 비상업용 플랫폼의 경우 저비용, 라이센스의 유연성, 공급업체에 대한 종속 탈피 및 협업 강화 측면에서 여러 강점을 가지고 점차 우위를 점하고 있다(Morgan and Finnegan, 2007).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (26)

  1. Apache, 2017. Apache Tomcat, http://tomcat.apache.org, Accessed at Oct. 10, 2017. 

  2. Becker-Reshef, I., C. Justice, M. Sullivan, E. Vermote, C. Tucker, A. Anyamba, J. Small, E. Pak, E. Masuoka, J. Schmaltz, and M. Hansen, 2010. Monitoring global croplands with coarse resolution earth observations: The Global Agriculture Monitoring (GLAM) project, Remote Sensing, 2(6): 1589-1609. 

  3. Bootstrap, 2017. Home, http://getbootstrap.com, Accessed at Sep. 28, 2017. 

  4. Devore, J.L., 2011. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Cengage learning, Boston, MA, USA. 

  5. Esri, 2017. http://www.esri.com/about-esri, Accessed at Oct. 10, 2017. 

  6. GeoServer, 2017. What is GeoServer, http://geoserver.org/about, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  7. GeoSolutions, 2017. GeoSolutions, http://www.geosolutions.it/about, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  8. jQuery, 2017. What is jQuery, https://jquery.com, Accessed at Sep. 8, 2017. 

  9. Kendall, K.E., J.E. Kendall, E.J. Kendall, and J.A. Kendall, 2010. Systems analysis and design 8th, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA. 

  10. Leaflet, 2017. Overview, http://leafletjs.com, Accessed at Sep. 9, 2017. 

  11. Li, L., J. Li, and Y. Tian, 2002. The Study on Web GIS Architecture Based on JNLP, Proc. of 2002 Processing and Applications Symposium, Ottawa, Canada, Jul. 9-12, vol. 34, pp. 106-112. 

  12. MapBox, 2017. About MapBox, https://www.mapbox.com/about, Accessed at Sep. 9, 2017. 

  13. MapServer, 2017. MapServer open source web mapping, http://mapserver.org/about.html, Accessed at Sep. 9, 2017. 

  14. Morgan, L. and P. Finnegan, 2007. Benefits and drawbacks of open source software: an exploratory study of secondary software firms. International Federation for Information Processing-publications-IFIP, 234: 307. 

  15. Murakami, Y., 2014. iFarm: development of web-based system of cultivation and cost management for agriculture, Prof. of 2014 8th International Conference on Complex Intelligent and Software Intensive Systems IEEE, Birmingham, UK, Jul. 2-4, pp. 624-627. 

  16. Obe, R.O. and L.S. Hsu, 2015. PostGIS in action, Manning, Shelter Island, NY, US. 

  17. OGC, 2017. Web Map Service, http://www.opengeospatial.org/standards/wms, Accessed at Sep. 9, 2017. 

  18. OpenLayer, 2017. Overview, https://openlayers.org, Accessed at Sep. 9, 2017. 

  19. Oracle, 2017. What are RESTful Web Services, http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/gijqy.html, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  20. Pascual, M., E. Alves, De T. Almeida, G. S. de Franca, H. Roig, and M. Holanda, 2012. An Architecture for Geographic Information Systems on the Web webGIS, Proc. of 2012 International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, Valencia, Spain, Jan. 30-Feb. 4, pp. 209-2014. 

  21. Postgres, 2017. https://www.postgresql.org/about, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  22. Postgres, 2017. Raster Data Management, https://postgis.net/docs/using_raster_dataman.html, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  23. Shelestov, A.Y., A.N. Kravchenko, S.V. Skakun, S.V. Voloshin, and N.N. Kussul, 2013. Geospatial information system for agricultural monitoring, Cybernetics and Systems Analysis, 49(1): 124. 

  24. SUPARCO, 2017. Crop Information Portal, http://dwms.fao.org/-test/geo_portal_en.asp, Accessed at Sep. 10, 2017. 

  25. Takashima, S., K. Oyoshi, T. Fukuda, and N. Tomiyama, and T. Nagano, 2013. Asian rice crop monitoring for GEOGLAM, Proc. of 2013 2nd International Conference on Agro-Geoinformatics IEEE, Fairfax, USA, Aug. 12-16, pp. 398-401. 

  26. Wu, B., J. Meng, Q. Li, N. Yan, X. Du, and M. Zhang, 2014. Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China's CropWatch system, International Journal of Digital Earth, 7(2): 113-137. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로