정선옥 연구실
바이오시스템기계공학과 정선옥
정선옥 연구실은 스마트농업시스템기계공학 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 농업기계의 설계, 자동화, 그리고 ICT 융합을 통한 스마트농업 실현을 목표로 다양한 연구를 전개하고 있습니다. 특히, 정밀농업기계 개발, 자율주행 농업로봇, 자동화된 파종·이식·수확 시스템 등 농업 현장의 생산성 향상과 노동력 절감에 직접적으로 기여하는 기술을 중점적으로 연구하고 있습니다.
스마트팜 환경에서는 온실 및 노지의 다양한 환경 정보를 실시간으로 수집·분석하는 IoT 기반 센서 네트워크와, 이를 활용한 자동 환경제어 및 관개 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, LoRa, Zigbee 등 무선통신 기술을 접목하여 대규모 농장에서도 신뢰성 높은 데이터 전송과 원격 제어가 가능하도록 시스템을 고도화하고 있습니다. 이러한 기술은 실제 농업 현장에서의 적용성을 검증받으며, 국내외 다양한 프로젝트와 특허로 이어지고 있습니다.
연구실은 인공지능, 기계학습, 딥러닝 등 첨단 데이터 분석 기법을 활용하여, 작물 생육 예측, 스트레스 진단, 병해충 조기 탐지 등 스마트팜 응용 서비스를 구현하고 있습니다. 예를 들어, RGB 및 멀티스펙트럴 영상, LiDAR, 열화상 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 작물의 생육 상태, 병해충 발생, 수확량 등을 정밀하게 모니터링하고, 이를 기반으로 맞춤형 농업 의사결정을 지원합니다. 최근에는 축산 분야에도 센서 융합과 AI를 적용하여 건강 모니터링, 행동 분석, 질병 조기 진단 등 스마트 축산 관리로 연구 영역을 확장하고 있습니다.
정선옥 연구실은 다양한 정부 및 산업체 과제 수행, 국내외 학술대회 발표, 특허 출원 및 등록, 우수 논문 발표상 등 다수의 연구성과를 통해 연구 역량을 인정받고 있습니다. 앞으로도 연구실은 자율주행, 로봇공학, 빅데이터, 클라우드, 엣지컴퓨팅 등 최신 ICT 기술을 접목하여, 더욱 지능적이고 자율적인 스마트농업 환경 구축을 선도할 계획입니다.
이러한 연구를 통해 정선옥 연구실은 농업의 고령화, 노동력 부족, 생산성 저하 등 농촌 현안 해결에 중요한 역할을 하고 있으며, 지속가능한 농업 발전과 미래형 스마트농업 생태계 조성에 핵심적인 기여를 하고 있습니다.
스마트농업을 위한 정밀농업기계 및 자동화 기술
정선옥 연구실은 스마트농업 실현을 위한 정밀농업기계 및 자동화 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 다양한 농작업 환경에 적용 가능한 자율주행 농업기계, 정밀 파종기, 수확기, 그리고 자동화된 이식기 등 농업기계의 설계와 최적화에 관한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 배추, 무, 감자 등 주요 작물의 기계화 표준재배모델 개발과 현장 실증을 통해 농업 현장의 생산성 향상과 노동력 절감에 기여하고 있습니다.
연구실은 농업기계의 동력전달, 구조해석, 피로 및 진동 분석 등 기계공학적 접근을 통해 농업기계의 내구성과 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, ICT 융합 기술을 접목하여 농업기계의 원격 모니터링, 자동 제어, 실시간 데이터 수집 및 분석 시스템을 개발함으로써, 농작업의 정밀성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 기술은 실제 농업 현장에서의 적용성을 검증받으며, 국내외 다양한 프로젝트와 특허로 이어지고 있습니다.
이러한 정밀농업기계 및 자동화 기술은 농업의 고령화, 노동력 부족, 생산성 저하 등 농촌 현안 해결에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 자율주행, 로봇공학, 인공지능 등 첨단 기술을 접목한 차세대 농업기계 개발을 통해 지속가능한 스마트농업 실현에 앞장설 것입니다.
스마트팜 및 환경제어를 위한 센서 융합과 인공지능 기반 데이터 분석
정선옥 연구실은 스마트팜 환경에서의 정밀한 생육관리와 생산성 향상을 위해 센서 융합과 인공지능 기반 데이터 분석 기술을 연구하고 있습니다. 온실 및 노지 환경에서 온도, 습도, 토양 수분, 양분, CO2 등 다양한 환경 정보를 실시간으로 수집·분석하는 IoT 기반 센서 네트워크를 구축하고, 이를 바탕으로 최적의 환경제어 및 자동 관개 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, LoRa, Zigbee 등 무선통신 기술을 활용하여 대규모 농장에서도 안정적인 데이터 전송과 원격 제어가 가능하도록 시스템을 고도화하고 있습니다.
연구실은 수집된 대용량 환경 및 생육 데이터를 인공지능, 기계학습, 딥러닝 기법으로 분석하여 작물 생육 예측, 스트레스 진단, 병해충 조기 탐지 등 다양한 스마트팜 응용 서비스를 구현하고 있습니다. 예를 들어, RGB 및 멀티스펙트럴 영상, LiDAR, 열화상 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 작물의 생육 상태, 병해충 발생, 수확량 등을 정밀하게 모니터링하고, 이를 기반으로 맞춤형 농업 의사결정을 지원합니다. 최근에는 돼지 등 축산 분야에도 센서 융합과 AI를 적용하여 건강 모니터링, 행동 분석, 질병 조기 진단 등 스마트 축산 관리로 연구 영역을 확장하고 있습니다.
이러한 센서 융합 및 인공지능 기반 데이터 분석 기술은 농업 생산의 효율성, 품질, 안전성을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 빅데이터, 클라우드, 엣지컴퓨팅 등 최신 ICT 기술을 접목하여, 더욱 지능적이고 자율적인 스마트팜 환경 구축을 선도할 계획입니다.
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Effects of Sensor Speed ??and Height on Proximal Canopy Reflectance Data Variation for Rice Vegetation Monitoring
KARIM MD REJAUL, HAQUE MD ASRAKUL, 아흐메드 샤리아르, 나심, 정선옥
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Geometric Alignment Improves Wheat NDVI Calculation from Ground-Based Multispectral Images
정선옥, 나심, KARIM MD REJAUL, ALI MD RAZOB, SAMSUZZAMAN, HAQUE MD ASRAKUL
REMOTE SENSING, 202502
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Trends of Soil and Solution Nutrient Sensing for Open Field and Hydroponic Cultivation in Facilitated Smart Agriculture
정선옥, 나심, 이규호, KARIM MD REJAUL, HAQUE MD ASRAKUL, BICAMUMAKUBA EMMANUEL, DEY PABEL KANTI
SENSORS, 202501
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