해충의 발생시기와 발생량에 대한 정확한 예찰정보는 해충의 효율적인 종합적 방제를 위하여 필수적으로 요구된다. 해충의 효율적인 발생 예찰조사를 위해 디지털 영상처리 알고리즘을 이용하여 벼농경지에서 주요 해충인 멸구류를 자동적으로 인식하고 밀도를 측정하도록 하였다. 야외경작지에서 촬영한 입력영상에 대해 구성인자분해과정, 탑헷(top-hat)변환, 역치적용, 최소/최대 필터링 등의 방법을 적용하여 벼 잎에 붙어 있는 멸구 개체를 인식하고 개체수를 헤아렸다. 평균인식율은 95.8%를 보였다. 또한 인지된 각 멸구류 개체 크기를 측정하여 멸구류의 연령분포 추정을 가능하게 하였다

논에 설치한 유아등에 채집되는 멸구류를 비전문가들도 쉽게 동정할 수 있도록 인터넷에서 운영할 수 있는 하이퍼텍스트 기반의 검색표를 개발하였다. 그리고 정확성 검정을 위해 곤충 동정 경험이 없는 12명의 대학생을 대상으로 그 효용성을 평가하였다. 그 결과, 흰등멸구의 동정 정확성은 56%에서 83%로 증가하였고, 애멸구의 동정 정확성은 47%에서 80%로 증가하였다. 그러나 벼 멸구의 동정 효율을 높이는데는 충분하지 못한 것으로 나타났다.

페로몬 트랩을 이용하여 파밤나방 성충의 발생 소장을 조사한 결과 1990년 충남 예산에서의 발생 최성기는 7월 중하순, 8월 중순, 9월 하순, 11월 중순이었다. 1991년 충남 아산에서 발생 최성기는 7월 하순, 8월 하순~9월 중순, 11월 중순이었다. 1990년 3년 동안 수원에서 조산한 결과 해가 경과함에 따라 발생량이 증가하였다. 1991년 충남 아산의 파 포장에서 유충의 경시적 밀도를 조사한 결과 4회의 발생 피크가 있었고 최고 밀도에 도달한 9월 중순까지 점진적으로 증가하였고 그 후 급격히 감소 하였다. 수원 지역에서 산란 최초일이 5월18일이 될 경우 년 4세대 발생이 가능하며 제 1세대는 48일, 제 2세대는 25일, 제3세대는 23일, 제4세대는 58일이 소요되었다.

파에서 파밤나방 유충의 시기별 공간분포 양식을 충남 아산군 인주면 파 재배 단지에서 조사하였다. 유충의 발생 최성기는 8월 중순과 9월 중하순으로 2회였고 유충의 공간분포 양식은 2가지 형으로 10월의 임의 분포를 제외하고는 모두 집중 분포를 하고 있었다. 유충의 영기별로 공간 분포 양식을 분석한 결과 각 영기 모두 집중분포를 하고 있었고 집중도는 영기가 낮을수록 높았다. 전남 광주와 무안 지방에서 기주 식물별로 파밤나방 유충의 공간 분포 양식을 조사한 결과 발생량이 많았던 고추, 대파 및 주기주 작물인 쪽파, 배추 무 등에서는 집중 분포를 하였고 녹두, 팥, 땅콩, 상치, 호박, 국화, 콩, 개비름 등 발생량이 적었던 작물에서는 임의 분포를 하였다.

멸구매미충의 포식성천적인 등검은황록장님노린재의 온도별 난기간, 약충기간, 성충기간(female) 및 산란수를 조사 하였고 온도와 난과 약충의 발육속도와의 관계를 조사하였다. 온도별 난기간은 20, 25, 에서 각각 14.43, 9.33, 6.94일 이었다. 약충기간은 20, 25, 에서 각각 24.30, 14.42, 11.90일 이었다. 성충기간(female)은 20, 25, 에서 각각 11.20, 11.93, 11.89일 이었다. 발육영점온도는 난이 , 약충이 였으며 난에서 약충까지는 였고, 유효적산온일도는 난이 133.9, 약충이 235.8, 난에서 약충까지는 368.0온일도 있었다. 산란수는 25, 에서 각각 26.0, 22.4개 이었다.

대파 및 쪽파의 잎을 가해하는 해충상 및 이에 따른 종빈도분포형을 분석하였다. 대파를 가해하는 해충은 모두 13종이 밝혀졌고 우점종은 파총채벌레, 파굴파리, 파좀나방, 파밤나방으로서 점유율은 각각 48.4, 35.7, 6.0, 5.6%였다. 대파를 가해하는 해충종의 풍부도는 아산의 8월 중순 조사에서 높았고, 균등도와 다양도는 광주에서 높았으며, 우점도는 다양도가 가장 낮았던 수원의 10월 상순 조사에서 높았다. 수원, 아산, 광주에서 8월 중하순에 조사된 해충의 대수정규분포식의 실측치는 이론치와 일치하여 파 해충군집의 종빈도 분포는 대수정규분포형에 적합하였다. 쪽파의 잎을 가해하는 해충으로 파총채벌레등 6종의 해충이 채집되었고 파충채벌레의 점유율은 70.1%였다. 쪽파잎을 가해하는 해충종의 풍부도는 아산의 8월 19일 조사에서 높았고, 균등도는 광주의 8월 28일 조사에서, 다양도 지수는 수원의 8월 22일 조사에서 높았다.

포장내에서 실수조사에 의한 진딧물 발생상황과 살충제(Carbofuran 립제, Disulfoton 립제, Ortra 분제)의 약량을 달리한 파구처리효과를 검토해 본 결과 아래와 같다. 1. 콩에서는 싸리수염진딧물과 콩진딧물이 우점종으로 전자는 작물생육 초기와 후기에, 후자는 7월 중순(중기)에 밀도가 높았으며 황색수반에 유살된 싸리수염진딧물은 초기 및 후기 유살수가 높았으나 콩진딧물은 후기에 낮았다. 2. 입묘율은 Carbofuran구에서 높았고 Disulfoton과 Ortran구는 낮았으며 약해는 Carbofuran구에서 심하였으나 기타는 경미하였다. 3. 바이러스 이병율은 로 낮았으며 약제 및 약량간에 차이가 없었다. 4. Carbofuran, Disulfoton은 처리후 65일까지 진딧물 방제효과가 인정된 반면 Ortran은 51일부터 효과가 떨어지는 경향이었다. 5. 수량은 약제 및 약량간에 차이는 있으나 일정한 경향이 없는 것은 생육말기의 도복이 큰 원인으로 생각된다.

실소시비량 및 재식거리간 벼 흰빛잎마름병 발병과 관계를 조사한 결과는 다음과 같았다. 1. 질소시비량과 발병과는 시비량의 증가에 따라 발병율이 많아지는 경향을 나타냈으며, 7.5kg/10a<15kg/10a<30kg/10a의 순으로 발병이 높았다. 2. 질소시비량이 배비(30kg/10a)일 경우에는 재식거리와는 관계없이 전체적으로 높은 발병율을 나타내었다. 3. 표준시비구(15kg/10a)에서는 (표준재식거리)에서 발병도에 큰 차이를 볼 수 없었으나, 재식거리가 넓은 구에서 발병이 높았다.

1976년 본해충을 실내사육하면서 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 한 마리당 산란수는 1202.0±150.6개 산란전기간 9.0±0.8일 산란기간 13.3±1.2일 산란후기간은 1.7±0.2일이었고 산란시기는 일몰후였다. 2. 유충은 5령형과 6령형으로 구분할 수 있었고 5령형의 유충기간은 15.36±1.59일 용기간 7.82±1.01일 6령형의 유충기간은 16.92±1.08일 용기간 8.23±1.09일 이였으며 난기간은 2일 자성충 수명은 21.29±3.15일 웅성충은 19.14±2.47일이였다. 3. 령기별 두건은 5령형 2.77~21.89mm 5령형이 2.78~22.38mm였다. 4. 두건을 logarithum으로 변형했을 때 령기에 따른 두건의 증가는 5령형이 log y=0.228χ+0.228(r=0.997), 6령형이 log y=0.182χ+0.259(r=0.999)로 표현되어 고도의 정상관 관계였다.

게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.

게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 A* 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, A* 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.