DOI QR코드

DOI QR Code

A study on the honeycomb entry and exit counting system for measuring the amount of movement of honeybees inside the beehive

벌통 내부 꿀벌 이동량 측정을 위한 벌집 입·출입 계수 시스템 연구

  • 김준호 (동서울대학교 전기정보제어학과) ;
  • 서희 (동서울대학교 전기정보제어학과) ;
  • 한욱 ((주)한창테크노) ;
  • 정원기 (농업회사법인 (주)온팜)
  • Received : 2021.10.27
  • Accepted : 2021.11.04
  • Published : 2021.11.30

Abstract

Recently, rapid climate change has had a significant impact on the bee ecosystem. The decrease in the number of bees and the change in the flowering period have a huge impact on the harvesting of beekeepers. Accordingly, attention is focused on smart beekeeping, which introduces IoT technology to beekeeping. According to the characteristics of beekeeping, it is impossible to continuously observe the beehive in the hive with the naked eye, and the condition of the hive is mostly dependent on knowledge from experience. Although a system that can measure partly through sensors such as temperature/humidity change inside the hive and measurement of the amount of CO2 is applied, there is no research on measuring the movement path and amount of movement of bees inside the beehive. Part of the migration of honeybees inside the hive can provide basic information to predict the most important cleavage time in beekeeping. In this study, we propose a device that detects the movement path of bees and measures and records data entering and exiting the hive in real time. The device proposed in this study was developed according to the honeycomb standard of the existing beehive so that beekeeping farms could use it. The development method used a photodetector that can detect the movement of bees to configure 16 movement paths and to detect the movement of bees in real time. If the measured honeybee movement status is utilized, the problem of directly observing the colony with the naked eye in order not to miss the swarming time can be solved.

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 '농촌진흥청 농업과학기술 기초기반 구축' 연구개발과제로 지원받아 진행된 연구결과 입니다.

References

  1. Ahmed Mateen, et al. IoT based real time agriculture farming , In : International Journal of Advanced Smart Convergence Vol.8 No.4 16-25 (2019) https://doi.org/10.7236/IJASC.2019.8.4.16
  2. Min-Jeong Kim, et al. Implementation of a Honeybee Counting System Using IR Sensors, In : Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences. Korea Institute Of Communication Sciences, 2021. P. 1519-1520
  3. Deok Son Jae, et al. Automatic Bee-Counting System with Dual Infrared Sensor based on ICT, In : Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, 2019. P. 47-55 https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.04.34.1.47
  4. Chan-Ho Jeong, et al Implementation of the Honeybee Monitoring System using Object Recognition, In : Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Korea Institute Of Communication Sciences, 2021. p. 806-807.
  5. Hyung Joo Yoon, et al. The Effect of Temperature Treatment on the Production of Worker or Queen Bumblebees, In : Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, 2008. P. 283-287 https://doi.org/10.17519/apiculture.2018.11.33.4.283
  6. Geon Kim, et al. Acoustic Measurements of Wasp (Vespa simillima xanthoptera Cameron) and Honey Bees with their Frequency Characteristics, In : Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, 2019. P. 7-13
  7. Ki-Hyeon Kwon, et al. Forecast of Bee Swarming using Data Fusion and LSTM, In : Journal of Digital Contents Society, Digital Contents Society, 2019. P. 1-6