문화기술의 융합 (The Journal of the Convergence on Culture Technology)

  • 제9권5호
  • /
  • Pages.867-874
  • /
  • 2023
  • /
  • 2384-0358(pISSN)
  • /
  • 2384-0366(eISSN)
국제문화기술진흥원 (The International Promotion Agency of Culture Technology)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

여왕벌 사운드 패턴 분석에 대한 연구

Study on Analysis of Queen Bee Sound Patterns

  • 김준호 (동서울대학교 전기공학과) ;
  • 한욱 ((주)한창테크노)
  • 투고 : 2023.08.13
  • 심사 : 2023.09.05
  • 발행 : 2023.09.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.

Recently, many problems are occurring in the bee ecosystem due to rapid climate change. The decline in the bee population and changes in the flowering period are having a huge impact on the harvest of bee-keepers. Since it is impossible to continuously observe the beehives in the hive with the naked eye, most people rely on knowledge based on experience about the state of the hive.Therefore, interest is focused on smart beekeeping incorporating IoT technology. In particular, with regard to swarming, which is one of the most important parts of beekeeping, we know empirically that the swarming time can be determined by the sound of the queen bee, but there is no way to systematically analyze this with data.You may think that it can be done by simply recording the sound of the queen bee and analyzing it, but it does not solve various problems such as various noise issues around the hive and the inability to continuously record.In this study, we developed a system that records queen bee sounds in a real-time cloud system and analyzes sound patterns.After receiving real-time analog sound from the hive through multiple channels and converting it to digital, a sound pattern that was continuously output in the queen bee sound frequency band was discovered. By accessing the cloud system, you can monitor sounds around the hive, temperature/humidity inside the hive, weight, and internal movement data.The system developed in this study made it possible to analyze the sound patterns of the queen bee and learn about the situation inside the hive. Through this, it will be possible to predict the swarming period of bees or provide information to control the swarming period.

키워드

과제정보

본 논문은 '농촌진흥청 농업과학기술 기초기반 구축' 연구개발과제로 지원받아 진행된 연구결과입니다. 과제번호 : PJ015826022021

참고문헌

  1. Ahmed. Mateen and Zhu. Qingsheng. "IoT based real time agriculture farming," International Journal of Advanced Smart Convergence, Vol.8, No.4, pp. 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, pp. 1519-1520, 2021. 
  3. Deok Son Jae, Sooho Lim, Dong-In Kim, Giyoun, Rustem Ilyasov, Ural Yunusbaev, and Hyung Wook Kwon. "Automatic Bee-Counting System with Dual Infrared Sensor based on ICT," In: Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, pp. 47-55, 2019. https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.04.34.1.47 
  4. Kim Joon Ho, Seo Hee, Han Wook, and Chung Wonki, "A study on the honeycomb entry and exit counting system for measuring the amount of movement of honeybees inside the beehive," The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT), Vol. 7, No. 4, pp.857-862, 2021. http://dx.doi.org/10.17703/JCCT.2021.7.4.857 
  5. Kim Joon Ho, Han Wook, Chung Wonki, Mo, Changyeon, Han, Xiongzhe and Kim, Subae "A Study on the System for measuring the Activity of Honeybees inside and outside the Beehive," International Journal of Advanced Culture Technology (IJACT), Vol. 10, No. 4, pp.511-517, 2022. https://doi.org/10.17703/IJACT.2022.10.4.511 
  6. Jae Deok Son, Sooho Lim, Dong-In Kim, Giyoun Han, Rustem Ilyasov, Ural Yunusbaev and Hyung Wook Kwon, "Automatic Bee-Counting System with Dual Infrared Sensor based on ICT", Journal of Apiculture, 34(1), pp. 47-55, 2019. https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.04.34.1.47 
  7. Jeong, C. H., M. J. Kim, J. S. Ryu and B. J. Choi. "Implementation of the honeybee monitoring system using object recognition," in Proc. KICS Conf, pp. 806-807, 2021. 
  8. Hyung Joo Yoon, et al. "The Effect of Temperature Treatment on the Production of Worker or Queen Bumblebees," Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, pp. 283-287, 2008. https://doi.org/10.17519/apiculture.2018.11.33.4.283 
  9. Geon Kim, HanSoo Kim, Dong-Guk Paeng, and Yoon-Kyu Lim. "Acoustic Measurements of Wasp (Vespa simillima xanthoptera Cameron) and Honeybees with their Frequency Characteristics," Journal of Apiculture, The Apicultural Society of Korea, pp. 7-13, 2019. https://doi.org/10.17519/apiculture.2019.04.34.1.7 
  10. Kim Joon Ho, Han Wook, and Chung Wonki, "A study on the Beehive Door Opening and Closing System using a Hornet Sound Analysis," International Journal of Advanced Culture TechnologyInternational Journal of Advanced Culture Technology (IJACT), Vol. 10, No. 3, pp.393-396, 2022. https://doi.org/10.17703/IJACT.2022.10.3.393 
  11. Mi-Suk Oh. "Study on the Environment-friendly Control of the Vespa Mandarina, 1. Group attack prevention by plant cultivation in front of beehiv es," Journal of Apiculture, Vol.22, No.1, pp.101-108, 2007. 
  12. Byung soon Kim, Seongmin Jeong, Goeun Kim, and Chuleui Jung. "Early Alert System of Vespa Attack to Honeybee Hive: Prototype Design and Testing in the Laboratory Condition," journal of Apiculture, Vol.32, No.3, ppP. 191~198, 2017. http://doi.org/10.17519/apiculture.2017.09.32.3.191 
  13. Ki-Hyeon Kwon, Jin-Su Kim, and Hyung-Bong Lee." Forecast of Bee Swarming using Data Fusion and LSTM," Journal of Digital Contents Society, Vol. 20, No. 1, pp.1-6, 2019. http://dx.doi.org/10.9728/dcs.2019.20.1.1