• 제목/요약/키워드: 노지스마트팜

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노지재배 스마트팜의 문제점을 해결하기 위한 LoRa 기술 분석 (Technical Analysis of LoRa for Problems on Outdoor Culture Smart Farm)

  • 이재찬;전상현;이준영;경연웅
    • 미래기술융합논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.1-7
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    • 2023
  • 최근, 무선 통신 기술을 활용하여 스마트팜 환경을 개선하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 노지 스마트팜 환경에서 발생하는 문제점에 대해 소개하고, 이들을 해결하기 위한 통신 기술적 고려사항을 다루고자 했다. 노지 스마트팜 환경에 적용하기 위한 후보 기술로 LoRa, Sigfox, NB-IoT, WiFi를 선정했고, 현재 사용되고 있는 국내 스마트팜 기술의 문제점 및 방향성을 기반으로 설치 비용, 통신 범위, 데이터 전송 속도, 배터리 수명, 가격 등을 고려하여 각각의 후보 기술을 분석하여, 최종적으로 LoRa 기술이 가장 적합한 것으로 판단했다. 자세한 기술적 분석을 위해 본 논문에서는 LoRa의 물리 계층과 Medium Access Control (MAC) 계층 기술, 그리고 보안에 대해 소개하였고, 특히 물리 계층의 변조기법, MAC 계층에서의 Class (Class A, B, C) 기반 프로토콜 동작 방법, 그리고 LoRa 버전별 보안 아키텍처에 대해 기술했다.

디지털 트윈 기반 노지스마트팜 활용방안 (Utilization of Smart Farms in Open-field Agriculture Based on Digital Twin)

  • 김석구
    • 한국작물학회:학술대회논문집
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    • 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.7-7
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    • 2023
  • 현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

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스마트팜 재배 병풀의 triterpenes 정량 및 각질형성세포 활성화 효과 (Quantification of triterpenes in Centella asiatica cultivated in a smart farm, and their effect on keratinocyte activation)

  • 박진홍;조성민;이다희;박영민;장환봉;강태진;이기만
    • 한국식품저장유통학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.483-491
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    • 2023
  • 본 연구에서는 제주도에서 자생한 병풀을 수집해 스마트팜과 노지에서 재배하고 이를 이용하여 주요성분 및 각질형성세포 활성화에 미치는 영향을 확인 및 비교하였다. 스마트팜 재배 병풀과 노지 재배 병풀의 유전자 확인을 통한 종 분석을 위해, 핵 속의 ITS DNA와 엽록체의 psbA-H DNA를 증폭하여 염기서열을 분석한 후 NCBI 유전자 은행에서 보고된 식물들의 DNA와 비교하였다. 스마트팜 재배 병풀과 노지 재배 병풀의 ITS DNA 염기서열은 유전자 은행의 MH768338.1번 Centella asiatica와 일치하고 엽록체 psbA-H DNA 또한 유전자 은행의 JQ425422.1번 C. asiatica와 일치하였다. 스마트팜 재배 병풀추출물(SEE)과 노지 재배 병풀추출물(FEE)의 triterpene은 HPLC에 의해 분석되었으며, SEE의 madecassoside, asiaticoside, madecassic acid, asiatic acid 함량은 각각 59.31±0.94 mg/g, 46.38±2.26 mg/g, 6.21±1.47 mg/g, 7.04±1.93 mg/g으로 분석되었다. 반면, FEE는 각각 24.38±1.31 mg/g, 21.28±1.44 mg/g, 3.11±1.05 mg/g, 5.40±1.26 mg/g으로 측정되어 SEE가 FEE보다 더 높은 triterpene을 갖는 것이 확인되었다. 사람 각질형성세포에 대한 SEE와 FEE의 독성은 실험된 농도 내에서 관찰되지 않았으며, 스크래치가 유발된 세포 내 회복은 SEE가 FEE보다 더 높은 회복능을 보였다. 따라서, 본 실험 결과 triterpene 함량이 더 높은 스마트팜 재배 병풀이 건강기능식품 소재로서 더 효과적이라고 판단된다.

LPWA기반의 임산물 생육환경 수집 및 빅데이터 분석 시스템 개발 (Development of LPWA-Based Farming Environment Data Collection System and Big Data Analysis System)

  • 김유빈;오연재;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.695-702
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    • 2020
  • 최근 스마트 팜의 연구가 활발해지면서 시설하우스와 같은 실내 환경 제어는 높은 수준에 이르렀다. 그러나 노지에서 재배가 이루어지는 임업 분야에 ICT기술의 활용은 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 ICT 기술을 적용한 LPWA 기반의 임산물 생육환경 수집 및 빅데이터 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 oneM2M 아키텍처를 기반으로 구성하였으며 소규모 태양광 발전과 LPWA기술을 이용하여 노지에서 환경 데이터를 수집하여 서버에 전송한다. 전송된 데이터는 서버에서 빅 데이터로 구축되며 이를 활용해 임산물의 생산량과 품질을 예측한다. 제안된 시스템은 신재생 에너지와 스마트 팜의 융합을 통해 저비용, 고품질의 임산물 생산에 기여할 것으로 기대된다. 또한 노지에서 이루어지는 농작물의 생장 환경 모니터링과 oneM2M 아키텍처를 활용하는 타 산업 분야에 응용될 수 있다.

스마트 재배시스템을 활용한 백리향 생장 및 개화 분석 (Analysis of Growth and Flowering of Thymus quinquecostatus Using Smart Farming System)

  • 김미희;최의림;김현빈;김광상;김민숙;김민지;정승일;이건웅
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.84-84
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    • 2022
  • 백리향(Thymus quinquecostatus)은 꿀풀과의 낙엽반관목으로 국내에서 자생하는 허브 식물 중 하나이다. 백리향은 특유의 좋은 향기 및 항산화, 항염증, 항균, 미백 등의 효능을 가지는 각종 폴리페놀 성분을 함유하고 있어 의약품이나 기능성 식품, 화장품의 천연 소재 원료로 활용되고 있다. 국내에서 백리향은 재배 환경에 맞추어 주로 고산지대의 노지에서 재배되고 있다. 노지 재배는 지역, 시기, 기후 등의 외부환경에 영향을 받아서 백리향의 유효성분, 품질 및 생산성을 안정적으로 유지하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트팜 시스템을 활용하여 백리향의 유효 성분 등을 안정적으로 얻기 위한 생장조건을 탐색하기 위해 4종의 Light Emitting Diode(LED) 광원과 4종의 토양 조성에 따라서 백리향의 생육조건을 수행하였다. LED는 white, purple, RGB1, RGB2를 사용하였으며, 토양은 상토:펄라이트 비율(상토, 5:1, 3:1, 1:1)로 조성하여 백리향 묘목을 이식한 뒤 생장과 개화시기를 분석하였다. 재배환경은 백리향 재배지의 기상 데이터를 참고하여 동일하게 설정하였으며, 총 8주 동안 생육상태를 관찰하였다. 연구 결과 백리향 재배 4주차에 일부 개체에서 봉오리가 올라오며 개화를 시작하였으며, 8주차에는 대부분의 조건에서 개화를 관찰할 수 있었다. 백리향의 지상부 면적을 비교한 결과 가장 우수한 생장을 보이는 조건은 토양은 3(상토):1(펄라이트) 비율로 분석되었다. 따라서 이번 연구 결과를 바탕으로 백리향 재배에 스마트팜 농업 기술을 활용한다면 기존 노지 재배 한계를 보완하여 안정적이고 지속적인 백리향을 생산할 수 있을것으로 기대된다.

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사물인터넷을 이용한 지능형 노지 농작물 관리 시스템 개발 (The Smart Outdoor Cultivation System using Internet of Things)

  • 염성관;홍성광;고완기
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권7호
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    • pp.63-68
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    • 2018
  • 농업 인구의 감소와 노령화로 인하여 온실 재배 중심의 스마트 팜에 대한 연구가 활발하게 진행 중이나 채소와 같은 작물의 경우 노지 재배가 70%를 차지한다. 이에 노지 농작물 재배의 자동화, 무인화 및 지능화를 통해 생산성을 향상시키고 토양 오염을 방지할 필요가 있다. 본 논문은 사물인터넷을 이용한 노지 농작물 제배 시스템 구축 사례를 설명하고 노지작물 제배 시스템에서의 환경 변수를 정의하였다. 다양한 센서을 통해서 토양의 온도, 함수율, 전기전도도, 산성도를 측정하여 LoRa 통신 모듈을 이용하여 서버로 정보를 전달하고, 서버는 이 데이터를 바탕으로 시비량 및 관수량을 제어한다. 노지농작물 재배에 적합한 통신 방식인 LoRa 기술을 이용하여 넓은 노지를 관리하고 생산량 및 판매실적까지 관리하는 시스템을 개발하였다.

자가 충전 및 장거리 무선 네트워크를 지원하는 노지 농작물 관수 자동화 시스템 설계 (Development of Lora Wireless Network Based Water Supply Control System for Bare Ground Agriculture)

  • 주종율;오재철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.1373-1378
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    • 2018
  • 농업 인구의 감소와 고령화, 곡물자급률 하락과 같은 문제들을 해결하기 위해 IoT기술을 활용한 농업ICT융합기술의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 농업 ICT기술은 시설하우스에만 집중되어 노지재배 분야에는 자동화된 제어 시스템이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Lora 무선통신으로 넓은 면적의 노지에서 전자밸브, 워터펌프를 자동 제어하는 관수 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 소형 태양광 패널을 이용하여 별도의 전원이 필요 없으며, 플러그 앤 플레이 방식으로 무선자동설정을 지원함으로써 설치 및 운영이 매우 편리하다. 따라서 노동력 절감, 노지 농산물 품질 및 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.

머신러닝 기반 노지 환경 변수에 따른 예측 토양 수분에 미치는 영향에 대한 연구 (A study on the impact on predicted soil moisture based on machine learning-based open-field environment variables)

  • 정광훈;이명훈
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권10호
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    • pp.47-54
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    • 2023
  • 지구 온난화로 인해 갑작스러운 기후변화와 농업 생산성에 대한 이해가 점점 중요해지면서, 토양 수분 예측은 농업에서 핵심 주제로 떠오르고 있다. 토양 수분은 농작물의 성장과 건강에 큰 영향을 미치며, 적절한 관리와 정확한 예측은 농업 생산성 향상과 자원 관리의 핵심 요소이다. 이러한 이유로 토양 수분 예측은 농업 및 환경 분야에서 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트를 통하여 시범포를 이용하여 노지 환경 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 특성들과 토양 수분의 상관관계를 구하고 토양 수분 실제 값과 예측값을 비교하였으며 비교 결과 예측률이 약 92%의 정확성을 갖는다는 것을 확인하였다. 추후 연구를 통해 작물의 생장 데이터 변수들을 추가하여 토양 수분 예측을 진행한다면 토양 수분에 따른 작물의 생장 속도, 적절한 관수 타이밍 등의 주요 정보를 정확하게 제어함으로써 작물의 품질 상승, 물 관리 효율 증가 등 생산성 및 자원 효율성에 좋은 영향을 미칠 것이라고 기대된다.