지금까지 우리나라 벼농사는 고품질 쌀의 생산보다는 다수확재배기술로 생산량을 늘리는 것이 농가소득에 유리하였다. 그러나 소비수준이 높아지고 쌀의 제고가 충분한 현시점에서는 풀질의 경쟁력 향상이 더욱 중요하다 이를 위해서는 고품질 쌀 생산을 위한 건조, 저장, 가공 등 기반시설의 현대화하여 브랜드화에 의한 차별화를 통하여 소비자의 신뢰를 얻기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다. 쌀의 밥맛을 결정하는 요인은 품종, 재배, 관리, 수확에 이르기까지 관계가 있겠지만, 수확후처리 공정과정에서도 품질의 우열이 좌우된다 특히 건조 중 열풍온도 관리 소홀로 인하여 과건이 되는 경우에는 밥맛에 치명적이라고 할 수 있다. (중략)
This study is the part of development of information management system for irrigation facilities. It describes the design and prototype presentation of WISIF(Web-based geographic Information System for Irrigation Facilities). WISIF manages the IFDB(Irrigation Facilities DataBase) and offers geographic information of irrigation facilities from IFSDB(Irrigation Facilities Spatial DataBase) through World Wide Web. GeoMedia Web Map software of Intergraph is used to offer geographic information to users. GeoMedia Web Map generates vector format, so called ActivCGM. The file generated in ActiveCGM format can be downloaded fast since its size is so small and generated as an interactive map file since its format supports hyperlink.
현재, 많은 분야에서 데이터 모델링을 지원하는 GIS관련 프로그램으로 ArcObject 컴포넌트를 제안하고 있다. 특히 수자원분야에서 유역과 하천네트워크의 정확하고 효과적인 표현을 위해 ArcHydro Model이 개발되었으며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 안성군 고삼면의 안고용수구역을 대상으로 ArcHydro Model을 이용하여 관개 네트워크를 구성하기 위해 유역경계, 하천망, 수리시설물의 위치도, 수혜구역도 등의 기본 공간자료들을 구축하고, 이 자료들을 이용하여 수리시설물에 따른 수혜구역을 가시적으로 확인가능하도록 하기 위해 하천의 위상관계를 정립하고 공간자료간의 연계성을 구성하였다. 또한 수리시설물의 농업용수 수요공급량의 정량적인 정보를 획득하기 위하여 ArcHydro Model에 한국농촌공사에서 개발한 AWDS (Agricultural Water Demand and Supply Estimation System. 농촌용수 수요공급량 시스템)와 연계하고, 시설물정보, 수요량분석, 공급량분석을 할 수 있는 메뉴를 구성하여 그 정보를 획득하였다.
스마트팜은 현재 농업 환경 모니터링 분야에서 각광받고 있다. 무선 원격 시스템의 사용으로 스마트팜의 응용 프로그램들은 농민이 어디에 있던지 생장 정보를 제공할 수 있다. 부재중에서도 모바일 폰을 사용하여 도표화된 정보를 얻을 수 있다. 우리는 클라우드 플랫폼 기술을 기반으로 스마트팜을 관리, 운영하는데 있어 필요한 시스템 및 서비스의 기술적 요구사항과 구성 내용을 설계한다. 클라우드 플랫폼은 스마트팜을 모니터링, 제어, 관리 및 운영하기 위한 클라우드 기술의 요구사항을 기술하고 있으며, 특히, 클라우드 플랫폼 기반 스마트팜 시스템 및 서비스는 3가지 인터페이스와 3가지 서비스로 구성되어 있다. 또한, 클라우드 플랫폼을 활용한 스마트팜은 재배작목, 농장의 규모, 시설형태 등에 따라 다양한 방식으로 구축, 운영 될 수 있으며, 이에 따라 다양한 유형이 존재한다. 이를 통하여 오픈 (개방/표준) 클라우드 플랫폼의 중요성에 대해 산업계의 관심을 고조시키고 농업에서의 스마트팜의 활성화에 기여할 수 있다.
IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.
오늘날 시장에 유통되는 버섯은 대부분 환경이 조절되는 시설 내부에서 재배된다. 버섯은 다른 식물과 달리 버섯의 종류, 품종 등에 따라 요구되는 환경이 매우 다르다. 특히 대부분의 버섯은 버섯이 생육되는 공간의 온도, 수분, 이산화탄소, 조도 등의 관리가 필수적이다. 버섯의 단위면적당 생산량을 극대화하기 위해서는 이들 버섯이 필요로 하는 환경을 버섯의 생육특성에 따라 적합하게 유지해 주어야만 한다. 현재 대부분의 버섯재배사에는 이들 환경을 컨트롤하는 장치가 설치되어 있고, 이들 시스템의 환경 설정은 농업인이 현장에서 버섯의 상태를 확인 한 후 그때그때 경험에 의해 채득한 정보를 기반으로 환경설정을 하고 있는 실정이다. 이렇다 보니 버섯을 재배하는 기간에는 농업인이 재배사 내부의 환경을 관리하기 위해서 항상 버섯재배사에 머물러야 하고, 재배사의 환경관리 때문에 원거리 또는 장기 출타가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기존에 사람이 버섯재배 현장에서 컨트롤하던 환경관리를 원격에서 컴퓨터 또는 모바일로 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에서 모니터링 및 제어하는 환경은 온도, 습도, 이산화탄소, 배기팬 및 입기팬의 가동 등 버섯재배 환경관리에 필요한 모든 요소를 모니터링 및 관리할 수 있도록 하였다. 이들 관리 요소는 인터넷이 연결된 컴퓨터에 접속하여 버섯재배사의 환경을 실시간으로 모니터링 하고 필요에 따라 제어를 할 수 있도록 하였다. 또한 컴퓨터에서 볼 수 있는 환경을 스마트폰을 통해서도 볼 수 있고 또한 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 버섯배지를 입상 한 후부터 수확시기까지의 관리 환경을 데이터베이스로 만들어 농민이 버섯배지를 입상하고 데이터베이스와 연동한 제어가 되도록 설정하면 버섯재배사 내부의 환경은 데이터베이스의 정보를 읽어 들여 버섯의 생육단계에 따라 자동으로 내부환경이 제어되도록 하였다. 또한 농업인이 원격에서 버섯재배사 내부 버섯의 생육상황을 모니터링 할 수 있도록 재배사 상부에 CCD 카메라를 달아 실시간으로 버섯의 생육상활을 모니터링 할 수 있도록 구성하였다. 이와 같은 시스템을 사용하면 버섯재배 경험이 없는 농업인도 경험자와 같은 재배관리가 가능하고 원격에서 재배사 내부환경을 모니터링하고 제어 할 수 있기 때문에 농업인이 재배사에 매여 있지않아도 될 것으로 판단된다.
우리나라 농촌 지역의 농업용저수지는 유역면적이 작고 홍수 도달시간이 짧아 홍수 대응에 어려움이 있으며, 대부분의 농업용저수지는 용수공급 목적으로 건설되어 홍수 대응능력이 부족한 실정이다. 한국농어촌공사는 수자원, 재난재해 등 농촌용수 관련된 다양한 정보의 통합관리를 위한RAWRIS(Rural Agricultural Water Resource Information System)을 운영하고 있으나, 소하천 및 농촌 지역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 노력은 도시 지역의 대하천 유역과 비교하여 여전히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 과학적 재해관리를 위해 RAWRIS의 홍수량 산정기술을 개선하고, 저수지 홍수예경보에 필요한 기상청 초단기 강우예측자료의 활용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 농어촌공사에서 관리하는 농업용저수지 중 홍수배제시설인 레디얼게이트가 설치된 농업용저수지 30개소를 대상으로 해당 저수지의 수위계측 정보, 수문 방류 정보 등 저수지 홍수관리 현황을 조사하였다. 다음으로 농어촌공사가 운영 중인 RAWRIS의 홍수량 산정과정을 검토하여, 기존 RAWRIS에 CN값이 미설정된 저수지 유역의 CN값을 설정하였으며, 유역의 강우량 및 유효우량 산정 알고리즘 개선하고 저수지 유역별 강우-유출모형의 대표 매개변수를 제시하였다. 마지막으로 기상청에서 제공하고 있는 초단기 강우예측자료의 활용성 평가를 위해 기상청 강우예측자료와 저수지 유역의 면적평균강우를 비교하였으며, 예측 및 관측강우에 의한 홍수유입량을 산정하여 그 결과를 비교하였다. RAWRIS 홍수량 산정기술의 개선 효과를 검토한 결과, 예당저수지의 경우에는 첨두유량백분율 오차가 최대 50 % 이상, 결정계수(R2)가 최대 0.6 이상 개선된 것으로 나타났다. 다음으로 초단기 강우예측자료의 활용성을 평가하기 위해 RAWRIS에 제공되는 기상청 강우예측자료와 관측강우자료을 비교한 결과, 초단기 예측강우자료는 정량적, 정성적 신뢰도의 문제가 있어, 농업용저수지 홍수예측시스템에 그대로 적용하는데에는 무리가 있는 것으로 나타났다.
농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
본 연구에서는 한라봉 3농가, 절화장미 3농가를 대상으로 시설하우스 내부 농작업 종류와 특성에 따른 시설 내 작업자의 미세먼지 노출 현황과 특성을 파악하기 위하여 미세먼지 모니터링을 수행하였다. 한라봉 시설하우스 내부 경운작업의 경우 작업자가 지역시료에 비해 개인시료 측정 농도가 TSP 4.9배, PM-10 2.7배, PM-2.5 1.5배로 더 높게 나타났다. 절화장미 작업자는 개인시료의 경우 지역시료에 비해 TSP 농도 7.4배, PM-10 농도 3.2배 높은 것으로 나타나 시설 내부 작업 시 작업자는 전반적으로 더 높은 분진 환경에 노출되는 것으로 나타났다. 시설하우스 미세먼지 입경별 기여도 분석 결과, 10㎛ 이상의 큰 입자 분포를 가진 미세먼지가 경운작업 시 기계적 분쇄과정을 거쳐 한라봉 시설하우스에서 발생한 것으로 추정된다. 절화 장미 옆순 정리 작업 시 상대적으로 PM-10의 입경 분포를 가진 미세먼지 농도가 발생하는 것으로 판단되며, PM-2.5 크기를 가지는 입자에 의한 영향은 상대적으로 크지 않을 것으로 사료된다. 시설하우스 내부 작업동선에 따른 미세먼지 노출 특성 분석 결과, 경운작업 시 10㎛ 전·후의 미세먼지 농도가 증가한 것으로 나타났고, 시설하우스 작업시기와 이동시기와 비교하여 입경별 미세먼지 농도는 유의한 차이가 있으며, 작업 시 미세먼지 농도가 유의하게 높게 나타났다(p < 0.001). 한라봉 시설하우스 내부 이동시기 대비 경운작업시기의 경우 TSP 농도 3.8배, PM-10 농도 2.1배, PM-2.5 1.3배, PM-1.0 1.1배가 증가하였다. 절화장미 농가에서 이동 시 작업자에게 노출되는 미세먼지 농도의 경우 일반 대기환경 농도와 유사한 수준인 것으로 나타났지만, 이동시기 대비 작업시기에 TSP 농도가 3.4배, PM-10 3.2배, PM-2.5 1.6배, PM-1.0 1.1배 증가하였다. 작업동선별 미세먼지 농도 증가 추이 분석 결과, 미세먼지의 입경이 큰 범위에 속하는 TSP, PM-10의 경우 작업 시 TSP와 PM-10 평균 농도의 편차가 크게 나타났으며, 이는 농가별 작업의 종류, 시설 규모, 환기량, 농가의 운영관리상태 등에 따라 미세먼지 발생 영향에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구의 시설하우스 내부 작업자의 미세먼지 노출현황과 특성 분석을 기반으로 시설하우스 내부 미세먼지 저감 프로그램 개발 및 작업 환경 개선 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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