• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.160-160
• /
• 2017

자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.536-537
• /
• 2019

작물의 생육에 따라 적기에 필요한 양만큼의 양분을 공급해 최고의 생산성을 올릴 수 있는 수경재배는 정보통신기술(ICT)을 융·복합한 스마트 농업 형태로 전환되고 있으나, 기술 발전에도 불구하고 여전히 환경 및 경제성 문제 등 많은 개선점을 가지고 있다. 본 논문에서는 딸기 수경재배지의 환경 데이터 및 생육 데이터를 수집하고, 터치스크린과 스마트폰을 통하여 배양액의 배액량, pH, EC, 온도, 습도를 실시간 및 정한 기간에 따라 모니터링이 가능한 수경재배 소규모 온실을 위한 SBC기반의 모니터링 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.627-629
• /
• 2023

생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.12
• /
• pp.331-337
• /
• 2021

The adaptation of smartfarm technology that converges ICT is increasing productivity and competitiveness in the agriculture. Technologies have been developed that enable environmental monitoring through various sensors and automatic control of the cultivation environment, and researches are underway to advance smartfarm technology using data generated from smartfarms. In this paper, an environmental control method to reduce the energy consumption of a smartfarm by using the environment and control data of the smartfarm is proposed. It was confirmed that energy consumption could be reduced compared to an independent environmental control method by creating an environmental prediction model using accumulated environmental data and selecting a control method to minimize energy consumption in a given situation by considering multiple environmental factors. In the future, research is needed to obtain higher energy efficiency through the advancement of the predictive model and the improvement of the complex control algorithms.

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.366-375
• /
• 2022

The monitoring of electricity consumption using Internet of Things (IoT) technology is attracting attention as a technology to reduce operation costs of smart farms. In this study, we propose a method to apply a real-time electrical consumption monitoring system (the e-Gauge system) and utilization of the collected data real-time while a melon-producing smart farm is in operation. For this purpose, the electrical consumption data for the individual smart-farm facilities such as boilers, nutrient distribution systems, automatic controllers, circulation fans, boiler controllers, and other IoT-related utilities were collected during three months of melon cultivation period. By using the monitoring results, the electrical energy consumption pattern was analyzed as an example, and necessary considerations needed to optimally utilize the measurement data were suggested. This paper will be useful in lowering the technological implementation barriers for new researchers to build a electrical consumption monitoring system and reducing trial and errors in the usage of the generated data.

• Korean Journal of Environmental Biology
• /
• v.39 no.4
• /
• pp.581-589
• /
• 2021

Using visible-near infrared(Vis-NIR) spectra combined with machine learning methods, the feasibility of quick and non-destructive classification of Convolvulaceae species was studied. The main aim of this study is to classify six Convolvulaceae species in the field in different geographical regions of South Korea using a handheld spectrometer. Spectra were taken at 1.5 nm intervals from the adaxial side of the leaves in the Vis-NIR spectral region between 400 and 1,075 nm. The obtained spectra were preprocessed with three different preprocessing methods to find the best preprocessing approach with the highest classification accuracy. Preprocessed spectra of the six Convolvulaceae sp. were provided as input for the machine learning analysis. After cross-validation, the classification accuracy of various combinations of preprocessing and modeling ranged between 43.4% and 98.6%. The combination of Savitzky-Golay and Support vector machine methods showed the highest classification accuracy of 98.6% for the discrimination of Convolvulaceae sp. The growth stage of the plants, different measuring locations, and the scanning position of leaves on the plant were some of the crucial factors that affected the outcomes in this investigation. We conclude that Vis-NIR spectroscopy, coupled with suitable preprocessing and machine learning approaches, can be used in the field to effectively discriminate Convolvulaceae sp. for effective weed monitoring and management.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• v.45 no.4
• /
• pp.289-298
• /
• 2018

The Biosafety Division of the National Academy of Agricultural Science has developed a 'Crop Composition DB' that provides analytical data on commercialized crops. It can be used as a reference in the 'Comparative Evaluation by Compositional Analysis' for the safety assessment of genetically modified (GM) crops. This database provides the composition of crops cultivated in Korea, and thus upgrades the data to check the extent of changes in the compositional content depending on the cultivated area, varieties and year. The database is a compilation of data on the antioxidant, nutrient and secondary metabolite compositions of rice and capsicum grown in two or more cultivation areas for a period of more than two years. Data analysis was conducted under the guidelines of the Association of Official Analytical Chemists or methods previously reported on papers. The data was provided as average, minimum and maximum values to assess whether the statistical differences between the GM crops and comparative non-GM crops fall within the biological differences or tolerances of the existing commercial crops. The Crop Composition DB is an open-access source and is easy to access based on the query selected by the user. Moreover, functional ingredients of colored crops, such as potatoes, sweet potatoes and cauliflowers, were provided so that food information can be used and utilized by general consumers. This paper introduces the feature and usage of 'Crop Composition DB', which is a valuable tool for characterizing the composition of conventional crops.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.323-323
• /
• 2016

최근 강우강도 등의 기후변화로 인한 표토침식량이 증가하고 있고, 이에 따른 사회적 환경적 문제가 부각되고 있다. 특히 표토는 인류에게 식량생산의 기반이 되고, 정주공간을 제공할 뿐만 아니라 에너지 생산, 수자원 함양, 기후변화 대응, 생물 다양성 유지, 생태계의 건전성, 자원함양 및 순환, 오염물질 정화 등 소중한 생명자원이다. 이에 환경부에서는 2012월 12월 표토의 침식현황에 관한 고시를 제정하고, 표토 유실 대책 방안을 수립하기 위한 노력을 기울이고 있다. 이에 자원으로서의 표토를 보전하기 위한 단기적 관점의 대책 수립을 위한 웹GIS 기반 단일 강우에 의한 표토침식량을 예측하는 시스템을 개발하였다. 본 연구는 크게 표토침식 예측 모듈 개발과 정확성 평가를 위한 시험포 단위 모니터링 그리고 모듈을 적용한 웹GIS 시스템 개발, 시범적용을 위한 강원도 홍천군 자운리 DB 구축으로 구분된다. 표토침식예측 모듈의 정확성을 검증하기 위하여 가로 4m ${\times}$ 세로 22m, 경사도 3%, 9% 시험포 2개를 조성, 2015년 5월 11일부터 2015년 11월 23일까지 강우량, 유출량, 표토침식량을 조사하였으며, 웹 GIS 시스템은 Open Source Software인 Geoserver, PostGIS, OpenLayers를 활용하여 개발하였다. 마지막으로 개발된 웹GIS 표토침식예측시스템의 시범적용을 위하여 강원도 홍천군 자운리의 농경지 경계, 경사도, 경사장, 작물특성 등에 대한 GIS DB를 구축하였다. 시험포 모니터링 결과 강우발생일수는 총 64일로 관측되었고, 이중 유출은 총 30회가 발생되었다. 이 결과를 활용하여 표토침식 예측 모듈을 검증한 결과 3 % 시험포의 유출량 NSE : 0.88, $R^2$ : 0.91, 표토침식량 NSE : 0.87, $R^2$ : 0.90, 9 % 시험포의 유출량 NSE : 0.76, $R^2$ : 0.82, 표토 침식량 NSE : 0.82, $R^2$ : 0.88로 나타났다. 웹GIS 표토침식 예측 시스템은 Layer 정보, 맵, GIS tool, 경작기 정보, 날씨 정보 등으로 구성되어 있으며, 기상청 Open API와 연동하여 당일의 강수량 예보 데이터와 표토침식량 산정 모듈을 이용하여 예측 표토 침식량 데이터를 제공한다. 하루가 지나면 기상청에서 실측한 강수량 데이터를 이용하여 표토 침식량 산정모듈이 자동적으로 수행된 뒤 실측 강우량에 대한 표토침식량 정보가 제공된다 본 연구에서 개발된 웹GIS기반 표토침식 예측 시스템은 시범 대상 유역인 강원도 홍천군 자운리 유역을 대상으로 구축되었으며, 지속적으로 대상유역을 확대할 계획이다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.153-163
• /
• 2023

This study was conducted to review data utilization plans and suggest solutions based on the need for tools that can objectively diagnose problems in rural areas. The study extracted items through prior research and was carried out as a process of reviewing data capable of constructing spatial data. The results performed in the above manner are as follows. First, prior research and expert surveys were conducted to select diagnostic items to derive details of a total of three items that should be considered for rural space plans such as regional revitalization and regeneration using regional characteristics such as environment, society, and culture. Second, as a result of listing data available for regional diagnosis, 6 types of environment, 15 types of society, and 18 types of culture were selected out of a total of 529. Finally, it was suggested to establish a national standard spatial unit by grasping the limitations of public data such as omission of spatial data and accuracy. This study is significant in that it presented implications for data utilization as well as selection of items for rural diagnosis and reviewed data utilization based on rural specialized districts of "The Act on Support for Restructuring and Regeneration of Rural Spaces" to be implemented in 2024. This is considered to be valuable as a study for sustainable rural diagnosis if processes such as spatial data construction and weight setting are carried out in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.102-102
• /
• 2023

벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.