• 제목/요약/키워드: 농업 환경 데이터

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스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션을 위한 하드웨어 가속 기술 분석 (A Benchmark of Hardware Acceleration Technology for Real-time Simulation in Smart Farm (CUDA vs OpenCL))

  • 민재기;이동훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.160-160
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    • 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.

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소규모 온실을 위한 SBC기반의 모니터링 시스템에 대한 연구 (A Study on SBC-based Monitoring System for Small Greenhouses)

  • 조현욱;이명배;반경진;임종현;신창선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.536-537
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    • 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.

영상기반 비접촉식 PPG 신호 취득을 위한 3D-CNN 설계 (Designing a 3D-CNN for Non-Contact PPG Signal Acquisition Based on Video Imaging)

  • 김태완;염찬욱;곽근창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.627-629
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    • 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.

에너지 효율 향상을 위한 스마트팜 제어 시스템 (Smart Farm Control System for Improving Energy Efficiency)

  • 최민석
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권12호
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    • pp.331-337
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    • 2021
  • 정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

스마트팜 전기 사용에 대한 웹기반 실시간 모니터링 시스템 운영 및 전력사용량 분석 (A Web-based Monitoring of Electrical Energy Consumption and Data Analysis of Smart Farm Facilities)

  • 이무열;심소정;김은정;한영수
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.366-375
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    • 2022
  • 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

근적외선 분광법과 머신러닝을 이용한 메꽃과(Convolvulaceae) 식물의 분류 (Classification of Convolvulaceae plants using Vis-NIR spectroscopy and machine learning)

  • 이용호;손수인;홍선희;김창석;나채선;김인순;장민상;오영주
    • 환경생물
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    • 제39권4호
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    • pp.581-589
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    • 2021
  • 본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

새로운 생명공학작물 안전성 평가를 위한 작물 성분 DB 구축 (Development of the conventional crop composition database for new genetically engineered crop safety assessment)

  • 김은하;이성곤;박수윤;이상구;오선우
    • Journal of Plant Biotechnology
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    • 제45권4호
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    • pp.289-298
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    • 2018
  • 국립농업과학원 생물안전성과는 생명공학기술로 개발되는 작물(GM작물)의 안전성 평가 중 '성분분석에 의한 비교평가'에 참고자료로 활용할 수 있도록 기존 상업화 작물성분의 분석 데이터를 제공하는 "작물성분 DB"를 구축하였다. "작물성분 DB"는 우리나라의 자연 환경에서 재배되는 주요 작물 품종들의 영양성분 함량정보를 제공함으로써 품종과 재배 지역, 연도에 따라 함량의 변화 정도를 확인할 수 있도록 데이터를 업그레이드 하고 있다. 현재 2곳 이상의 재배지역에서 2년 이상 재배한 벼와 고추 시료에 대한 주요 영양분과 항영양소, 2차 대사산물을 검증된 분석 방법을 사용하여 분석한 데이트를 제공하고 있다. 데이터는 평균값과 최저, 최대값을 제공함으로써 GM작물의 안전성 평가시 GM작물과 대응 비교작물 간에 나타나는 통계적 차이가 기존 상업작물의 생물학적 차이 또는 허용범위 내에 속하는지를 평가할 수 있도록 하였다. "작물성분 DB"는 사용자가 선택한 쿼리를 기반으로 쉽게 검색하고 활용하도록 하고 있다. 또한 유색미와 감자, 고구마, 콜리플라워와 같은 유색 작물의 기능성 성분 함량 정보를 제공하고 있어 일반 소비자들도 유용하게 정보를 활용할 수 있다. 본 논문은 상업작물 성분에 대한 중요한 정보를 제공하는 농진청 "작물성분 DB"의 구성과 사용법을 소개하였다.

웹GIS 기반 표토침식 예측 시스템 개발 (Development of Web-GIS based Topsoil Erosion Prediction System)

  • 금동혁;이동준;성윤수;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.323-323
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    • 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.

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농촌지역 진단을 위한 지표 선정과 공공데이터 활용 방안 - 사회·환경·문화를 중심으로 - (A Study on the Selection of Indicators and the Utilization of Public Data for the Diagnosis of Rural Areas - Focusing on Social, Environmental and Cultural Data -)

  • 도지윤;김상범;김수연
    • 농촌계획
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    • 제29권4호
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    • pp.153-163
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    • 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.

수문학적 데이터의 자릿수 빈도 분석 적용가능성 연구 (A study on applicability of the digit frequency analysis to Hydrological Data)

  • 박정은;맹승진;임광섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.102-102
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    • 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.

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