현재 4차 산업혁명 시대에 오면서 다양하고 많은 데이터가 쌓여왔다. 농업사회도 스마트팜이나 노지에서 작물의 성장에 영향을 주는 환경 데이터를 센서로 수집해왔다. 환경 데이터는 측정하는 지역에 따라 특징을 가지고, 측정하는 시기에 따라서도 특징을 보이는 데이터이다. 수집된 농업 데이터를 활용해 통계, 인공지능을 사용하여 성장을 예측하거나 수확량을 예측하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구는 기반이 되는 데이터에 따라 결과가 크게 차이난다. 이에 성능 향상을 위해서 데이터의 품질을 개선하기 위한 연구 또한 지속해서 진행되어왔다. 높은 성능을 위하여 많은 양의 데이터가 필요하고, 양이 충분하여도 데이터의 이상치나 결측치가 있을 경우 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 이상치와 결측치 값의 보정은 데이터 전처리 과정에서 필수이다. 이에 본 논문에서는 실제 농가에서 수집된 데이터를 통합하고 이를 기반으로 이상치와 결측치 보정 시스템을 제안한다.
4차 산업기술과 농업을 접목한 스마트팜 기술은 고령화와 인구감소로 인해 악화되어 가고 있는 우리나라의 농업을 일으켜줄 해결책으로 기대되고 있다. 이에 따른 스마트팜 기술개발이 중요시 여겨지고 있으며 기술개발의 토대가 될 데이터베이스에 대해서 설계하고 C#환경에서 데이터들을 접근 제어하는 방법에 대해서 기술하였다.
농업 인구의 비중이 매년 점점 감소하고 있어 농촌의 고령화 현상은 점점 심각해질 것으로 보인다. 농업 인구의 노령층 증가와 청년층 축소가 진행되고 있고 농업 인구의 고령화가 점점 심각해지고 있어서 농업인력이 부족하다. 농업 인력의 부족은 농업 농촌의 문제가 될 것이고 대책방안의 마련이 필요하다. 그리고 기존의 시설재배는 단위면적당 생산/수확량에 집중되어 있었다. 하지만, 지금은 생산량뿐만 아니라 작물의 품질도 좋아야 가격경쟁력을 확보할 수 있다. 그래서 작물의 생산성을 높이면서 에너지는 절감 시킬 수 있는 ICT기반 시설원예의 첨단화 스마트 온실 보급을 정책적으로 도입해야 한다. 이에 스마트 온실을 통하여 농작물 및 온실 환경에 대한 모니터링을 하고 농작물의 생장 환경을 제어할 수 있는 복합형 알고리즘을 이용한 사물인터넷 기반의 데이터를 확보하면서 스마트팜 서비스를 위한 시스템의 개발이 필요한 것으로 보인다.따라서 본 연구에서는 작물의 근권환경부의 생장환경 데이터를 무선으로 수집하고 수집한 데이터를 스마트폰으로 모니터링 할 수 있는 스마트팜 융합서비스 시스템의 개발을 목적으로 한다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술은 최근 사회 전반적으로 급격히 진행되고 있는 디지털 컨버전스 트렌드의 한 모습으로 나타나고 있다. 다양한 USN 응용서비스에 대한 기술적인 실행 가능성은 다양한 산업에서 연구되고 있지만, 아직까지 농업분야에서의 USN 응용서비스 시장 및 기술 채택과 상업화는 지연되고 있는 실정이다. 유비쿼터스 농업 환경은 가축의 생장환경 및 농산물의 재배, 수확에 이르기까지 기존의 농업 환경에 많은 변화를 줄 수 있다. 본 논문에서 제안하는 u-돈사 통합관리 시스템에서는 조도, 습도, 온도, 암모니아 가스 등 돼지의 생육환경에 관련된 정보를 수집하는 USN 환경 센서와 CCTV를 양돈장 내 외부에 설치하고, 양돈장 환경을 모니터링한다. 이 시스템은 외부에서 양돈장 시설을 원격으로 제어하고 모니터링할 수 있을 뿐 아니라, 장기간에 얻어진 생육환경 데이터를 통하여 최적의 생육조건을 조성한다.
환경 데이터는 현재까지 농업, 해양, 주거 분야에서 다양하게 연구 및 활용되고 있다. 본 논문에서는 단순히 환경 모니터링과 제어에 국한되는 것이 아닌 환경 데이터를 수집하는 저비용 센서 모듈로 각각 다른 실내 공간을 식별하는 모델을 제안하고자 한다. 이를 통해 스마트홈 및 스마트빌딩 분야에서 환경 변화에 따른 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
현재의 농업은 농촌인구 고령화 및 도시로의 인구유출로 인하여 심각한 노동력 부족을 경험하고 있으며, 다양한 경제적 문제를 안고 있다. 4G 통신의 보급으로 시작된 최근 발전 정보통신기술의 확산과 더불어 사물인터넷 기술이 새롭게 대두되며, 다양한 산업과 융합하여 혁신적인 가치를 창출하고 있다. 사물인터넷 기술과 농업의 융합으로 확장된 6차 산업으로 농업은 노동집약산업에서 IT기반의 고부가가치 융합산업으로 발전할 수 있게 되었다. 첨단 농업인 6차 산업의 핵심 구성요소인 스마트팜은 농장제어와 관련한 센서와 장치를 하나의 플랫폼으로 구성되어있으며, 최근 스마트팜은 단순한 농장제어가 아닌, 작물의 생육환경을 분석하고 환경에 맞는 생육환경데이터를 제공하는 방법으로 발전하였다. 본 연구에서는 전통적인 방법의 농업 문제점을 해결하고 생산성 향상 및 수익성 개선을 통한 농촌경제 활성화 방안으로서의 스마트 농업을 제안하고자 한다. 또한 최근의 첨단 정보통신기술이 어떻게 기업에 영향을 미칠 수 있는가에 대하여 스마트 농장을 구축하여 성공적으로 운영하는 사례 농가 인터뷰를 통하여 스마트 농업의 가능성을 살펴보고자 한다.
증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.
본 논문에서는 u-IT기술을 농업에 적용하여 시설하우스 식물들에게 최적의 생장 환경을 자동으로 조절하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 온도, 습도 등의 환경 센서와 EC, PH 등의 생체 센서 그리고 자동제어장치들로 구성되어 있고, 이는 자동조절 소프트웨어로 제어된다. 농민은 이 시스템을 기반으로 시설하우스의 생장환경을 정밀하게 제어하여 생산비를 절감하고 고품질의 농산물을 생산하게 된다. 본 시스템은 각 시설하우스에 설치되는 클라이언트 시스템과 클라이언트의 데이터를 취합하는 서버시스템으로 구축이 되었고, 인터넷과 3G망을 통해 각 농가의 자료를 취합한다. 수집된 생장환경 데이터는 최적의 작물 생장환경을 찾아내기 위해 다양한 방법으로 분석되고, 시각화되어 농가 컨설팅 자료로 활용된다.
Composting has been proposed for the management of organic waste, and the resulting products can be used as soil amendments and fertilizer. However, the emissions of greenhouse gases (GHGs) such as CO2, CH4, and N2O produced in composting are of considerable concern. Hence, various additives have been developed and adopted to control the emissions of GHGs. This review presents the different additives used during composting and summarizes the effects of additives on GHGs during composting. Thirty-four studies were reviewed, and their results showed that the additives can reduce cumulative CO2, CH4, and N2O emission by 10.5%, 39.0%, and 28.6%, respectively, during composting. Especially, physical additives (e.g., biochar and zeolite) have a greater effect on mitigating N2O emissions during composting than do chemical additives (e.g., phosphogypsum and dicyandiamide). In addition, superphosphate had a high CO2 reduction effect, whereas biochar and dicyandiamide had a high N2O reduction effect. This implies that the addition of superphosphate, biochar, and dicyandiamide during composting can contribute to mitigating GHG emissions. Further research is needed to find novel additives that can effectively reduce GHG emissions during composting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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