• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.143-151
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• 2022

본 연구는 권취식 측창을 갖는 아치형 단동 플라스틱 온실 내 강제환기장치 설치 및 운용, 환기 성능 개선방안 등을 제안하기 위해 온실 내부에 유동팬과 배기팬을 설치하여 강제환기장치 사용에 따른 온실 내부기온 강하 특성을 정량적으로 조사하였다. 시험은 3가지 환기 조건(측창, 측창+순환팬, 측창+순환팬+배기팬)에서 수행되었다. 각 조건 데이터로거를 이용하여 환기 시작과 동시에 온실 내외부 기온 및 외부환경 변화를 측정·기록하였고, 환기 방식별 기온차 변화의 평균값으로 부터 정규기온차를 계산하여 기온 강하 효과를 비교하였다. 오전(11:00-12:00)에는 환기 방식에 상관없이 환기 초반 정규기온차가 일시적으로 증가했다가 감소하는 것으로 나타났다. 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 최대 정규기온차는 1.158에서 1.037로 감소하였고 최대 정규기온차에 도달하는 시간도 340초에서 110초로 단축되었다. 강제환기장치의 사용은 정규기온차가 0.8까지 감소하는데 소요된 시간을 1,030초에서 550초로, 0.6까지는 1,610초에서 915초로, 0.4까지는 2,315초에서 1,360초로, 자연환기의 약60% 수준으로 감소시켰다. 오후(14:00-15:00)에는 정규기온차의 증가가 관측되지 않았지만, 환기 시작과 동시에 기온차가 감소하기 시작했다. 또한 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 정규기온차가 0.8까지 내려가는 시간을 560초에서 345초로, 0.6까지는 825초에서 540초로, 0.4까지는 560초에서 345초로, 약70% 수준으로 감소시켰다. 따라서, 보다 효과적이고 경제적인 환기를 위해 강제환기장치는 오전과 같이 열부하가 높은 환경에서 적극적으로 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.485-488
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• 2016

국내 온실용 복합환경제어 기술은 온도, 습도 및 $CO_2$ 등의 환경을 작물재배 기술 및 전문가의 자문을 통하여 환경을 설정하여 하드웨어를 기계적으로 조작하는 단계이다. 이러한 자동화는 노동력 절감 등의 단순효과는 있으나, 실질적인 생산량 증대 및 품질을 개선하기 위하여 식물의 생육, 생리상태를 실시간으로 추적하고 그에 맞게 실시간으로 최적 환경을 제어하는 소프트웨어 기반의 복합환경제어 기술이 필요하다. 따라서 본고는 이러한 복합환경제어기술의 방안제시의 일환으로 국내에서 수행중인 스마트팜 빅데이터 분석 체계와 인공신경망 기술동향을 분석하고, 이를 기반으로 인공신경망을 이용한 시설원예 생산량 예측 방안을 제시하고자 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권1호
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• pp.179-194
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• 2014

본 연구에서는 "글로벌 공간정보관리" 전략에 대응하는 새로운 패러다임으로서 "측량 공간정보관리"를 위한 통합시스템을 연구하고 새로운 국가공간정보기반(NSDI)을 제시하는 데 목적이 있다. 이 논문에서는 우리나라의 기존 NGIS사업 및 공간정보정책을 검토하고 공공데이터 개방, 전자정부, 지구관측 등 국내외 흐름을 반영하여 대축척지도를 기반으로 하는 Bottom-up 방식으로서 NSDI의 정보영역을 수정하여 새롭게 정의하고[그림 1], 수치지도 등을 기본공간데이터와 동등한 개념으로 하여 공공-민간데이터의 공유데이터를 추가할 수 있게 하는 새로운 개념의 NSDI 모델을 제시하였다[그림 2]. 또한, 현재의 독립적인 국토교통정보화의 운영체계는 다른 부처의 응용분야(산림, 환경, 농업, 문화재 등)뿐만 아니라 국토교통부 내부인 다른 부문과의 협력체계를 강화하고 지방 중심으로 개선이 필요하다. 이에 새로운 개념의 NSDI를 국토교통부에 적용한 기관모델을 제안하고 있다[그림 3]. 새로운 국토교통부 SDI 기관모델에서는 공간정보 부문을 모든 활용 부문의 공통 기반으로 하고 데이터를 재편성하는 모델이며, 공통기반데이터를 통하여 소속기관 및 지방정부 데이터를 수직적 또는 수평적으로 연계하여 정부3.0이 가능하게 된다. 이러한 통합시스템은 국토지리정보원 기본도 데이터, 지방정부 KLIS 데이터, 지방정부 공공시설물 데이터를 모두 기본공간데이터 개념에 포함하게 되면, 현재 법령 또는 관리기관에 따라 독자적으로 운영되고 있는 모든 도면과 공부를 공통 기반(수치지도)과 통합, 연계하여 현행화할 수 있는 전략모델이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.452-459
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• 2022

스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.175-175
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• 2020

본 연구는 경남지역의 주요 양액재배 작물인 토마토, 딸기, 파프리카를 대상으로 순환식/비순환식 양액재배 시설을 대상으로 모니터링을 실시하고 그 결과를 분석하여 양액재배로 인한 배출부하량의 특성을 분석하고 관리방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 대표 재배작물에 대한 순환식/비순환식 양액재배 농가를 선정하고, 작물의 생육기간을 고려하여 유입수와 유출수의 유량과 수질모니터링을 실시하여 생육시기별로 양액재배 농가로부터 배출되는 작물별 배출부하량을 분석하였다. 순환식/비순환식 양액재배농가를 대상으로 매월 1회 pH, EC, DO, BOD, SS, T-N, T-P 등의 수질항목을 조사하였으며, 수질은 공인인증기관을 통해 분석하였다. 또한, 폐양액의 인근 하천 유입에 따른 수질영향을 분석하기 위하여 인근 하천의 양액재배 단지 상류지역, 재배단지 내 배수로, 재배단지 하류를 선정하여 수질의 변화 양상을 분석하였다. 본 연구를 통해 폐양액 배출을 최소화하는 순환식 양액재배 시스템의 효과를 분석하고, 양액재배 지역의 폐양액과 주변 하천수의 정량적 분석을 통해 양액재배 밀집지역의 오염화 정도와 환경부하 저감을 위한 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.15-18
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• 2023

UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.846-850
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• 2009

최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.527-535
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• 2021

전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.209-223
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1329-1336
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• 2015

저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.