현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.
기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
최근 국내의 시설재배 면적과 시설규모가 증가하는 추세에 있으며 농업에서 차지하는 비중이 점차 커지고 있다. 이에 따라 복합 환경제어기의 설치 및 사용도 늘어나고 있다. 시설 및 장비의 현대화에도 불구하고 시설을 이용한 재배 기술은 아직 유럽 농업국가나 일본에 미치지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ICT (Information & Communication Technology)기술을 활용하여 복합 환경제어기의 효과적인 운영을 지원할 수 있는 지능정보시스템의 설계를 제안하였다. 제안된 시스템은 복합 환경제어기의 데이터를 활용하여 시설 내 환경이 작물 생육에 최적 상태를 유지할 수 있도록 지원하며, 재배자에게 생육단계에 맞추어 영농정보를 능동적으로 제공한다. 또한 생육 모델을 활용하여 미래의 생육 상태를 예측하고, 영농목표 달성을 위한 환경제어 방향을 제시한다.
농업에 ICT 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 인공지능에 기반한 자율제어가 가능한 농업으로 나아가고 있다. 자율제어가 가능한 농업의 시작은 최적의 작물 생육 환경을 아는 것이다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 수집된 데이터들의 품질을 검증하고 데이터를 분석하여 작물 생육 환경을 제어하기 위한 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 수집한 데이터를 활용하여 작물 생장에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 애플리케이션의 프로토타이핑 결과를 기술한다. 이 시스템에서 사용자는 웹브라우저를 통해 수집된 데이터들을 입력하고 원하는 분석을 요청하게 되고, 서버는 사용자의 요청과 관련된 R 스크립트를 실행하고 분석 결과를 사용자에게 전달한다.
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.
농업에 정보 통신 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 자율제어가 가능한 농업의 형태로 나아가고 있다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 재배 경험과 지식을 가진 농업인 사용자들이 수집된 데이터를 다양한 관점에서 분석하여 작물 생육 환경 제어에 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 작물 생육과 관련된 데이터를 가지고 필요한 정보를 얻고자 하는 농업인 사용자가 쉽게 데이터 분석을 할 수 있는 웹 서비스를 개발하였다. 개발한 웹 기반 데이터 분석 서비스는 데이터 분석을 위하여 R 언어를 사용하며 Node.js를 위한 익스프레스 웹 애플리케이션 프레임워크를 기반으로 개발하였다. 데이터 분석 서비스를 운영 중인 생육 환경 모니터링 시스템과 함께 적용해 본 결과 사용자는 웹 상에서 CSV 형식의 파일을 입력하거나 직접 데이터 입력함으로써 서버가 제공하는 데이터 분석을 위한 R 스크립트를 실행하여 데이터 분석을 수행할 수 있었다. 서비스 제공자는 다양한 데이터 분석 서비스를 쉽게 제공할 수 있었고, R 스크립트만 새로 추가하면 애플리케이션에 대한 수정 없이 새로운 데이터 분석 서비스 추가가 용이함을 확인하였다.
본 논문에서는 식물재배기에 유입되는 조도 정보를 자동 센싱하여 대상 식물의 생육에 적합한 목표조도와 비교과정을 거쳐 LED의 밝기를 지능적으로 제어하기 위한 상황인식기반의 식물재배용 LED 제어 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 식물 생육 환경 모니터링을 위해 조도, 온도, 습도, CO2 등의 이기종 센서들을 ZigBee 기반의 통합센서 형태로 설계 및 제작하고, GUI기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실시간으로 식물 생육 환경 정보를 수집한다. 데이터베이스에 저장되어 있는 재배대상식물의 표본데이터 중 광보상과 광포화 정보를 기준으로 상황에 따라 변화하는 외부 조도정보와 비교하여 LED 인공광의 밝기를 시스템에 의한 자율 처리에 의해 지능적으로 제어함으로써 불필요한 조명 에너지 소비를 절감하고자 한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에 의한 농수산물의 생장관리에 필요한 정보시스템을 설계하고 구축하였다. 그러기 위하여 여러 센서 시스템을 설치하고 IP Cam을 개발하여 모니터링을 구축하였다. 이러한 모니터링에 의한 농수산물의 생육조건을 직접 제어하고 관리하는 데이터베이스에 의해 IT 기술에 의한 환경관리시스템을 구축할 수 있었다. 이를 위하여 생육조건을 취합하고 실시간으로 데이터를 획득할 수 있는 여러 센서를 설치하였으며 IP Cam을 세부분으로 나누어 설계하고 제작하였으며 농수산용으로 적용함으로써 토양수분, 온도조절, 환경정보 등 각종정보를 모니터링하여 최적의 생육환경조건을 마련할 수 있었다.
플라스틱 시설원예는 자본과 시설이 요구되지만 제철이 아닐 때도 생산을 통해 생산자의 소득 증대에 기여하고 이는 생산자가 보다 높은 품질의 작물을 생산하는 유인이 된다. 이를 위해서는 재배되는 작물에 최적화된 생육환경을 제공해줄 필요가 있으며 현재까지의 생장데이터를 이용하여 미래의 생장상태를 예측하고, 부족한 부분을 보완해줄 필요가 있다. 본 논문에서는 토마토를 대상으로 플라스틱 시설원예 환경에서의 예측시스템을 설계한다. 동일한 토마토이지만 품종에 따라 생육환경이나 예측모델이 달라질 수 있으므로 다양한 예측모델이 필요에 따라 로딩되어 사용될 수 있도록 한다.
정밀농업의 기본개념은, 작물 생육상태를 포함한 포장정보가 위치마다 다르므로 포장정보에 따라 위치별로 적합한 농자재 투입과 생육관리를 통하여 수확량은 극대화하면서도 불필요한 농자재의 투입을 최소화해서 농자재 낭비와 환경오염을 줄이는 것이다. 이러한 정밀농업을 위해서는 무엇보다도 다양한 위치별 포장정보를 정확하고 빠르게 수집하는 기술이 선행되어야 한다 포장정보는 일반적으로 비교적 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보와 단기간에 변화가 일어나는 정보 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 장기간에 걸쳐 변화가 일어나는 정보는 포장의 크기 및 형태, 진입로, 수로, 토성, 토양 유기물 함량 등이고, 단기간에 변화가 일어나는 정보는 병충해, 성장중인 작물의 건강상태 등을 예로 들 수 있다. 이러한 정보 중 단기간에 변화가 일어나는 정보는 빠른 시간 내에 적절한 처리를 해 주어야만 수확량 및 수확된 곡물의 질에 미치는 나쁜 영향을 최소화할 수 있으며, 실시간으로 분석이 되어야만 작업기를 이용한 정밀한 포장관리가 가능하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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