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.
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.
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.
본 연구는 배추 주산지인 전남지방의 가을배추 생육 빅데이터를 활용하여 재배환경요소가 가을배추의 생육에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 전남지방의 2010~2019년 가을배추 생육데이터를 수집하여 기온, 일조시간, 강우량, 토성 등 재배환경데이터와의 연관성을 분석하였다. 상관행렬을 작성한 결과 초장과 엽수는 생육도일과 일조시간에서 높은 상관계수를 보였고 수량은 생육도일과 점토함량에서 음의 상관관계를 보였다. 상관계수 분석을 통해 선발된 지표들을 선형회귀분석 하였는데 초장과 생육도일, 초장과 합계 일조시간, 엽수와 생육도일, 엽수와 합계일조시간의 결정계수가 각각 0.79, 0.71, 0.7, 0.62이었으나 수량과 생육도일, 수량과 토성의 경우 결정계수가 낮았다. 수량과 생육도일 토성을 통계분석 한 결과 해남과 진도 지역의 수량이 높았고 생육도일과 토양내 점토 함량이 낮은 것으로 나타났다. 수량, 생육도일, 토성에 대한 연관성 검증을 위하여 계층적 군집분석을 수행한 결과, 통계적으로 유사 지역으로 분류된 해남과 진도가 같은 군집을 이루었고 그 외 지역이 다른 군집을 이루었다. 연도 및 지역에 따라 생육도일과 수량이 다르고 토성이 유사한 지역이 있음에도 불구하고 관측데이터가 지역별로 군집이 이루어진 것으로 보아 생육도일과 점토 함량은 수량과 연관성이 있는 것으로 판단된다. 연관성 분석 외에도 지역별 군집을 통하여 데이터 분석 및 영농정책 수립 등에 군집분석 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한,측정 시스템의 개요,측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송 수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며,타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴 드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며,55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태과의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나,입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드 와 C-밴드 모두 hh 편파가,입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.
양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.
본 연구의 목적은 최근 비중이 급증하고 있는 국내 전자상거래 시장에서 농산물 판매 현황이 지역 날씨와 생육 환경 등 농산물 생산과 연관성이 높은 데이터와 어떤 관계가 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 전라남도 농산물의 온라인 판매 현황을 분석하고, 전남 지역 날씨와 생육 환경에 관한 표준화된 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 빅데이터 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역 농업인의 농산물 생산과 유통 의사결정에 시사점을 제공하고 궁극적으로는 생산성과 수익성 향성에 기여할 것으로 기대된다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
콩[(Glycine max(L.)]은 우리나라에서 벼와 더불어 주요한 식량작물이다. 농촌진흥청에서는 콩 생육데이터를 수집하여 생산성 향상모델을 개발하기 위해 '농업빅데이터수집및생산성향상모델개발' 사업을 수행하고 있다. 수집되는 콩 데이터는 농가정보, 콩 생육정보, 토양정보 부분으로 구성되어 있으며 농가정보는 시군, 시군구, 품종, 파종량, 종자확보경로 등이 수집되고 있다. 그리고 콩 생육정보는 경장, 줄기굵기, 마디수, 가지수, 꼬투리수, 꼬투리립수, 개체당 입수, 종실수량 등이 수집되어 있다. 토양정보는 수분, 지온, EC 등이 수집되고 있다. 주요 항목의 평균은 경장 47.4 cm, 줄기굵기 11.1 mm 마디수 12.7 개, 꼬투리수 54.0 개, 꼬투리립수 2.7 개, 종실수량 227.9 kg/10a 정도이며 토양수분은 26.3 %, 지온은 27.1 ℃ EC는 2.58 ds/CM 정도이다. 주요 형질의 상관관계는 종실수량과 개체당 협수가 0.651로 나타났으며 가지수, 꼬투리수, 개체당협수와 줄기굵기는 각각 0.783, 0.653, 0.663 정도로 나타났다. 추후 이를 기반으로 다중회귀 등 분석 가능한 방법(머신러닝 등)을 적용하여 콩수량을 예측할 수 있는지 검토할 필요가 있다. 또한 본 사업으로 수집된 자료를 분석하여 콩 수량에 영향을 미치는 주요 요인을 평가한 결과는 콩 생산성 향상을 위한 모델 작성에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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