• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.113-120
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• 2023

스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.55-62
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• 2024

본 논문에서는 HMI 디스플레이를 활용하고 IoT 기술을 이용한 박막식 수경 재배 방식의 식물재배기를 제안한다. 기존의 식물재배기는 토양 기반의 재배로 관리가 어렵고, 개방된 재배 환경으로 인해 환경조건 최적화가 어려웠다. 또한 즉각적인 제어가 어려워 식물재배의 성장이 지연되어 식물재배에 대한 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, MCU와 센서를 연결하여 재배 환경을 구축하고, HMI 디스플레이와 연동하여 환경정보를 확인하고 빠르게 제어할 수 있게 구현하였다. 또한, 환경정보의 변화를 최소화하기 위해 케이스를 적용하였다. 박막식 수경 재배시스템 구현으로 토양에 관한 관리를 편하게 하였고 동작과 제어를 통해 기능성을 높였으며, 디스플레이를 통해 환경정보를 쉽게 파악할 수 있다. 기존 재배기와 수경재배기에서의 작물 재배 실험으로 성장이 빠른 효과성을 확인하였다. 향후 연구 방향으로는 재배 환경정보 전송 및 저장, 비전 카메라를 활용한 성장 정보를 연동하고 비교하여 생육 정보를 최적화할 것이다. 이를 통해 효율적이고 안정적인 식물재배할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.864-866
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• 2014

현대 사회는 모든 분야에서 다양한 분야들의 기술들이 융합되는 사회이다. 농업 분야 또한 다양한 기술들과의 융합으로 생산 관리와 생육관리 등에서도 변화가 요구되고 있다. 하지만 급속히 정보화가 추진되고 있는 다른 분야에 비해 농업분야는 생물을 다루는 분야이기 때문에 발전 속도가 늦다. 하지만 정보화는 어쩔 수 없는 당면 과제이기에 농업 종합 관리 시스템은 꼭 필요한 시스템이다. 현재의 농업 정보화 시스템은 농업관측정보시스템과 농산물 유통 종합정보 시스템 그리고 농축산물 생산 및 수급정보 분석 시스템 등으로 볼 수 있다. 하지만 이러한 시스템은 초기의 기대와는 달리 농업관측 모형이 현실을 제대로 반영하지 못하는 문제점 등이 있어 비효율적으로 운용되고 있다. 이에 본 연구에서는 식물의 다양한 생육과 생산 최적화를 위해 RFID 센서를 이용하여, 관리함으로서 적은 노동력과 시간의 소모를 줄이고 소비자가 작물에 대한 다양한 정보를 접할 수 있는 시스템을 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1054-1056
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• 2011

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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.130-137
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• 2023

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.187-195
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• 2019

기후변화에 따른 환경 스트레스 대응 기술과 영농의사결정 플랫폼 개발을 위해서는 환경 조건에 따른 작물의 반응을 이해하기 위한 시스템 개발이 매우 중요하다. 본 연구는 한국형 SPAR 시스템이 다양한 환경 조건에서 작물 생육 반응을 어떻게 정량화하고, 향후 작물 생육 모형 개발에 어떻게 연계될 수 있는지에 대해 방향을 제시하고자 수행되었다. 한국형 SPAR 시스템은 온도, $CO_2$ 농도 등의 기상요소와 양 수분 관리 등 재배요소를 동시에 정밀 조절할 수 있을 뿐 만 아니라 군락수준에서 광합성 및 호흡 등 작물의 생육 반응을 실시간으로 정량화하기에 최적화되어 있다. 본 시스템을 통해 수집된 군락 광합성 정보는 실제 작물의 환경조건에 따른 생육량 변동을 매우 유의하게 반영하여 향후 작물 생육 모형에 실질적으로 적용 가능한 환경-유전 요인간 특이적 반응 함수 개발에 크게 활용될 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.861-866
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• 2023

화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.135-141
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• 2019

이 연구는 식품원료로 등록되고 건강기능성 효능이 널리 알려지면서 생산과 수요가 점차 증가하고 있는 흰점박이꽃무지 유충의 사육환경 제어를 위한 식용곤충 스마트팜 공조시스템을 설계하여 제안하고자 수행하였다. 제안된 곤충 스마트팜 공조 시스템은 사육실과 공조실을 구분하여 사육에 최적화된 환경을 공조실에서 만들어 사육실로 보급하는 시스템으로 기존 곤충 사육농가에서 냉난방기, 가습기 등을 통한 환경 제어를 할 때 사육실 내 부분별로 온도 및 습도 등이 매우 상이하여 식용곤충을 판매할 때 균일한 크기 및 무게의 흰점박이꽃무지 유충을 생산하기 어렵다는 문제점의 해결책으로 제시될 수 있다. 곤충 스마트팜 공조 시스템을 사용함으로써 기존 곤충농가의 환경제어에 비해 온도의 차를 6℃, 습도의 차를 24.7%를 감소할 수 있으며 사육실 내 부분별로 온·습도가 다른 점을 개선하여 흰점박이꽃무지 유충의 사육 최적 환경을 계절에 상관없이 상시 제공함으로써 연중 생산을 통한 생산량 증대와 곤충 사육농가의 소득증대를 도모할 수 있다. 또한 제안된 곤충스마트팜 공조시스템은 설정된 최적 온도, 습도 및 CO₂를 효율적으로 제어함으로써 갈색거저리 등 기타 식용곤충의 사육 및 버섯류의 생육에 필요한 환경제어 시스템으로도 활용할 수 있을 것이다.