본 논문은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술 기반의 적외선 센서를 사용한 비접촉식 식물 생장 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 식물 생장을 측정할 때 식물의 생장 피해를 줄이기 위하여 비접촉 센서를 사용하였다. 이 시스템은 직경, 단면적, 비대 형상과 같은 식물 생장 요소를 실시간 비접촉 방식으로 측정할 수 있다. 측정된 데이터는 센서 네트워크 기술을 사용하여 원격 서버까지 전송되고, 서버에서 저장 및 분석되며, 최종적으로 분석된 데이터는 사용자에게 제공될 수 있도록 구성하였다. 본 논문에서 제안된 식물 생장 측정시스템은 측정 방식과 장치에 비접촉 적외선 센서를 사용하여 설계 및 구현을 하였다. 그리고 시스템의 성능은 필드에서 측정 실험을 통하여 검증해 보았다.
본 논문에서는 솔라셀을 사용하여 외부에서 별도의 전원 공급이 필요없는 식물 생장 모니터 시스템을 제안한다. 식물 생장 모니터링을 위해 필요한 대기 온도, 습도와 토양의 온도, 수분 함유 상태를 측정할 수 있는 센서를 설치하고 원격지로 측정 데이터를 전송할 수 있는 통신 장치로 서버로 전송한다. 적합한 솔라셀의 용량과 충전배터리의 용량을 결정하기 위하여 식물 생장을 측정하기 위한 센서부의 소비 전력과 통신부의 소비 전력을 측정하여 산출된 용량값을 가지는 솔라셀과 충전배터리를 부착하여 실시간 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 시스템으로 고부가가치 농업 분야에서 식물 생장 모니터링이 확대됨에 따라 외부 전원이 필요없는 간편한 원격 모니터링 서비스가 제공될 것이다.
본 논문은 재난재해와 방사선 오염으로부터 안전한 농작물 관리를 위한 플랫폼, 그리고 식물 생장 모니터링 시스템을 제안하였다. 또한, 식물생장을 모니터링하여 식물공장 내에서 생장하는 식물의 크기를 효율적으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 따른 기대효과는 첫째, 자연재해와 방사능오염 감시를 통해 신속하고 정확한 대처 기능으로 농산물 품질과 생산성 향상을 가져올 수 있다. 둘째, 식물의 크기 측정 데이터를 유지 관리하는데 소요되는 시간을 절약하여 경비를 절감할 수 있다. 마지막으로 식물 공장 관리자의 작업 효율을 향상시킬 수 있다.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
웰빙과 건강관리에 대한 관심 증가와 미세먼지로 인한 공기질의 악화, 다양한 토양 및 수질 오염으로 인해 친환경 식재료에 대한 요구가 급증하고 있다. 이와 같은 현상의 해결책으로 아쿠아포닉스가 대두되고 있다. 그러나 최적의 생육 환경을 도출하는 기법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스의 특성을 고려하는 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히, 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 균일한 생육환경을 제공하는 경우의 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.
사물인터넷 기술은 농업, 낙농업 등의 기술에 적용되어 도시에서도 간편하고 손쉽게 농작물을 재배하는 것을 가능하게 한다. 특히, 농업 부문에서 재배작물의 생장환경에 맞도록 지능적으로 판단하고 제어하는 사물인터넷 기술이 발전되고 있다. 본 논문에서는 지능형 사물인터넷을 이용하여 식물의 수분 공급 주기를 학습함으로써 식물의 생장 환경을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 토양 수분량의 수분단계를 지도 학습으로 찾아내고, 측정된 수분단계를 기반으로 수분 공급의 규칙을 찾아낸다. 이러한 규칙을 기반으로 수분 공급 주기를 예측하고, 미디어를 이용하여 출력함으로써 사용자가 사용하기에 편리하도록 구현하였다. 또한, 센서가 측정하는 값의 오차를 줄이기 위하여 식물간에 서로 정보를 교환함으로써 오류가 있는 경우의 값을 보완해 가면서 예측의 정확도를 높였다. 생장 환경 예측 시스템의 성능을 평가하기 위하여 토양 수분 공급량이 현격히 차이가 있는 여름과 겨울로 나누어서 실험하였으며, 정확도가 높음을 검증하였다.
Phytogram을 이용하여 월악산에 자라는 침엽수류의 비대생장과 형성층의 전기화학적 활성을 기온, 토양수분, 토양온도, 광량 등과 함께 1996년 5월부터 1998년 10월초까지 28개월간 1시간 간격으로 연중 모니터링 함으로써, 이들 수목의 생장에 관여하는 기후인자를 추출하여 연륜을 이용한 고기후 복원과 기후변화(온난화와 강수량 변화)에 따른 수목생장 예측자료로 활용하고자 하였다. Phytogram은 미세전극을 식물체의 사부와 목부 사이에 삽입하여 형성층에서의 산소, 수소이온, 수분을 측정하는 전기화학적 시스템으로 운용되는 기기로서 토양수분, 토양온도, 기온, 광량 등 환경조건과 수목의 비대생장을 기록할 수 있었다. 직경생장개시 시기는 낙엽송, 소나무, 리기다소나무 순이었다. 3 수종 모두 생장초기 생장속도가 빠르며 이때의 환경조건이 이들 수종의 생장량에 가장 큰 영향을 주었다. 즉 장마철 이전(5월과 6월)의 수분조건이 생장량을 가장 크게 좌우하였다. Dendrometer(직경생장)와 proton(수소이온)은 증산작용에 의해 아침부터 오후까지 감소하여 16시에 최저가 되고, hydration(수분)은 아침부터 증가하기 시작하여 16시에 최대가 되었다.
본 논문은 토마토 생육 진단 시스템 개발에 관한 것이다. 토마토 생육 진단을 위하여 우선 생육에 영향을 미치는 주요 지표를 정의하였고, 이 지표를 이용하여 토마토 생육 상태에 대한 진단과 이에 따른 조치 정보를 제공한다. 생육에 대한 지표는 지속적인 관찰을 통하여 생육 상태를 확인하는 측정 지표(Measure Index; MI)와 현재 토마토가 영영생장 단계인지 또는 생식생장 단계인지를 판단하는 단계 지표(Period Index; PI)로 구성되었다. 본 시스템의 관찰일지는 MI와 PI에 대한 기록 정보를 입력하는 기능을 제공하고 있다. MI인 경우, 진단은 관찰일지에 기록된 데이터와 미리 정의된 해당 지표에 대한 정상 기준(표준) 값을 비교한 결과이다. PI인 경우 미리 정의된 영양 생장 지표와 생식 생장 지표에 체크를 하여 어느 부분에 치우쳤는지 판단하도록 만들어졌다. 진단 결과 정의된 조치를 수행하는 기능을 서비스한다. 본 시스템은 타 작물로 서비스 확장을 고려하여 구현되었다. 본 시스템을 이용하면 농가에게 정확한 생육 진단과 그에 따른 조치 정보를 제공할 수 있기 때문에 농가의 생산성 향상에 기여할 것을 기대하고 있다.
본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.
본 연구에서는 동절기 시설원예 난방에너지 절감을 위해 방울토마토의 온도민감부인 생장부를 추종하면서 난방을 수행할 수 있는 국소난방 시스템을 개발하고자 하였다. 방울토마토 생장부 추종형 국소난방시스템은 온실하류로의 균일한 열분배를 위해 내/외부 덕트와 온풍난방기를 연결하는 이중덕트 분배장치, 정식 후 작물 유인에 따라 덕트를 토마토 줄기끝 생장점과 개화화방을 추종하여 상하로 이동시키기 위한 권취장치 등으로 구성되었다. 국소난방 시스템의 운용은 토마토 정식 직후에는 덕트를 작물 상부에 위치시키며 작물 생장에 따라 생장부 국소난방과 차광 회피를 위해 덕트를 상하로 이동시켰다. 방울토마토 수경재배 온실을 대상으로 생장부 국소난방구와 관행의 바닥덕트 난방구에 대해 난방성능과 작물생육 비교시험을 수행하였다. 그 결과 생장부 국소난방구는 야간 난방시간에 작물 군락내 상부 기온이 하부에 비해 $0.9{\sim}2.0^{\circ}C$ 높으며, 바닥덕트 난방구에 비해 군락상부 기온은 $0.3{\sim}1.8^{\circ}C$ 높고, 하부 기온은 $1.4{\sim}1.8^{\circ}C$ 낮게 나타나 온도에 민감한 상부 생장부를 상대적 고온으로 관리하고, 군락하부는 상대적 저온으로 관리 가능하며, 관행 바닥덕트 난방구의 높이별 온도분포를 역전시킬 수 있음을 확인하였다. 토마토 군락에 대한 적외선 열화상 측정을 통해 정식 직후부터 줄기내림 유인재배기간에 걸쳐 생장부 국소난방구는 군락내에 높이별 엽온의 온도성층화를 형성하여 생장부 추종 국소난방이 가능함을 확인하였다. 난방방식별 작물생육 분석결과 초장을 제외한 나머지 항목은 유의적인 차이가 없었으며, 수확량에서도 생장부 국소난방구가 초기 수량이 약간 우세하였으나 총 수확량은 동일한 수준으로 나타났다. 온풍난방비 경유소비량은 생장부 국소난방구가 군락의 높이별 최적 온도관리로 관행 바닥덕트 난방구에 비해 약 23.7% 절감되는 것으로 나타났다. 본 시스템은 길이 90m 온실에 대한 적용시험에서 열분배 성능의 한계로 온실 상/하류간 온도편차가 발생하였으며, 시스템 개선을 위해 내부덕트의 직경 또는 두께 상향, 열복사 억제 재질의 덕트 사용 등 열분배 성능 최적화를 위한 추가연구가 필요한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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