• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.184-192
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• 2021

농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 노동력 부족과 기후변화 심화에 따른 다양한 리스크 확대 등 국내 농업은 현실적 문제를 마주하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트 농업 기술을 발전시키고 있다. 스마트 농업 기술 발전에 있어서 관수제어는 최적의 생장환경 조성에 중요한 역할을 하며 환경보호 차원에서도 중요한 이슈이다. 본 논문은 농작물의 품질 향상, 생산 비용 감소 및 생산량 증가 등을 목적으로 국내 파프리카 농가 지역의 근권 환경 데이터를 수집하고 이를 분석하여 관수제어 모델링을 제시하는 연구에 대한 내용이다. 본 논문에서 제시하는 관수제어 모델링은 지역별 기후적 특징으로 인한 배지무게, 급액, 배액의 변화를 그래프로 제시하는 것이다. 그래프 도출을 위해 데이터 수집 및 분석을 통해 매개변수를 정했으며, 제시한 관수제어 모델링 방법을 수집한 근권 환경 데이터에 적용하여 6개의 지역(강원도, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남)의 관수제어 매개변수를 구하고 이를 통해 그래프를 도출했다. 이후 관수제어 모델링 방법의 유효성 검증을 위해 도출된 매개변수를 분석하여 기후적 특징(평균 온도 및 강수량)과 연관시켜보는 연구를 진행했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.336-336
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• 2022

빗물자원의 대부분은 바다로 유입되어 소모되거나, 하수로 유입되어 불필요한 고도처리 공정이 진행되고, 하수처리장 용량에 과부하를 발생시키는 등 막대한 예산이 투입되고 있는 실정이다. 갈수기시 농가에서 용수를 확보하기 위한 용수 운반장치 등 기반구축이 쉽지 않으며, 인력 부족으로 정상적인 용수공급에 어려움을 겪고 있다. 이에 빗물자원을 용수로서 효율적으로 활용하기 위한 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 빗물저류조에 스마트 관수제어 시스템을 적용한 것으로 지중에 설치된 토양수분 센서와 저류조 내부의 수위 센서에서 관측된 데이터를 토대로 자동으로 지중에 수분을 공급하는 시설이다. 지중에 수분이 부족할 경우 밸브를 열어 자동으로 펌프를 가동시켜 저류조 내부의 물을 지중으로 공급시키며 지중의 수분이 충분하거나 저류조 내부의 물이 부족해질 경우 밸브를 닫아 공급을 중단하도록 한다. 또한 저류조의 수위와 토양의 수분량, 펌프의 작동여부 등은 앱을 이용하여 실시간으로 확인이 가능하며, 스마트폰 앱을 이용한 수동조작 또한 가능하다. 본 기술은 집수, 저류, 공급, 통신, 제어, 센서 총 6종의 모듈로 구성되어 있으며, 사용자의 환경 및 예산의 따라 집수, 저류, 공급 모듈 등 맞춤형 제품 구성이 가능하도록 개발하였다. 저류조의 물공급을 관리, 제어하는 시스템으로 센서로부터 전송받은 데이터를 기준으로 펌프를 작동시켜 수분공급을 제어할 수 있으며 해당 기록을 서버에 저장하여 데이터의 통계를 구할 수 있도록 하였다. 사용자가 앱을 통하여 직접적인 제어 및 가동환경에 대한 설정을 할 수 있어 사용자가 직접 현장에 오지 않아도 토지의 현황과 저류조의 수위, 수분 공급상황 등을 직접 제어할 수 있도록 개발하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1373-1378
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• 2018

농업 인구의 감소와 고령화, 곡물자급률 하락과 같은 문제들을 해결하기 위해 IoT기술을 활용한 농업ICT융합기술의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 농업 ICT기술은 시설하우스에만 집중되어 노지재배 분야에는 자동화된 제어 시스템이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Lora 무선통신으로 넓은 면적의 노지에서 전자밸브, 워터펌프를 자동 제어하는 관수 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 소형 태양광 패널을 이용하여 별도의 전원이 필요 없으며, 플러그 앤 플레이 방식으로 무선자동설정을 지원함으로써 설치 및 운영이 매우 편리하다. 따라서 노동력 절감, 노지 농산물 품질 및 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.47-54
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• 2023

지구 온난화로 인해 갑작스러운 기후변화와 농업 생산성에 대한 이해가 점점 중요해지면서, 토양 수분 예측은 농업에서 핵심 주제로 떠오르고 있다. 토양 수분은 농작물의 성장과 건강에 큰 영향을 미치며, 적절한 관리와 정확한 예측은 농업 생산성 향상과 자원 관리의 핵심 요소이다. 이러한 이유로 토양 수분 예측은 농업 및 환경 분야에서 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트를 통하여 시범포를 이용하여 노지 환경 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 특성들과 토양 수분의 상관관계를 구하고 토양 수분 실제 값과 예측값을 비교하였으며 비교 결과 예측률이 약 92%의 정확성을 갖는다는 것을 확인하였다. 추후 연구를 통해 작물의 생장 데이터 변수들을 추가하여 토양 수분 예측을 진행한다면 토양 수분에 따른 작물의 생장 속도, 적절한 관수 타이밍 등의 주요 정보를 정확하게 제어함으로써 작물의 품질 상승, 물 관리 효율 증가 등 생산성 및 자원 효율성에 좋은 영향을 미칠 것이라고 기대된다.