의사결정나무를 이용한 토마토 스마트 팜 용 전문가시스템을 설계하여 각 하우스의 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 보다 농민의 결정과 비슷한 의사결정구조를 가진 제어시스템을 구축한다. 현재 스마트 팜의 제어시스템은 지금까지 농민들이 해온 방식과 유사하게 스스로 제어하지 못하였기에 스마트 팜 제어시스템의 의존율은 여전히 높지 못하다. 스마트 팜 내의 센서 값 등 주변 환경을 기준으로 한 환경제어에 농민들의 직접적인 개입이 필수불가결 하다. 그래서 보다 농민의 의사결정과 비슷한 시스템을 만들기 위하여 전문가시스템에 의사결정나무를 접목시킨 제어기를 설계하는 것을 목표로 하였다. 하우스 내의 장비를 제어하기에 앞서 여러 환경요소 중에 가장 직접적인 영향을 미치는 것을 자동으로 선정한 후, 농민들의 의사결정 선정기준을 포함시켜 복합적인제어를 위하여 전문가시스템을 구축한다. 이번 연구는 무거운 툴을 사용하지 않고 데이터를 이용하여 결과를 도출하는 것에 초점을 맞추어 진행하였다. 현재 많은 농장에서 스마트 팜을 이용한 데이터들이 쏟아져 나오고 있고 이것을 농민들이 손쉽고 빠르게 접근하여 직접적인 개입을 줄일 수 있는 방법론에 대한 표준이 될 수 있을 것으로 예상 한다.
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.
본 논문에서는 농작물 수확량에 영향을 미치는 다양한 농업 매개 변수를 측정하고, 환경 정보를 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 국제 기구의 분석에 따르면 전 세계 인구의 60%가 농업으로 생활을 유지하고 있다. 또한, 전 세계토양의 11%가 작물 재배에 이용되고 있다. 이런 이유로 농업은 국가 발전에 중요한 역할을 담당하고 있다. 날씨 또는 환경 문제 등으로 인해 농업에 문제가 발생하면 국가 발전에 문제가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 IoT 기술을 활용하여 농업의 현대화를 하는 것이 중요하다. 농업에서 IoT 기술을 적용하여 스마트 환경을 구축하여 농업환경을 개선할 수 있다. 논문에서 제안하는 시스템을 검증하기 위해서 콩 재배농장에서 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 시스템을 이용하여 콩 재배 토양의 수분을 자동으로 40%로 유지할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 Multi-Tasking U-net를 사용하여 영역 세분화 작업(Segmentation) 과 분류 작업(Classification) 이 동시에 수행되게 함으로써 파프리카 병과 충 진단을 수행하였다. 시설 농장의 파프리카에는 병의 종류가 다양하지 않다. 이 연구에서는 비교적 발생빈도가 높은 흰가루병과 응애에 의한 피해, 정상 잎 3개의 클래스에 대해서만 진단 할 수 있도록 하였다. 이를 위한 중추 모델로는 U-net을 사용하였다. 또, 이 모델의 Encoder와 Decoder의 최종 단을 활용하여 분류 작업과 영역 세분화 작업이 각 각 수행되게하여, U-net의 Encoder가 분류작업과 영역 세분화 작업에 공유되도록 하였다. 학습 데이터로는 정상 잎 680장, 응애에 의한 피해 잎 450장, 흰가루병 370장을 사용하였다. 테스트 데이터로는 정상 잎 130장, 응애에 의한 피해 잎 100장, 흰가루병 90장을 사용하였고, 이를 통한 테스트 결과로는 89%의 인식률을 얻었다.
수경재배와 아쿠아포닉스 등은 스마트팜의 보급에 힘입어 자동화된 농장 관리와 안정적인 생산 등을 가능하게 해줌으로써 주목받고 있다. 스마트팜을 적용함에 있어 여러 가지 해결해야 할 점들이 있지만, 그중 하나가 출하 시점을 자동으로 결정할 수 있도록 함으로써 수요에 탄력적으로 대응할 수 있도록 하는 것이며, 이를 위해서는 작물의 생육 정도를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 작물의 성장에 따라 차지하는 면적과 부피가 증가한다는 단순한 사실에 착안하여 2D 및 3D 카메라로 작물의 성장 과정을 모니터링 하고, 면적과 부피를 계산하여 작물의 생육 정도를 결정할 수 있음을 보인다. 다양한 환경과 작물에 대한 검증이 필요하지만, 수경재배와 아쿠아포닉스에서 흔히 재배되는 작물의 경우라면 2D와 3D 카메라를 통해 획득한 영상의 분석을 통해 생육 정도 판별이 가능할 것이다.
모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.
본 연구는 사회적 농업에서 발달장애인의 일자리 가능성을 모색하여 창출방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 해외 사회적 농업 활동 중에서 발달장애인 대상 사례를 참조하였다. 그리고 국내의 사회적 농장 다섯 곳을 방문하여 관찰하고, 담당자를 인터뷰하였다. 연구내용은 발달장애인의 일자리로서 사회적 농업의 의미와 가능성을 파악하고 사회적 농업에서 지속가능한 발달장애인 일자리 창출방안을 탐색하였다. 연구결과, 국내의 사회적 농업은 초기단계 있으며, 발달장애인에 대한 치유와 돌봄 중심의 농업체험 중심의 활동이 대부분이었다. 향후 지속적인 농업교육과 활동을 통해서 발달장애인에게 적합한 농업 일자리로서의 가능성이 충분하다는 결론을 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 사회적 농업 분야에서 발달장애인 일자리 창출모형을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 일자리 창출모형은 크게 치유중심의 체험형, 돌봄 중심의 보호작업형, 사회적 일자리 모형으로 구분하였고, 사회적 일자리 모형에 스마트 팜 모형과 식물공장 모형을 추가하였다.
본 연구의 목적은 흰점박이꽃무지 사육농가 및 사육환경에 대해 일반농가의 실태를 조사·분석하여 식용곤충 사육시설에 대한 기초 연구자료를 수집하기 위한 것이다. 전국에 곤충사육 농가로 등록한 업체 중에서 흰점박이꽃무지를 사육하는 농가 17농가를 대상으로 설문조사를 실시하여 농장운영 및 시설·장치 현황 등을 조사하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 일반적으로 곤충사육 농가는 대부분 농가형으로 운영되고 있지만, 생산업, 유통업 및 가공업 등으로 신고하여 곤충사육 농가에서 직접 생산, 가공 및 제품 개발 등을 하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 대부분의 곤충사육 농가는 판넬 형식의 건축물 내에서 냉·난방기를 가동하여 곤충의 생육환경을 조성하고 있으며, 필요에 따라 IoT 기반의 사양관리 장치 및 운영관리 시스템을 활용하고 있는 것으로 파악되었는데, 식용곤충 대량생산을 위한 사양관리 장치 및 생산 기반시설 구축은 여전히 부족한 상황으로 개선이 필요해 보인다.
진흥원의 조사에 따르면 많은 사람들이 스마트폰 게임을 한다. 스트레스 해소, 시간을 때우기 위한 이유다. 한국 게임 시장에서 모바일게임과 교육의 접목을 위한 시도가 계속되고 있다. 상업용 게임을 교육에 활용하면 효과가 있다는 연구 결과가 있다. 또한 교육용게임의 활성화를 위한 연구도 늘고 있다. 교육용게임을 만들려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 모바일게임의 특성상 업데이트가 지속되지 않고 금새 서비스가 종료되는 경우가 많다. 모바일게임을 하면서 자연스럽게 교육적인 부분을 습득할 수 있다면 재미와 교육, 이 두 가지를 한 번에 얻을 수 있는 일석이조의 효과를 볼 수 있을 것이다. 이에 시뮬레이션 농장게임인 '레알팜'을 대상으로 게임의 교육적 요소에 대한 분석을 진행하였다. 시뮬레이션의 특징인 간접체험을 통한 정보 습득 및 활용부분의 분석에 중점을 두었고, 교육용게임의 설계요소를 바탕으로 교육적인 요소를 찾아보았다. 이는 게임의 긍정적인 부분과 기존 출시된 게임에도 교육적인 부분이 있음을 알릴 수 있다. 스마트폰만 있다면 언제, 어디서든 즐길 수 있다는 장점을 교육적으로 적극 활용한다면 게임에 대한 긍정적인 인식이 늘 것이며 모바일 게임의 평균 수명 증가도 기대해 볼 수 있다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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