• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.229-230
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• 2019

본 논문에서는 해수면 온도에 따라 양식장의 깊이를 연장하여 어족자원을 보호하기 위한 스마트 양식장 깊이 제어 시스템을 제안한다. 가두리 양식장의 경우 이상 고온현상에 의하여 해수면 온도가 상승하면 어족자원의 집단폐사를 가져온다. 해수면 온도가 어족자원의 폐사를 유발할 수 있는 온도에 이르면 사용자에게 통지하고 양식장의 깊이를 5m 연장시켜 어족자원이 뜨거운 해수면을 피할 수 있도록 하며, 어족자원의 수확을 필요로 할 때에는 양식장을 해수면방향으로 당길 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.125-126
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• 2019

스마트농장과 스마트양식장으로 구분하여 첨단 정보통신기술(ICT), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 그리고 빅데이터 등이 적용된 국내외 스마트농장과 스마트양식장 사례와 해수를 이용한 해수온실의 사례 그리고 플로팅 팜과 스마트 플로팅 팜의 계획안 및 실제 사례를 분석했다. 사례분석을 통해 스마트 플로팅 팜에 적용되는 다양한 종류의 시스템을 분류하여 해수복합형 시스템 개념을 도출해냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.343-345
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• 2018

전력 발전사들은 해안을 중심으로 운영되고 있는데, 이는 발전하는 과정에서 회전기기 터빈과 발전기 열을 냉각시키기 위해 해수를 사용한 후, 발생한 온배수는 해안으로 방출되고 있다. 양식장에는 수온 관리를 하는데 큰 비용이 발생하기 때문에 수열에너지를 공급하는데는 경제적으로 매우 중요하다. 따라서 효율적인 스마트 양식장을 운용하기 위해서는 발전소에서 폐수로 방출되는 온배수 에너지원을 재생에너지로 활용하여 이 열을 저장하고 양식수조에 공급하는 온배수 히트펌프의 수온 제어시스템과 양식수조의 최적화 설계를 위하여 새로운 형태의 육상수조 양식구조와 수질과 수온을 제어하는 IoT(Internet of Things)기반의 스마트 양식장이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.869-870
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• 2013

본 논문은 Ubiquitous Networking 기술을 기반으로 한 IT와 수산업과의 융합 서비스 기술을 지원하기 위해서 양식장의 지능형 유비쿼터스 시스템의 구축을 제안한다. 이 시스템은 어장의 원격 모니터링 및 관리, 스마트폰을 기반으로 어장의 이상 변화를 감지하고 SMS 등을 통해서 알림을 제공한다. 그리고 양식장 관리 정보 모니터링 및 제어 등을 통한 수산물 양식의 양식장 미생물 유지 및 최적 관리를 위한 유비쿼터스 기술과 양식장의 양식 관리 정보 공유 플랫폼을 개발한다. 따라서 양어장 내의 정보를 무선 센서를 통해 자동으로 수집하고, 수산물의 종류, 성장 단계, 기후 및 환경에 따라 각종 생장 조건을 최적으로 관리함으로써 각 수산물 재배에 최적화된 파라미터를 바탕으로 생장 및 품질을 예측하여 수산물의 생장 및 생산력을 극대화한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.209-216
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• 2024

Land shrimp farms can control the growth environment more stably than coastal ones, making them advantageous for high-quality, large-scale production. In order to maintain an optimal shrimp growth environment, various factors such as water circulation, maintaining appropriate water temperature, oxygen supply, and feed supply must be managed. In particular, failure to properly manage water quality can lead to the death of shrimp, making it difficult to have people stationed at the farm 24 hours a day to continuously manage them. In this paper, to solve this problem, we design an integrated monitoring system for land farms that can be operated with minimal manpower. The proposed design plan uses IoT technology to collect real-time images of land farms, pump status, water quality data, and energy usage and transmit them to the server. Through web interfaces and smartphone apps, administrators can check the status of the farm stored on the server anytime, anywhere in real time and take necessary measures. Therefore, it is possible to significantly reduce field work hours without the need for managers to reside in the farm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.313-314
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• 2022

현재의 양식업을 살펴보면 영세 양식어업인 중심의 정책으로 운영되어지고 있다. 이러한 정책의 문제점은 대규모의 자본 및 신규 인력의 진입이 어려운 부분이 있다는 점이다. 이 문제로 인해 양식업 종사자의 고령화로 양식업에 피해가 발생하고 있다. 본 논문은 위와 같은 인력 문제를 해결하기 위해 아두이노를 이용한 양식장 스마트화를 제안한다. 이 방법은 사물인터넷을 기반으로 양식장의 자동 제어 및 원격 통신을 이용한 수동 제어가 가능하며 센서들의 값을 어플리케이션으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다. 또한 단순한 양식을 떠나 실시간으로 자연의 생태환경을 유지하는 효과를 보이고 최적의 생육환경을 맞추어간다는 점에 있어 기존 양식장의 어류와 비교해보았을 때 더 높은 품질의 어류를 기대해 볼 수 있다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.3
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• pp.31-35
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• 2016

IoT technologies have been rapidly developed in recent years, and applied to many industries. In the field of fisheries, the water quality management system have been developed, helping in improving productivity and working environment. In this paper, we have designed the smart feeding system, interoperable with the water quality system, using LPWA network. LPWA network is an IoT network, which is appropriate to fish farms because of its wide area coverages and low power consumption. We expect this work to contribute to developing the aquaculture technology through the big data analysis with the accumulated data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.415-416
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• 2019

본 연구에서는 수산 양식에 커다란 영향을 미치는 수질 환경 데이터를 자동으로 센싱 수집하고, 지능적으로 수질 환경 데이터를 분석하기위하여 양식장의 수질환경을 효율적으로 관리하고, 양식장 연료비를 최소화할 수 있는 스마트 아쿠아 양식장 통합관제 모니터링 시스템을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

In line with the 4th Industrial Revolution, facility maintenance technologies for building smart factories are receiving attention and are being advanced. In addition, technology is being applied to smart farms and smart fisheries following smart factories. Among them, in the case of a recirculating aquaculture system, there is a motor pump that circulates water for a stable quality environment in the tank. Motor pump maintenance activities for recirculating aquaculture system are carried out based on preventive maintenance and data obtained from vibration sensor. Preventive maintenance cannot cope with abnormalities that occur before prior planning, and vibration sensors are affected by the external environment. This paper proposes an anomaly detection algorithm that utilizes ADTK, a Python open source, for motor pump anomaly detection based on data collected through current sensors that are less affected by the external environment than noise, temperature and vibration sensors.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.4
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• pp.62-68
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• 2022

To prevent the spread of disease in aquaculture, it is a need for a system to predict fish diseases while monitoring the water quality environment and the status of growing fish in real time. The existing research in predicting fish disease were image processing techniques. Recently, there have been more studies on disease prediction methods through deep learning techniques. This paper introduces the research results on how to predict diseases of Paralichthys Olivaceus with deep learning technology in aquaculture. The method enhances the performance of disease detection rates by including data augmentation and pre-processing in camera images collected from aquaculture. In this method, it is expected that early detection of disease fish will prevent fishery disasters such as mass closure of fish in aquaculture and reduce the damage of the spread of diseases to local aquaculture to prevent the decline in sales.