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.
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.
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.
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.
육상 새우 양식장은 연안 양식에 비해 생장 환경을 보다 안정적으로 제어할 수 있어 고품질의 대규모 생산에 유리하다. 최적의 새우 생장 환경을 유지하기 위해서는 물의 순환, 적정 수온 유지, 산소 공급, 사료 공급 등 다양한 요소들을 관리해야 한다. 특히, 적절한 수질 관리가 되지 못하면 새우 폐사로 이어지기 때문에 양식장에 24시간 사람이 상주하여 지속적으로 관리해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최소한의 인력으로 운영 가능한 육상 양식장 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 활용하여 육상 양식장의 실시간 영상, 펌프 상태, 수질 데이터, 에너지 사용 현황을 수집하여 서버로 전송한다. 관리자는 웹 인터페이스 및 스마트폰 앱을 통해 서버에 저장된 양식장의 상황을 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있다. 따라서 관리자가 양식장에 상주할 필요 없이 현장 작업 시간을 크게 줄일 수 있다.
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.
IoT기술은 최근 수년간 급격히 발달하였고, 많은 분야에 적용되고 있다. 수산업 분야에서는 IoT 플랫폼을 활용한 양식장 수질관리 시스템이 개발되어 생산성 향상과 근로 환경 개선에 많은 도움을 주고 있다. 본 연구에서는 내수면 양식장 수질관리 시스템에서 더욱 발전하여, 수질 연동형 자동 급이 시스템을 설계함으로써 보다 효율적이고 체계적인 양식장 관리 시스템을 제안한다. IoT 전용망인 LPWA를 활용하여 내수면 양식장 환경에 적합하고, 저전력과 낮은 통신비용으로 상용화를 위한 경제성을 확보하였다. 본 연구를 통하여 내수면 양식 산업의 발전은 물론, 빅데이터 분석을 통한 양식 기술 발전에 일조할 것으로 기대한다.
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.
4차 산업혁명에 맞춰 스마트팩토리 구축을 위한 설비보전 기술들이 관심을 받으며 고도화되고 있다. 또한 스마트팩토리에 이어 스마트팜, 스마트 양식장에도 기술이 접목되고 있다. 그중에서도 순환여과식 양식장의 경우는 수조의 안정적인 수질 환경을 위해 물을 순환하는 펌프 모터가 존재한다. 순환여과식 양식장 펌프 모터 보전 활동은 예방 정비와 진동센서에서 취득된 데이터를 기반으로 수행한다. 예방정비는 사전계획 이전에 일어나는 이상에 대해서는 대처할 수 없으며 진동센서는 외부 환경에 영향을 받는다. 본 논문에서는 소음, 온도, 진동센서에 비해 외부 환경의 영향을 적게 받는 전류 센서를 통해 수집된 데이터를 기반으로 펌프 모터 이상 감지에 있어 Python 오픈소스인 ADTK를 활용하는 이상 감지 알고리즘을 제안한다.
수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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